• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.43-44
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• 2023

대화형 독해 튜터링 시스템을 위한 학생주도 대화 데이터셋 생성 및 확장에 ChatGPT 의 활용 가능성을 평가하였다. 단순히 수동으로만 구축한 기존의 데이터셋과 ChatGPT 에 의해 반자동으로 확장된 데이터셋을 비교한 결과, 구축량, 소요 시간, 비용 및 반복 작업 측면에서 ChatGPT 가 가진 유용성을 알 수 있었다. 그러나, 유형별 배분의 편중과, 부적절한 데이터 생성 등의 한계도 나타났다. Chat GPT 의 빠른 발전이 예상됨에 따라 대화형 튜터링 분야에 ChatGPT 에 의한 반자동 데이터 확장 방법이 널리 활용될 것으로 기대된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.673-684
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• 2005

본 연구에서는 인간 교사를 모사하는 "컴퓨터 교사" 역할을 하는 애니메이션 된 튜터링 다이얼로그 에이전트를 구현하고 초등학교 과학과 교수-학습 자료와 통합시켜서 자연어를 기반으로 한 일대일 대화를 통한 교수 학습이 이루어지는 교수-학습 시스템을 개발하였다. 개발된 교수용 다이얼로그 에이전트는 학습자의 대답을 분석하고, 웹 코스웨어를 학습한 후에 초등과학 학습과제에서 요구되는 성취 수준과 비교하여 적절한 질문이나 대답을 제공하는데, TTS(Text-to-Speech) 기능을 이용하여 학습자에게 구어체로 질문이나 대답을 주는 기능을 갖고 있으며 애니메이션 된 인간 교사의 얼굴을 통하여 학습자에게 피드백을 제시할 수 있도록 하였다. 구현된 대화형 인터페이스는 6학년 초등학생 64명에게 현장 실험을 하였다. 현장 실험 결과 비교집단보다 실험집단의 학습 성취도가 평균 10.797점이 향상됨을 보여주었다. 이러한 학습효과는 기존의 웹 코스웨어와 달리 "묻고-답하는" 과정과 인간 교사의 감정을 담은 애니메이션 된 캐릭터를 통하여 학습자들의 호기심을 자극하여 보다 쉽게 교수-학습 과정에 몰입하게 함으로서 학습 효과를 증진시킨 결과로 판단된다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제27권3호
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• pp.303-320
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• 2024

본 연구는 폴리아의 문제해결 단계에 따라 풀이를 제공하는 GPTs 기반 맞춤형 챗봇을 제작하여 수학적 성능을 검증하였다. 우선 맞춤형 챗봇 베타 버전을 제작하여 수학적 성능을 검증한 후 대표적인 오류를 수정하여 최종 맞춤형 챗봇을 완성하였다. 완성된 맞춤형 챗봇은 초등 수학 6학년 교과서에 제시된 이미지 형태의 65개 문제 중 평균 약 57.8개를 옳게 해결하여 약 89.0%의 정답률을 보였으며, 베타 버전에 비해 약 4%p 높은 정답률을 나타냈다. 또한 그림이 문제를 해결하는 데 핵심적인 역할을 하지 않는 50개 문제의 경우 평균 45.5개를 옳게 해결하여 약 91.0%의 정답률을 보였다. 완성된 맞춤형 챗봇의 답변 중 대표적인 오류는 문제 인식 오류이며, 문제에 인식하기 어려운 그림이 사용되었거나 문제 구성이 복잡한 경우에 해당 오류가 나타났다. 다음으로 개념 혼동 오류, 문제 이해 오류 등이 나타났다. 본 연구에서 개발한 문제해결 맞춤형 챗봇은 범용적인 챗봇인 ChatGPT보다 우수한 수학적 성능을 보였다. 또한 학년 수준에 적절하도록 풀이 과정의 조정이 가능하여 학생 개별화 맞춤형 지도에 활용할 수 있으며, 누구나 제작이 가능하여 교사 개인별 수업 보조 등 수학교육에서의 다양한 활용 가능성을 엿볼 수 있다.