디지털 교육의 발전하는 분야에서 개인화되고 상호작용하며 지능적인 학문적 지원에 대한 필요성이 점점 더 중요해지고 있습니다. 전통적인 전자 학습 플랫폼은 종종 학생의 질문에 실시간으로 적응하여 응답을 제공하는 능력이 부족하여 학습의 격차를 초래하고 참여를 줄입니다. 본 연구는 실시간 질문 응답, 정서 상태 인식 및 개인화된 콘텐츠 생성을 통해 학습자에게 동적이며 다중모드 지원을 제공하도록 설계된 AI 강화 교육 보조 도우미를 제안합니다. 이 프레임워크는 이미지 기반 쿼리 처리에 대한 컴퓨터 비전(CV) 기술과 정서 인식을 위한 합성곱 신경망(CNN)과 같은 고급 자연어 처리(NLP) 모델인 GPT 및 BERT를 통합합니다. 다중모드 상호작용 파이프라인은 텍스트, 음성 및 이미지 간의 원활한 통신을 가능하게 하며, 사용자 피드백을 통한 강화 학습이 시스템의 지속적인 개선을 보장합니다. 이 보조 도우미는 퀴즈 생성, 과제 안내, 진행 상황 추적 및 학습 관리 시스템(LMS)과의 통합을 포함한 추가 기능도 지원합니다. 이 시스템은 Python, TensorFlow, FastAPI 및 Streamlit으로 구현되었으며, 벤치마크 데이터 세트와 학생 피드백을 통해 평가되었습니다. 결과는 이 보조 도우미가 학문적 참여 및 유지뿐만 아니라 학습자의 인지적 및 정서적 상태에 적응하여 포용성을 향상시킨다는 것을 보여줍니다. 이 연구는 AI 기반 교육 기술이 원격 및 혼합 학습 환경에서의 격차를 해소할 수 있는 잠재력을 강조하며, 확장 가능하고 공감이 가는 디지털 학습 동반자를 제공합니다.
Nazir et al. (2025)는 이 질문을 연구했습니다.