Loading

Revolutionizing
Mathematical Learning
with AI
Ontology Based Generative AI Model

Ontology-based OS : ONTOLOS

수학적 개념과 구조를 체계화한 Ontology-based OS → OntolOS

교육적 정교함과 실시간 대응력을 갖춘 에이전트와 모델들을 개발합니다.

tech-mit-logo

섬재 엔지니어링 우수성은 MIT CSAIL과 공동연구 중인 ONTOLOS 시스템에 기반을 두고 있습니다. 이 시스템은 AI가 전통적인 교육 자료를 형태소 수준에서 분해·분석할 수 있도록 하며, 정교한 맞춤형 학습 및 피드백을 가능하게 합니다.

tech-mit-pictures
ONTOLOS

Structure

Layer 1 :
Data & Logic
Acquisition
교육 도메인에서 필요한 데이터와 도메인 전문가들의 사고 과정(Logic)을 수집하는 단계
bubble
데이터
  • 교육 도메인의 콘텐츠(문항, 해설, 강의, 퀴즈 등)와 개념 리스트를 포함한 Raw Data.
bubble
도메인 로직
  • 도메인 전문가들의 ‘강의 설명, 문제풀이 방법, 자료 제작법, 학생 평가법’ 등의 논리적 사고 과정(Logic).
Layer 2 :
Ontologization
수집된 데이터의 관계를 정의하고, 체계적으로 연결하여 유기적인 Data Eco-system을 구축하는 단계
bubble
지식 그래프
  • 수학적 개념을 체계적이고 위계적으로 정리한 Graph 구조.
  • 다른 데이터의 관계를 정의하는 기반 역할.
bubble
정제된 데이터
  • 섹션 1의 Raw Data를 컴퓨팅 처리가능한 형태로 변환한 후, Knowledge Graph의 정보를 적절하게 태깅한 데이터들의 모음.
bubble
링크
  • Data Hub 내 데이터들을 사용 목적에 맞게 유기적으로 연결한 선(Line).
Layer 3 :
Agentic AI Integration
온톨로지를 활용해 다양한 문제에 대한 솔루션을 제공하는 AI Agents들을 설계하고 통합하는 단계
bubble
ConCreat Agent
  • 학생에게 필요한 학습 콘텐츠를 새롭게 생성하는 AI Agent.
bubble
튜터링 Agent
  • 다양한 상황에서 학생에게 필요한 정보를 제공하고, 유동적으로 대응하는 선생님 역할의 AI Agent.
bubble
학습관리 Agent
  • 학생의 학습 기록을 분석해 진단하고, 평가와 방향성을 제시하는 학습 관리 AI Agent.
ONTOLOS

Core

Ontologization
Ontologization Layers
Ontologization

STEP 1

데이터 구조화

도메인 전문가와 AI Ontology 전문가들이 Knowledge Graph를 설계하여 수학적 개념 사이의 관계성을 체계적으로 정의.

STEP 2

알고리즘 개발

콘텐츠 데이터별로 사용성에 필요한 개념 정보를 Tagging.

STEP 3

모델 개발

3. Tagging된 정보를 기반으로 데이터 간의 관계를 Linking.

Agentic AI
Integration

STEP 1

분석

도메인 전문가의 사고 과정을 분석

STEP 2

파이프라인 디자인

각 단계에 적합한 AI 모델, 알고리즘, 기술을 찾아 Agentic AI 파이프라인 설계.

STEP 3

온톨로지 바인딩

파이프라인 각 요소가 필요한 정보를 실시간으로 가져갈 수 있도록, Agentic AI와 Ontology를 Binding.

Agentic AI Integration
ONTOLOS

Applications

Application 1 :
Tutoring Agent
in Chatbot
- 선생님의 페르소나 반영 :
강의 데이터에서 추출한 선생님의 어조와 말투를 구사합니다.
- 고도화된 문제 풀이:
수학적 추론을 기반으로 문제를 풀고 학생 수준에 맞춘 설명을 제공합니다.
- 사용자의 상황에 맞는 질문과 답변 :
사용자의 수준과 상태에 맞는 질문과 답변을 제공하며, 구조화된 대화를 이어갑니다.
- 미디어 활용 :
이미지, 영상, 퀴즈 문제 등을 통해 학생의 이해를 돕습니다.
CHALK
Application 2 :
ConCreat Agent in
Content Create System
강의 및 문항, 해설 콘텐츠 분석
동영상 강의와 문항, 해설 분석을 통해 문제의 특징을 빠르게 파악합니다.
강의 스크립트 제작 및 음성 생성
강사의 특징에 맞는 강의 스크립트(TST)와 음성(TTS)을 자동 생성합니다.
문항 및 해설 생성
해설을 포함하여 쌍둥이 문제 및 유사 문제를 자동 생성합니다.
영상
음성
문제
해설
Application 3 :
Learning Management Agent
in G-LMS
실시간 피드백
학생의 상태를 실시간으로 진단하고 문제, 강의, 퀴즈 와 같은 실시간 맞춤 솔루션을 제공합니다.
실시간 분석
능력치, 약점, 성적 변화 추이 데이터를 기반으로 실시간 분석하고 피드백 합니다.
데이터 관리
학생의 데이터를 기반으로 목표 달성을 위한 맞춤 로드맵을 제안합니다.