표제지
목차
국문요약 11
제1장 서론 13
1.1. 연구 배경 및 목적 13
1.2. 연구방법 및 구성 18
제2장 관련 연구 20
2.1. 개요 20
2.2. 학습용 에이전트와 챗봇 21
2.3. Teachable Agent: Betty's Brain 26
제3장 수준별 대화형 Teachable Agent 설계 및 구현 30
3.1. 개요 30
3.2. 음성 대화형 Teachable Agent의 설계 31
3.3. Teachable Agent 발화 문장 수준 평가 33
3.4. 수준별 대화 생성 시스템 38
3.4.1. 대화 데이터셋 수집 및 가공 38
3.4.2. Teachable Agent 수준별 대화생성 모델 42
제4장 수준별 대화형 Teachable Agent 설계 및 구현 결과 47
4.1. 시스템 개요 47
4.2. 시스템 기능 구현 49
4.2.1. 캐릭터 에이전트 구현 50
4.2.2. 가르치기 모드 51
4.2.3. Q&A 모드 54
4.2.4. 프리 토킹 모드 56
제5장 수준별 대화형 Teachable Agent 시스템 평가 59
5.1. 목적 59
5.2. Teachable Agent의 수준별 대화 기능 평가 60
5.2.1. 평가 항목 60
5.2.2. 평가 대상 및 진행방법 62
5.2.3. 평가결과 66
5.3. Teachable Agent 학습 시스템 학습효과성 평가 69
5.3.1. 평가 항목 및 척도 69
5.3.2. 평가 대상 및 진행방법 70
5.4. 평가결과 71
5.4.1. 항목별 평가 결과 71
5.4.2. 영어 수준별 평가 결과 74
5.4.3. 학습 성취도 결과 75
5.4.4. 결과 76
제6장 결론 77
참고문헌 79
ABSTRACT 87
〈Table 1〉 편집거리 의사코드 34
〈Table 2〉 수집 데이터 세트 39
〈Table 3〉 전문가 평가 문항 60
〈Table 4〉 영어 수준별 평가내용 기준 62
〈Table 5〉 수준별 평가문항 62
〈Table 6〉 학생 설문 문항 69
〈Table 7〉 참여 학생 특성 70
[Figure 1] 연구절차 18
[Figure 2] Betty' Brain 학생 인터페이스 28
[Figure 3] 수준별 Teachable Agent 모델 구성 30
[Figure 4] 일반적인 대화형 에이전트 31
[Figure 5] 대화형 Teachable Agent 32
[Figure 6] 학습자 문장 발화 평가 36
[Figure 7] 학습자 발화 문장 평가 예시 37
[Figure 8] 영어대화문장 정제과정 40
[Figure 9] 수집데이터 처리 41
[Figure 10] ARI Score를 통해 레이블링을 진행한 데이터 41
[Figure 11] BERT 구조 43
[Figure 12] 수준별 대화생성 프로세스 44
[Figure 13] 수준별 대화 데이터셋 45
[Figure 14] 학습자와 에이전트 동일 수준의 대화생성 예시 46
[Figure 15] TA 학습시스템 48
[Figure 16] TA 학습 시스템 모드 49
[Figure 17] 교사임명/프로필 메인화면 50
[Figure 18] 가르치기 모드 51
[Figure 19] 맞춤형 콘텐츠 추천 53
[Figure 20] Q&A 모드 54
[Figure 21] 프리토킹 모드 57
[Figure 22] 에이전트 수준별 대화 예시 58
[Figure 23] 사용자 질문과 에이전트 답변의 레벨 차이 67
[Figure 24] 대화흐름의 적절성 평가 68
[Figure 25] 학습 효과성 결과 68
[Figure 26] 평가항목에 대한 학년별 결과 72
[Figure 27] 평가항목 별 교사&학생 비교 73
[Figure 28] 영어수준별 결과 74
[Figure 29] 에이전트 학습 전 후 성취도 평가 75