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웅진씽크빅은 대한민국 교육 출판 문화기업으로 "아이들의 교육에 대한 흥미를 유발하고 지면과 온라인 강의의 한계를 최대한 극복하는 쪽으로 기술이 도움을 줘야 한다"며 자사 플랫폼에 **생성형 인공지능(AI)**을 접목, 교육 효과를 극대화하는 전략을 발표했다.
웅진씽크빅, 메타버스 이어 '생성형AI'까지…글로벌 에듀테크社 도약
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1. 과제 개요
- 과제 니즈 : 초개인화 교육을 위해서는 다양한 수준의 학습자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공해야 하나 기존에는 교육 콘텐츠 보유 업체와 협업해 라이센스를 하는 방식이라 큰 비용이 들었다. 그러나 생성형 AI 서비스가 확산되면서, 개인 맞춤형 콘텐츠 생성이 적은 비용으로 가능해지고 있다.
- 과제 목표 : 개인 맞춤형 자동 문항 생성, 자동 채점이 가능하도록 기출문제를 분석한 후 다양한 유형의 수학 문제를 무제한 생성∙제공하는 기술 개발
- 타겟 유저 : 중학교 1~3학년
- 적용 과목 : 수학
- 문항 유형 : 단답형, 선다형, 도형
- 개발 내용 : 생성형 AI를 활용한 수학 문항 자동 생성 서비스 개발
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초거대 언어 모델 API 테스트 : 수학 풀이에 가장 우수한 모델 선정
- 상용 서비스 API 검토 : OpenAI GPT-4o, Claude.ai, Google Gemini
- 수학 전문 LLM 적용 검토 : MS Orca-Math, Wolfram GPT 등
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텍스트 기반 문항 외 도형 문항 이미지 생성 솔루션 개발
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수학 문항 이미지(도형, 그래프, 그림 등)에 대한 Captioning
- 문항 검색, 유사 문항 생성을 위해 문항 이미지에 대한 메타데이터 정의
- 확장성 및 표준화 관점으로 정의
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데이터 증강 기법 개발 : 수학 문항 & 모범 답안 자동 생성
- GPT 기반 데이터 증강 기법: One-Shot, Few-Shot Learning 기반
- 기본 문항 → 응용 문항 → 심화 문항으로 문항 데이터 증강: 조건 추가, 단계 세분화
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문항 난이도 예측
- 생성된 수학 문항에 대한 해설지 생성 기능
- Step by Step 설명
- 이해를 돕기 위해 시각화 최대화
- AI Tutor : 학생 수준에 맞는 문항 추천
- 학생 행동 데이터에 기반한 Prompt Engineering 고도화 : 개념 설명을 Prompt에 추가시켜 주거나, 입력 문제와 유사도가 높은 해설을 추가시켜 주는 방식 등
2. 사용 언어 및 활용 기술
- Python
- PyTorch - Open source machine learning framework with Python
- GPT API : GPT-4o, Claude, Gemini, MathGPT 등
- LLM : In-context Learning, Prompt Engineering
- RAG, DB
- 도형/그래프 생성 저작도구 : SVG Viewer, matplotlib 등
- 수학 표현 : LaTex
- Service Deploy : Flask, StreamIit 등
3. 참여학생 자격 요건 혹은 우대사항
- GPT-4o, Clude 등 LLM Prompt Engineering이 능숙한 학생
- 수학을 좋아하고, 교육용 콘텐츠 제작에 관심있는 학생
- 생성형 AI(GPT-4o, Claude, Gemini 등) 활용 및 서비스 개발에 관심이 많은 학생