본 논문은 수학 교육에서 효과적인 피드백을 위한 교실 대화 분석에 초점을 맞추고 있다. 기존의 발화 단위 담화 분석이 다기능성(한 발화가 여러 목적을 가짐)과 도메인 특정 담화 움직임 분류에서 많은 발화의 제외라는 두 가지 문제점을 가지는 것을 지적한다. 이를 해결하기 위해, 도메인 특정 담화 움직임과 대화 행위(43개 태그의 SWBD-MASL 스키마), 담화 관계(16개 관계의 Segmented Discourse Representation Theory)를 통합한 다중 관점 담화 분석 프레인워크를 제안한다. TalkMoves(강의)와 SAGA22(튜터링) 두 수학 교육 데이터셋에 이 프레인워크를 적용하여, 분포적 유니그램 분석, 순차적 담화 움직임 분석, 다중 관점 심층 분석을 통해 의미 있는 담화 패턴을 발견하고, 담화 움직임이 없는 발화의 중요한 기능(지도, 인정, 구조화)을 밝혀낸다. 이러한 통찰은 AI 지원 교육 시스템에 담화 관계와 대화 행위를 통합하여 피드백을 향상시키고 더욱 반응적인 학습 환경을 조성하는 중요성을 강조한다. 제안된 프레인워크는 인간 교육자의 피드백 제공뿐만 아니라 교육자와 학생 역할을 효과적으로 에뮬레이션할 수 있는 AI 에이전트 개발에도 도움이 될 수 있다.
