Developing Explainable Knowledge Tracing via Neuro-Symbolic Hallucination Control and CoT-KT
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113787
과학기술정보통신부
한국연구재단
강원대학교 원주캠퍼스
양영욱
7명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
6,280만원
6,280만원
응용연구
대학
강원특별자치도 원주시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 딥러닝 기반 지식 추적(KT) 모델의 블랙박스 한계와 대규모 언어 모델(LLM)의 환각 문제를 동시에 해결하는 설명 가능한 지식 추적(Explainable KT, X-KT) 원천 기술을 4개년에 걸쳐 개발하고 소규모 교육 현장 실증을 통해 교육적 유효성을 검증하는 것임구체적으로는 네 가지 핵심 목표를 달성함- 첫째, ASSISTmen...
본 연구는 4개년 순차적 개발 구조로 진행함[1차년도]- ASSISTments, EdNet 등 공개 KT 벤치마크를 수집·정제하고 재현 가능한 표준 파이프라인을 구축하며, DKT·SAKT·AKT 등 대표 KT 모델을 재현하여 성능 기준선을 확보- Self-Instruct 기법과 BERTScore·BLEURT 자동 필터링 및 전문가 표본 검수 3단계 체계로 ...
... 기대효과- [과학기술적 측면] CoT-KT + 과정 보상 모델 원천 알고리즘을 통한 설명 가능한 지식 추적(X-KT) 연구의 선도, 신경 기호론적 환각 통제 프레임워크를 통해 설명 가능한 인공지능 및 교육 인공지능 융합 연구 선도, LLM·에이전트 기술의 교육 도메인 특화 응용 모델 제시- [경제·산업적 측면] 국내 에듀테크 산업 경쟁력 제고, 교사 업무 경감 및 교육 효율성 향상에 ...