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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김정순 (동의대학교) 김성희 (동의대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2025 학술대회 발표 논문집
발행연도
2025.2
수록면
496 - 502 (7page)

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자동 문제 생성은 대규모 온라인 공개 강좌(MOOC), 객관식/주관식 문제 설정, 자동화된 도움말 시스템 등 다양한 도메인에서 적용되고 있다. 본 연구에서는 LLaMA-3.1 기반의 사전학습 모델과 파인튜닝 모델에서의 생성한 문제가 차이가 있을 것이라고 가설을 설정하고, 컴퓨터활용능력 관련 경력 10 년 이상의 전문가를 대상으로 실험을 진행하였다. 총 7 가지의 측정지표 중 3 가지(문장 유창성, 문제 완전성, 과목 연관)가 유의미한 효과를 나타냈다. 설문 항목에는 생성형 AI 를 활용한 문제 생성 경험, 생성형 AI 로 문제 생성에 대한 긍정적인 측면과 부정적인 측면, 사전학습 모델과 파인튜닝 모델에서 생성된 문제에 대한 종합적인 평가를 자세히 기술하도록 요청하였다. 이후, 전문가들이 응답을 취합하여 추가로 8 개의 새로운 측정지표를 제안하였다. 이를 통해 최종적으로 문제생성 자동화 평가 시스템을 개선하거나 학습 데이터셋 및 알고리즘을 조정할 때 중요한 가이드라인이 된다. 또한 생성형 AI 를 활용한 문제 생성의 발전 가능성을 모색하고, 문제 출제의 품질과 신뢰성을 높이는 데 기여하고자 한다.
#생성형 AI #문제생성 #Llama3.1 #전문가평가 #평가지표개발 #컴퓨터활용능력

목차

요약문
1 서론
2 본문
3 결과
4 고찰
5 결론
참고 문헌

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