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The StudyChat Dataset: Student Dialogues With ChatGPT in an Artificial Intelligence Course

Created by
  • Haebom

저자

Hunter McNichols, Andrew Lan

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 튜터링 챗봇을 대학 수준의 인공지능 강의에서 사용한 학생들의 상호작용 데이터셋인 StudyChat을 소개한다. ChatGPT와 유사한 웹 애플리케이션을 통해 학생들이 프로그래밍 과제를 수행하는 동안 LLM과의 대화를 기록하고, 1,197개의 대화를 수집하여 대화 행위 라벨링 기법을 사용하여 주석을 달았다. 이를 통해 학생들의 행동 패턴을 분석하고, 특정 사용 패턴과 강의 성과와의 관계를 분석하여 LLM의 교육적 활용에 대한 심층적인 이해를 제공한다. StudyChat 데이터셋은 교육 과학 및 교육 분야 AI 연구에 귀중한 자료가 될 것으로 기대된다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM 기반 교육 도구의 실제 사용 패턴에 대한 귀중한 통찰력 제공.
학생들의 LLM 활용 방식과 학습 성과 간의 상관관계 분석 가능.
교육 과학 및 AI 교육 분야의 후속 연구를 위한 풍부한 데이터셋 제공.
LLM 기반 교육 도구 개발 및 윤리적 사용 방안 모색에 기여.
한계점:
데이터셋이 특정 대학의 인공지능 강의에 한정되어 일반화 가능성에 제한이 있을 수 있음.
웹 애플리케이션이 ChatGPT의 기능을 완벽하게 복제하지 못했을 가능성 존재.
대화 행위 라벨링의 주관성으로 인한 편향 가능성 존재.
장기적인 학습 효과에 대한 분석이 부족.
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