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GPT 기반 정보 교과 프로그래밍 영역을 위한 객관식 문제 출제 프로그램 개발

원문정보

Development of a GPT-based Multiple-choice Question Generation Program for the Programming Area in High School Informatics Subject

이유미, 김주미, 박찬정

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초록

영어

With the increasing use of generative AI, research on its educational applications has been actively progressing. In particular, as the 2022 revised curriculum emphasizes the enhancement of digital literacy, educational methods utilizing generative AI are being developed for elementary, middle, and high schools. This research focuses on assessing high school students' Python programming skills. It fine-tunes programming examples from textbooks using the GPT-3.5-turbo model to automatically generate questions with the desired structure via prompts. During this process, five multiple-choice options and the correct answer were generated. The accuracy of the generated questions was verified. This allows teachers to reduce the burden of creating questions for written assessments and effectively develop various types of questions, ultimately improving students' comprehension. Additionally, this study suggests that the approach can be adapted to other grade levels and programming languages.

한국어

최근 생성형 AI의 활용이 증가함에 따라 교육적으로 이를 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 2022 개정 교육과정에서 디지털 역량 강화가 강조되면서 초·중·고등학교에서 생성형 AI를 활용한 교육 방법이 개발되고 있다. 본 연구에서는 고등학생의 파이썬 프로그래밍 역량 평가에 초점을 두고, 교과서의 프로그래밍 예 제를 GPT-3.5- turbo 모델 기반으로 파인 튜닝한 후, 사용자가 원하는 구조의 문제를 자동 프롬프트를 통해 생 성하였다. 이때, 5개의 객관식 선지 및 정답을 함께 생성하였다. 생성된 문제의 정확성을 검증하였다. 이를 통해 교사는 지필평가 시 문제 출제 부담을 줄이고 다양한 유형의 문제를 효과적으로 개발할 수 있다. 또한 학생들의 이해도를 향상시킬 수 있다. 본 연구는 다른 학령을 위한 언어로의 적용도 가능하다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 배경
2.1. 국내 생성형 AI를 활용한 문제 출제 서비스의 특징
2.2. 정보 교과의 프로그래밍 영역 평가 방법 고찰
3. 프로그램 설계
4. 프로그램 구현
4.1. 데이터 생성 및 파인 튜닝
4.2. 사용자 인터페이스 구현 및 자동 프롬프트 구현
4.3. 프로그래밍 문제 생성
4.4. 생성된 객관식 문제 검증 구현
5. 평가
5.1. 설문 항목 설정
5.2. 설문 결과
5.3. 오답률 검증
6. 결론
참고문헌

저자정보

  • 이유미 Yumi Lee. 제주대학교
  • 김주미 Jumi Kim. 제주대학교
  • 박찬정 Chan Jung Park. 제주대학교 컴퓨터교육과

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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