[논문 리뷰] Intelligent Tutor: Leveraging ChatGPT and Microsoft Copilot Studio to Deliver a Generative AI Student Support and Feedback System within Teams

Wei‐Yu Chen|arXiv (Cornell University)|2024. 05. 15.

Artificial Intelligence in Healthcare and EducationMedicine인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 OpenAI의 GPT-4를 ChatGPT API를 통해 활용하고 Microsoft Copilot Studio를 활용하여 Microsoft Teams 내에 통합된 지능형 맞춤형 학습 지원 시스템을 제시한다. 이 시스템은 학습자 진도와 입력에 따라 콘텐츠를 동적으로 조정하여 실시간으로 개인화된 학생 지원과 피드백을 제공하며, 학생의 참여도 향상과 교사가 학습 패턴에 대한 실질적인 통찰을 확보할 수 있도록 도와줄 잠재력을 보여준다.

ABSTRACT

This study explores the integration of the ChatGPT API with GPT-4 model and Microsoft Copilot Studio on the Microsoft Teams platform to develop an intelligent tutoring system. Designed to provide instant support to students, the system dynamically adjusts educational content in response to the learners' progress and feedback. Utilizing advancements in natural language processing and machine learning, it interprets student inquiries, offers tailored feedback, and facilitates the educational journey. Initial implementation highlights the system's potential in boosting students' motivation and engagement, while equipping educators with critical insights into the learning process, thus promoting tailored educational experiences and enhancing instructional effectiveness.

연구 동기 및 목표

• 생성형 AI를 활용하여 Microsoft Teams 환경 내에서 확장 가능하고 실시간으로 작동하는 학생 지원 시스템을 개발하는 것.
• 개별 학생의 상호작용과 성과에 기반해 교육적 피드백과 콘텐츠 적응을 개인화하는 것.
• 대규모 언어 모델을 기업용 협업 플랫폼과 통합하여 학습 성과를 향상시키는 것.
• AI 기반 분석을 통해 학생 학습 행동에 대한 실질적인 통찰을 교사가 확보할 수 있도록 하는 것.
• 기관 교육 환경에서 생성형 AI 학습 지원 시스템을 구현하는 타당성과 영향을 평가하는 것.

제안 방법

• 시스템은 OpenAI의 GPT-4 API를 Microsoft Copilot Studio와 통합하여 Microsoft Teams 내에서 대화형 AI 에이전트를 구축한다.
• 자연어 처리 기법을 사용하여 학생의 질의를 해석하고 맥락에 맞는 응답을 생성한다.
• 실시간 학생 입력과 진도 추적을 바탕으로 교육 콘텐츠와 피드백을 동적으로 조정한다.
• Microsoft Teams는 협업 및 서비스 제공 플랫폼으로 기능하여 기존 교육 워크플로우에 원활하게 통합된다.
• LLM 백엔드에 RESTful API 호출을 사용하여 상태 없는 확장 가능한 상호작용 아키텍처를 지원한다.
• 응답 품질 향상과 학습자 성과 추세에 대한 적응을 위해 피드백 루프를 구현한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 생성형 AI 학습 지원 시스템을 Microsoft Teams와 같은 엔터프라이즈 협업 플랫폼에 효과적으로 통합할 수 있는가?
• RQ2 AI가 생성한 피드백은 학업 환경에서 학생의 참여도와 동기를 얼마나 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 학습자 진도에 기반한 동적 콘텐츠 적응은 학습 성과에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 AI 기반 분석을 통해 학생 상호작용에 대한 교사가 어떤 통찰을 확보할 수 있는가?
• RQ5 교육 기관에서 확장 가능하고 실시간으로 작동하는 AI 학습 지원 시스템을 구현하는 데 있어 기술적 및 운영적 과제는 무엇인가?

주요 결과

• 시스템은 Microsoft Teams 내 대화형 인터페이스를 통해 학생들에게 실시간으로 개인화된 피드백을 성공적으로 제공했다.
• 초기 구현 단계에서 학생의 참여도가 증가했으며, 즉각적인 응답 제공으로 인해 학생들이 더 높은 동기를 느꼈다.
• 교사는 학생의 학습 패턴에 대한 체계적인 통찰을 확보하여 보다 정보 기반의 수업 결정을 내릴 수 있었다.
• ChatGPT API를 통한 GPT-4 통합과 Microsoft Copilot Studio의 조합으로 확장 가능하고 저지연 상호작용이 가능했다.
• 시스템은 학생의 입력과 진도에 기반해 콘텐츠를 동적으로 적응시키는 데 성공적으로 기능했다.
• 배포 모델은 확장 가능했으며, 기존 기관의 IT 인프라와 협업 워크플로우와도 호환성을 보였다.