Development of a Lecture-Based Personalized Medical Question Generation, Feedback, and Dynamic Item Curation System
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066461
교육부
한국연구재단
차의과학대학교
유예찬
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
기타 기타
정보/통신 > 정보이론 > 프로그래밍 언어/자연어 처리
- 강의자료 기반 의학 문항 자동 생성·맞춤형 피드백·동적 문항 큐레이션을 하나의 파이프라인으로 연결한 AI 기반 의학 학습 지원 시스템을 완성한다.- 학생은 강의자료와 직접 연결된 학교 시험형·KMLE 스타일 문항을 통해 자신의 수준과 취약 영역을 체계적으로 파악하고, 단순 암기를 넘어 임상 추론 중심의 학습이 가능한 환경을 제공받는다.- 교수자는 강의목...
... 여부·프롬프트 유형·Evaluator 점수·학생 반응 결과 등의 메타데이터를 축적하여 추천·재사용·재조합·재생성이 가능한 동적 문항 큐레이션 시스템을 구축한다.강의 원자료는 로컬 LLM으로 구조화하고 Blueprint만을 클라우드 API에 전달하는 이중 보안 파이프라인으로 설계하여 원자료 유출을 최소화하며, 향후 전 과정의 로컬 LLM 기반 확장을 지향한다.
- 본 연구를 통해 개발된 AI 기반 의학 문항 생성·피드백·동적 문항 큐레이션 시스템은 의전원 강의 현장에 직접 적용하여 교수자의 문항 개발 부담을 경감하고, 학생의 자기주도 학습 효율을 높이는 실질적 교육 도구로 활용한다.- 학생은 강의자료와 직결된 학교 시험형·KMLE 스타일 문항을 통해 자신의 수준과 취약 영역을 체계적으로 파악하고, 임상 추론 중심...