목차
1. 인공지능학 연구주제 및 연구계획 1
2. 인공지능학 연구주제 및 연구계획 2
3. 인공지능학 연구주제 및 연구계획 3
2. 인공지능학 연구주제 및 연구계획 2
3. 인공지능학 연구주제 및 연구계획 3
본문내용
생성할 수 있는 기술이 요구되며, 이는 맞춤형 교육(personalized learning) 실현의 핵심 요소로 자리잡고 있습니다.
하지만 현재의 생성형 인공지능은 창의성이나 유용성 측면에서 여전히 한계가 존재하며, 교육적 맥락에 최적화된 콘텐츠를 생성하려면 도메인 지식 기반 제어와 윤리적 가이드라인이 필요합니다. 따라서 본인은 GPT 계열 언어모델 및 멀티모달 생성 모델을 기반으로, 유의미하고 검증 가능한 교육 콘텐츠를 자동 생성하는 시스템을 설계하고자 합니다.
● 관심 연구분야
생성형 언어모델, 교육용 인공지능, 강화학습을 통한 출력 제어, 콘텐츠 평가 알고리즘, 자연어 생성(NLG)에 관심이 있으며, 기술과 교육을 융합한 인공지능 기반 학습 플랫폼 개발에 뜻을 두고 있습니다.
● 연구계획
우선 Transformer 기반의 GPT 모델을 fine-tuning 하여 초등 및 중등 교육과정에 맞는 학습 문제, 요약 자료, 설명 콘텐츠를 생성할 수 있도록 훈련할 계획입니다. 한국어 교육자료 데이터셋(KorQuAD, AI-Hub 교육자료 등)을 정제하고, 교육 전문가의 검토를 거쳐 생성 콘텐츠의 품질을 평가하겠습니다.
또한 Reinforcement Learning with Human Feedback(RLHF) 방식을 도입하여 ‘좋은 교육 콘텐츠’의 기준을 반영한 출력 제어 알고리즘을 실험할 예정입니다. 장기적으로는 생성 콘텐츠를 학습자의 학습 기록 및 선호도 데이터와 연계하여 개인화된 학습 경로를 제공하는 시스템을 설계하고, 실제 교실 환경에서의 반응과 학습 효과를 분석하는 후속 연구로 확장하고자 합니다.
하지만 현재의 생성형 인공지능은 창의성이나 유용성 측면에서 여전히 한계가 존재하며, 교육적 맥락에 최적화된 콘텐츠를 생성하려면 도메인 지식 기반 제어와 윤리적 가이드라인이 필요합니다. 따라서 본인은 GPT 계열 언어모델 및 멀티모달 생성 모델을 기반으로, 유의미하고 검증 가능한 교육 콘텐츠를 자동 생성하는 시스템을 설계하고자 합니다.
● 관심 연구분야
생성형 언어모델, 교육용 인공지능, 강화학습을 통한 출력 제어, 콘텐츠 평가 알고리즘, 자연어 생성(NLG)에 관심이 있으며, 기술과 교육을 융합한 인공지능 기반 학습 플랫폼 개발에 뜻을 두고 있습니다.
● 연구계획
우선 Transformer 기반의 GPT 모델을 fine-tuning 하여 초등 및 중등 교육과정에 맞는 학습 문제, 요약 자료, 설명 콘텐츠를 생성할 수 있도록 훈련할 계획입니다. 한국어 교육자료 데이터셋(KorQuAD, AI-Hub 교육자료 등)을 정제하고, 교육 전문가의 검토를 거쳐 생성 콘텐츠의 품질을 평가하겠습니다.
또한 Reinforcement Learning with Human Feedback(RLHF) 방식을 도입하여 ‘좋은 교육 콘텐츠’의 기준을 반영한 출력 제어 알고리즘을 실험할 예정입니다. 장기적으로는 생성 콘텐츠를 학습자의 학습 기록 및 선호도 데이터와 연계하여 개인화된 학습 경로를 제공하는 시스템을 설계하고, 실제 교실 환경에서의 반응과 학습 효과를 분석하는 후속 연구로 확장하고자 합니다.
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