Development of a State Diagnosis and Adaptive Support System for Generative AI Learning Processes Based on Multi-Resource Interactions
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114761
과학기술정보통신부
한국연구재단
중앙대학교
윤미현
3명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,444만원
4,444만원
기초연구
대학
서울특별시 동작구
사회과학 > 교육학 > 교육공학
본 연구의 최종목표는 생성형 AI 활용 학습과정에서 발생하는 다중자원 상호작용 데이터를 기반으로 학습자의 과정 상태를 진단하고, 그 상태에 따라 적응형 지원을 제공하는 맥락 인식형 진단·지원 시스템을 개발·검증하는 것임. 생성형 AI 활용 학습은 단일 AI 대화창 안의 프롬프트-응답 상호작용이 아니라, 학습자가 생성형 AI, 검색엔진, 학술DB, 웹자료, PDF, ...
본 연구는 3년간 다중자원 데이터 모델 개발, 학습과정 상태진단모형 구축, 적응형 지원 시스템 구현 및 효과 검증의 단계로 추진함. 1차년도에는 생성형 AI 활용 학습과정에서 발생하는 다중자원 상호작용 데이터를 정의하고, 이를 학습과정 사건으로 변환하기 위한 데이터 모델과 이벤트 스키마를 개발함. 수집 대상은 프롬프트와 AI 응답, 검색엔진 질의, 웹·학술자료 ...
본 연구의 주요 성과는 다중자원 상호작용 데이터 수집 프로토콜, 학습과정 이벤트 스키마, 상태진단모형, 적응형 지원 시스템 프로토타입, 운영 가이드라인으로 구체화됨. 연구성과는 대학 ... 이력 등 이질적 데이터를 시간 기반으로 통합하고, 이를 학습과정 사건 및 상태로 변환하는 데이터 구조와 진단 알고리즘의 기반을 마련함. 이는 향후 생성형 AI 기반 학습 플랫폼, 학습분석 ...