연구진은 개인 지식 그래프(PKG), 다중 관계 그래프 컨볼루션 네트워크(MR-GCN), SBERT를 결합한 MR-ConceptGCN을 제안했어요.
MR-ConceptGCN은 학습자가 학습 자료를 이해하지 못했던 지식 개념의 임베딩을 활용해 장단기 학습자 상호작용을 결합한 순차적 학습자 모델을 구축해요.
온라인 사용자 연구(n=31) 결과, 교육 추천 시스템의 정확도, 유용성, 다양성, 만족도 측면에서 MR-ConceptGCN의 효과를 입증했어요.