AI 토익튜터 '산타'에 적용되어있는 딥러닝 예측 모델은 최소 7문항에 대한 풀이 데이터 -보기선택, 소요 시간, 학습자료 시청 여부 등- 로 유저가 풀지 않은 13,000개 이상의 문항에 대해 어떤 보기를 고를지 높은 정확도로 예측해냅니다.

트랜스포머 기반의 딥러닝 뤼이드 예측 모델의 정확도는 기존 모든 모델을 압도합니다.

이 압도적 기술력은 모든 교육영역에 적용되어 어떤 과목이든 10분 이내에 각 개인의 '정확한 실력 진단'을 가능하게 합니다. 교육 영역 뿐 아니라 인적성검사, 성격검사, 정신의학적 영역의 인지평가 및 발달평가 등 객관식 문항으로 현재 상태를 진단하고 평가하는 모든 툴에 적용되어 실제 진단에 투입되는 시간적 금전적 비용을 획기적으로 낮출 수 있습니다.

뤼이드 AI는 학습중독을 만듭니다.

뤼이드는 세계 최초로 모바일 학습 환경에서의 이탈률 예측 딥러닝 모델을 제안합니다. 이를 실제 서비스에 적용해 각각의 유저가 언제 학습을 중단할지, 어떤 문제에서 앱을 끄고 이탈할지 예측합니다. 문제 추천 모델에 적용되어 같은 학습 효율이라면 이탈률이 낮은 문제를 추천함으로서 유저가 장기간 학습을 유지하도록 돕습니다.

또한 딥러닝 기반의 정확한 예측과 분석, AI 기능을 효과적으로 전달하는 UX UI를 통해 솔루션에 대한 유저의 신뢰도를 높여 학습 몰입도를 향상시킵니다. 실제 MAE기준 예측 정확도가 약 36% 개선된 딥러닝 점수 예측 모델 적용 후 기존 대비 서비스 가입률과 서비스 가입 이후 문제 풀이수는 각각 3.2%, 13.5% 상승했습니다.

실제로 유저들은 아무 강제성 없이 주도적으로 '산타'를 통해 평균 980문제를 학습하며, 이는 기존 문제집을 통한 학습법 대비 3배 이상 높은 수준입니다.

실제 사례를 통해 증명된 뤼이드의 AI기술

알파고는 인간 기사를 흉내내며 바둑을 연습하는게 아니라 실제 대국에서 '이기는' 확률을 계산하여 수를 둡니다.
강화학습 알고리즘 기반의 뤼이드 컨텐츠 추천모델은 2억건 이상의 데이터를 다차원으로 계산하고 분석해 각 유저가 실제 시험에서 '목표 점수를 달성하는 수'를 둡니다.
직관에 의존할 수 밖에 없는 인간과는 비교할 수 없을 만큼 적은 비용으로, 완벽히 다른 방식으로 방대한 확률 계산을 통해 '이길 수 밖에 없는' 나만의 학습 루트를 제안합니다.

AI토익튜터 '산타'의 실제 사례를 통해 뤼이드의 학습효과 상승은 이미 증명됐습니다. 최근 1년간의 유저데이터 기준, 20시간 학습시 평균 약 165점의 점수 향상 효과를 보이며, 모든 점수대에서 고른 점수 향상 효과를 보입니다. 그리고 이 평균 학습 효과는 알고리즘 고도화와 함께 점차 향상되고 있습니다.

교육효과 극대화(점수 달성)를 직접적인 목표로 모델링한 문제 추천 알고리즘을 연구 개발, 적용한 기업은 전세계에서 뤼이드가 유일합니다.