협력학습 지원 시스템 고도화를 위한 AI 모델 성능 비교 분석 : 한국어 음성 인식 및 피드백을 중심으로
Comparative Analysis of AI Models for Enhancing Collaborative Learning Support Systems : Focusing on Korean Speech Recognition and Feedback
This study compared the performance of a Korean-specific AI model and a global AI model in terms of speech recognition and feedback generation using cooperative learning data from classroom settings. Experiments conducted in real-world environments with classroom noise and multi-speaker speech revealed a clear trade-off between the two technical approaches. In the speech recognition stage, the Korean-specific model demonstrated high robustness in proper noun recognition and speaker separation. Conversely, the global model revealed limitations, failing to distinguish speakers during overlapping multi-speaker segments or committing cross-language hallucination errors where it misrecognized Korean utterances as English. In the feedback generation stage, the global model demonstrated superiority in logical reasoning with a 65.6% win rate compared to the Korean model. Notably, the Korean model tended to exhibit reference hallucinations and benevolent bias during the feedback process. Therefore, this study proposes constructing a hybrid pipeline for collaborative learning support systems by combining the acoustic robustness of Korean STT with the logical reasoning capabilities of global LLMs.
한국어
본 연구는 교실 현장의 협력학습 데이터를 대상으로 한국어 특화 AI 모델과 글로벌 AI 모델의 성능을 음성 인식 과 피드백 생성 차원에서 비교 분석하였다. 교실 소음과 다화자 발화가 혼재된 실제 환경에서 실험을 수행한 결과, 두 기술 단계 간에 뚜렷한 성능 상충 관계가 확인되었다. 음성 인식 단계에서는 한국어 특화 모델이 고유명사 인식 과 화자 분리에서 높은 견고성을 보인 반면, 글로벌 모델은 다화자 중첩 구간에서 화자를 구분하지 못하거나 한국 어 발화를 영어로 오인식하는 언어 교차 환각 오류를 범하며 한계를 드러냈다. 피드백 생성 단계에서는 글로벌 모 델이 65.6%의 승률로 한국형 모델과 비교하여 논리적 추론 부분에서 우세하였다. 특히 한국형 모델은 피드백 과정 에서 참조 환각과 온정적 편향을 보이는 경향이 있음을 확인했다. 이에 본 연구는 한국형 STT의 음향적 견고성과 글로벌 LLM의 논리적 추론 능력을 결합하여 협력학습 지원 시스템에서의 하이브리드 파이프라인 구축을 제안한다.
목차
요약 Abstract 1. 서론 2. 관련 연구 2.1. 협력학습과 교육 평가 2.2. 한국어 음성 인식 기술 2.3. 대규모 언어 모델과 교육 피드백 3. 연구방법 3.1. 실험 데이터셋 구축 3.2. 실험1: 한국어 음성 인식(STT) 성능 비교 평가 3.3. 실험2: LLM 기반 피드백 품질 평가 4. 연구 결과 4.1. 한국어 음성 인식(STT) 성능 비교 결과 4.2. LLM 기반 피드백 품질 평가 결과 5. 결론 및 제언 참고문헌
키워드
협력학습AI 기반 평가음성 인식거대 언어 모델소버린 AICollaborative learningAI-based assessmentSpeech recognitionLarge language modelsSovereign AI
한국정보교육학회 [Korean Association of Information Education]
설립연도
1997
분야
사회과학>교육학
소개
사단법인 한국정보교육학회는 21세기 지식 정보화 사회에서 정보 교육에 관한 학술 및 기술 발전에 기여하기 위하여 정보교육과 관련된 학술대회개최, 학술논문지 발간, 연구지원사업 등을 추진하여 21세기 지식 정보화 시대의 초석을 마련하며 정부에서 추진하고 있는 교육정보화 사업과 연계하는 것을 기본 방향으로 한다.
간행물
간행물명
정보교육학회논문지 [Journal of The Korean Association of Information Education]