• 제목/요약/키워드: 거대 언어모델

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거대언어모델을 활용한 변증 교육도구 개발 가능성 탐색: 피로주증의 심비양허형 모의환자에 대한 사례구축을 중심으로 (Exploring the feasibility of developing an education tool for pattern identification using a large language model: focusing on the case of a simulated patient with fatigue symptom and dual deficiency of the heart-spleen pattern)

  • 이원융;한상윤;이승호
    • 대한한의학방제학회지
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    • 제32권1호
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    • pp.1-9
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    • 2024
  • Objective : This study aims to assess the potential of utilizing large language models in pattern identification education by developing a simulated patient with fatigue and dual deficiency of the heart-spleen pattern. Methods : A simulated patient dataset was constructed using the clinical practice examination module provided by the National Institute for Korean Medicine Development. The dataset was divided into patient characteristics, sample questions, and responses, and utilized to design the system, assistant, and user prompts, respectively. A web-based interface was developed using the Django framework and WebSocket. Results : We developed a simulated fatigue patient representing dual deficiency of the heart-spleen pattern through prompt engineering. To make practical tools, we further implemented web-based interfaces for the examinee's and evaluator's roles. The interface for examinees allows one to examine the simulated patient and provides access to a personalized number for future access. In addition, the interface for evaluators included a page that provided an overview of each examinees' chat history and evaluation criteria in real-time. Conclusion : This study is the first development of an educational tool integrated with a large language model for pattern identification education, which is expected to be widely applied to Korean medicine education.

과학 영재의 논문 초록 구조 분석 및 이에 대한 인공지능의 활용 가능성 탐색 (Analysis of the Abstract Structure in Scientific Papers by Gifted Students and Exploring the Possibilities of Artificial Intelligence Applied to the Educational Setting)

  • 이봉우;조헌국
    • 한국과학교육학회지
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    • 제43권6호
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    • pp.573-582
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    • 2023
  • 본 연구는 영재학교 학생들의 논문 초록의 구조를 파악하여 그 특성을 분석하고, 인공지능을 활용하여 초록을 구성하는 여러 요소를 추출하여 그 성능을 비교함으로써 과학영재교육에서 인공지능의 활용 가능성을 모색하는 것을 목적으로 하였다. 이에 따라 S 영재학교의 2017~2021년의 5년간 졸업 논문 263건을 대상으로 초록에 포함된 배경, 목적, 방법, 결과, 논의의 빈도나 유형이 어떠한지 분석하고 이를 파인튜닝 및 프롬프트를 활용한 인공지능을 활용한 분류 방법을 통해 그 정확도를 평가하였다. 연구 결과, 영재 학생들이 작성한 과학 논문의 초록 요소의 출현 빈도는 목적, 방법, 결과, 배경, 논의(D)의 순이었고, 목적, 방법, 결과 등 초록에서 필수적으로 포함되어야 하는 요소를 모두 담은 경우는 전체 57.4%에 불과하였다. 인공지능을 활용한 이러한 요소를 분류한 결과, 파인튜닝을 이용한 경우가 가장 정확도가 높았으며 5가지 요소 중 배경, 목적, 결과는 비교적 높은 성능을 보였으나 방법, 논의에 대해서는 정확히 분류하지 못하는 경우가 많 았다. 이러한 결과는 여러 요소의 분포 비율이나 학습을 위한 적절한 데이터셋이나 정보를 제공해 인공지능을 활용해야 보다 효과적인 수단으로 활용될 수 있음을 의미하며, 이에 대한 교육적 시사점을 제시하였다.