본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)이 생성한 회상 연습 질문이 대학 수준의 데이터 과학 수업 학생들의 학습 성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석한 연구입니다. 약 60명의 학생들을 대상으로 LLM이 생성한 객관식 회상 연습 질문을 제공받은 주와 그렇지 않은 주의 학습 성과를 비교하였습니다. 그 결과, LLM이 생성한 회상 연습 질문을 제공받은 학생들은 평균 정확도 89%로, 질문을 제공받지 않은 학생들의 73%보다 유의미하게 높은 지식 유지율을 보였습니다. 이는 LLM이 생성한 회상 연습 질문이 학생 학습을 효과적으로 지원하고, 회상 연습을 실시간 교육에 통합하는 확장 가능한 솔루션을 제공할 수 있음을 시사합니다.
