적응형 루브릭 평가를 통합한 생성형 AI 기반 맞춤형 프로그래밍 교육 시스템
A Generative AI-Based Personalized Programming Education System with Adaptive Rubric Evaluation
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초록
본 논문은 GPT-4 기반의 역할극 시뮬레이션과 적응형 루브릭 기반 자동 평가 모듈을 통합한맞춤형 프로그래밍 교육 시스템을 제안한다. 본 시스템은 GPT-4가 대화형 튜터와 평가자의 이중역할을 수행하도록 프롬프트 엔지니어링을 활용하여, 문맥 중심의 대화를 통한 학습자 모델링과자기설명을 유도한다. 실험은 3가지 교육 시나리오와 3단계 학습자 페르소나를 조합하여 총 450 개의 질의–응답 데이터를 수집하였다. 반복 세션을 통해 학습 성과 향상이 확인되었고, 루브릭 점수는 ±0.5 이내의 일관성을 보였으며, 사람 평가자와 91.3%의 평가 일치율을 나타냈다. 이 결과는본 시스템이 실시간 개인 맞춤형 피드백과 구조화된 형성 평가를 효과적으로 제공할 수 있음을실증하며, AI 기반 교육의 실용 가능성을 제시한다.
Abstract
This paper presents a personalized programming education system that integrates a GPT-4-based role-play simulation and an adaptive rubric-driven automated evaluation engine. The system employs prompt engineering to guide GPT-4 in dual roles—as a conversational tutor and as an evaluator— enabling dynamic learner modeling and self-explanation through contextual dialogue. A total of 450 question–answer interactions were collected across three instructional scenarios and three learner personas. Experimental results demonstrated improvements in learning outcomes through repeated sessions, with rubric score consistency within ±0.5 points and a 91.3% agreement rate between AI-generated and human evaluator scores. These findings confirm the system's effectiveness in delivering real-time personalized feedback and formative assessment, and suggest practical applications for AI-driven education.