해외 온라인 과학 연구 및 기술 매체 Phys.org가 독일 튀빙겐대학교 연구팀의 새로운 알고리즘을 소개했다.
연구팀의 알고리즘은 통계를 활용해 수학 강의 수강을 중단할 학생과 학생 개인의 시험 성적을 8주 전 먼저 예측한다.
연구팀은 알고리즘과 함께 일반 방법론적 진보를 선보이기도 했다. 알고리즘은 성적 예측 시 강의 초기 학생의 인지 성과 등과 같은 능력을 고려하고 시간이 지나면서 학생 개인의 심리 상태와 분리한다. 이를 활용해 원칙적으로 강의에 적합한 학생이라도 수강 철회할 학생을 예측할 수 있다.
연구팀은 이번 연구를 위해 튀빙겐대학교 첫 학기에 수학 강의를 수강한 학생 122명을 대상으로 실험했다. 연구팀은 개강 당시 모든 학생에게 기존 수학 지식수준과 관심사, 전공, 재정적 상태, 감정적 안정성과 같은 여러 변수를 질문했다. 이를 바탕으로 한 초기 검토 결과는 학생 개인의 특징을 전반적으로 확인하는 데 도움이 되었다.
이후 개강 후 131일 동안 총 50회에 걸쳐 5분간 강의 이해도와 감정 상태 등을 조사했다. 이를 바탕으로 학기말까지 계속 강의를 수강할 학생은 물론이고, 기말고사 성적까지 예측했다.
연구팀은 실시간으로 수집한 데이터를 이용해, 높은 확률로 개별 학생의 미래 행동과 경험을 결정하는 알고리즘인, 이른바 전진 필터링 방법으로 수강 철회 확률과 기말고사 성적을 모두 예측했다.
결과적으로 연구팀은 8주 전, 수강 철회할 학생과 수강생의 시험 성적까지 모두 예측했다.
이번 연구를 이끈 어거스틴 케라바(Augustin Kelava) 교수는 “학생 개인의 안정적 상태와 시간의 흐름에 따른 감정 변화라는 두 가지 요소를 별도로 분석하여 예측에 성공했다. 이제 알고리즘으로 감정과 학습 방식을 근거로 처음에는 직접 드러나지 않는 수강철회 가능성이라는 잠재적인 경향을 파악할 수 있다”라고 설명했다.
한편, 연구팀은 이번 알고리즘 개발 성과를 심리 측정 전문 학술지 사이코메트리카(Psychometrika)에 게재했다.
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