Automated Content Generation for Adaptive Tutoring Systems using a Multi-LLM Pipeline: A Case Study in Statistics Education

적응형 튜터링 시스템(ITS)은 개인화된 학습 경로와 피드백을 제공하여 학습 효과를 향상시키지만, 고품질 콘텐츠 제작에 막대한 인적 자원이 소요된다. 본 연구는 Multi-LLM 파이프라인을 활용하여 적응형 튜터링 시스템용 교육 콘텐츠를 자동 생성하는 방법론을 제안하고, 인간 전문가 평가를 통해 그 효과를 검증하였다. 연구는 Phase 1(스킬 추출)과 Phase 2(문제 생성)로 구성되었으며, Phase 1에서는 교재로부터 학습 스킬을 추출하기 위해 다양한 LLM 조합을 비교하였다. 분석 결과, GPT가 생성자 역할에서 다른 모델들에 비해 우수한 성능을 보였으며, ‘GPT→Claude’ 파이프라인이 최고 성능을 기록하였다. Phase 2에서는 ‘Claude→GPT’ 파이프라인이 가장 높은 평균 점수와 함께 품질 안정성 측면에서도 우위를 보였다. 본 연구는 Multi-LLM 기반 적응형 학습 콘텐츠 생성의 실용적 설계 기준을 제시한다는 점에서 의의가 있다.