1위 에듀테크 기업의 기술은 다릅니다
교육기술 분야를 선도해 온 혁신의 기록을 확인하세요
누적 투자금액
3천억 원+
누적 사용자수
700만+
학습 데이터 수
3억 건+
제 1회 4차 산업혁명 대상
과학정보통신기술 장관상
콘텐츠 누적 투자금액
53억원
총 특허 수
85건
리얼 아카데미와 함께하는 세계적인 파트너들
수많은 사랑을 받은 리얼 아카데미의 영어교육 서비스
콘텐츠로 배우는 진짜 영어
리얼클래스
강의 재수강률
93%
소비자 만족지수
1위
기적의 점수상승 AI 토익
산타토익
점수예측 정확도
95%
평균 점수상승
165점
300만이 사랑한 영어앱
슈퍼팬
앱스토어 매출
1위
구글플레이 자기계발 부문
최우수
서울대, 카이스트 연구진이 만드는 리얼 아카데미
끊임없는 기술 연구·개발로 미래 교육을 실현해 왔습니다
2024
교육 컨텐츠 추천
시스템 특허등록
2023
점수 예측 모델의
피팅방법 특허등록
2015
외국어 학습법 지원
시스템 특허등록
2022
AI 튜터 학습 제공
장치 특허등록
2015
학습관리
시스템 특허 등록
2015
강사학생 학습지원
시스템 특허등록
2023
AI 학습 기반 지식
추적 장치 특허등록
2022
풀이 컨텐츠 추천
시스템 특허등록
한 학생만을 담당하는 1:1 영어 주치의 시대가 시작됩니다
기업소개
기술을 기반으로 교육을 혁신합니다
리얼 아카데미는 글로벌 수준의 AI 기술을
다양한 교육 분야에 적용하여
세상에 없던 학습 경험을 만들어 갑니다.
비전
세상의 모든 아이에게 나만의 학습 주치의를 선물합니다
리얼 아카데미는 100명의 아이가 있으면 100가지 학습법이 필요하다고 믿습니다.
철저한 검증을 거친 실제 학습데이터 기반 AI 기술로 세상에 단 한 명, 우리 아이만을 위한 초정밀 1:1 어댑티브 학습을 제공합니다.
핵심기술
어댑티브 학습의 기반, 진단·처방 기술
리얼 아카데미는 아이의 실제 학습 수준을
정확히 진단하고 알맞은 처방 솔루션을 생성하는
자체 AI 핵심 기술을 연구·개발하여
자사의 학습 서비스에 적용하고 있습니다.
1. 결손 진단 기술
전통적인 평가 방식으로는 탐지할 수 없는 학습 결손을 실시간으로 진단하여 학습자의 성취도 및 학습 패턴을 분석합니다.
학생 진단
사용자의 점수와 능력을 제일 잘 예측할 수 있는 평가 질문을 선별합니다.
점수 예측
인터렉션 데이터와 메타 데이터에 기반해 학습자의 지식과 능력 수준을 전반적으로 평가합니다.
정답률 예측
아직 풀지 않은 질문에 대한 정답률을 예측하여 학습자의 지식 수준을 모델링합니다.
이탈률 예측
이탈 위험이 있는 학습자를 파악하도록 훈련 받은 예측 모델을 통해 학습을 최적화합니다.
장문 채점
특정한 채점 루브릭 (언어 습득, 수사법, 케이스 스터디 등) 을 기반으로 긴 장문을 채점합니다.
2. 1:1 처방 기술
정확한 진단을 기반으로 학습자의 현재 수준과 학습 패턴에 알맞은 학습자료를 생성 및 추천하여 학습 효과를 최대화합니다.
문제 생성
자연 언어를 사용해 여러 종류의 평가 문제를 자동으로 생성합니다.
지문 요약
지문이나 대화를 단문으로 요약하거나 기계가 이해할 수 있는 형태로 전환합니다.
어휘 추천
사용자의 어휘 능력을 파악하고 새로운 단어를 제안하는 추천 모델이 사용자의 지식 갭을 채웁니다.
콘텐츠 추천
추천 시스템이 학습자에게 최적화된 프로세스를 설계합니다.
수학 주관식 문제 출제
사용자가 더 다양한 양질의 문제를 제공받고 반복 학습을 통해 부족한 분야를 채울 수 있게 하기 위해 비전 코어 및 오토 태깅을 활용해 비슷한 수학 질문을 생성합니다.
3. 학습자 딥러닝 기술
다양한 환경 및 수준의 학습자가 생산하는 학습 결과물과 데이터를 탐지·추출·처리하여 학습 솔루션 제공의 기반을 구축합니다.
비전 코어
코어 알고리즘이 메트릭 러닝, 멀티 모달 (이미지, NLP, Latex), 자기 주도 학습, 문제 인식 학습방법 등을 통해 수학 질문이 포함된 이미지에서 정보를 추출합니다.
이미지 회수
데이터 베이스를 검색하여 사용자가 제출한 질문과 동일하거나 가장 비슷한 수학 문제를 찾습니다.
불량 이미지 탐지
사용자가 제출한 이미지 중 질문을 포함하지 않거나 수학 질문이 아닌 것 등 관련이 없거나 올바르지 않은 이미지를 제거합니다.
오브젝트 탐지
사용자가 질문을 사진으로 찍어서 올리면 알고리즘이 실시간으로 해당 이미지에서 수학 질문의 위치를 찾아냅니다.
오토 태깅
질문이 어떤 코어 개념에 관한 것인지 등 해당 수학 질문으로 부터 교과 차원에서의 정보를 추출하고 이것을 통해 사용자가 어려움을 겪고 있는 교과 분야가 무엇인지 파악합니다.