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#교육 AI # 맞춤형 교육 # 감성 공감 # 미래형 일자리 # 인재 양성 # 교육 혁신

NEW 서울 지역 중학생들의 국어, 수학 교과용 감성 AI 튜터 데이터

중학교 중심의 청소년 감성 AI 튜터 데이터 아이콘 이미지
  • 분야교육
  • 유형 센서 , 텍스트
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-11 조회수 : 18,002 다운로드 : 230 용량 :
샘플 데이터 ?

샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2023-11-30 데이터 최종 개방
    1.0 2023-06-28 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2023-12-27 산출물 전체 공개

    소개

    청소년들이 스마트기기를 활용한 국어, 수학 교과목 학습과정에서의 언어적 표현을 담은 질의응답 데이터셋과 그 과정 속에서 자연히 표출되는 청소년들의 기질적 표상인 스마트기기 센서 데이터 셋을 구축함.

    구축목적

    청소년의 감성적/인지적 반응을 실시간으로 예측하는 모델을 학습하여, 감성 공감을 통한 학습 동기유발 및 개인 맞춤형 학습 커리큘럼을 제공하는 청소년 감성 AI 튜터의 핵심 기술로써 활용
  • 1. 데이터 구축 규모

    단위: 건
    구분 문항수 질의응답 데이터 스마트기기 센서 데이터 라벨링 데이터
    (21,600)
    75,600
    3축 가속도 3축 각속도 키보드
    다이나믹스
    스타일러스 다이나믹스
    국어 20 10,800 10,800 10,800 10,800 - 10,800
    수학 20 10,800 10,800 10,800 10,800 10,800 10,800
    Total 20 21,600 21,600 21,600 21,600 10,800 21,600

     

    2. 데이터분포
    a) 다양성 통계: 학군 분포
       참여 학생들의 소속 학교를 11개 학군으로 구분

    학군 분포

    [그림 9]. 학군 분포

     

    b) 다양성 조건
    성별, 교과목 문제 난이도별 정답여부, 교과목 문제 난이도별 이해여부, 교과목 문제 난이도별 감정여부

    다양성 조건에 대한 데이터분포

    [그림 10]. 다양성 조건에 대한 데이터분포

  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    1. 언어정보 기반 감정여부 예측 인공지능 모델
    KR-BERT 모델을 활용하여 언어정보 기반 감정여부 예측 인공지능 모델을 구현.
    감정여부 질의응답 데이터 21,600건을 Train:Validation:Test (7:1:2)의 비율로 검증하여 82.74%의 정확도를 달성함.

    언어정보 기반 감정여부 예측 인공지능 모델

    [그림 11]. 언어정보 기반 감정여부 예측 인공지능 모델

     

    2. 행동정보 기반 정답여부/이해여부/감정여부 예측 인공지능 모델
    a) 키보드 다이나믹스 
    SVM 모델을 활용하여 행동정보 기반 정답여부/이해여부/감정여부 예측 인공지능 모델을 구현.
    키보드 다이나믹스 데이터 21,600건을 Train:Validation:Test (7:1:2)의 비율로 검증하여 정답여부-73.88%, 이해여부-70.18%, 감정여부-71.41%의 정확도를 달성함.

    행동정보 기반 키보드 다이나믹스

    [그림 12]. 행동정보 기반 (키보드 다이나믹스) 

    정답여부/이해여부/감정여부 예측 인공지능 모델

     
    b) 스타일러스 다이나믹스 
    XGBoost 모델을 활용하여 행동정보 기반 정답여부/이해여부/감정여부 예측 인공지능 모델을 구현.
    스타일러스 다이나믹스 데이터 10,800건을 Train:Validation:Test (7:1:2)의 비율로 검증하여 정답여부-76.52%, 이해여부-73.24%, 감정여부-59.16%의 정확도를 달성함.
    행동정보 기반 스타일러스 다이나믹스
    [그림 12]. 행동정보 기반 (스타일러스 다이나믹스) 
    정답여부/이해여부/감정여부 예측 인공지능 모델
  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 언어 기반 감정 여부 예측 성능 Text Classification KRBERT Accuracy 80 % 83.98 %
    2 행동 기반 정답 여부 예측 성능 Text Classification SVM(Support Vector Machine) Accuracy 65 % 74.54 %
    3 행동 기반 이해 여부 예측 성능 Text Classification SVM(Support Vector Machine) Accuracy 65 % 73.8 %
    4 행동 기반 감정 여부 예측 성능 Text Classification SVM(Support Vector Machine) Accuracy 65 % 66.65 %

    ※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.

    ※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    1. 데이터 설명
    1) 질의응답 데이터: 
      - 스마트기기를 이용하여 챗봇을 통해 국어, 수학 교과목을 학습하는 과정에서 발생하는 질의응답 데이터를 수집·정제하고, 인지상태와 감정상태에 대해 라벨링 함.
      - 각 교과목 문제는 3개의 세부 질의로 구성됨 (정답여부-STAGE_BASE, 이해여부-STAGE_COMPREHENSION, 감정여부-STAGE_EMOTION)      

     

    ● 원천 데이터 

      a) 국어 교과목 문제 (세부 질의 모두 키보드로 답변하도록 구성)

    질의응답 데이터 국어 교과목

    [그림 1]. 질의응답 데이터 - 국어 교과목

     

      b) 수학 교과목 문제 (세부 질의 중 정답여부, 이해여부는 스타일러스로 답변, 감정여부는 키보드로 답변하도록 구성함)

    질의응답 데이터 수학 교과목

     [그림 2]. 질의응답 데이터 - 수학 교과목

     

    ● 라벨링 데이터 
         3개 세부 질의 응답에 대한 라벨링을 진행함. 각 세부 질의 별 라벨링의 종류는 아래와 같음
         - 정답여부 (정답-CORRECT / 오답-WRONG), 
         - 이해여부 (이해함-UNDERSTAND / 이해못함-MISUNDERSTNAD) 
         - 감정여부 (긍정-POSITIVE / 부정-NEGATIVE /중립-NEUTRAL)

      a) 국어 교과목 문제

    국어 교과목 질의응답 라벨링 데이터

    [그림 3]. 국어 교과목 질의응답 라벨링 데이터

     

      b) 수학 교과목 문제 

    수학 교과목 질의응답 라벨링 데이터

     [그림 4]. 수학 교과목 질의응답 라벨링 데이터

     

    2) 스마트기기 센서 데이터: 
      - 스마트기기를 이용하여 챗봇을 통해 국어, 수학 교과목을 학습하는 과정에서 발생하는 스마트기기 센서 데이터를 수집·정제하고, 질의응답 데이터와 같은 라벨링 정보를 적용함. (*스마트기기 센서 데이터 종류:  3축 가속도, 3축 각속도, 키보드 다이나믹스, 스타일러스 다이믹스)

     

    ● 원천 데이터 

      a) 국어 교과목 문제 (스마트기기 센서 데이터 종류: 3축 가속도, 3축 각속도, 키보드 다이나믹스)

    스마트기기 센서 데이터 국어 교과목

    [그림 5]. 스마트기기 센서 데이터 – 국어 교과목

     

    b) 수학 교과목 문제 (스마트기기 센서 데이터 종류: 3축 가속도, 3축 각속도, 키보드 다이나믹스, 스타일러스 다이나믹스)

    스마트기기 센서 데이터 수학 교과목

    [그림 6]. 스마트기기 센서 데이터 – 수학 교과목

     

    ● 라벨링 데이터 - 스마트기기 센서 데이터에 대한 라벨링은 질의응답 라벨 정보와 동일 적용

    스마트기기 센서 데이터의 라벨링 데이터 국어 교과목

    [그림 7]. 스마트기기 센서 데이터의 라벨링 데이터 (국어 교과목)

    스마트기기 센서 데이터의 라벨링 데이터 수학 교과목

    [그림 8]. 스마트기기 센서 데이터의 라벨링 데이터 (수학 교과목)

     

    1. 데이터 어노테이션 포맷 설명

    1) 질의응답 데이터

    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위
    1 student_id string Y 학생의 고유ID  
    2 student_sex string Y 학생의 성별 ‘MALE’, ‘FEMALE’
    3 student_grade string Y 학생의 교과목 성적 ‘ADVANCED’, ‘INTERMEDIATE’, ‘LOW’
    4 school_district string Y 학생 소속학교 지역 ‘BUKBU’, ‘DONGBU’, ‘DONGJAK GWANAK’, ‘GANDONG SONGPA’, ‘GANGNAM SEOCHO’, ‘GANGSEO YANGCHEON’, ‘JUNGBU’, ‘NAMBU’, ‘SEOBU’, ‘SEONGBUK GANGBUK’, ‘SEONGDONG-GWANGJIN’
    5 question_id string Y 교과목 문제 고유ID  
    6 subject string Y 교과목 종류 ‘KOREAN’, ‘MATH’
    7 difficulty string Y 난도 ‘SUPER HARD’, ‘HARD’, ‘NORMAL’, ‘EASY’
    8 answers object Y 답변  
      8-1 STAGE_BASE object Y 정답여부 질의답변에 대한 식별자  
    8-1-1 question string Y 정답여부 문제  
    8-1-2 question_content string   정답여부 문제  
    추가 내용
    (지문 등) 
    8-1-3 questionIMG string   정답여부 문제 추가 이미지  
    8-1-4 answer string Y 정답여부 질의답변  
    8-1-5 answerIMG string   정답여부 질의답변 이미지  
    8-2 STAGE_COMPREHENSION object Y 이해여부 질의답변에 대한 식별자  
    8-2-1 question string Y 이해여부 문제  
    8-2-2 question_content string   이해여부 문제  
    추가 내용
    (지문 등) 
    8-2-3 questionIMG string   이해여부 문제 추가 이미지  
    8-2-4 answer string Y 이해여부 질의답변  
    8-2-5 answerIMG string   이해여부 질의답변 이미지  
    8-3 STAGE_EMOTION object Y 감정여부 질의답변에 대한 식별자  
    8-3-1 question string Y 감정여부 문제  
    8-3-2 answer string Y 감정여부 질의답변  

     

    2) 라벨링 데이터

    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위
    1 student_id string Y 학생의 고유ID  
    2 question_id string Y 교과목 문제 고유ID  
    3 labels object Y 라벨링 정보  
      3-1 STAGE_BASE object Y 정답여부 답변에 대한 식별자  
    3-1-1 annotation string Y 정답여부 답변에 대한 라벨링 정보 ‘CORRECT’
    or
    ‘WRONG’
    3-2 STAGE_COMPREHENSION object Y 이해여부 답변에 대한 식별자  
    3-2-1 annotation string Y 이해여부 답변에 대한 라벨링 정보 ‘UNDERSTAND’
    or
    ‘MISUNDERSTAND’
    3-3 STAGE_EMOTION object Y 감정여부 답변에 대한 식별자  
    3-3-1 annotation string Y 이해여부 답변에 대한 라벨링 정보 ‘POSITIVE’
    or
    ‘NEUTRAL’
    or
    ‘NEGATIVE’

     

    3) 스마트기기 센서 데이터
     • accelerometer

    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위
    1 student_id string Y 학생의 고유ID  
    2 question_id string Y 교과목 문제 고유ID  
    3 sensor_type string Y 센서 종류 ‘accelerometer’
    4 start_time string Y 수집 시작시간  
    5 end_time string Y 수집 종료 시간  
    6 data object Y 센서 데이터  
      6-1 STAGE_BASE array Y 정답여부에 대한 식별자  
    6-1-1 time string Y 수집 기록 시점  
    6-1-2 accX number Y x축값  
    6-1-3 accY number Y y축값  
    6-1-4 accZ number Y z축값  
    6-2 STAGE_COMPREHENSION array Y 이해여부에 대한 식별자  
    6-2-1 time string Y 수집 기록 시점  
    6-2-2 accX number Y x축값  
    6-2-3 accY number Y y축값  
    6-2-4 accZ number Y z축값  
    6-3 STAGE_EMOTION array Y 감정여부에 대한 식별자  
    6-3-1 time string Y 수집 기록 시점  
    6-3-2 accX number Y x축값  
    6-3-3 accY number Y y축값  
    6-3-4 accZ number Y z축값  

     

    • gyroscope

    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위
    1 student_id string Y 학생의 고유ID  
    2 question_id string Y 교과목 문제 고유ID  
    3 sensor_type string Y 센서 종류 ‘gyroscope’
    4 start_time string Y 수집 시작시간  
    5 end_time string Y 수집 종료 시간  
    6 data object Y 센서 데이터  
      6-1 STAGE_BASE array Y 정답여부에 대한 식별자  
    6-1-1 time string Y 수집 기록 시점  
    6-1-2 rotX number Y x축값  
    6-1-3 rotY number Y y축값  
    6-1-4 rotZ number Y z축값  
    6-2 STAGE_COMPREHENSION array Y 이해여부에 대한 식별자  
    6-2-1 time string Y 수집 기록 시점  
    6-2-2 rotX number Y x축값  
    6-2-3 rotY number Y y축값  
    6-2-4 rotZ number Y z축값  
    6-3 STAGE_EMOTION array Y 감정여부에 대한 식별자  
    6-3-1 time string Y 수집 기록 시점  
    6-3-2 rotX number Y x축값  
    6-3-3 rotY number Y y축값  
    6-3-4 rotZ number Y z축값  

     

    • keyboard (국어 교과목) 

    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위
    1 student_id string Y 학생의 고유ID  
    2 question_id string Y 교과목 문제 고유ID  
    3 sensor_type string Y 센서 종류 ‘keyboard’
    4 start_time string Y 수집 시작시간  
    5 end_time string Y 수집 종료 시간  
    6 data object Y 센서 데이터  
      6-1 STAGE_BASE array Y 정답여부에 대한 식별자  
    6-1-1 time string Y 수집 기록 시점  
    6-1-2 action string Y 키보드 액션 ‘KEY_UP’, ‘KEY_DOWN’,
    ‘KEY_CANCEL’
    6-1-3 key string Y 입력 키 값  
    6-2 STAGE_COMPREHENSION array Y 이해여부에 대한 식별자  
    6-2-1 time string Y 수집 기록 시점  
    6-2-2 action string Y 키보드 액션 ‘KEY_UP’, ‘KEY_DOWN’,
    ‘KEY_CANCEL’
    6-2-3 key string Y 입력 키 값  
    6-3 STAGE_EMOTION array Y 감정여부에 대한 식별자  
    6-3-1 time string Y 수집 기록 시점  
    6-3-2 action string Y 키보드 액션 ‘KEY_UP’, ‘KEY_DOWN’,
    ‘KEY_CANCEL’
    6-3-3 key string Y 입력 키 값  

     

    • keyboard (수학 교과목)

    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위
    1 student_id string Y 학생의 고유ID  
    2 question_id string Y 교과목 문제 고유ID  
    3 sensor_type string Y 센서 종류 ‘keyboard’
    4 start_time string Y 수집 시작시간  
    5 end_time string Y 수집 종료 시간  
    6 data object Y 센서 데이터  
      6-1 STAGE_EMOTION array Y 감정여부에 대한 식별자  
    6-1-1 time string Y 수집 기록 시점  
    6-1-2 action string Y 키보드 액션 ‘KEY_UP’, ‘KEY_DOWN’,
    ‘KEY_CANCEL’
    6-1-3 key string Y 입력 키 값  

     

    • stylus

    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위
    1 student_id string Y 학생의 고유ID  
    2 question_id string Y 교과목 문제 고유ID  
    3 sensor_type string Y 센서 종류 ‘stylus’
    4 start_time string Y 수집 시작시간  
    5 end_time string Y 수집 종료 시간  
    6 data object Y 센서 데이터  
      6-1 STAGE_BASE array Y 정답여부에 대한 식별자  
    6-1-1 time string Y 수집 기록 시점  
    6-1-2 action string Y 스타일러스 움직임 ‘ACTION_DOWN’, ‘ACTION_MOVE’
    6-1-3 tooltype string Y 사용 센서 정보 ‘TOOL_TYPE_STYLUS’’
    6-1-4 pressure number Y 스타일러스 센서 스크린 입력 시 압력 값  
    6-1-5 x number Y x축 값  
    6-1-6 y number Y y축 값  
    6-2 STAGE_COMPREHENSION array Y 이해여부에 대한 식별자  
    6-2-1 time string Y 수집 기록 시점  
    6-2-2 action string Y 스타일러스 움직임 ‘ACTION_DOWN’, ‘ACTION_MOVE’
    6-2-3 tooltype string Y 사용 센서 정보 ‘TOOL_TYPE_STYLUS’’
    6-2-4 pressure number Y 스타일러스 센서 스크린 입력 시 압력 값  
    6-2-5 x number Y x축 값  
    6-2-6 y number Y y축 값  
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 서울대학교 산학협력단
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    이창건 (총괄책임자), 김도형 (실무책임자) 02-880-2562 dohkim@rubis.snu.ac.kr 과제 총괄, 데이터 수집, 데이터 정제, 데이터 분석, 인공지능 모델 개발
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜ 오픈링크시스템 크라우드 워커 채용, 데이터 수집, 관리, 정제, 가공, 어노테이션, 검사 등 참여
    ㈜ 유탑소프트 데이터 정제, 가공, 검사 과정에서 사용할 라벨링 도구 개발 (저작도구), 크라우드 소싱
    근태 관리 시스템 운영
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    이창건 (총괄책임자), 김도형 (실무책임자) 02-880-2562 dohkim@rubis.snu.ac.kr
보건의료 데이터 개방 안내

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    * 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석

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    2. 안심존
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    4. 승인구축기관
    5. 데이터 분석 활용신청자
    6. 분석모델반출신청자
  • 1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기]
    2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
    3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
    4. 안심존 이용 신청서 [다운로드]
    5. 보안서약서 [다운로드]
    ※ 상기 신청서 및 첨부 서류를 완비한 후 신청을 진행하셔야 정상적으로 절차가 이루어집니다.

  • 신청 및 이용관련 문의는 safezone1@aihub.kr 또는 02-525-7708, 7709로 문의

데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.

API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.

리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.

※ 파일 병합 리눅스 명령어

find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.

- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.

※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.