학습자의 논리력 향상을 위한 챗봇 튜터 개발 방안

이찬주; 조영복

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이찬주 (국립안동대학교) 조영복 (국립안동대학교)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2025년 한국컴퓨터정보학회 동계학술대회 논문집 제33권 1호

발행연도: 2025.1

수록면: 301 - 304 (4page)

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본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 발전에 따른 중등 교육 과정에서 교육용 챗봇의 새로운 가능성과 과제를 탐구하며, 특히 학습자의 논리력 향상을 위한 챗봇 튜터 개발 방안으로 기존의 논리적 사고력 관련 AI 튜터 연구들이 주로 수학 교과에 한정되어 있다는 한계를 인식하고, 교과 전반에 적용 가능한 범용 AI 튜터 개발 지침을 제안한다. 본 연구에서는 중등교육에서 오류 유형 기반 발문 체계 구축, 단계적 비계설정 전략 구현, 체계적 데이터셋 구축 방안, 논리적 사고 과정 중심 접근이라는 네 가지 핵심 방안을 제시한다. 이를 통해 2022교육 과정 속에 포함된 AI 튜터가 단순한 답변 제공자가 아닌, 학습자의 논리적 사고력 향상을 효과적으로 지원하는 교육적 도구로 발전할 수 있는 구체적인 방향을 제시한다.

#챗봇 튜터(Chatbot Tutor) #논리적 사고력(Logical Thinking Skills) #대규모 언어 모델(Large Language Models) #교육용 AI(Educational AI)

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