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초록·키워드
본 연구에서는 거대언어모델(LLM) 기반 챗봇을 개념학습 맥락에서 사용할 때 나타나는 질문 패턴이 학습자의 학업 성취도와 어떤 관계를 보이는지 살펴보았다. 선행 연구를 통해 질의의 양과 다양성이 학업 능력과 상관 관계가 있을 것으로 가정하여 연구가설을 설정하였다. 이를 검증하기 위해, 대학 기관의 ‘프로그래밍 입문’ 수업에서 152명의 수강생을 대상으로 ChatGPT와의 질의응답 데이터 1391쌍과 시험 성적을 수집하였다. 질문의 양과 다양성 두 측면에서 학업 성취도와의 상관 관계를 분석한 결과, 학업 성취도와 질문의 개수 및 다양성 간에 통계적으로 유의미한 연관이 있음을 관찰했다. 이는 학업 성적이 높은 학습자들이 개념을 이해하기 위해 LLM 기반 챗봇과 더 많은 상호작용을 하며, 의미적으로 다양한 질문을 요청하는 과정을 통해 여러 관점에서 지식을 습득해 나감을 시사한다. 본 연구는 LLM을 활용한 학습에서 질의응답 방식이 학업 성과에 연관이 있음을 보여주며, 향후 LLM 기반 챗봇 인터페이스 개발 시 개인화된 학습을 위한 질의 가이드라인 도출의 중요성을 논의한다.
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