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상호작용 및 피드백 강화를 위한 생성형 AI 기반 멀티모달 교수· 학습 지원 시스템
Generative AI-Based Multimodal Teaching and Learning Support System for Enhancing Interaction and Feedback

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  • 발행기관
    한국EA학회 바로가기
  • 간행물
    정보화연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제23권 1호 (2026.03)바로가기
  • 페이지
    pp.25-33
  • 저자
    김진혁, 윤대성, 김민주, 김가연, 설순욱
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A482226

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원문정보

초록

영어
This paper develops a web-based teaching and learning support system integrating generative AI and STT technology to address limited interaction, question avoidance, and delayed feedback in university lectures. The system operates across three phases. During class, it analyzes real-time speech to generate question lists and collects anonymous responses to identify learning needs. Post-class, it provides instructors with keywords for reflection and students with multimodal summaries (transcripts and screen captures) for review. Outside class, it offers hint-based Q&A and immediate AI feedback on assignments. Validation confirmed that the system effectively extracts meaningful educational data with acceptable response latency for classroom use. The proposed system contributes to enhancing learning effectiveness by promoting interaction and providing timely, context-aware review environments.
한국어
본 논문은 대학 강의의 상호작용 부재, 질문 기피, 피드백 지연 문제를 해결하고자 생성형 AI와 실시간 음성 인식(STT) 기술을 결합한 웹 기반 교수·학습 지원 시스템을 설계하고 개발한다. 제안 시스템은 전체 학습 과정을 세 단계로 구분하여 지원한다. 수업 중에는 학습자의 잠재적 의문점을 도출 하기 위해 교수자의 발화를 실시간으로 분석하여 질문 목록을 생성하고 익명 응답을 수집한다. 수업 직후에는 실제 수업 내용을 기반으로 핵심 키워드를 제공하여 교수자의 강의 성찰을 돕고, 학습자에 게는 강의 텍스트와 화면 캡처가 결합된 멀티모달 요약본을 제공하여 효율적인 복습을 돕는다. 수업 외적으로는 강의 자료 기반의 사고 유도형 Q&A와 과제에 대한 즉각적인 AI 예비 피드백을 제공한다. 구현한 시스템은 유의미한 교육 데이터가 효과적으로 추출됨을 확인하였으며, 주요 기능별 응답 지연 시간은 실제 수업 환경에서 수용 가능한 수준임을 확인하였다. 제안 시스템은 수업의 상호작용을 촉 진하고 적시 피드백과 맥락 기반의 복습 환경을 제공하여 학습 효과를 높이는데 기여한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
1.1. 연구의 배경 및 필요성
1.2. 관련 인공지능 기술 분석 및 동향
2. 본론
2.1. 시스템 개요
2.2. 멀티모달 데이터 수집 및 정합성 검증
2.3. 수업 중: 실시간 상호작용 및 학습 니즈 분석
2.4. 수업 후: 맥락 기반 요약 및 복습 지원
2.5. 수업 외: 자기주도 학습 및 피드백
3. 연구 결과 및 분석
3.1. 시스템 구현 및 안정성 검토
3.2. 성능 평가 및 지연 시간 분석
3.3. 제안 시스템의 교육적 유효성 분석
4. 결론 및 향후 과제
REFERENCES

키워드

생성형 AI 멀티모달 교수·학습 지원 시스템 수업 상호작용 즉각적 피드백 Generative AI Multimodal Teaching and Learning Support System Classroom Interaction Immediate Feedback

저자

  • 김진혁 [ Jin-Hyeok Kim | 한국기술교육대학교 전기전자통신공학부 학사과정 ]
  • 윤대성 [ Dae-Sung Yoon | 한국기술교육대학교 전기전자통신공학부 학사과정 ]
  • 김민주 [ Min-Ju Kim | 한국기술교육대학교 전기전자통신공학부 학사과정 ]
  • 김가연 [ Ga-Yeon Kim | 한국기술교육대학교 전기전자통신공학부 학사과정 ]
  • 설순욱 [ Soonuk Seol | 한국기술교육대학교 전기전자통신공학부 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국EA학회 [한국엔터프라이즈아키텍처학회]
  • 설립연도
    2002
  • 분야
    복합학>과학기술학
  • 소개
    한국EA학회는 전사적 관점의 아키텍처 개념 및 원칙을 국내 민간기업 및 정부기관에 적용 확산시키고, EA 및 관련 분야의 연구, 전문인력의 양성 및 정책적 건의 등을 통해 기업 및 정부기관의 경쟁력 및 생산성을 향상시키고, 우리나라 지식 기반 산업 등의 고도화를 도모하는 것을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    정보화연구 [정보화연구(구 정보기술아키텍처연구)]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    1738-382X
  • 수록기간
    2004~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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