Generative AI Usage-Based Learner Modeling and Formative Evidence Interface for Pedagogical Judgment
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066191
교육부
한국연구재단
포항공과대학교
윤수원
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
경상북도 포항시
정보/통신 > 정보이론 > Human Computer Interface
본 연구의 최종 목표는 생성형 AI 시대에 소실되고 있는 학습 과정의 교육적 가시성을 회복하기 위해, 학생의 AI 사용 흔적을 교육적으로 해석 가능한 형태로 구조화하는 학습자 모델(AI Usage-based Learner Model, AULM)을 설계하고, 이를 교수자의 형성적 판단을 위한 근거로 제공하는 시스템을 구현·검증하는 것이다. 학생들이 LLM과 ...
본 연구는 학생의 생성형 AI 사용 흔적이 교수자의 형성적 판단 근거로 기능하기 위해 어떤 차원의 정보를 포착해야 하는지를 고찰하고, 이를 학습자 모델(AULM)로 구조화하는 방법을 탐구한다. AULM은 Pintrich의 자기조절학습 프레임워크에 기반하여, AI 사용 흔적으로부터 세 가지 조절 차원의 형성적 신호를 추출한다. 인지 차원에서는 Bloom의 개...
본 연구의 성과는 학술적 기여, 실용적 활용, 교육적 파급효과의 세 측면에서 활용될 수 있다. 학술적으로, AULM은 생성형 AI 사용 흔적이라는 새로운 범주의 학습 데이터를 학습자 모델링에 통합한 최초의 체계적 시도로서, 인간-컴퓨터 상호작용(ACM CHI, UIST, CSCW)과 학습분석(LAK, Learning at Scale) 분야의 주요 학회에 발...