책임감 있는 학습 지원을 위한 교육용 LLM 에이전트의 모듈화

Modularizing Educational LLM-Agency for Fostering Responsible Learning Assistance

교육 분야에서 AI 챗봇의 광범위한 도입은 학습 방식을 근본적으로 변화시킬 것이며, 책임감 있는 배포가 중요한 과제가 될 것입니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 교육학적 통찰력을 다루는 자료에 접근할 수 있지만, 특정 교육 개념을 준수하려는 경향이 낮아 학습 과정에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 지식 이전 능력, 비판적 사고 또는 창의성이 저하될 위험이 있습니다. 본 논문에서는 학생들이 문제 해결 과정을 지원하는 에이전트 기반 AI 챗봇 아키텍처를 소개하며, 교육 분야에서 보다 책임감 있는 AI 사용에 기여하도록 설계되었습니다. 우리는 책임감 있는 LLM 기반 교육 시스템을 위한 몇 가지 필수 요건을 제시하고, 기존의 통합된 솔루션의 구조적 한계를 지적하며, 대신 에이전트 아키텍처를 모듈화하는 것을 제안합니다. 우리는 문제 해결의 각 단계에 대한 특정 모듈을 제안하여, 표적 교육 지침을 통합하고 학생들이 학습 과정을 보다 통제 가능하고 투명하며 관리하기 쉬운 방식으로 진행할 수 있도록 지원합니다.

The widespread adoption of AI chatbots in education will drastically change learning, making responsible deployment a critical concern. While large language models (LLMs) might have access to sources discussing insights from educational sciences, they are not particularly inclined to adhere to pedagogical concepts, risking negative effects on the learning process, such as a loss of transfer capabilities, critical thinking, or creativity. In this paper, we introduce an agentic AI chatbot architecture assisting students with exercise solving, specifically designed to contribute to more responsible AI use in education. We base our conceptual development on the identification of several desiderata for responsible LLM-based educational systems, argue for the structural shortcomings inherent in monolithic, out-of-the-box solutions, and instead suggest modularizing the agentic architecture. We propose specific modules for different stages of exercise solving, enabling incorporation of targeted pedagogical advice, guiding students through the learning process in a more controllable, transparent, and overseeable manner.