Acknowledgement
이 논문은 2019년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(2019-0-00004, 준지도학습형 언어지능 원천기술 및 이에 기반한 외국인 지원용 한국어 튜터링 서비스 개발)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
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- Pages.430-431
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Building and quality assessing conversation-based training data for artificial intelligence tutoring systems
인공지능 튜터링 시스템을 위한 대화 기반 교육 데이터 구축 및 품질 평가
- Ye-Lim Jeon (Dept. of Computer Science, Han-Kook University) ;
- Jinxia Huang (Language Intelligent Research Section, ETRI) ;
- Sung-Kwon Choi (Language Intelligent Research Section, ETRI) ;
- Minsoo Cho (Language Intelligent Research Section, ETRI)
- 전예림 (순천향대학교 AI 빅데이터학과) ;
- 황금하 (한국전자통신연구원 언어지능연구실) ;
- 최승권 (한국전자통신연구원 언어지능연구실) ;
- 조민수 (한국전자통신연구원 언어지능연구실)
- Published : 2023.11.02
Abstract
교육 분야에서는 각 학생의 특성과 요구에 부응하는 개인화 교육의 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라 인공지능 기반의 튜터링 시스템, 특히 대화 기반의 튜터링이 주목받고 있다. 본 연구는 GPT-3.5-turbo 를 사용하여 데이터를 생성하는 과정에서 프롬프트 설계의 중요성과 인간의 감수 과정의 필요성을 확인했다. 또한, 자동 평가 방법을 제안하여 데이터의 품질과 유용성을 평가하였다.
Keywords