대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 발전에 따라 교육 분야에서 LLM의 활용이 증가하고 있으며, 특히 자동 텍스트 생성 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 본 논문은 영어 독해 연습 문제 자동 생성을 위한 새로운 LLM 프레임워크인 RCEG(Reading Comprehension Exercise Generation)를 제안합니다. RCEG는 미세 조정된 LLM을 사용하여 콘텐츠 후보를 생성하고, 판별기를 통해 최상의 후보를 선택합니다. 이를 통해 생성된 콘텐츠의 품질을 크게 향상시킵니다. RCEG의 성능을 평가하기 위해 영어 독해를 위한 전용 데이터 세트를 구축하고, 내용 다양성, 사실적 정확성, 언어적 유해성, 교육적 적합성을 포함한 포괄적인 평가 지표를 사용합니다. 실험 결과 RCEG가 생성된 연습 문제의 관련성과 인지적 적절성을 유의미하게 향상시킴을 보여줍니다.
