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지능정보융합과 미래교육 Intelligent Information Convergence and Future Education eISSN: 2951-4762

Acronym : IICFE
Frequency : Continuous Publication
Doi Prefix : 10.59482/iicfe.
Year of Launching : 2022
Publisher : Intelligent Software Education Research Institute

As a research center for artificial intelligence education in Korea, Jeju National University's Institute of Intelligent Software Education is committed to building an educational foundation for fostering artificial intelligence (AI) convergence talents in the intelligent information society.The institute is building a foundation for AI education to cultivate computational thinking skills as a digital competency required in the intelligent information society, researching AI education for computer non-majors and majors at the lifelong education level from infants to middle-aged adults, researching AI education for the information-deprived class to bridge the digital divide, along with AI ethics research that emphasizes the positive functions of AI and minimizes its negative functions, researching AI convergence technology to solve creative and new problems by looking at trends in the field of AI.In order to systematically study the major research areas listed above and to specifically realize the purpose of the institute, we are publishing a journal under the theme of 「Intelligent Information Convergence and Future Education」.We aim to publish research that seeks to pursue more effective problem-solving methods by integrating intelligent information technology centered on computer science and intelligent information in various fields, and research on information·computer education and convergence education for future education, including artificial intelligence, to foster future human resources to lead the intelligent information society, and we aim to improve the quality of educational research.We look forward to receiving submissions from all researchers in related fields..우리나라 인공지능교육의 연구거점, 제주대학교 지능소프트웨어교육연구소는 지능정보사회의 인공지능(AI) 융합 인재 양성을 위한 교육 기반 구축에 힘을 쏟고 있습니다.본 연구소는 지능정보사회에서 갖춰야 할 디지털 소양으로써의 컴퓨팅 사고력을 함양하기 위한 인공지능교육 기반 구축, 유아부터 중장년층까지 평생교육 차원의 컴퓨터 비전공자 및 전공자를 위한 인공지능교육에 대한 연구, 디지털 격차 해소를 위한 정보배려계층 대상 인공지능교육 연구, 지능정보기술의 순기능을 강조함과 동시에 역기능을 최소화할 수 있는 인공지능윤리 연구 등과 함께, 인공지능 분야의 동향을 살펴 창의적이고 새로운 문제해결을 위해 인공지능 융합 기술을 연구하고 있습니다.이에 본 연구소는 앞서 제시한 주요 연구 분야를 체계적으로 연구함과 동시에 연구소의 목적을 구체적으로 실현하고자 「지능정보융합과 미래교육」을 주제로 학술지를 발간합니다.컴퓨터과학을 중심으로 하는 지능정보기술과 다양한 분야에 지능정보를 융합하여보다 효과적인 문제해결 방법을 추구하고자 하는 연구, 지능정보사회를 이끌어갈 미래 인재양성을 위해 인공지능을 포함한 정보·컴퓨터교육과 미래교육을 위한 융·복합 교육 관련 연구를 게재하고 교육 연구의 질적인 향상을 이루고자 합니다.관련 분야에 계신 모든 연구자 분들의 많은 투고를 부탁드립니다.

KCI 후보
2024년 1월 등재후보학술지 선정
KCI IF
KCI Impact Factor
Intelligent Information Convergence and Future Education Vol.1 No.1 pp.23-30

개체명 인식 모델을 사용한 학습 보조 애플리케이션 개발 및 구현
Development and Implementation of Learning Assistance Application Using Named Entity Recognition Model
박의성 상명대학교 스마트정보통신공학과 학부생
이동재 상명대학교 스마트정보통신공학과 학부생
김정혁 상명대학교 스마트정보통신공학과 학부생
서범규 상명대학교 스마트정보통신공학과 학부생
정승도 상명대학교 스마트정보통신공학과 조교수
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Abstract

Abstract

온라인 교육이 증가함에 따라 다양한 교육 관련 애플리케이션이 출시되고 있다. 하지만 기존의 교육 관련 애플리케이션은 다양한 유형 의 문제를 제시해주기에는 어려움이 있고, 사전에 등록되어 있는 문제 중심으로 제공되는 방식을 취하고 있다. 따라서 새로운 교육 자 료가 추가되는 경우 자료의 내용에 근간을 둔 새로운 문제를 별도로 생성하여 제공해 주어야 하는 어려움이 있다. 이와 같은 한계를 개 선하기 위하여, 본 연구에서는 강의자료가 제공되는 경우 제공된 자료에 대한 분석을 통해 다양한 유형의 문제를 자동으로 생성하여 개인 학습에 도움을 줄 수 있는 방안에 대하여 제안하고자 한다. 즉, 강의자료가 주어지는 경우 강의자료의 글자 영역에서 문서 영역을 분리하고 BERT 한국어 개체명 인식기를 통해 문제 생성에 필요한 후보개체 추출 후 문제 생성 알고리즘을 통해 다양한 유형의 문제를 생성하여 제공한다. 또한, 오답노트 관리를 통해 교육 효과를 높이는 방안도 제안한다.
키워드 : 개체명 인식,학습 보조,문제 생성,학습 애플리케이션
As online education increases, various education-related applications are being launched. However, it is difficult to present various types of problems in the existing education-related applications, and it is provided based on problems that have been registered in advance. Therefore, when new educational materials are added, it is difficult to separately create and provide new problems based on the contents of the materials. To improve these limitations, this study proposes a method that can help personal learning by automatically creating various types of problems through analysis of the provided lecture materials. In other words, if lecture materials are given, the document area is seperated from the text area of the lecture materials, and various types of problems are generated and provided through the problem generation algorithm after extracting candidate objects necessary for problem generation through the BERT Korean named entity recognizer(NER). It also proposes ways to increase the effectiveness of education through the management of incorrect answer notes.
Key Words : BERT,Entity name recognition,Learning assistance,Problem generation,BERT,Learning application
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