• 제목/요약/키워드: Dialogue-based tutoring systems

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UNIX-TUTOR : UNIX 교육을 위한 지능형 개인교사 시스템 (UNIX-TUTOR : Intelligent Tutoring System for Teaching UNIX)

  • 정목동;김용란;김영성;신교선
    • 전자공학회논문지B
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    • 제31B권7호
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    • pp.159-169
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    • 1994
  • In this paper, we develop a prototype of ITS(Intelligent Tutoring Systems) system: UNIX TUTOR. It is designed for the purpose of teaching the UNIX beginners the principal concepts of UNIX and the shell commands using the communication between the student and the system. UNIX TUTOR engages the student in a two-way conversation that is mixed-initiative dialogue and attempts to teach the student UNIX via the Socratic method of guided discovery and the Coaching method interchangeably. And the student model is based on both the overlay model and the buggy model together. Thus TUTOR aims at teaching the students effectively whose levels of learning are different using various explanations which are determined by the student model. Because the knowledge representation for UNIX-TUTOR is based on the frame structure and the production rules it is easy to represent the complicated constructs. UNIX TUTOR is implemented on the SPARC station using X/Motif and C for cp command among 10 ones which were selected.

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GPTs 기반 예비 교사 교육 맞춤형 챗봇 개발 및 수학교육적 성능 분석 (Development of a customized GPTs-based chatbot for pre-service teacher education and analysis of its educational performance in mathematics)

  • 권미선
    • 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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    • 제63권3호
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    • pp.467-484
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    • 2024
  • 생성형 인공지능의 급속한 발전으로 이제 프로그래머의 도움 없이 누구나 개인 맞춤형 챗봇을 제작하고 이를 무료로 활용할 수 있는 시대가 열렸다. 본 연구는 예비 교사 교육을 목적으로, OpenAI의 GPTs 기반 맞춤형 챗봇을 개발하였다. 개발된 맞춤형 챗봇은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 토대로한 생성형 AI를 이용했기 때문에 그 응답 또한 확률적이므로, 맞춤형 챗봇의 개발 절차뿐만 아니라 그 응답이 적절한지에 대한 점검이 필요하다. 이를 위해 예비 교사를 지도하는 교수자들이 맞춤형 챗봇의 응답에 대한 타당성을 5점 척도로 분석하여 수학교육적 성능을 살펴보았다. 동일한 질문에 대한 범용적인 챗봇인 ChatGPT, 맞춤형 챗봇인 GPT, 그리고 초등수학교육 전문가의 응답을 교수자들이 분석한 결과, 초등수학교육 전문가의 응답은 평균 4.52점을, 맞춤형 챗봇인 GPT는 평균 3.73점을 받아 맞춤형 챗봇인 GPT의 응답은 초등수학교육 전문가의 수준에는 미치지 못하는 것으로 나타났다. 하지만 5점 척도에서 보통 이상으로 '적절하다'에 가까운 점수를 받아 맞춤형 챗봇인 GPT의 교육적 활용 가능성을 확인할 수 있었다. 한편, 범용적인 챗봇인 ChatGPT의 응답은 평균 2.86점으로 낮은 평가를 받았으며, 예비 교사를 지도하는 교수자들은 답변 내용이 체계적이지 않고 일반적인 수준에 머물러 있다고 평가하였다. 이에 범용적인 챗봇인 ChatGPT는 수학교육에 한정하여 사용하기에는 어려움이 있어 보인다. 기존의 맞춤형 챗봇이 교육적 효과를 입증했음에도 불구하고, 그 제작 과정에서 요구되는 시간과 비용이 큰 장애물로 작용해왔다. 그러나 이제 GPTs 서비스를 통해 누구나 손쉽게 교수자 및 학습자에게 적절한 맞춤형 챗봇을 제작할 수 있으며, 그 응답이 일정 수준 이상의 수학교육적 타당성을 보여 수학교육의 다양한 측면에서 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.