⭐️ 프로젝트 주제

DKT는 Deep Knowledge Tracing의 약자로 우리의 "지식 상태"를 추적하는 딥러닝 방법론입니다.

시험은 학생이 얼마만큼 아는지 평가하는 좋은 방법입니다. 시험 성적이 높은 과목은 이미 잘 아는 것을 나타내고 시험 성적이 낮은 과목은 반대로 공부가 더욱 필요함을 나타냅니다. 그러나 시험은 개인의 맞춤화된 피드백을 제공하기 어렵습니다. 이를 보완하기 위해 Deep Knowledge Tracing(DKT)를 사용할 수 있습니다.

다만 이번 프로젝트에서는 학생 개개인의 지식 상태를 예측하기 보다는, 아직 풀지 않은(Unseen) 문제에 대한 정오답을 예측하는 것을 목표로 합니다. Iscream 데이터셋을 이용하여 DKT모델을 구축하고 각 학생의 푼 문제 목록과 정답 여부를 통해 최종 문제에 대한 정답 확률을 예측했습니다.

📚 기술 스택

🤝프로젝트 팀 구성 및 역할

이원희	허 욱	곽윤석	조형진	김예찬
@lostdesire	@wooksbaby	@younne123	@whgudwlsdlrm	@yechance7

💻 활용 장비 및 재료

ai stage server : V100 GPU

python==3.10

pytorch==1.12.1

CUDA==11.3

🥇 최종 결과