[매일 논문 초록 읽기 : 51일차] ITS의 개발을 위해 교육적인 시나리오들로 구성한 dataset인 DIRECT

 교육에서의 핵심 도전은 학생들에게 개인화된 교육 경험을 제공하는 것이다. 이 논문은 그것을 인간 교육 전문가를 모방하는 대화 기반 지능 튜터링 시스템 (ITS)의 개발을 통해 해결하려고 한다. ITS는 질문을 던지고, 학생의 답변을 평가하며, 힌트를 제공하고, 심지어는 학생의 참여를 독려하기 위해 대화를 나눈다. 

 우리는 튜터링을 지원하기 위한 평가 라벨과 핵심 문장이 있는 실생활에서 발생하는 교육적인 시나리오들을 시뮬레이션 하기 위해 대화 기반 독해 튜터링 데이터셋 (DIRECT)를 제작하였다. DIRECT 데이터셋은 대규모 영어 독해 데이터셋인 RACE에 기반한다. 게다가, 우리는 튜터링 작업을 모델링하기 위한 신경 파이프라인을 제안하고, 인간 평가를 포함한 결과에 대한 포괄적인 분석을 수행하였다.

 결과는 우리의 모델이 몇몇 과제가 남아있음에도 불구하고, 질문 생성, 답변 평가, 채팅에서 좋은 결과를 달성하며 높은 잠재력을 보였다. 제안한 모델은 대화 기반 ITS의 발전에 좋은 기초를 제공할 것이다.

제목 : DIRECT: Toward Dialogue-Based Reading Comprehension Tutoring
https://ieeexplore.ieee.org/document/10003215