Designing an Automated Syllabus Assessment Framework Using a RAG-based LLM

본 연구는 대규모 언어 모델인 LLM(Large Language Model)과 RAG(Retrieval Augmented Generation)를 활용하 여 예비교사가 작성한 수업 과정안에 대한 평가와 피드백을 제공하는 프레임워크를 제안하고자 한다. 제안하는 프레임워크는 국가수준 교육과정과 해설서, 수업 과정안 모범사례 등 다양한 형태 참고자료를 벡터 임베딩하여 통합적으로 관리할 수 있도록 설계하고 프로토타입을 제작하였다. 제작한 프로토타입은 예비교사가 설계한 수업 과정안에 대해 학습목표의 적합성, 수업활동의 다양성, 평가방법의 정합성 등 특정한 기준을 검증하는 질문에 대 해 정보를 동적으로 검색하여 생성형 인공지능을 통해 종합적인 개선방안과 피드백을 제시할 수 있다. 이를 통해, 예비교사는 단시간 내에 전문적이고 체계적으로 수업 과정안을 개선할 수 있는 피드백을 제공받아 수업설계에 도 움을 받을 수 있어 향후, 예비교사의 수업설계 역량강화에 도움을 줄 것으로 기대한다.