연구진이 대화형 AI 튜터의 상호작용 로그를 분석하여 커리큘럼 주제별 지식 격차를 파악하는 파이프라인을 개발했어요. GPT-4를 활용해 추출한 선행 지식 그래프를 기반으로 질문을 분류하며, 43개 주제에 대해 80%의 정확도를 달성했어요. 질문량과 학생들의 자체 보고 학습 난이도 간에 유의미한 상관관계(0.491)가 나타났어요.
이 방법은 강사에게 커리큘럼 기반의 지식 격차 정보를 제공하여, 어떤 주제에 집중해야 할지 알려주는 실질적인 지표로 활용될 수 있어요. 대화형 AI 상호작용 로그는 커리큘럼 구조에 매핑될 때, 학습 격차에 대한 실행 가능한 정보를 담고 있다는 것을 보여줘요.