학생 지원 데이터를 활용한 생성형 AI 모델 설계

• 영문명: Design of a Generative AI Model Using Student Support Data
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 오승홍(Seung-Hong Oh) 김원중(Won-Joong Kim)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제19권 제6호, 1265~1270쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.12.31

국문 초록

대학의 학사정보시스템을 비롯한 홈페이지는 대학생횔에 필요한 중요한 정보를 제공하지만 학생들의 정보습득 역량에 따라 정보 접근에 어려움을 겪는 일이 발생한다. 따라서 학생들의 정보 접근성을 높이기 위한 방안의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 데이터 정제와 전처리 과정을 거쳐 GPT 모델이 학생 지원 자료를 학습할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 이는 학생들이 필요한 정보를 빠르고 정확하게 찾을 수 있는 지원 시스템의 설계를 목표로 한다. 이를 통해 대학 내의 정보 탐색 시간을 단축하고 행정 업무의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

영문 초록

University academic information systems and websites provide essential information for student life. However, depending on students' information acquisition capabilities, difficulties in accessing this information can arise. Therefore, the need for measures to enhance students' accessibility to information is increasing. This paper aims to propose a methodology for enabling a GPT model to learn student support data through data cleansing and preprocessing processes. The goal is to design a support system that allows students to find the information they need quickly and accurately. This is expected to reduce the time required for information search within the university and improve the efficiency of administrative tasks.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 관련연구

Ⅲ. 방법론

Ⅳ. 설계 및 평가계획

Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향

Reference

키워드

생성형 AI 학생 지원 데이터 데이터 검색 자기주도학습 Generative AI Student Support Data Data Retrieval Self-Directed Learning