Development and Empirical Evaluation of a Multimodal SLM-based Local AI Agent System for Educational Data Sovereignty
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113812
과학기술정보통신부
한국연구재단
한국교원대학교산학협력단
정관수
5명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
5,902만원
5,902만원
응용연구
대학
충청북도 청주시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종목표는 교육 데이터 주권 보호와 학습지원 효과를 동시에 충족하는 교육 현장 맞춤형 멀티모달 SLM 기반 로컬 AI 에이전트 시스템을 개발하고, 중·고등학교 정보 교과 수업에서 그 효과성을 실증하는 것이다. 이를 위해 학교와 교사가 검증된 교과서 및 참고자료, 개인 학습 데이터, 학생 질문·답변 과정에서 발생하는 이미지·음성 자료의 저장 위치,...
본 연구는 3개년 단계형 연구로 추진된다. 1차년도에는 정보·AI 교과 데이터셋 구축과 SLM 벤치마킹을 수행한다. 2022 개정 교육과정 기반 정보 교과서, 교육과정 문서, 성취기준 해설서, 현직 교사 제작 문항 및 루브릭을 수집하고, 계층적 청킹, 개념 추출, 관계 추출, 전문가 검수 과정을 거쳐 학교급·단원·난이도·오개념 유형별로 정제된 QA 데이터셋...
본 연구의 성과는 학교 서버 및 학습자 단말에서 구동되는 정보 교과 맞춤형 로컬 AI 학습지원 시스템으로 활용될 수 있다. 학생에게는 개념 설명, 단계별 힌트, 오개념 교정, 프로그래밍 오류 설명, 이미지·음성 기반 질문 응답을 제공하고, 교사에게는 자동 문제 생성, 서술형 채점 보조, 맞춤형 피드백 생성, 수업자료 보완 기능을 지원함으로써 자기주도 학습 ...