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최신 대화형 에이전트 기반 상용화 교육 플랫폼 오류 분석
Error Analysis of Recent Conversational Agent-based Commercialization Education Platform

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  • 발행기관
    한국융합학회 바로가기
  • 간행물
    한국융합학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제13권 제3호 (2022.03)바로가기
  • 페이지
    pp.11-22
  • 저자
    이승준, 박찬준, 서재형, 임희석
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A409571

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원문정보

초록

영어
Recently, research and development using various Artificial Intelligence (AI) technologies are being conducted in the field of education. Among the AI in Education (AIEd), conversational agents are not limited by time and space, and can learn more effectively by combining them with various AI technologies such as voice recognition and translation. This paper conducted a trend analysis on platforms that have a large number of users and used conversational agents for English learning among commercialized application. Currently commercialized educational platforms using conversational agent through trend analysis has several limitations and problems. To analyze specific problems and limitations, a comparative experiment was conducted with the latest pre-trained large-capacity dialogue model. Sensibleness and Specificity Average (SSA) human evaluation was conducted to evaluate conversational human-likeness. Based on the experiment, this paper propose the need for trained with large-capacity parameters dialogue models, educational data, and information retrieval functions for effective English conversation learning.
한국어
최근 교육 분야에서 다양한 인공지능 기술을 활용한 연구와 개발이 이뤄지고 있다. 인공지능을 활용한 교육 중 특히 대화형 에이전트는 시간과 공간의 제약을 받지 않고 음성인식, 번역과 같은 다양한 인공지능 기술과 결합해 더 효과적인 언어 학습을 가능하게 한다. 본 논문은 상용화된 교육용 플랫폼 중 이용자 수가 많고 영어 학습을 위한 대화형 에이전트가 활용된 플랫폼에 대한 동향 분석을 진행하였다. 동향 분석을 통해 현재 상용화된 교육용 플랫폼의 대화형 에이전트는 여러 한계점과 문제점이 존재했다. 구체적인 문제점과 한계점 분석을 위해 사전 학습된 최신 대용량 대화 모델과 비교 실험을 진행하였고, 실험 방법으로 대화형 에이전트의 대답이 사람과 비슷한지를 평가하는 Sensibleness and Specificity Average (SSA) 휴먼 평가를 진행하였다. 실험 내용을 바탕으로, 효과적인 학습을 위해 개선방안으로 대용량 파라미터로 학습된 대화 모델, 교육 데이터, 정보 검색 기능의 필요성을 제안했다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 대화형 에이전트 (Conversational Agent)
2.2 대화형 에이전트 기반 교육 연구
3. 대화형 에이전트 기반 교육용 플랫폼 동향
3.1 Cake
3.2 Duolingo
3.3 Andy
3.4 Mondly
3.5 Speak Now
4. 실험 및 실험결과
4.1 데이터셋
4.2. 실험 모델
4.3 실험디자인
4.4 평가지표
4.5 실험 결과
5. 제안하는 개선방안
5.1 대용량 사전학습 모델
5.2. 교육 데이터 구축
5.3. 정보 검색 기능
6. 결론
REFERENCES

키워드

대화 에이전트 딥러닝 교육용 플랫폼 챗봇 언어 융합 Conversation Agent Deep Learning Education Platform Language Convergence

저자

  • 이승준 [ Seungjun Lee | 고려대학교 컴퓨터학과 석·박사통합과정 ]
  • 박찬준 [ Chanjun Park | 고려대학교 컴퓨터학과 석·박사통합과정 ]
  • 서재형 [ Jaehyung Seo | 고려대학교 컴퓨터학과 석·박사통합과정 ]
  • 임희석 [ Heuiseok Lim | 고려대학교 컴퓨터학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국융합학회 [Korea Convergence Society]
  • 설립연도
    2011
  • 분야
    복합학>학제간연구
  • 소개
    본회는 융합학문 및 융합기술을 교류를 통한 학문기술의 확대․발전․보급 및 기술개발 전략에 과학적으로 접근하여 융합학문 및 기술을 더욱 활성화하고, 회원 상호간의 정보 교류를 도모함으로써 지역과 나라발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국융합학회논문지 [Journal of the Korea Convergence Society]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2233-4890
  • 수록기간
    2010~2022
  • 십진분류
    KDC 530 DDC 620

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