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저자정보
Cellik Adams (Sogang University) Hyukche Kwon (Sogang University) EunKyoung Jo (Sogang University) Sihun Lee (Sogang University) Myoung-Wan Koo (Sogang University)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2025 학술대회 발표 논문집
발행연도
2025.2
수록면
42 - 48 (7page)

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In the field of AI-assisted education, the development of high-quality, domain-specific datasets remains a challenge, particularly for languages beyond English. This paper presents a novel multi-stage pipeline for processing Korean tutoring dialogues, addressing the need for accurate transcription and speaker labeling of educational interactions. Our approach combines state-of-the-art automatic speech recognition (Whisper), speaker diarization (pyannote.audio), and large language model synthesis (Claude) to effectively process educational audio recordings. Our pipeline successfully handles the complexities of Korean educational discourse, including natural code-switching behaviors and the cultural context necessary for accurate speaker identification. We detail our methodology for resolving conflicts between whole-file and segment-wise transcriptions, as well as our approach to speaker role identification using contextual analysis. The pipeline demonstrates effective handling of Korean educational discourse, including natural code-switching behaviors, while maintaining high transcription quality and accurate speaker attribution. This work establishes reproducible methods for creating similar resources in other educational contexts, contributing to the broader goal of developing sophisticated AI-assisted educational systems.
#Educational dialogue dataset #Korean language processing #speaker diarization #tutoring interactions #AI in education

목차

Abstract
1. Introduction
2. Background
3. Methodology
4. Results and Discussion
5. Limitations and Future Work
6. Conclusion
References

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