- Summary
- Introduction(Theoretical framework)
- Methods
- Language models and transformers
- Results
- Discussion
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💡 1. 본 연구에서는 학생이 쓴 문장을 인지 활동에 따라 라벨링하였습니다. Definition, Cause and effect과 같은 인지 활동 외에 문장을 라벨링할 방법이 있을까요?
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💡 2. GPT-3 모델, 네이버의 하이퍼클로바, 카카오의 KoGPT 등의 최근 언어 모델은 교육에서 인공지능의 활용 가능성을 높여주고 있습니다. 본 논문에서 목표로 했던 Automated Writing Evaluation 시스템은 언어 모델을 활용할 수 있는 대표적인 분야인데요, 그 외에 교육에서 언어 모델을 어떻게 활용할 수 있을지 논의해보고 싶습니다.
- 언어 모델 예시
- 교육적 활용 예시
- 챗봇 교사
- 토론글 분석 및 피드백 제공
- 음성 분석 및 피드백 제공 등..
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<지영 준오 보영>
- 준오 : 사실과 의견을 분리해서 글쓰기 + 그것을 구분해서 라벨링 해주는 것. (의견의 경우 그것을 뒷받침해주는 사실들과의 연결관계 라벨링하기)
- 지영 : 비슷한 내용끼리 묶어서 문단을 구분하는 것, 적절하게 문단을 끊어야 할 위치에서 알려주기. 과학적 글쓰기보다는 국어적 글쓰기에서 더 유용할듯. 인지활동에 대한 구분을 만들어둔 것이 좋아서, 좀더 대규모로 연구가 이루어졌으면 좋겠다.
- 보영 : 일기 등에 나타난 감정을 문장에 따라 색깔로 하이라이팅 해주기. + 학생들이 교과서에서 중요하게 생각하고 하이라이트 친 부분을 학업성취 수준에 따라서 분석해보기.
- http://wai.best/ ⇒ 실제 내용에 대한 피드백보다는 문장의 완결성에 대한 피드백만 쓸만 하다.
- 닫힌 질문 vs 열린 질문에 대한 평가 (하브루타)
- 음성언어 모델을 사용해서 발음에 대한 평가도 이루어졌으면 좋겠다. 저학년의 경우 발음을 많이 틀리는데 이를 자동적으로 짚어주는 기능. 혹은 구강구조의 문제를 진단하는데에도 활용할 수 있을 것이다.
- 난독증에 대한 간이 진단
- 글쓰기를 분석해서 교우관계 진단 및 학교폭력 징후, 우울감, 부정적 문장 판단 등. (가능하다면 카톡 텍스트?)
- 낱말추천 (Grammary처럼) : 동의어 유의어 한자어 등
- 토론할때 발화적 상황에서 실시간 피드백