온라인저지에서 초보자의 오류 코드 튜터링을 위한 생성형 인공지능 기반 피드백 기법에 관한 연구 (A Study on Generative AI-Based Feedback Techniques for Tutoring Beginners’ Error Codes on Online Judge Platforms)

서지정보

· 발행기관 : 한국컴퓨터정보학회
· 수록지 정보 : 한국컴퓨터정보학회논문지 / 29권 / 8호 / 191 ~ 200페이지
· 저자명 : 이주연, 김승현

초록

컴퓨터 기술과 인공지능의 비약적인 발전이 국내 소프트웨어 교육에서도 많은 영향을 끼치고있다. 이에 따라 2022 개정 교육과정에서도 맞춤형 교육을 요구하게 되었지만, 학교에서 맞춤형교육을 실현하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 맞춤형 교육 실현을 위해 초보 학습자가 제출한 오답 코드와 오답 정보들을 활용하여 적절한 피드백 생성을 위한 프롬프트를 구성하였다. 그리고 생성형 인공지능 모델과 프롬프트 조합에 따른 정상 피드백 생성 빈도의 차이를 실제데이터를 활용하여 분석하였다. 그 결과, 생성형 인공지능 모델 자체의 우수성보다 오답 정보를포함한 프롬프트가 더 우수한 피드백 생성 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 국내 프로그래밍 교육에서 맞춤형 교육의 실현을 위한 토대가 되기를 기대한다.

영어초록

The rapid advancement of computer technology and artificial intelligence has significantly impacted software education in Korea. Consequently, the 2022 revised curriculum demands personalized education.
However, implementing personalized education in schools is challenging. This study aims to facilitate personalized education by utilizing incorrect codes and error information submitted by beginners to construct prompts. And the difference in the frequency of correct feedback generated by the generative AI model and the prompts was examined. The results indicated that providing appropriate error information in the prompts yields better performance than relying solely on the excellence of the generative AI model itself. Through this research, we hope to establish a foundation for the realization of personalized education in programming education in Korea.

참고자료

· 없음