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초록·키워드
기존 수학 튜터링 데이터셋은 학생의 풀이 절차 추적에 의존하거나 정답과 풀이를 직접 제시하는 방식에 편중되어, 학생의 실제 이해 상태를 충분히 반영하지 못하고 능동적 사고를 저해할 위험이 있다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 학생의 이해 상태를 문제 이해 상태와 개념 이해 상태로 구분하여 진단하고, 이를 기반으로 맞춤형 소크라테스식 질문을 생성하는 튜터-검증자-학생 3자 에이전트 프레임워크를 설계하여 총 3,084개의 대화로 구성된 한국어 수학 튜터링 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋의 활용 가능성을 검증하기 위해 국내외 오픈소스 언어모델을 대상으로 비교 실험 수행 결과, 학생 이해 상태에 초점을 둔 학습 방식이 튜터링 성공률과 발화 품질 평가에서 일관된 성능 향상을 달성하여 구축된 데이터셋이 AI 튜터 개발을 위한 유용한 자원임을 확인하였다.
본문·목차
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