Core Concepts
영어 학습 시 학습자의 부정적 감정을 감지하고 공감적 피드백을 제공하여 학습 경험을 향상시키는 것이 핵심 목표이다.
Abstract
이 연구는 영어 학습 시 학습자의 부정적 감정을 감지하고 이에 대한 공감적 피드백을 제공하는 채팅봇 시스템을 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
영어 학습자의 부정적 감정 및 긴 휴지를 감지하기 위한 파이프라인을 개발했다. 이를 위해 Mandarin 영어 화자의 음성 데이터를 수집하고 레이블링했다.
감지된 부정적 감정에 대해 ChatGPT를 활용하여 공감적이고 격려하는 피드백을 제공하는 모듈을 구현했다. 피드백의 질을 높이기 위해 프롬프트 최적화 기법을 사용했다.
문법 오류에 대한 피드백도 제공하기 위해 Llama 모델 기반의 문법 교정 모듈을 개발했다.
사용자 연구를 통해 시스템의 효과성을 확인했다. 사용자들은 시스템의 피드백이 유용하고 공감적이라고 평가했다.
향후 과제로는 더 큰 규모의 사용자 연구를 통해 학습자의 L2 의지력 향상 효과를 검증하는 것이다.
Stats
학습자의 부정적 감정이 감지되면 평균 1.3회의 공감적 피드백이 제공되었다.
문법 오류에 대해서는 평균 1.9회의 피드백이 제공되었다.
Quotes
"피드백이 너무 길지 않았으면 좋겠어요."
"격려와 칭찬이 진심 어렵게 느껴질 수 있어요."
"구체적인 예시와 함께 피드백을 주면 도움이 될 것 같아요."