- Large Language Model(LLM) 기술을 활용하여 PDF 컨텐츠로부터 학습용 퀴즈와 요약본을 생성하는 ‘학습 보조 웹 서비스(SQuiz)’를 개발한다.
- OpenAI의 GPT-3(2020), ChatGPT(2022)와 같은 LLM은 자연어 이해와 관련된 태스크에서 뛰어난 성능을 보이며, 이러한 AI가 교육 분야에서 적용되는 사례가 증가하고 있다.
- LLM 기술을 활용하면 개인의 이해도와 학습 속도를 고려하여 학습 효율을 증진시킬 수 있기 때문에, 학습자들에게 보다 효율적인 학습 경험을 제공할 것으로 기대된다.
- 퀴즈 및 요약본 생성 LLM 모델 파인튜닝 목표로 개발 과제를 진행한다.
- 사용자가 선호하는 유형과 난이도에 맞는 문제들과 학습에 적합한 요약본을 제공하고, 문제풀이 결과에 기반하여 개인화된 학습을 지원하는 웹 서비스를 개발한다.
- Deep Knowledge Tracing(DKT) 기술을 활용하여 학습자의 문제풀이 이력을 기반으로 학습 상태를 추적하여 개인화된 학습을 지원한다. 취약한 학습 개념에 대해 추가 문제를 생성하여 제공함으로써 개인별 맞춤 학습을 지원한다.
- 계정 관리 기능
- 서비스를 이용하기 위해 사용자는 회원가입이 필요하다.
- 사용자는 헤더를 통해 pdf 업로드 페이지, 퀴즈 목록 페이지, 과일 바구니 페이지로 이동할 수 있다.
- pdf 기반 문제 생성 기능
- 사용자는 10 Mbyte이하, pdf 확장자의 수업 자료를 업로드 할 수 있다.
- 사용자는 업로드 한 수업 자료를 바탕으로 LLM을 활용해 퀴즈를 생성 할 수 있다.
- 사용자는 퀴즈 생성 시 해당 과목, 생성할 페이지, 문제 유형, 문제 수, 난이도를 설정할 수 있다.
- 문제 풀이 기능
- 사용자는 생성된 퀴즈를 풀 수 있다.
- 한 페이지마다 한 문제만 있어서 오롯이 문제에 집중하여 풀 수 있다.
- 사용자가 푼 퀴즈를 제출하고 나면 점수 및 주제별 정답률을 확인할 수 있다.
- 문제 기록 관리 기능
- 사용자는 퀴즈의 문제를 저장할 수 있다.
- 사용자는 퀴즈 결과 보기 페이지에서 각 문제별 정/오답 현황 및 해설을 확인할 수 있다.
- 사용자는 원하는 퀴즈를 선택하여 과일 바구니에 담을 수 있다.
- 요약 기능
- 사용자는 업로드 한 수업자료를 바탕으로 gpt를 활용해 요약본을 생성 할 수 있다.
- 학습 상태 추적 기능
- 서비스는 기존의 사용자의 학습 기록을 기반으로 DKT 모델을 통해 취약점을 분석하고 추가 학습 제공 시 활용한다.
- 학습 기록 기반 추가 학습 제공 기능
- 사용자는 퀴즈 세부 내용 페이지에서 지난 학습 기록을 반영한 추가 퀴즈를 생성 할 수 있다.
- 박나은(팀장, AI): AI 모델 엔지니어링, AI 서버 개발
- 정다현(AI, Design): UI 디자인, AI 모델 엔지니어링, AI 서버 개발
- 정성연(Frontend, Design): UI 디자인, UI 구현, 클라이언트 개발
- 조수아(Backend): 데이터베이스 설계 및 관리, API 설계 및 제작, 서버 배포, 성능 최적화