Development of a Multimodal Data-Driven System for Inferring Collaboration States and Providing Feedback in AI-Collaborative Programming Process
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113512
과학기술정보통신부
한국연구재단
국립순천대학교
최승윤
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
5,553만원
5,553만원
기초연구
대학
전라남도 순천시
사회과학 > 교육학 > 컴퓨터
본 연구과제는 “멀티모달 데이터 기반 AI 협업 프로그래밍 과정의 협업 상태 추론 및 피드백 시스템 개발”을 최종 목표로 한다. 이를 위해 1차년도에는 AI 협업 데이터 수집 환경을 구축하여 학습자의 행동 로그 및 시선 데이터가 포함된 멀티모달 데이터셋을 구축한다. 구축한 데이터를 활용하여 2차년도에는 AI 헙업 프로세스 패턴을 도출하는 한편 협업 상태를 추론하는 ...
... Score, LCS) 추론 모델 학습- 협업 지속가능성(Collaboration Sustainability Score, CSS) 추론 모델III. 3차년도: XAI 기반 협업 상태 피드백 시스템 개발 및 교육적 실효성 검증[세부과제 3-1] XAI 기반 협업 상태 피드백 시스템 개발- LCS 기반 로컬 피드백 생성(순간 협업 피드백)- CSS 기반 글로벌(문제 단위) 협업 진단 ...
1) 연구과제의 활용방안● 대학 및 K-12 SW교육에서의 학습 과정 진단 및 개별 피드백 도구로 활용: 최근 관심이 고조되고 있는 SW 교육 맥락에서 본 연구에서 개발하는 시스템은 학생의 최종 제출물이나 성적만으로는 파악하기 어려운 AI 협업 프로그래밍과정을 지속적으로 모니터링하고 피드백을 제공하는 도구로 활용될 수 있다.● 교수자의 수업 운영 및 학습지도 ...