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LLM 기반 문항 생성 및 오답 노트 기반 피드백 학습을 지원하는 언어 학습 게임 설계 및 구현에 관한 연구
A Study on the Design and Implementation of a Language Learning Game Supporting LLM-Based Question Generation and Incorrect-Answer-Note-Based Feedback Learning
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- 발행기관
- 국제차세대융합기술학회 바로가기
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- 간행물
- 차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제10권 10호 (2026.10)바로가기
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- 페이지
- pp.2918-2928
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A493865
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원문정보
초록
- 영어
- This study aims to design and implement a language learning game that utilizes Large Language Model (LLM) for automated item generation and supports feedback learning based on incorrect answer notes. To address the structural and semantic errors inherent in conventional automated item generation systems, this study proposes a two-step item quality verification system consisting of rule-based structural validation and blind independent content review, alongside an item replenishment system that utilizes alternative item queues. Furthermore, an integrated feedback learning system was implemented through an incorrect answer note system linked with turn-based combat learning sessions; this system provides detailed explanations and educational concept descriptions for missed items, while reassembling questions covering identical or related concepts for iterative practice. Academic significance lies in presenting a differentiated multilingual language learning game model by integrating LLM-generated item quality verification, item replenishment via alternative queues, and incorrect answer note-based feedback learning.
- 한국어
- 본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 자동 문항 생성과 오답 노트 기반 피드백 학습을 지원하는 언어 학습 게임의 설계 및 구현을 목적으로 한다. 이를 위해 기존 자동 문항 생성의 한계인 형식적·의미적 오류를 보완하기 위해 규칙 기반 구조 검증과 블라인드 독립 내용 검토로 이루어진 2단계 문항 품질 검증 시스템 및 대체 문항을 활용한 문항 보충 시스템을 제안하였다. 또한, 턴제 전투 기반의 학습 세션과 연동되는 오답 노트 시스템을 통해 틀린 문항의 상세 해설 및 학습적 개념 설명을 제공하고, 동일·연관 개념의 문항을 재편성하여 반복 학습할 수 있는 유기적인 피드백 학습 시스템을 구현하였다. 본 연구는 LLM 생성 문항의 품질 검증과 대체 문항큐를 이용한 문항 보충, 그리고 오답 노트 기반의 피드백 학습 지원을 통합한 시스템 설계를 통해 차별화된 다국어 언어 학습 게임 모델을 제시하였다는 데 학술적 의의를 두고 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
2.1 디지털 게임 기반 언어 학습
2.2 자동 문항 생성과 LLM의 한계
2.3 LLM을 이용한 평가와 기준점 편향
2.4 시험 효과와 오답 기반 피드백 학습
Ⅲ. 설계 및 구현
3.1 게임 개요 및 출제 흐름
3.2 학습 개념 기반 출제 시스템 개요
3.3 출제 유형
3.4 생성 문항 검증 시스템
3.5 대체 문항 큐 기반 출제 시스템
3.6 플레이 모드별 출제 정책
3.7 오답 노트 기반 피드백 학습 시스템
Ⅳ. 결론 및 향후 연구
REFERENCES
키워드
대규모 언어 모델 자동 문항 생성 문항 검증 시스템 피드백 학습 언어 학습 게임 기능성 게임 Large Language Model(LLM) Automatic Question Generation Question Validation System Feedback Learning Language Learning Game Serious Game저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
- 설립연도
- 2017
- 분야
- 복합학>기술정책
- 소개
- Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.
간행물
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- 간행물명
- 차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
- 간기
- 월간
- pISSN
- 2508-8270
- 수록기간
- 2017~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 506 DDC 606
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