PAL: 개인 맞춤형 학습 시스템

PAL: Personal Adaptive Learner

인공지능 기반 교육 플랫폼은 개인화 측면에서 일부 진전을 이루었지만, 대부분의 플랫폼은 여전히 정적인 적응 방식에 머물러 있습니다. 즉, 미리 정의된 퀴즈, 균일한 학습 속도, 또는 일반적인 피드백을 제공하는 방식으로, 학습자의 변화하는 이해 수준에 효과적으로 대응하는 데 한계가 있습니다. 이러한 문제는 맥락 인지 능력을 갖추고 실시간으로 적응할 수 있는 시스템의 필요성을 강조합니다. 본 연구에서는 PAL(Personal Adaptive Learner)이라는 인공지능 기반 플랫폼을 소개합니다. PAL은 강의 영상을 인터랙티브한 학습 경험으로 전환하며, 지속적으로 다양한 형태의 강의 콘텐츠를 분석하고, 학습자의 답변에 따라 난이도를 조절하며 실시간으로 질문을 제시합니다. 학습 세션이 종료되면, PAL은 학습자의 관심사에 맞춰 예시를 조정하고 핵심 개념을 강화하는 개인 맞춤형 요약을 생성합니다. PAL은 다중 모드 콘텐츠 분석과 적응형 의사 결정을 결합하여, 반응성이 뛰어난 디지털 학습을 위한 새로운 프레임워크를 제시합니다. 본 연구는 인공지능이 정적인 개인화를 넘어 실시간, 개별화된 지원을 제공함으로써, 인공지능 기반 교육의 핵심적인 과제를 해결하는 방법을 보여줍니다.

AI-driven education platforms have made some progress in personalisation, yet most remain constrained to static adaptation--predefined quizzes, uniform pacing, or generic feedback--limiting their ability to respond to learners' evolving understanding. This shortfall highlights the need for systems that are both context-aware and adaptive in real time. We introduce PAL (Personal Adaptive Learner), an AI-powered platform that transforms lecture videos into interactive learning experiences. PAL continuously analyzes multimodal lecture content and dynamically engages learners through questions of varying difficulty, adjusting to their responses as the lesson unfolds. At the end of a session, PAL generates a personalized summary that reinforces key concepts while tailoring examples to the learner's interests. By uniting multimodal content analysis with adaptive decision-making, PAL contributes a novel framework for responsive digital learning. Our work demonstrates how AI can move beyond static personalization toward real-time, individualized support, addressing a core challenge in AI-enabled education.