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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
민경모 (서울대학교) 유준희 (서울대학교)
저널정보
한국과학교육학회 한국과학교육학회지 한국과학교육학회지 제44권 제3호
발행연도
2024.6
수록면
231 - 248 (18page)

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본 연구에서는 오픈소스 소프트웨어와 인공지능 문서 분류 모델인한국어 Sentence-BERT로 고등학교 1학년 통합과학 질문-답변 챗봇을 제작하고 2023학년도 1년 동안 독립형 서버에서 운영했다. 챗봇은Sentence-BERT 모델로 학생의 질문과 가장 유사한 질문-답변 쌍 6개를 찾아 캐러셀 형태로 출력한다. 질문-답변 데이터셋은 인터넷에 공개된 자료를 수집하여 초기 버전을 구축하였고, 챗봇을 1년 동안 운영하면서 학생의 의견과 사용성을 고려하여 자료를 정제하고 새로운질문-답변 쌍을 추가했다. 2023학년도 말에는 총 30,819개의 데이터셋을 챗봇에 통합하였다. 학생은 챗봇을 1년 동안 총 3,457건 이용했다. 챗봇 사용 기록을 빈도분석 및 시계열 분석한 결과 학생은 수업중 교사가 챗봇 사용을 유도할 때 챗봇을 이용했고 평소에는 방과후에 자습하면서 챗봇을 활용했다. 학생은 챗봇에 한 번 접속하여평균적으로 2.1∼2.2회 정도 질문했고, 주로 사용한 기기는 휴대폰이었다. 학생이 챗봇에 입력한 용어를 추출하고자 한국어 형태소 분석기로 명사와 용언을 추출하여 텍스트 마이닝을 진행한 결과 학생은과학 질문 외에도 시험 범위 등의 학교생활과 관련된 용어를 자주입력했다. 학생이 챗봇에 자주 물어본 주제를 추출하고자 Sentence- BERT 기반의 BERTopic으로 학생의 질문을 두 차례 범주화하여 토픽 모델링을 진행했다. 전체 질문 중 88%가 35가지 주제로 수렴되었고, 학생이 챗봇에 주로 물어보는 주제를 추출할 수 있었다. 학년말에학생을 대상으로 한 설문에서 챗봇이 캐러셀 형태로 결과를 출력하는형태가 학습에 효과적이었고, 통합과학 학습과 학습 목적 이외의 궁금증이나 학교생활과 관련된 물음에 답해주는 역할을 수행했음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 공교육 현장에서 학생이 실제로 활용하기에 적합한 챗봇을 개발하여 학생이 장기간에 걸쳐 챗봇을 사용하는과정에서 얻은 데이터를 분석함으로써 학생의 요구를 충족할 수 있는 챗봇의 교육적 활용 가능성을 확인했다는 점에 의의가 있다.
#고등학교 #학교 맞춤형 #통합과학 질문-답변 챗봇 #Sentence-BERT #토픽 모델링 #High school #School-tailored #Integrated science Q& #A chatbot #Sentence-BERT #Topic modeling

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