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학술저널
저자정보
홍준화 (순천향대학교 작업치료학과 학부생) 김나연 (순천향대학교 작업치료학과 학부생) 민혜민 (순천향대학교 작업치료학과 학부생) 양하민 (순천향대학교 작업치료학과 학부생) 이시현 (순천향대학교 작업치료학과 학부생) 최서진 (순천향대학교 작업치료학과 학부생) 박진혁 (순천향대학교)
저널정보
대한신경계작업치료학회 재활치료과학 재활치료과학 제13권 제1호
발행연도
2024.2
수록면
65 - 74 (10page)

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목적 : 본 연구는 대규모 언어 모델에 기반한 인공지능인 ChatGPT가 한국작업치료사면허시험에 통과할수 있는지 알아보고자 하였다. 연구방법 : 한국보건의료인국가시험원에서 제공하는 2018년부터 2022년도까지의 한국작업치료사면허시험 문항 중 공개되지 않은 작업치료실기 문항을 제외하고 작업치료학기초, 의료관계법규, 작업치료학문항을 활용하였다. 시험문항과 함께 가장 적절한 정답을 제시하도록 프롬프트를 영어로 구성하였고 이를 입력한 후 ChatGPT가 제시하는 답을 채점하였다. 2명의 연구자가 독립적으로 전체 과정을 진행하였으며, 2명의 연구자 채점한 정확도를 평균으로 5개년도의 시험에 대한 합격 여부를 확인하였고 연구자 간 ChatGPT 답에 대한 일치도를 확인하였다. 결과 : ChatGPT는 2020년에서만 합격하였고 나머지 4개년도 시험은 탈락권 점수를 보였다. 구체적으로의료관계법규 문항의 정확도는 25~57% 범위를 보였고 다른 문항의 정확도는 모두 60% 이상을 기록하였다. 또한 의료관계법규 문항을 제외한 연구자 간 ChatGPT는 높은 일치도를 보였으며, 이는 정확도와 유의미한 상관관계를 보였다. 결론 : 언어나 문화권에 영향을 받는 문항의 경우 아직 ChatGPT를 적용하는 데 제한이 있음을 확인하였다. 추후 프롬프트의 최적화 작업과 함께 지속적인 데이터의 학습에 따라 작업치료학을 전공하는 학생들의 학습 도구로서 활용될 수 있는지에 대한 지속적인 연구가 필요하다.
#대규모 언어 모델 #인공지능 #작업치료면허시험 #Artificial intelligence #Large language model #Occupational therapy licensure examination

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