Hana
6e21501331
- SKILL.md: Main skill definition with 20-iteration feedback loop - config.yaml: Pipeline parameters (loop, sources, questions, adaptation) - pipeline/: 5-step learning pipeline (topic selection → source discovery → extraction → synthesis → report) - feedback/: 4 feedback mechanisms (self-testing, spaced repetition, interleaving, adaptation) - Learning science principles: active recall, spaced repetition, desirable difficulty, interleaving, delayed feedback
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# F4: 적응 로직 (Adaptation)
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## 개요
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자기 평가 결과를 분석하여 다음 세션의 전략과 파라미터를 자동 조절합니다.
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## 메트릭 정의
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### 핵심 메트릭
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| 메트릭 | 계산 방법 | 목표 |
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|--------|-----------|------|
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| **정답률** | 정답 수 / 전체 문제 수 | ≥ 0.85 |
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| **유형별 정답률** | 유형별 정답 수 / 유형별 문제 수 | ≥ 0.70 |
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| **주제별 정답률** | 주제별 정답 수 / 주제별 문제 수 | ≥ 0.70 |
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| **난이도별 정답률** | 난이도별 정답 수 / 난이도별 문제 수 | 0.6-0.8 |
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| **간격 유지율** | 예정된 복습 수행 비율 | ≥ 0.80 |
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| **개념 연결도** | 연결된 개념 비율 | ≥ 0.30 |
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### 메트릭 수집
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각 자기 평가 루프 후 메트릭 계산:
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```json
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{
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"session_id": "session_001",
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"iteration": 5,
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"metrics": {
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"accuracy": 0.75,
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|
"type_accuracy": {
|
|
"direct_recall": 0.85,
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"application": 0.70,
|
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"variation": 0.65,
|
|
"connection": 0.80
|
|
},
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"topic_accuracy": {
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|
"rust_async": 0.80,
|
|
"ownership": 0.70
|
|
},
|
|
"difficulty_accuracy": {
|
|
"easy": 0.95,
|
|
"medium": 0.75,
|
|
"hard": 0.55
|
|
},
|
|
"concepts_mastered": 8,
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|
"concepts_total": 12
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|
}
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|
}
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```
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## 적응 로직
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### 1. 정답률 기반 적응
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```
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if 정답률 < 0.5 and 연속 3회:
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→ 난이도 하향
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→ 학습 속도 감소
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→ 쉬운 문제 비중 증가
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if 정답률 > 0.9 and 연속 5회:
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→ 난이도 상향
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→ 새로운 주제 탐색
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→ 어려운 문제 비중 증가
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```
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### 2. 유형별 적응
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```
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for each 유형 in [직접 회상, 적용, 변형, 연결]:
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if 유형별 정답률 < 0.5:
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→ 해당 유형 문제 비중 증가 (+0.1)
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elif 유형별 정답률 > 0.9:
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|
→ 해당 유형 문제 비중 감소 (-0.05)
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```
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### 3. 난이도 적응
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```
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if 쉬운 문제 정답률 > 0.95:
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→ 보통 문제 비중 증가
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if 보통 문제 정답률 > 0.85:
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|
→ 어려운 문제 비중 증가
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if 어려운 문제 정답률 < 0.4:
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|
→ 어려운 문제 비중 감소
|
|
→ 보통 문제 비중 증가
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```
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### 4. 주제별 적응
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```
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for each 주제 in 메모리:
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if 주제별 정답률 < 0.6:
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→ 해당 주제 재학습 세션 추가
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elif 주제별 정답률 > 0.9:
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|
→ 해당 주제 심화 탐색
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|
```
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## 파라미터 조절
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### 문제 생성 파라미터
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|
```json
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{
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|
"type_distribution": {
|
|
"direct_recall": 0.4,
|
|
"application": 0.3,
|
|
"variation": 0.2,
|
|
"connection": 0.1
|
|
},
|
|
"difficulty_distribution": {
|
|
"easy": 0.3,
|
|
"medium": 0.4,
|
|
"hard": 0.3
|
|
}
|
|
}
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|
```
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|
|
### 적응 예시
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|
```
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원래: direct_recall=0.4, application=0.3, variation=0.2, connection=0.1
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적용 질문 정답률 0.45 (낮음):
|
|
→ direct_recall=0.35, application=0.35, variation=0.2, connection=0.1
|
|
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|
어려운 문제 정답률 0.35 (낮음):
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|
→ easy=0.35, medium=0.45, hard=0.20
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|
```
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## 적응 이력
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적응 변경 시 메모리에 기록:
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|
```json
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{
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|
"adaptation_log": [
|
|
{
|
|
"timestamp": "2024-01-10T10:00:00Z",
|
|
"trigger": "low_accuracy_variation",
|
|
"changes": {
|
|
"type_distribution.variation": {"old": 0.2, "new": 0.25}
|
|
},
|
|
"reason": "변형 질문 정답률 0.45 (기준 미달)"
|
|
}
|
|
]
|
|
}
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|
```
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|
## 메모리 저장 형식
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|
```json
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{
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|
"current_strategy": {
|
|
"type_distribution": {...},
|
|
"difficulty_distribution": {...},
|
|
"interleaving_ratio": 0.3
|
|
},
|
|
"adaptation_history": [...],
|
|
"metrics_history": [
|
|
{
|
|
"iteration": 1,
|
|
"accuracy": 0.60
|
|
},
|
|
{
|
|
"iteration": 5,
|
|
"accuracy": 0.75
|
|
}
|
|
]
|
|
}
|
|
```
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