• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권3호
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• pp.545-567
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• 2023

본 연구는 이차방정식과 이차함수 단원을 중심으로 수학 문제 해결에 효과적인 ChatGPT의 프롬프트를 고찰하는 연구로 '역할-규칙-예제풀이-문제-과정'으로 이어지는 구조화된 프롬프트를 설계하였다. 본 연구에서는 GPT4, 울프람 플러그인, Advanced Data Analysis를 결합한 인공지능 모델을 활용하였으며, 계산 오류를 줄이기 위해 울프람 플러그인을 주요 연산의 도구로 사용하였다. 9종의 고등학교 수학 교과서의 이차방정식과 이차함수 단원 문제를 구조화된 프롬프트의 형태로 입력하였을 때 ChatGPT의 답변에 대한 정답률은 91%로, 제로샷 프롬프트 대비 높은 성과를 보였다. 이를 통해 수학 문제 해결에 효과적인 구조화된 프롬프트를 확인할 수 있었다. 본 연구에서 설계한 구조화된 프롬프트는 개별화 교육 및 맞춤형 교육을 위한 지능형 정보시스템 구축에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.195-204
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• 2023

본 연구에서는 GPT, Stable Diffusion과 같은 생성형 인공지능을 이용한 교수·학습 자료 추천 성능 향상을 위해 프롬프트를 개선하는 프롬프트 엔지니어링에 대해 탐색하였다. 분석할 교수·학습 자료의 종류는 그림 자료이다. 프롬프트 구성에 따른 영향을 탐색하기 위해 명령만 담긴 Zero-Shot 프롬프트, 학습 대상 학년 정보가 담긴 프롬프트, 학습 목표가 담긴 프롬프트, 학습 대상 학년과 학습 목표가 모두 담긴 프롬프트를 설계하여 각각을 GPT-3.5모델에 입력하고 응답을 수집하였다. 수집한 응답을 Sentence Transformers로 임베딩 하고 t-SNE를 활용하여 차원 축소하여 시각화 한 다음 프롬프트와 응답 간의 관계를 탐색하였다. 그리고 각 응답을 k-means clustering algorithm을 활용하여 군집화 한 다음 가장 넓은 클러스터의 첫 번째 값을 대표로 선택하여 Stable Diffusion을 이용하여 이미지화 한 다음 교수·학습자료 평가 기준에 따라 초등학교 교사 30명에게 평가 받았다. 초등학교 교사 30인은 추천한 4종의 그림 자료 중 3종은 교육적 가치가 있다고 판단하였으며, 그 중 2종은 실제 수업에 사용할 수 있다고 하였다. 가장 가치 있는 그림 자료를 추천한 프롬프트는 대상 학년과 학습 목표가 모두 담긴 프롬프트로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.293-296
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• 2024

현재 생성형 AI가 활발히 연구되고 있는 가운데, 대부분의 이미지 생성 AI는 프롬프트를 기반으로 한 Text-To-Image 방식을 주로 사용하고 있다. 하지만, 프롬프트 기반의 생성 AI는 실제 서비스에 도입하기 어려운 점이 많다. 여러 이미지 중, 하늘 이미지는 메타버스 등 가상 공간에서 매우 자주 사용되는 이미지 중 하나이면서 여러 입력값에 의해 이미지가 달라진다. 이 논문에서는 GAN을 활용해 기상 조건에 적합한 하늘 이미지를 생성하는 프로그램을 설계 및 구현한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.499-504
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• 2023

본 연구에서는 민감한 개인정보의 유출과 남용 위험이 높아지고 있는 상황에서 정확한 개인정보 탐지 및 비식별화의 효율을 높이기 위해 개인정보 항목에 특화된 개체명 체계를 개발하였다. 개인정보 태그셋이 주석된 대화 데이터 4,981세트를 구축하고, 생성 AI 모델을 활용하여 개인정보 개체명 탐지 실험을 수행하였다. 실험을 위해 최적의 프롬프트를 설계하여 퓨샷러닝(few-shot learning)을 통해 탐지 결과를 평가하였다. 구축한 데이터셋과 영어 기반의 개인정보 주석 데이터셋을 비교 분석한 결과 고유식별번호 항목에 대해 본 연구에서 구축한 데이터셋에서 더 높은 탐지 성능이 나타났으며, 이를 통해 데이터셋의 필요성과 우수성을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.430-431
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• 2023

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.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권3호
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• pp.589-595
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• 2023

인공지능 기술은 기술과 교육을 조합한 에듀테크(EdTech) 분야에서 효율적인 교육 콘텐츠 제공과 개인화된 학습자 환경을 구축 등 새로운 혁신을 이끌고 있다. 본 연구는 최근 발전된 생성형 AI를 활용한 프로그래밍 교육 소프트웨어를 개발한다. 최근 잘 알려진 ChatGPT API 기반으로 프로그래밍 코드 분석에 최적화된 프롬프트를 연동했다. 이외 프로그래밍 소스 코드 학습에 필요한 기능을 UI로 설계하고 AI 챗봇 기반의 질의/응답 템플릿 기능으로 개발하였다. 본 연구는 생성형 인공지능을 활용한 교육 프로그램 개발의 방향성을 제시하고자 한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.89-106
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• 2002

본 연구의 목적은 네트웍 기반 협력학습(CSCL)에서 학습자의 성찰을 지원하는 인지적 도구를 설계하는 주요전략과 도구의 구성요소를 탐색해 보는데 있다. CSCL에서는 실세계에서 직면하는 복잡한 문제를 해결하기 위한 방안으로 학습자가 다양한 관점에서 의견을 교환하고 협력하는 활동을 강조한다. 학습경험을 유의미한 의미생성과 지식구성으로 확장하기 위해서는 학습자의 성찰이 필수적이며, 따라서 학습자가 자신 또는 그룹의 학습과정과 결과를 지속적으로 모니터링할 수 있는 기제가 제공될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 학습자 성찰의 중요성을 이론적으로 탐색하고 네트웍 기반 성찰지원 도구에 대한 선행연구들을 분석하여 시사점을 도출하였다. 나아가 사회문화적 인지 이론을 토대로, 협력학습과정을 지원하고 그룹인지를 확장시킬 수 있도록 협력적 성찰지원 도구를 설계하였다. 구체적으로는 (1)학습자의 협력적 인식, (2)사고의 시각화, (3)대화(협상) 촉진, (4)메타타인지적 단서로 세분화하였으며, 성찰지원 도구의 구성요소로서 추석달기, 협력노트 및 메타인지 프롬프트 등의 적용을 제안하였다.

• 인지과학
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• 제35권1호
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• pp.23-48
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• 2024

대형언어모형(LLM)을 현실에 적용하려는 지속적인 노력에도 불구하고, 인공지능이 맥락을 이해하고 사람의 의도에 맞게 사회적 지지를 제공하는 능력은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 LLM이 사람의 감정 상태를 추론하도록 유도하기 위해, 심리 치료 이론을 기반으로 한 공감 체인(Chain of Empathy, CoE) 프롬프트 방법을 새로 개발했다. CoE 기반 LLM은 인지-행동 치료(CBT), 변증법적 행동 치료(DBT), 인간 중심 치료(PCT) 및 현실 치료(RT)와 같은 다양한 심리 치료 방식을 참고하였으며, 각 방식의 목적에 맞게 내담자의 정신 상태를 해석하도록 설계했다. CoE 기반 추론을 유도하지 않은 조건에서는 LLM이 사회적 지지를 구하는 내담자의 글에 주로 탐색적 공감 표현(예: 개방형 질문)만을 생성했으며, 추론을 유도한 조건에서는 각 심리 치료 모형을 대표하는 정신 상태 추론 방법과 일치하는 다양한 공감 표현을 생성했다. 공감 표현 분류 과제에서 CBT 기반 CoE는 감정적 반응, 탐색, 해석 등을 가장 균형적으로 분류하였으나, DBT 및 PCT 기반 CoE는 감정적 반응 공감 표현을 더 잘 분류하였다. 추가로, 각 프롬프트 조건 별로 생성된 텍스트 데이터를 정성적으로 분석하고 정렬 정확도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 감정 및 맥락 이해가 인간-인공지능 의사소통에 미치는 영향에 대한 함의를 제공한다. 특히 인공지능이 안전하고 공감적으로 인간과 소통하는 데 있어 추론 방식이 중요하다는 근거를 제공하며, 이러한 추론 능력을 높이는 데 심리학의 이론이 인공지능의 발전과 활용에 기여할 수 있음을 시사한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.47-54
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• 2024

첨단기술을 활용한 문화예술 교육은 기술에 대한 문해력 향상과 자기표현, 그리고 융합적 역량 개발의 측면에서 그 중요성이 증대되고 있다. 이에 혁신적인 멀티모달 AI의 생성과정과 결과평가는 확대된 시청각 경험을 제공하고 창의적 영감을 향상할 수 있다. 특히, AI와 함께 음악을 만드는 과정은 멜로디와 악상을 떠올리는 것부터 가사 개선, 편집과 변주, 악기 연주 등 모든 영역에 걸쳐 혁신적 경험을 제공한다. 이에 본 연구에서는 음악 생성 AI 플랫폼을 활용하여 과제를 수행하고 동료 학습자와 토론하는 과정을 실증적으로 분석하고자 하였다. 그 결과 자발적 참여를 통해 12개의 서비스와 10개의 평가기준 유형을 수집하여 사용패턴과 목적으로 구분할 수 있었다. 이를 토대로 학습자 관점의 AI 기반 교양교육을 위한 학술적, 기술적, 정책적 시사점을 제시하였다.