본 논문은 Earthquaker-AI를 제시합니다. 이는 검색 증강 생성(RAG) 기반 대화형 AI 어시스턴트를 기존 Earthquaker 로봇 프로젝트에 통합한 하이브리드 교육 프레임워크입니다. 이 시스템은 손으로 하는 참여와 인지 처리를 결합하여 초등학교 학생들의 지진 대비 의식과 행동 개선을 목표로 합니다.
- 로봇 컴포넌트는 Lego WeDo2 자동화를 사용하여 지진 대응을 시뮬레이션하며, 학생들이 센서와 액추에이터와 상호작용할 수 있도록 하여 보호 행위의 구체적 표현을 제공합니다.
- AI 어시스턴트는 안전 가이드라인과 일치하는 기준 기반 구두 피드백을 제공하여 자기 조절 학습과 긴급 상황에서의 침착함을 지원합니다.
- 학습은 점진적인 궤적을 따릅니다: 저학년은 기본 인식을 위해 2차원 기준을 사용하고, 중학년은 행동 시퀀스를 위해 3축 기준을 사용하며, 고학년은 서면 응답을 위해 4차원 기준을 사용합니다.
- 대화형 모듈은 RAG를 사용하여 학생의 쿼리를 공식 가이드라인과 의미적으로 매칭하여 안전하고 정확한 응답을 보장합니다.
이 프레임워크는 로봇, 기준 및 AI를 결합하여 기술 문해력, 자기 조절 및 디지털 시스템의 책임 있는 사용을 촉진하며, 초기 위기 관리 기술 향상에 기여합니다.