Self-Explanation Assessment

수학 학습에서 학습자가 자신의 풀이 과정을 스스로 설명하는 자기설명(Self-Explanation) 을 LLM이 자동으로 평가하고 피드백을 제공하는 개념이다.

자기설명은 관련성(풀이와 개념 간 논리적 연결), 명확성(수학적 표현의 정확성), 일관성(풀이 전체의 논리적 흐름)의 세 가지 기준으로 평가된다.

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 통해 LLM이 외부 데이터베이스(모범답안, 채점기준)를 참조하여 환각(hallucination)을 줄이고 정확한 평가를 수행한다.

관련 연구: Chi et al. (1994), Rittle-Johnson et al. (2017), Bisra et al. (2018), Nakamoto et al. (2023)