2일 대학들이 개강했다. 막상 개강은 했지만, 학점 쉽게 따는 과목, 까다로운 교수님 거르기 등 선배들의 조언을 받기란 여전히 어렵다. 학생들의 어려움을 반영해 개발한 것이 교양과목 추천 서비스 'AI 선배'다.
코로나19로 대면 활동이 제한되면서 대학생들이 선배로부터 과목 추천을 받기 어려워진 상황. 수강신청을 어떻게 하느냐에 따라 대학생의 한 학기가 좌우된다. 'AI 선배'는 언택트(Untact) 시대의 대학생들을 위한 서비스다.
고려대학교(총장 정진택)는 국내 대학 최초로 인공지능(AI) 맞춤형 교양과목 추천 시스템 'AI 선배'를 개발, 지난해 7월부터 시행 중이다.
고려대 'AI 선배'는 동일학과나 유사 과목을 수강했던 선배들의 지난 5년간 수강이력 데이터를 학습해 재학생들에게 교양과목을 추천하는 시스템이다. 실제 수강 이력을 바탕으로 조언한다는 의미에서 'AI 선배'라고 이름을 붙였다.
'AI 선배'는 2가지 모델을 기반으로 추천 서비스를 제공한다. 첫 번째는 자신과 선호도가 비슷한 학생들이 수강한 교양 과목을 추천하는 '학우 기반 추천'이다. 이 모델은 넷플릭스의 추천 알고리즘으로 유명한 사용자 기반 '협업 필터링 모델'에 기반한다. 이용한 데이터는 학기말마다 평가하는 수강소감평가 객관식 데이터다.
두 번째 모델은 자신이 수강했거나 수강하기를 희망한 강의를 바탕으로 교양 강의를 추천해 주는 '과목 기반 추천'이다. 자신이 수강 및 희망한 강의와 추천된 강의를 한눈에 파악할 수 있도록 '과목 지도'가 함께 제시된다.
과목 지도는 과목 간 거리를 바탕으로 만들어진 지도다. 자신이 기존에 수강했던 과목들은 노란색 점, 추천 과목들은 빨간색 점으로 나타난다. 추천 과목이 자신이 수강한 어떤 과목과 가까워 추천이 됐는지를 시각적으로 표현한다.
고려대학교는 지난해 7월 'AI 선배' 프로그램 시행에 이어 머신러닝(ML) 기반 제2전공(이중전공, 융합전공, 학생설계전공) 추천 서비스를 추가했다. 이 서비스에는 ▶개인별 관심 키워드 기반 제2전공 추천 기능 ▶제2전공 추천 활동 기능(관련 전공 맛보기 교양과목ㆍ교과과정) ▶제2전공 지도가 있다.
한편, 베타 버전으로 출시된 만큼 개선할 점도 있다. 맞춤형 교양 추천 서비스에서 학생이 수강 소감 평가를 성실하게 응답하지 않았거나 수강한 과목들이 학생의 선호와 관계가 없다면 추천 결과가 만족스럽지 않을 수 있다.
경쟁률이 높은 제2전공의 경우 합격자/불합격자 학점 평균이 4.0이 넘는다. 이에 몇몇 재학생들은 "신청 학년별 정원(TO)를 고려한 현실적인 경쟁률과 제2전공 합격자의 최고ㆍ최저 학점을 공개하면 좋겠다"라고 전했다.
고려대 데이터Hub팀에 따르면, 현재 'AI 선배' 서비스 접속 수는 약 6천 건이다. 이제 두 학기째 시행 중인 'AI 선배'는 아직 모르는 학생이 많다. 서비스를 꾸준히 개선하고 학생들의 의견을 충분히 반영해야 할 것으로 보인다.
AI타임스 정윤아 기자 donglee0408@aitimes.com
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