해안 생태계 질문에 대한 생성적 사전 학습 변환기 응답의 비교 분석: 환경 교육에서 GenAI에 대한 시사점

초록 이 연구는 구글의 바드(Google's Bard)와 OpenAI의 ChatGPT 4.0, 두 가지 주요 대규모 언어 모델(LLM)의 비교 분석을 제공하며, 이는 해안 생태계 과학 학부 교육에 대한 응답의 맥락에서 이루어졌다. 해안 생태계 관리와 관련된 50개의 질문이 각 LLM에 제기되었으며, 전문가 평가를 통해 LLM의 응답이 정확성, 관련성, 깊이, 창의성 및 의미 명확성의 다섯 가지 주요 지표를 기준으로 평가되었다. 지식 그래프는 AI 응답을 평가하고 시각화하기 위한 구조적 프레임워크를 제공하였다. 분석 결과, 복잡한 환경 문제를 해결하는 데 있어 각 LLM의 강점과 약점을 식별하였다. 이 연구의 결과는 환경 과학 교육 및 과학적 커뮤니케이션에서 LLM의 잠재적 응용에 대한 깊은 이해에 기여한다. 이 연구는 전문가 평가의 본질적인 주관성과 평가에 사용된 지식 그래프의 편향 가능성과 같은 한계를 인정한다. 향후 연구 방향은 개인화된 학습 환경에서 LLM의 효과성을 조사하고, 다양한 청중을 위한 교육 콘텐츠 생성을 탐색하는 것을 포함한다.