인문대학 남학생이 대학 입학 시험 점수를 실시간으로 예측하는 인공지능 시스템을 개발했다.

이 시스템에 대한 아이디어는 Duc Anh 학생이 방대한 입학 정보에 압도당했던 경험에서 비롯되었습니다. 처음에는 이전 연도의 입학 데이터를 필터링하는 간단한 도구를 만드는 데 그쳤습니다. 전환점은 Duc Anh 학생이 보안 기술 아카데미의 Tran Dang Ninh 교수의 지도를 받으면서 찾아왔습니다. 그의 심도 있는 지도 아래, 이 프로젝트는 단순한 도구를 넘어 빅데이터 처리와 사회 문제 해결을 결합한 진지한 과학 연구 주제로 발전했습니다.

덕 안은 연구를 통해 대학 입학 시험 점수가 단순히 종이 위의 무의미한 숫자가 아니라 노동 시장의 수요와 공급 역학 및 사회 심리적 추세를 직접적으로 반영한다는 사실을 깨달았다.

하노이에 위치한 베트남 국립대학교 사회과학인문대학 정보경영학부에 재학 중인 응우옌 득 안(Nguyen Duc Anh) 학생이 대학 입학시험 점수를 실시간으로 예측하는 인공지능 시스템을 개발했습니다.

"만약 학생들에게 작년 점수만 보여준다면, 그것은 '죽은' 정보가 될 것입니다. 진정한 기회는 제가 수천 건의 교육 관련 기사를 수집하고 분석하면서 언론의 관심과 입학 점수 변동 사이에 명확한 상관관계가 있음을 깨달았을 때 찾아왔습니다. 거기서부터 저는 머신러닝 모델을 프로젝트에 추가하여 정적인 검색 도구를 예측이 가능한 '살아있는' 시스템으로 탈바꿈시키기로 결정했습니다."라고 덕 안은 말했다.

Duc Anh과 그의 동료들은 과학 연구 프로젝트를 기반으로 온라인 플랫폼 diemthi.techtreesolution.com을 성공적으로 개발했습니다. 이 시스템은 합격 점수 검색 및 예측 기능뿐만 아니라, 지원자들이 위험도를 평가하고 전국 대부분의 대학에서 안전한 합격 점수 범위를 파악하는 데 도움을 줍니다.

숨겨진 보물을 찾기 위해 가공되지 않은 데이터를 인내심 있게 분석합니다.
Duc Anh은 복잡하지만 비효율적인 알고리즘을 과도하게 사용하는 대신, 제품의 인공지능 시스템은 안정성을 우선시하며 데이터 수집, 처리 및 저장, 분석 및 예측의 3단계 프로세스에 따라 작동한다고 밝혔습니다.

자동화된 코드가 주기적으로 공신력 있는 출처의 정보를 스캔합니다. 수집된 원시 데이터는 정제 과정을 거쳐 구조화된 데이터베이스에 저장됩니다. 마지막으로, 방대한 데이터 세트는 자연어 처리 모델을 통해 각 분야의 "인기"를 점수화하고, 2026년 시험 점수 분포와 결합하여 안전한 예측 점수 범위를 생성합니다.

실시간 벤치마크 예측 시스템은 수만 명의 사람들이 사용하고 있습니다.

"가장 큰 어려움은 데이터를 수집하고 정리하는 것입니다. 각 학교의 입학 정보 형식이 모두 다르기 때문입니다. 인공지능 분야에서 '엉터리 입력 데이터는 엉터리 결과를 낳는다'는 원칙은 특히 베트남어의 다양성과 수많은 속어 때문에 큰 난관입니다."라고 득 안은 말했다.

이 문제를 해결하기 위해 학생은 서둘러 모든 데이터를 학습 모델에 투입하는 대신, 전처리 단계에 대부분의 시간을 투자했습니다. Duc Anh은 키워드 필터를 구축하고, 뉴스를 명확한 주제 클러스터로 분류한 후, 규모를 확장하기 전에 작지만 정확도가 높은 데이터셋으로 모델을 꾸준히 학습시켰습니다.

실시간 예측은 시험 응시자들의 어려움을 덜어주는 데 도움이 됩니다.
"학생 과학 연구 컨퍼런스에서 언급되었듯이, 이 프로젝트의 가장 뛰어난 측면은 정교한 기술 자체가 아니라 학생과 학부모가 직면한 실제적인 문제를 해결하기 위해 개념을 실시간으로 적용했다는 점입니다."라고 한 남학생이 말했다.

12시간마다 알고리즘이 자동으로 최신 뉴스를 검색하고 즉시 처리하여 핵심 데이터베이스를 업데이트합니다. 이 데이터가 반나절마다 갱신되므로 전공별 예상 점수는 사회의 실제 트렌드에 따라 지속적으로 변동합니다. 따라서 지원자는 현재 시점에서 전공의 위험성이나 안정성을 항상 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 가장 확실한 근거로 전공 선택 목록을 확정할 수 있습니다.

덕 안은 향후 개발 계획에 대해 다음과 같이 밝혔습니다. "현재로서는 시스템의 '핵심'인 검색 도구를 필터 기능을 통해 최적화하여 원활한 사용자 경험을 제공하는 데 집중하고 있습니다. 장기적으로는 두 가지 주요 목표가 있습니다. 첫째, 소셜 네트워크 데이터를 기반으로 학습 데이터셋을 지속적으로 확장하여 예측 모델의 정확도를 높이는 것입니다. 둘째, 모바일 버전 개발에 전념할 계획입니다."

베트남 학생 신문에 따르면:인문대학 남학생이 대학 입학 시험 점수를 실시간으로 예측하는 인공지능 시스템을 개발했다.