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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Utkarch Mittal (The Gap) Namjae Cho (Hanyang University) Giseob Yu (Hanyang University)
저널정보
한국데이터전략학회 Journal of Information Technology Applications & Management Journal of Information Technology Applications & Management Vol.31 No.3
발행연도
2024.6
수록면
149 - 163 (15page)

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As conversational AI systems such as ChatGPT have become more advanced, researchers are exploring ways to use them in education. However, we need effective ways to evaluate these systems before allowing them to help teach students. This study proposes a detailed framework for testing conversational AI across three important criteria as follow. First, specialized benchmarks that measure skills include giving clear explanations, adapting to context during long dialogues, and maintaining a consistent teaching personality. Second, adaptive standards check whether the systems meet the ethical requirements of privacy, fairness, and transparency. These standards are regularly updated to match societal expectations. Lastly, evaluations were conducted from three perspectives: technical accuracy on test datasets, performance during simulations with groups of virtual students, and feedback from real students and teachers using the system. This framework provides a robust methodology for identifying strengths and weaknesses of conversational AI before its deployment in schools. It emphasizes assessments tailored to the critical qualities of dialogic intelligence, user-centric metrics capturing real-world impact, and ethical alignment through participatory design. Responsible innovation by AI assistants requires evidence that they can enhance accessible, engaging, and personalized education without disrupting teaching effectiveness or student agency.
#Language Models #ChatGPT #GPT-3 #Evaluation Framework #Benchmarks #Standards #Responsible AI #Bias Mitigation #Ethics #Learning Management System (LMS)

목차

Abstract
1. Introduction
2. Literature Review
3. Insights and Considerations for Evaluating ChatGPT
4. Proposed Evaluation Framework
5. Evaluating Framework Efficacy
6. Conclusion
References

참고문헌 (0)

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