• 문제 속성 분류

classification () →

레벨테스트

• 15문제, 대유형별 5문제씩

• 사용자 관련 문제 이력이 없음

• 사용자 나이 기준 동일 레벨 우선 필터링

  → 세부유형별 랜덤 2,2,1문제 배정하여 제공

  → classification 랜덤으로 설정하여 총 5문제 제공

종합 테스트

• 15문제, 대유형별 5문제씩
• 유형 2 2 1, 레벨 (+1: 2문제 0:2문제 -1:1문제) 비율에 맞게 랜덤 배열로 만들어 인덱스 순서에 맞게 매칭
• 세부유형 [0 0 1 1 2], 레벨 [-1 +1 0 0 +1] 인덱스 순서에 맞게 매칭
• 5문제 중 앞 3문제는 classification 랜덤 선택, 추가 문제 2개만 classification - 유형별 틀린 빈도 수 높은 classification TOP n 선택

유형별 학습

• 한 유형당 10문제 (4 3 3)

• 최근 7일 틀린 이력이 있는 유형

• 틀린 문제가 없는 경우 → 레벨 기준 랜덤 문제 제공

• 틀린 빈도수가 가장 높은 classification 문제들의 평균 벡터 계산

  → 세부유형별 4,3,3문제씩 우선 제공

  → PT01 유형 → 나머지 4개 랜덤 제공

  → PT02 PT03 유형 → 틀린 문제의 평균 벡터와 코사인유사도 가장 큰 상위 유형무관 4문제 제공