학습봇 제작

봇 제작 단계

목표 설정: 챗봇이 제공할 기능과 학습자의 요구를 충족시키기 위한 목표를 명확히 설정합니다.
요구 사항 정의: 어떤 목표를 달성해야 하는지 명확하게 정의합니다. 학습 진도 관리, 맞춤형 학습 자료 추천, 실시간 피드백 등의 기능을 포함할 수 있습니다.
데이터 수집 및 전처리: ①사용자 프로필을 관리하고 학습 경로를 추천하기 위해 필요한 데이터를 수집하고 전처리합니다. 이 데이터는 학습 진도, 흥미 분야, 학습 스타일 등을 포함할 수 있습니다. ② 챗봇이 학습할 수 있는 데이터를 수집하고 전처리합니다. 데이터는 질문-답변 쌍, 학습 자료, 사용자 피드백 등 다양한 형태로 수집 하는 것이 좋습니다.
데이터 입력: 시나리오 기반으로 대화형 학습툴에 데이터를 대화하듯 입력합니다. ^{(아래 그림 참조)}
사용자 프로필 구축: 봇을 사용하다보면 각 학생의 학습 경험과 선호도를 반영하는 사용자 프로필이 만들어집니다.
개인화된 학습 경로 개발: 사용자 프로필을 기반으로 개인화된 학습 경로를 생성합니다. (로드맵, 히트맵 등)
학습 성과 추적 및 분석: 학생의 학습 성과를 추적, 분석하여 적절한 학습 경로와 피드백을 합니다.
챗봇 인터페이스: 카카오톡, 라인, 디스코드, 별도의 앱 등 다양한 챗봇 인터페이스와 연결됩니다. (질문, 추가 질문, 정답에 대한 설명..등)
평가 및 최적화: 챗봇의 성능을 평가하고, 정확도, 응답 시간 등의 지표를 기반으로 최적화를 수행합니다.

대화형 AI 학습툴

유봇의 '대화형 AI 학습툴'은, 지도 학습(Supervised Learning) 모델로 입력 데이터와 그에 해당하는 정답 레이블(출력)을 함께 학습시킵니다. 대화형 AI 학습툴에서 사용자가 질문과 그에 대한 적절한 답변을 입력하면, 이러한 데이터 쌍이 모델에게 학습 자료로 제공되어 모델이 전문 지식(질문, 문제 등)에 대한 해결 능력을 향상시킬 수 있습니다. 특히 정해진 답과 그에 해당하는 피드백을 주는데 적합합니다.