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Enhancing Public Speaking Skills in Engineering Students Through AI

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저자

Amol Harsh, Brainerd Prince, Siddharth Siddharth, Deepan Raj Prabakar Muthirayan, Kabir S Bhalla, Esraaj Sarkar Gupta, Siddharth Sahu

개요

공학 분야 학생들의 효과적인 의사소통 문제를 해결하기 위해, 음성 분석, 컴퓨터 비전, 감성 분석을 결합한 AI 기반 평가 모델을 개발했습니다. 이 모델은 언어적, 비언어적 측면, 표현의 일관성을 평가하며, 개인화되고 확장 가능한 피드백을 제공합니다. Gemini Pro를 포함한 LLM을 활용하여 전문가 평가와 유사한 결과를 보였습니다.

시사점, 한계점

AI 기반의 개인화된 피드백을 통해 공학 학생들의 발표 능력 향상 가능성 제시
언어적, 비언어적 요소 및 표현 일관성을 통합적으로 평가하는 새로운 방식 제시
Gemini Pro를 활용하여 AI 모델의 성능을 향상시킴
AI 기반의 발표 훈련 시스템을 통해 반복적인 연습 및 자연스러운 표현 개선 지원
초기 테스트 결과가 전문가 평가와 일치하는 정도가 중간 수준임
LLM 모델의 성능에 의존하며, 모델의 한계가 시스템의 한계로 이어질 수 있음
다양한 청중 및 발표 상황에 대한 모델의 일반화 능력 검증 필요
실제 학습 효과에 대한 장기적인 평가 및 추가 연구 필요
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