A Proposal for an LLM-Based Grammar Question Generation System for the Korean CSAT

이 연구는 거대언어모델(LLM)을 활용하여 수능 국어 문법 문제를 자동으로 생성하는 시스템을 개발하고, 그 가능성과 한계를 분석하였다. 기존 수능 문법 문제는 전문가가 수작업으로 출제하며, 이 과정에서 많은 시 간과 인적 자원이 소요되는 한편, 문제 유형과 난이도 조절에도 어려움이 있다. 이에 최근 4개년(2022~2025) 수 능 및 모의평가 문제를 수집하여 JSON 형식으로 변환한 후, GPT-4 기반 프롬프트 엔지니어링 기법을 적용하 여 자동 문제 생성 시스템을 구축하였다. 또한, 사용자가 원하는 문제 유형을 직접 선택하고 즉각적인 피드백 을 받을 수 있도록 설계하여 맞춤형 학습이 가능하게 하였다. 연구 결과, AI가 생성한 문제는 일정 수준 이상의 질적 완성도를 유지하였으며, 학습자와 교사 모두 시스템의 실용성과 학습 효과를 긍정적으로 평가하였다. 그 러나 중세국어 문제 생성의 어려움과 정답 해설이 충분하지 않은 점, 그리고 AI가 특정 유형의 문제를 반복 생 성하는 점 등이 확인되었다. 특히, 정답 해설은 개념을 명확히 설명하지 못하거나 단순하여 학습자의 이해를 돕기에 부족한 경우가 있었다. 또한, AI가 새로운 문제를 창의적으로 생성하기보다 기존 데이터에 의존하여 문 제 유형이 한정되는 한계도 드러났다. 이 연구는 특정 시험 유형(수능 국어 문법)에 한정되었으며, 향후 문제 생성 방식의 개선과 보완을 통해 교육 현장에서 유용하게 활용되기를 기대한다.