Smart Media Journal (스마트미디어저널)

THE KOREAN INSTITUTE OF SMART MEDIA (한국스마트미디어학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Application based on Generative AI and Prompt Engineering to Improve Children's Literacy

생성형 AI와 프롬프트 엔지니어링 기반 아동 문해력 향상을 위한 애플리케이션

  • 김소연 (국가연구소대학교 인공지능, 한국원자력연구원 인공지능응용연구실 ) ;
  • 서호건 (국가연구소대학교 인공지능, 한국원자력연구원 인공지능응용연구실)
  • Received : 2024.07.04
  • Accepted : 2024.08.07
  • Published : 2024.08.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

This paper discusses the use of GPT and GPT API for prompt engineering in the development of the interactive smart device lock screen application "Smart Lock," aimed at enhancing literacy among young children and lower-grade elementary and middle school students during critical language development periods. In an era where media usage via smartphones is widespread among children, smartphone-based media is often cited as a primary cause of declining literacy. This study proposes an application that simulates conversations with parents as a tool for improving literacy, providing an environment conducive to literacy enhancement through smartphone use. Generative AI GPT was employed to create literacy-improving problems. Using pre-generated data, situational dialogues with parents were presented, and prompt engineering was utilized to generate questions for the application. The response quality was improved through parameter tuning and function calling processes. This study investigates the potential of literacy improvement education using generative AI through the development process of interactive applications.

본 논문은 언어 발달의 핵심 시기에 있는 유아 및 초등학교, 중학교 저학년 아동들을 대상으로 문해력 향상을 목표로 하는 대화형 스마트 기기 잠금 화면 애플리케이션 '스마트 락'의 개발 과정 중 문제 생성을 위해 사용한 생성형 인공지능인 GPT와 GPT API를 활용하기 위한 프롬프트 엔지니어링에 대한 내용을 다룬다. 스마트폰을 활용한 미디어의 사용이 아동들 사이에 널리 퍼져 있는 상황에서, 스마트폰을 기반으로 하는 미디어가 문해력 저하의 주된 원인으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 아동들에게 문해력 향상 환경을 스마트폰을 활용하는 형태로 제공하기 위하여 부모와의 대화 과정을 모사한 애플리케이션을 문해력 향상을 위한 도구로 제안한다. 아동 문해력 향상을 위한 문제 생성을 위하여 생성형 인공지능 GPT를 활용하였다. 사전 생성한 데이터를 기반으로 사용하여 부모와의 대화 속 상황을 제시하였고, 프롬프트 엔지니어링을 통해 애플리케이션에 사용되는 문제를 생성하고, 파라미터 튜닝 및 Function Calling 과정을 거쳐 응답 품질을 높였다. 본 연구는 대화형 애플리케이션의 개발과정을 통해 생성형 인공지능을 활용한 문해력 증진 교육의 가능성을 알아본다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 한국원자력연구원 주요사업의 지원을 받아 수행된 연구임 (과제번호. 524540-24).

References

  1. 배소영, 정연구, "미디어 이용은 영유아 언어발달을 촉진하는가?", 한국방송학보, 제29권, 제6호, 67-93쪽, 2015년 11월
  2. 이윤경, 신윤미, 최지은, 유희정, 박은진, "영유아 시기의 미디어 기기 노출이 이후 언어발달에 미치는 영향: 코호트 연구", Communication Sciences and Disorders, 제23권, 제3호, 549-559쪽, 2018년 1월 https://doi.org/10.12963/csd.18537
  3. 황금숙, "전자책의 독서효과에 관한 실험적 연구-종이책과의 비교를 통하여", 한국비블리아학회지, 제17권, 제1호, 47-67쪽. 2006년 6월
  4. 정영기, "3D 수화교육 스마트폰 앱콘텐츠 개발," 스마트미디어저널, 제1권, 제3호, 8-14쪽, 2012년 9월
  5. 장준혁, "디지털 소외계층을 위한 지능형 IoT애프리케이션의 공개 API 기반 대화형 음성 상호작용기법," 스마트미디어저널, 제11권, 제10호, 22-30쪽, 2022년 11월 https://doi.org/10.30693/SMJ.2022.11.10.22
  6. 안세은, 김지현, "부모의 놀이신념이 부모-유아 놀이상호작용에 미치는 영향: 창의적 가정환경의 매개효과를 중심으로", 가정과삶의질연구, 제40권, 제1호, 1-10쪽, 2022년 3월 https://doi.org/10.7466/JFBL.2022.40.1.1
  7. R. Mokady, A. Hertz, and A. H. Bermano,"Clipcap: Clip prefix for image captioning," arXiv preprint arXiv:2111.09734, Nov. 2021.
  8. 류시천, 최진영, 심미희, "스마트 애플리케이션 UX 디자인 평가 접근 방법, "스마트미디어저널, 제8권, 제3호, 70-79쪽, 2019년 09월
  9. T. Y. Lin, et al., "Microsoft coco: Common objects in context," in Proc, of Computer Vision-ECCV 2014: 13th European Conference, pp. 740-755, Zurich, Switzerland, Sep 2014.
  10. T. B. Brown, et al., "Language models are few-shot learners," in Proc, of Advances in Neural Information Processing Systems 33, pp. 1877-1901, Virtual, Dec. 2020.
  11. J. Wei, et al., "Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models," in Proc. of Advances in Neural Information Processing Systems 35, pp. 24824-24837, New Orleans, Louisiana, USA, Dec. 2022.
  12. N. Lee, et al., "Factuality enhanced language models for open-ended text generation," in Proc. of Advances in Neural Information Processing Systems 35, pp. 34586-34599, New Orleans, Louisiana, USA, Dec. 2022
  13. 고순옥, "영유아 정상아동의 언어발달과 사회.정서발달 및 환경요인과의 상관관계", 아주대학교 석사학위 논문, 2005년 2월
  14. 한국어 이미지 설명 데이터셋(2022). https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&dataSetSn=261 (accessed Jul., 2, 2024).
  15. skt/kogpt2-base-v2(2021). https://huggingface.co/skt/kogpt2-base-v2 (accessed Jul., 2, 2024).