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데이터 변경이력

데이터 히스토리

소개

- 2022 개정 교육과정의 수학 성취기준과 매핑되는 문제 생성을 위한 교육단계별, 교육과정별 수학 문제, 풀이, 정답 이미지 데이터를 구축하고 인공지능 모델을 개발하여 풀이의 정오답 판단에 대한 유효성을 검증하는 AI 데이터셋으로 구축

구축목적

- 교육단계별 수학 교과 교육과정 문제-풀이과정 학습을 위한 데이터 구축
- 유사 수학 문제 생성을 위한 데이터 구축

□ 데이터 통계
 ○ 데이터 구축 규모
  - 수학 교과 교육과정의 문제-풀이과정 데이터 20,319건  

 ○ 데이터 분포

저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

AI 모델 상세 설명서 다운로드

1) 시각적 질의 응답

□ 모델 학습

 ○ Vision encoder와 LLM을 연결해 개발된 LLaVa 모델을 선택함
 ○ LLaVa는 Microsoft Research에서 연구 및 오픈소스로 공개한 모델로, 이미지를 그리드로 분할하고 독립적으로 인코딩한 후 LLM에 질문을 제공함

※ 출처 : Liu, H., Li, C., Wu, Q., & Lee, Y. J. (2024). Visual instruction tuning. Advances in neural information processing systems, 36. 
<그림>  LLaVa 오픈소스 공개 모델 아키텍쳐

 ○ 문제 데이터에는 문제를 설명하기 위한 이미지 데이터가 포함될 수 있음. 텍스트만 처리가능한 생성형 모델이 아닌 VQA task 수행이 가능한 LLaVa를 활용해 모델을 개발
 ○ 본 사업에서 구축된 문제 데이터를 학습에 적합하도록 전처리한 후 유니바가 fromscratch로 개발한 LLaVa 모델을 fine-tuning하여 국어 및 수학 교과 domain에 적합한 VQA 모델을 개발
 ○ 대규모 이미지-질문-답변 데이터셋으로 학습되며, 데이터셋에는 이미지와 관련된 다양한 질문과 각 질문에 대한 답변이 포함되어야 함

※ 출처 : Liu, H., Li, C., Wu, Q., & Lee, Y. J. (2024). Visual instruction tuning. Advances in neural information processing systems, 36.
<그림> LLaVa 모델 샘플 응답 예시

□ 서비스 활용 시나리오
 가) 시각적 자료 기반 질문 답변 : 교과목 내용 중 시각 자료(그래프, 지도, 도표 등)를 포함하는 문제에 대해 VQA 모델을 활용하여 학생들의 이해를 도울 수 있음
 나) 실시간 피드백 제공 : 학생들이 교과목 관련 질문을 할 때 VQA 모델이 즉각적으로 답변을 제공하여 학습의 흐름을 유지하고 학습효과를 높일 수 있음. 학생들은 텍스트와 이미지를 포함한 질문을 할 수 있으며, VQA 모델이 이를 처리하여 실시간 피드백을 제공함
 다) 자동화된 채점 시스템 : 대규모 교육 시스템에서 VQA 모델은 교사들의 작업 부담을 줄여줄 수 있음. 교과 과정의 퀴즈나 시험 문제를 자동으로 채점하여 신속하고 정확한 평가를 제공할 수 있음
 라) 장애 학생 지원 : 시각적 자료를 이해하는 데 어려움을 겪는 학생들, 특히 시각 장애 학생들에게 텍스트 기반 설명을 제공하는 등 맞춤형 지원을 할 수 있음. 이를 통해 모든 학생들이 평등하게 교육을 받을 수 있는 환경을 조성할 수 있음

2) 유사 수학문제 생성

□ 모델 학습

 ○ Llama2는 Meta에서 개발한 대형 언어 모델(LLM)로, 텍스트 생성, 이해 및 분석에 뛰어난 성능을 보여주는 모델
 ○ Llama2는 특히 자연어 처리(NLP) 작업에서 강력한 성능을 보이며, 텍스트 기반의 문제 해결을 위한 다양한 작업을 수행할 수 있음. 본 사업에서는 수학 문제 생성을 목표로 Llama2 모델을 활용하여 유사 수학 문제 생성 모델을 개발
 ○ 학습 과정에서는 Llama2를 수학 교과와 관련된 대규모 텍스트 데이터셋을 활용하여 fine-tuning을 진행. 이를 통해 수학 문제를 생성하는 데 특화된 모델 개발

□ 서비스 활용 시나리오
 ○ 문제 맞춤형 생성: 학생의 학습 수준을 분석한 후, 해당 학생에게 적합한 난이도의 수학 문제를 생성할 수 있음. 예를 들어, 학생이 특정 주제에서 약점을 보이면, 그와 유사한 문제를 더 생성하여 반복 학습을 유도
 ○ 자동 문제 출제: 수학 학습 애플리케이션에서, 학생이 입력한 답을 기반으로 그 답과 관련된 유사한 수학 문제를 자동으로 생성하여 제공할 수 있음. 이를 통해 학생은 자신의 약점을 보완하고 학습을 강화
 ○ 주제별 문제 연습: 특정 수학 주제나 개념에 대해 집중적으로 문제를 풀어볼 수 있도록 유사 문제를 제공
 ○ 학습 자료 제작: 교육 기관이나 학원에서 커리큘럼에 맞는 수학 문제를 자동으로 생성하여 교재를 만들 수 있음. 이를 통해 교사는 학생들의 수준에 맞춘 학습 자료를 더 빠르고 효율적으로 준비

설명서 및 활용가이드 다운로드

□ 데이터 구성

□ 어노테이션 포맷

□ 데이터 포맷

데이터 포맷

원천 데이터

□ JSON 실제 예시

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        }
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}

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : ㈜미디어그룹사람과숲

수행기관(참여)

데이터 관련 문의처

AI모델 관련 문의처

저작도구 관련 문의처