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본 연구에서는 ChatGPT의 작문 교육 및 평가에서의 활용 가능성과 한계를 중심으로 실제 학생글에 대한 채점과 피드백 수행을 통해 성능 수준을 점검하고 작문 평가 분야에서의 ChatGPT와 같은 AI 모델 활용 방안을 탐색하고자 하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, ChatGPT의 자동 채점 성능과 가능성을 탐색한 결과 학생글에 대한 분석과 신속한 채점이 가능하며, 전이 학습과 제로샷 러닝으로도 채점 루브릭을 자동 생성하고 채점할 수 있는 기능이 확인되었다. 둘째, 고1 학생의 논증적 글쓰기를 대상으로, 국어 교사와 ChatGPT의 채점 결과를 비교한 결과, ChatGPT는 국어 교사 채점 결과와 2-3점의 근소한 차이를 보였으나 채점 변동성 문제와 후속적인 정확성 검증을 거칠 필요가 있음이 확인되었다. 이를 통해 작문 채점의 보조 수단으로 일부 활용할 수 있는 능성이 확인되었다. 셋째, ChatGPT의 작문 피드백 도구로의 성능과 활용 가능성을 평가한 결과, '즉시성'의 장점과 작문 과제 맥락에 폭넓게 적용 가능한 ‘확장성’, 작문 과정별 피드백 제공의 가능성이 확인되었다. 넷째, 소량의 사전 학습 데이터로 작문 피드백 생성이 가능하나 피드백 생성의 변동성 문제를 해소하고 효과적인 피드백 생성을 위한 프롬프트 엔지니어링의 중요성이 확인되었다.

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
도구적 성격에 따른 국어과 AI 활용 방안 연구 = Study on how to use AI for Korean language education based on AI instrumental characteristics 문희경 p. 7-32

대화이동 연속체 원형을 활용한 ‘공손성 원리’의 화법 교육 방안 = Teaching approach for the principle of politeness using the dialogue movement continuum prototype : analysis of conversations in the entertainment program <Hyori's Homestay> : 예능 프로그램 <효리네 민박> 대화 분석을 중심으로 최예영, 박찬, 신효진, 권순희 p. 33-63
신화를 활용한 한국문화 교육 방안 = A study on the educational method of Korean culture through myth : focused on <Samseong-shinhwa> : <삼성신화>를 중심으로 김경애, 소인호 p. 213-240

「풀」에 대한 문학 교과서 내용의 문제점과 개선 방향 = Problems and improvement directions of content in literary textbook for 「Grass」 남민우 p. 147-166

서지자료 분석을 통한 윤동주 시 연구 = A study on Yun Dong-ju's poetry through bibliographic data analysis. 2, Focusing on 『Soongsil Hwalcheon』 No. 15 and study note. 2, 『숭실활천』 15호와 습작 노트를 중심으로 김형태 p. 167-212

국어 교과서의 국정, 검정, 자유발행제에 대한 중등학교 국어 교사의 인식 연구 = A study on Korean teachers’ perceptions of government-designated, government-approved, and freely-published textbook 김중수 p. 111-144

인공지능 시대의 작문 평가를 위한 ChatGPT 활용 방안 연구 = Exploring the utilization of ChatGPT for composition assessment in the era of artificial intelligence 최숙기, 박종임 p. 65-109

질문과 대답 중심의 독자 수용 문학사 교육 = Reader reception literary history education centered on questions and answers 조현일, 최미숙 p. 241-268

참고문헌 (35건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 강동훈(2023). 챗지피티(ChatGPT)의 등장과 국어교육의 대응. 국어문학 82 , pp.469-496. 미소장
2 교육부(2022), 『2022 국어과 교육과정』, 교육부. 미소장
3 박성미, 박지원, 안정민(2023). 법률영역에서 GPT-4 활용 가능성과 시사점 –법학적성시험(LEET) 중심으로, 경제규제와 법, 제 16권 제1호, pp.7-28. 미소장
4 장성민(2023). 챗GPT가 바꾸어 놓은 작문교육의 미래 - 인공지능 시대, 작문교육의 대응을 중심으로 -. 작문연구, 56, pp.7-34. 미소장
5 Adamopoulou, E., & Moussiades, L.(2020). Chatbots: History, technology, and applications. Machine Learning with Applications.2. Dec. 2020. https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2020.100006. 미소장
6 Barrot, J. S.(2023). Using ChatGPT for second language writing: Pitfalls and potentials. Assessing Writing, 57, 100745. https://doi.org/10.1016/j.asw.2023.100745. 미소장
7 Katz, Daniel & Bommarito, Michael & Gao, Shang & Arredondo, Pablo.(2023). GPT-4 Passes the Bar Exam. SSRN Electronic Journal. 10.2139/ssrn.4389233. 미소장
8 Caines, Andrew & Benedetto, Luca & Taslimipoor, Shiva & Davis, Christopher &Gao, Yuan & Andersen, Oeistein & Yuan, Zheng & Elliott, Mark &Moore, Russell & Bryant, Christopher & Rei, Marek & Yannakoudakis, Helen & Mullooly, Andrew & Nicholls, Diane & Buttery, Paula. (2023). On the application of Large Language Models for language teaching and assessment technology. arXiv - CS - Machine Learning DOI: arxiv-2307.08393 미소장
9 Choi, J. H., Hickman, K. E., Monahan, A., & Schwarcz, D. B.(2023), “ChatGPT Goes to Law School.”, SSRN, 2023. 미소장
10 Conijn, R., Kahr, P. and Snijders, C.(2023). The Effects of Explanations in Automated Essay Scoring Systems on Student Trust and Motivation. Journal of Learning Analytics, 10 (1), pp.37-53. 미소장
11 Dai, W., Lin, J., Jin, F., Li, T., Tsai, Y., Gasevic, D., & Chen, G.(2023). Can Large Language Models Provide Feedback to Students? A Case Study on ChatGPT. https://doi.org/10.35542/osf.io/hcgzj 미소장
12 Debby R. E. Cotton, Peter A. Cotton & J. Reuben Shipway(2023) Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT, Innovations in Education and Teaching International, DOI:10.1080/14703297.2023.2190148. 미소장
13 Dergaa, I., Chamari, K., Zmijewski, P., & Ben Saad, H.(2023). From human writing to artificial intelligence generated text: examining the prospects and potential threats of ChatGPT in academic writing. Biology of sport, 40(2), pp.615-622. https://doi.org/10.5114/biolsport.2023.125623. 미소장
14 Y. Elazar, N. Kassner, S. Ravfogel, A. Ravichander, E. Hovy, H. Schütze, and Y. Goldberg.(2021). Measuring and Improving Consistency in Pretrained Language Models”. arXiv: 2102.01017. 미소장
15 Elkins, K., & Chun, J.(2020). Can GPT-3 pass a writer’s Turing Test? Journal of Cultural Analytics, 2371, 4549. 미소장
16 Floridi, Luciano(2023). AI as Agency Without Intelligence: on ChatGPT, Large Language Models, and Other Generative Models. Philosophy and Technology 36 (1):1-7. 미소장
17 Gilson, A., Safranek, C. W., Huang, T., Socrates, V., Chi, L., Taylor, R. A., &Chartash, D.(2023). How Does ChatGPT Perform on the United States Medical Licensing Examination? The Implications of Large Language Models for Medical Education and Knowledge Assessment. JMIR medical education, 9, e45312. https://doi.org/10.2196/45312. 미소장
18 Godwin-Jones, R.(2022). Partnering with AI: Intelligent writing assistance and instructed language learning. Language Learning & Technology, 26(2), pp.5-24. http://doi.org/10125/73474. 미소장
19 Hackl, V., Müller, A. E., Michael G., Sailer, M.(2023). Is GPT-4 a reliable rater? Evaluating Consistency in GPT-4 Text Ratings, Computation and Language. 1-14. arXiv:2308.02575 미소장
20 Hutson M.(2021). Robo-writers: The rise and risks of language generating AI. Nature. 591(7848): 22-25. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-021-00530-0. 미소장
21 Jeon, J. and Lee, S.(2023), “Large language models in education: a focus on the complementary relationship between human teachers and ChatGPT”, Education and Information Technologies. doi:10.1007/s10639-023-11834-1. 미소장
22 Kung TH, Cheatham M, Medenilla A, Sillos C, De Leon L, Elepaño C, et al.(2023)Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-assisted medical education using large language models. PLOS Digit Health 2(2): e0000198. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000198. 미소장
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25 Mizumoto, Atsushi and Eguchi, Masaki, Exploring the Potential of Using an Ai Language Model for Automated Essay Scoring. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4373111. 미소장
26 O'Connor, S., & ChatGPT.(2023). Open Artificial Intelligence Platforms in Nursing Education: Tools for Academic Progress or Abuse? Nurse Education in Practice, 66, [103537]. https://doi.org/10.1016/j.nepr.2022.103537. 미소장
27 OpenAI homepage, https://openai.com/product/gpt-4 (2023.3.15.) 미소장
28 Si, Chenglei & Gan, Zhe & Yang, Zhengyuan & Wang, Shuohang & Wang, Jianfeng & Boyd-Graber, Jordan & Wang, Lijuan.(2022). Prompting GPT-3 To Be Reliable. 10.48550/arXiv.2210.09150. 미소장
29 Su, Y., Lin, Y., & Lai, C.K.(2023). Collaborating with ChatGPT in argumentative writing classrooms. Assessing Writing. https://doi.org/10.1016/j.asw.2023.100752. 미소장
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32 Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Ichter, B., Xia, F., Chi, E., Le, Q., & Zhou, D.(2022), Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (arXiv: 2201.11903). arXiv. 미소장
33 Wood, R., & Shirazi, S.(2020). A systematic review of audience response systems for teaching and learning in higher education: The student experience. Comput. Educ., 153, 103896. 미소장
34 Zhai, X., Chu, X., Chai, C. S., Jong, M. S. Y., Istenic, A., Spector, M., Liu, J.-B., Yuan, J., & Li, Y.(2021). A review of artificial intelligence (AI) in education from 2010 to 2020. Complexity, 2021, pp.1-18. 미소장
35 Zawacki-Richter, O., Marín, V.I., Bond, M. et al. Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators?. Int J Educ Technol High Educ 16, 39(2019). https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0. 미소장

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