A Generative AI-Based Personalized Programming Education System with Adaptive Rubric Evaluation
Euhee Kim · Journal of the Korea Society of Computer and Information · 2025
본 논문은 GPT-4 기반의 역할극 시뮬레이션과 적응형 루브릭 기반 자동 평가 모듈을 통합한 맞춤형 프로그래밍 교육 시스템을 제안한다. 본 시스템은 GPT-4가 대화형 튜터와 평가자의 이중 역할을 수행하도록 프롬프트 엔지니어링을 활용하여, 문맥 중심의 대화를 통한 학습자 모델링과 자기설명을 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 결과는 본 시스템이 실시간 개인 맞춤형 피드백과 구조화된 형성 평가를 효과적으로 제공할 수 있음을 실증하며, AI 기반 교육의 실용 가능성을 제시한다.