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초록·키워드
대학수학능력시험 영어영역의 빈칸 추론 문항 제작을 보조하기 위한 거대 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM) 기반의 통합 시스템을 제안하고자 한다. 수능영어 빈칸 추론 문항은 고차원적 사고력을 평가하는 핵심 요소로, 최근 3 년간 평균 84%의 오답률을 기록하며 높은 변별도를 보여왔다. 그러나 이러한 양질의 문항을 개발하기 위해서는 상당한 전문성과 시간이 요구된다. 본 연구는 이러한 문항 개발의 어려움을 해소하고자 수능 영어 빈칸 추론 문항 제작을 위한 시스템, B.F. Sword를 제시한다. 이 시스템은 웹 기반 인터페이스를 통해 구현되며, 지문 생성 모듈과 빈칸 위치 설정 모듈 두 가지 컴포넌트로 구성된다. 지문 생성 모듈은 퍼스의 가추법과 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, 이하 RAG) 기법으로 고품질의 지문을 생성한다. 빈칸 위치 설정 모듈은 지식 증류를 통해 구축된 데이터셋으로 학습된 언어모델을 활용하여 최적의 빈칸 위치를 결정한다. 실험 결과, B.F. Sword 는 단순 LLM 기반 생성방식과 비교하여 내용의 적합성, 비판적 사고 유도 정도, 텍스트의 적합성 측면에서 약 80% 이상의 우위를 보였다. 본 연구는 AI 기반 문제 생성 시스템의 실용적 가능성을 보여주며, 향후 다양한 유형의 문항 생성으로 확장될 수 있을 것으로 기대된다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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