K-University-AIED/LearningChat_accounting_ai_questions

공개용 회계입문 AI질문 이미지 데이터셋

이 데이터셋은 회계입문 수업의 AI질문 1회 과제 제출 이미지들을 공개용으로 문서화하기 위해 정리한 메타데이터 패키지다. 현재 폴더에 존재하는 6개 수집 배치 전체를 통합했으며, 공개 버전에서는 학생 실명과 원본 파일명을 직접 노출하지 않도록 비식별 규칙을 적용했다.

본 문서와 함께 제공되는 metadata.csv는 이미지 파일 1개당 1행을 가지는 인벤토리다. 실제 공개 배포 시 이미지 파일은 data/images/AIQ-XXXXXX.ext 형식으로 익명 재배치하는 것을 전제로 한다.

1. 데이터셋 범위

• 대상 과목: 회계입문
• 대상 과제: AI질문 1회
• 포함 범위: 현재 작업 폴더에 있는 6개 수집 배치 전체
• 레코드 단위: 이미지 파일 1개 = metadata.csv 1행
• 공개 버전 기준: 완전 비식별 전제

분반별 구성

section_id	익명 제출자 수	이미지 수
205201-02	38	313
205201-03	39	484
합계	77	797

배치 시각별 구성

section_id	export_batch_ts	이미지 수
205201-02	2026-02-03_11-49-51	155
205201-02	2026-02-03_11-53-38	158
205201-03	2026-02-03_11-54-31	121
205201-03	2026-02-03_11-54-50	125
205201-03	2026-02-03_11-54-59	134
205201-03	2026-02-03_11-56-04	104

2. 수집 배경과 원천

원본 데이터는 학생들이 과제 제출 과정에서 업로드한 이미지 파일들로 구성되어 있다. 현재 로컬 작업 폴더에서는 다음 구조로 정리되어 있었다.

클라썸_과제물_회계입문 (분반)__과제_ AI질문 1회_배치시각/
└─ 검토 완료/
   └─ 학생명/
      └─ 이미지 파일

이미지의 실제 내용은 스크린샷, 모바일 캡처, 사진, 앱 내보내기 이미지 등이 혼합되어 있으며, 해상도와 비율, 파일명 규칙이 균질하지 않다. 원본에는 동일 분반 내 여러 수집 배치가 존재하므로, 본 메타데이터는 section_id와 export_batch_ts를 함께 보존한다.

3. 데이터 구성 요약

• 총 이미지 수: 797
• 총 익명 제출자 수: 77
• 총 용량: 257,782,276 bytes (약 245.84 MB)
• 파일 형식: png 485개, jpg 303개, jpeg 9개
• 중복 제거 여부: 수행하지 않음. 원본 수집 배치의 파일을 전수 유지함

원본 파일명 패턴 그룹 분포

filename_pattern_group은 원본 파일명을 직접 공개하지 않고 파일 생성 양식을 기술적으로 요약하기 위한 비식별 분류값이다.

filename_pattern_group	의미	건수
uuid_like	UUID 유사 자동 생성 파일명	418
rn_image_picker	React Native image picker 임시 파일명	103
screenshot	스크린샷 계열 파일명	67
numeric	숫자 위주 파일명	43
img_prefix	IMG_ 접두 파일명	33
kakaotalk	카카오톡 저장 파일명	33
other	그 외 비정형 파일명	100

4. 비식별화 및 파일명 정책

• 학생 실명은 공개 메타데이터에 포함하지 않는다.
• 원본 학생 폴더 경로와 원본 파일명은 공개 메타데이터에 포함하지 않는다.
• 학번, 학과명, 기기명 등 식별 가능 문자열은 공개 메타데이터에서 제거한다.
• 각 제출자는 분반별 익명 ID인 student_uid로만 표현한다.
• 각 이미지에는 전역 고유 식별자인 record_id를 부여한다.
• 공개용 file_name은 data/images/AIQ-XXXXXX.ext 형식의 익명 파일명으로 정의한다.

익명 ID 예시는 다음과 같다.

• 205201-02_STU_001
• 205201-03_STU_014

student_uid는 같은 분반 안에서 정렬된 제출자 목록 기준으로 부여한 안정적인 익명 식별자다. student_image_index는 같은 수집 배치 내 동일 제출자 폴더에서 자연 정렬한 순번이다.

5. metadata.csv 컬럼 설명

column	type	설명
record_id	string	전역 순번 기반 공개 식별자. 형식: AIQ-000001
file_name	string	공개 패키지에서 사용할 익명 파일 경로. 형식: data/images/AIQ-000001.png
section_id	string	원본 최상위 폴더에서 추출한 분반 ID
export_batch_ts	string	원본 최상위 폴더 끝의 배치 시각
student_uid	string	분반별 익명 제출자 ID
student_image_index	int	같은 배치의 같은 제출자 폴더 안에서의 자연 정렬 순번
file_ext	string	파일 확장자 (png, jpg, jpeg)
file_size_bytes	int	파일 크기 바이트 단위 값
filename_pattern_group	string	원본 파일명 규칙을 비식별적으로 분류한 값
sha256	string	무결성 검증용 SHA-256 해시

6. 활용 제한 및 한계

• 이 데이터셋에는 정답 라벨, 평가 점수, 과제 채점 결과가 포함되어 있지 않다.
• 현재 메타데이터는 기술적 인벤토리 중심이며, 의미 기반 주석은 포함하지 않는다.
• 이미지 내용은 학생이 직접 업로드한 화면 캡처 또는 사진이므로, 텍스트 노출 방식과 화질이 매우 불균질하다.
• 원본 이미지 내부에는 이름, 계정 정보, 대화 내용, 기기 정보 등 개인정보가 남아 있을 수 있다.
• 따라서 외부 공개 전에는 이미지 픽셀 단위의 2차 비식별 검수와 필요 시 마스킹 작업이 별도로 필요하다.

7. 검증 요약

현재 metadata.csv 기준으로 다음 조건을 만족하도록 생성했다.

• 총 행 수 797
• record_id 유일성 확보
• file_name 유일성 확보
• section_id별 건수 일치: 205201-02=313, 205201-03=484
• student_uid 고유 개수 일치: 205201-02=38, 205201-03=39
• file_ext 값은 png, jpg, jpeg로 제한
• filename_pattern_group 값은 정의된 7개 범주로 제한

8. 라이선스 및 문의처

• 임시 라이선스: CC BY NC ND 4.0
• 프로젝트: 글로컬대학 30