방사선(학)과 분야에서 챗봇을 이용한 학습방법의 유용성The Utility of Chatbot for Learning in the Field of Radiology
- Other Titles
- The Utility of Chatbot for Learning in the Field of Radiology
- Authors
- 박윤서; 이용기; 안성민
- Issue Date
- Jun-2023
- Publisher
- 한국방사선학회
- Keywords
- Department of Radiology; Chatbot; Artificial Intelligence; Education; 방사선(학)과; 챗봇; 인공지능; 교육
- Citation
- 한국방사선학회논문지, v.17, no.3, pp.411 - 416
- Journal Title
- 한국방사선학회논문지
- Volume
- 17
- Number
- 3
- Start Page
- 411
- End Page
- 416
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/88964
- DOI
- 10.7742/jksr.2023.17.3.411
- ISSN
- 1976-0620
- Abstract
- 본 연구에서는 방사선(학)과 재학생의 주요 학습 도구의 활용성을 조사하고, 방사선사면허 국가시험의 대화형 인공지능 서비스 프로그램인 챗봇의 정답률을 분석하여 방사선학 분야에서 대화형 인공지능 서비스 프로그램의 유용성에 대한 기초 연구에 목적이 있다. 방사선(학)과 재학생의 학습 시 전자기기를 적극적으로 활용한다는 응답자가 84.3%로 나타났다. 또한 학습 시 자료수집의 효율성을 묻는 질문에 140명 중 검색엔진을 1순위로 활용한다고 답한 응답자가 104명이었다. 챗봇을 알고 있는지 붇는 질문에 80%가 알고 있다고 답하였으며, 학업 목적으로 챗봇을 사용한 경험은 22.9%가 1회 이상 사용 경험을 가지고 있었다. 2018년도부터 2022년도까지 시험문제 중 1교시와 2교시의 문제를 챗봇에게 정답을 물어보았다. 그 결과 ChatGPT의 1교시 정답률은 48.28%에서 60%였으며, 2교시 문제의 정답률은 50%에서 62.22%로 나타났다. Bing의 1교시 정답률은 55%에서 64.55%였으며, 2교시 문제의 정답률은 48%에서 52.22%로 나타났다. 본 연구를 통하여 방사선(학)과 재학생들이 전자기기를 통해 학습하고 인터넷을 통해 정보를 찾는 것이 일반적인 경향임을 확인할 수 있었다. 그러나 방사선학 분야에서 대화형 인공지능 서비스 프로그램은 정확성과 신뢰성에 대한 문제가 있으며, 완벽한 해답을 제공하는 것은 어렵기 때문에 계속해서 발전하고 개선되어야 한다.
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