Sang-Gu Lee;Doyoung Park;Jae Yoon Lee;Dong Sun Lim;Jae Hwa Lee
The Mathematical Education
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v.63
no.2
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pp.123-138
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2024
This study described the utilization of ChatGPT in teaching and students' learning processes for the course "Introductory Mathematics for Artificial Intelligence (Math4AI)" at 'S' University. We developed a customized ChatGPT and presented a learning model in which students supplement their knowledge of the topic at hand by utilizing this model. More specifically, first, students learn the concepts and questions of the course textbook by themselves. Then, for any question they are unsure of, students may submit any questions (keywords or open problem numbers from the textbook) to our own ChatGPT at https://math4ai.solgitmath.com/ to get help. Notably, we optimized ChatGPT and minimized inaccurate information by fully utilizing various types of data related to the subject, such as textbooks, labs, discussion records, and codes at http://matrix.skku.ac.kr/Math4AI-ChatGPT/. In this model, when students have questions while studying the textbook by themselves, they can ask mathematical concepts, keywords, theorems, examples, and problems in natural language through the ChatGPT interface. Our customized ChatGPT then provides the relevant terms, concepts, and sample answers based on previous students' discussions and/or samples of Python or R code that have been used in the discussion. Furthermore, by providing students with real-time, optimized advice based on their level, we can provide personalized education not only for the Math4AI course, but also for any other courses in college math education. The present study, which incorporates our ChatGPT model into the teaching and learning process in the course, shows promising applicability of AI technology to other college math courses (for instance, calculus, linear algebra, discrete mathematics, engineering mathematics, and basic statistics) and in K-12 math education as well as the Lifespan Learning and Continuing Education.
The purpose of this study is to analyze the current situation of EduTech, which is proposed as a way to build a flexible learning environment regardless of time and place according to the use of digital technology in mathematics subjects. The process of designing classes to use the EduTech platform, which is still in the development introduction stage, in public education is still difficult, and research to observe its effects and characteristics is also in its early stages. However, in the stage of preparing for future education, it is a meaningful process to grasp the current situation and point out the direction in preparation for the future in which EduTech will be actively applied to education. Accordingly, the current situation and utilization trends of EduTech at home and abroad were confirmed, and the functions and roles of EduTech platforms used in mathematics were analyzed. As a result of the analysis, the EduTech platform was pursuing learners' self-directed learning by constructing its functions so that they could be useful for individual learning of learners in hierarchical mathematics education. In addition, we have confirmed that the platform is evolving to be useful for teachers' work reduction, suitable activities, and evaluations learning management. Therefore, it is necessary to implement instructional design and individual customized learning support measures for students that can efficiently utilize these platforms in the future.
With the advent of the 4th Industrial Revolution, AI utilization capabilities are being emphasized in various industries, but AI education design and curriculum research as universal education is currently lacking. This study offers a design for universal AI education to further cultivate its use in universities. For the AI basic education design, a questionnaire was conducted for experts three times, and the reliability of the derived design contents was verified by reflecting the results. As a result, the main competencies for cultivating AI literacy were data literacy, AI understanding and utilization, and the main detailed areas derived were data structure understanding and processing, visualization, word cloud, public data utilization, and machine learning concept understanding and utilization. The educational design content derived through this study is expected to increase the value of competency-centered AI universal education in the future.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.703-704
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2023
학교폭력은 교육 환경에서 심각한 문제이다. 피해자에게 심리적 고통과 육체적 상해를 입히고 학교 내 안전과 안정성을 위협한다. 이에 많은 교육기관과 정부 기관이 학교폭력 예방과 대처를 위한 다양한 방안을 제시하고 있지만, 여전히 어려운 문제이다. 최근에는 인공지능 기술을 활용하여 학교폭력 방지와 대처에 관한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 YOLOv5(You Only Look Once version 5) 딥러닝 알고리즘을 활용하여 학교 내부에서 발생하는 폭력 행위를 실시간으로 탐지하는 모델을 제안한다. 이 모델은 CCTV와 같은 영상 데이터를 입력으로 받아들여 학교 내부에서 발생하는 폭력 행위를 실시간으로 식별하는 것을 목표로 한다.
As artificial intelligence gradually expands into jobs, iIt is necessary to nurture talents with AI literacy capabilities required for non-majors. Therefore, in this study, based on the necessity and current status of AI education, AI literacy competency improvement education was conducted for non-majors so that AI learning could be sustainable in relation to future majors. For non-majors at University D, problem-solving solutions through project-based data analysis and visualization were applied over 15 weeks, and the AI ability improvement and effectiveness of learners before and after education were analyzed and verified. As a result, it was possible to confirm a statistically significant level of positive change in the learners' data analysis and utilization ability, AI literacy ability, and AI self-efficacy. In particular, it not only improved the learners' ability to directly utilize public data to analyze and visualize it, but also improved their self-efficacy to solve problems by linking this with the use of AI.
The purpose of this study is to explore the effects of the use of artificial intelligence chatbots on improving Korean college students' English grammar skills. 70 undergraduate students participated in the present study. They were taking a General English class offered by a university in Korea. There were two groups in this study. Participants in the chatbot group consisted of 36 students while those in the human group were 34. Over 16 weeks, the chatbot group engaged in ten chat sessions with a chatbot while the human group had a chat with a human chat partner. Both pre- and post-tests were performed to examine changes in the participants' grammar skills over time. To compare the improvement between the two groups, an independent t-test was then run. Main findings are as follows: First, participants in both groups significantly improved their English grammar skills, indicating the beneficial effects of engaging in chat. Also, there was a statistically significant difference in the improvement between the chatbot and human groups, indicating the superior effects of the chatbot use. This study confirmed the improved grammar skills by the participants in the chatbot group, comparison with those in the human group. Based on these findings, suggestions for the future chatbot study are discussed.
The purpose of this study is to investigate the utilization of major learning tools among radiology science students and assess the accuracy of a conversational artificial intelligence service program, specifically a chatbot, in the context of the national radiologic technologist licensing exam. The survey revealed that 84.3% of radiology science students actively utilize electronic devices during their learning process. In addition, 104 out of 140 respondents said they use search engines as a top priority for efficient data collection while studying. When asked about their awareness of chatbots, 80% of participants responded affirmatively, and 22.9% reported having used chatbots for academic purposes at least once. From 2018 to 2022, exam questions from the first and second periods were presented to the chatbot for answers. The results showed that ChatGPT's accuracy in answering first period questions increased from 48.28% to 60%, while for second period questions, it increased from 50% to 62.22%. Bing's accuracy in answering first period questions improved from 55% to 64.55%, and for second period questions, it increased from 48% to 52.22%. The study confirmed the general trend of radiology science students utilizing electronic devices for learning and obtaining information through the internet. However, conversational artificial intelligence service programs in the field of radiation science face challenges related to accuracy and reliability, and providing perfect solutions remains difficult, highlighting the need for continuous development and improvement.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.01a
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pp.115-116
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2021
5세대(5G) 이동통신망의 보급과 코로나19 여파로 비대면 시대가 열리면서 가상 증강현실(VR·AR)을 기반으로 한 '실감(XR·Extended Reality)경제가 본격화 되었다. 가상증강현실의 적용분야로는 게임·영화 등 엔터테인먼트, 제조업, 쇼핑 및 전자상거래, 병원·의료기기, 고객서비스, 지식서비스교육 분야 등이 있다. 본 논문은 VR·AR&교육콘텐츠를 키워드로 최근 3년(2018.1.1.~2020.12.31.)간 중앙지, 경제지 등 54개 언론사 기사를 빅카인즈와 데이터랩을 이용하여 관계도 분석, 월간 키워드 트렌드, 연관어 분석을 하였다. 'VR, AR, 에듀테크'를 키워드로 뉴스 검색결과 63,959건 중 '에듀테크' 검색결과 2018년 632건, 2019년 1043건, 2020년 2389건으로 해마다 급 상승하였다. '(AR+VR)AND 교육콘텐츠'에 대한 검색 결과 연관성(키워드 빈도수)이 높은 키워드로는 증강현실(120), 가상현실(116), 인공지능(114), 에듀테크(100), 코로나19(66), 실감형(65), 아이들(61), VR·AR(56), ICT(35), 빅데이터(25) 순으로 가상·증강현실 기술 발전, 코로나19의 장기화, 교육의 효율성으로 에듀테크 분야의 활용도가 급격히 증가함을 확인할 수 있었다.
This study tried to find out the applicability and effectiveness of the AI-based adaptive learning system in university classes by operating an AI-based adaptive learning system on a pilot basis. To this end, an AI-based adaptive learning system was applied to analyze the operation results of 42 learners who participated in basic mathematics classes, and a survey and in-depth interviews were conducted with students and professors. As a result of the study, the use of an AI-based customized learning system improved students' academic achievement. Both instructors and learners seem to contribute to improving learning performance in basic concept learning, and through this, the AI-based adaptive learning system is expected to be an effective way to enhance self-directed learning and strengthen knowledge through concept learning. It is expected to be used as basic data related to the introduction and application of basic science subjects for AI-based adaptive learning systems. In the future, we suggest a strategy study on how to use the analyzed data and to verify the effect of linking the learning process and analyzed data provided to students in AI-based customized learning to face-to-face classes.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.4
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pp.209-216
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2023
In this paper, artificial intelligence agents ChatGPT and Stable Diffusion were used to explore the possibility of educational use by implementing a program to recommend picture materials for teaching and learning according to the class topic entered by teachers. The average time spent recommending all picture materials is about 6 minutes. In general, pictures related to keywords were recommended, and the letters in the recommended pictures could only know the intention to represent the letters, and the letters could not be recognized and the meaning could not be known. However, further research seems to be needed on the fact that the type or content of the recommended picture depends entirely on the response of ChatGPT and that it is not possible to accurately recommend the picture for all keywords. In addition, it was concluded that it is true that the recommended picture is related to the keyword, but the evaluation of whether it has educational value is the subject of discussion that should be left to the judgment of human teachers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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