본 논문은 대화형 학습이 교육에서 동기를 부여하고 이해도를 높이는 데 기여한다는 점을 바탕으로, 기초 모델을 활용하여 아동-로봇 상호작용에서 개인화되고, 흥미롭고, 확장 가능한 상호작용을 설계하는 방법을 제시합니다. 특히 아동에게 적합하고 안전한 콘텐츠를 보장하고 교육적 목표와 일치시키는 데 어려움이 있다는 점을 고려하여, 규칙 기반 시스템과 대규모 언어 모델(LLM)을 결합한 하이브리드 접근 방식을 소개합니다. 이를 통해 오프라인 콘텐츠 생성 및 인간 검증을 선택적으로 수행하여 교육적 질과 발달 적합성을 보장하는 프레임워크를 제시하며, 독서 동기를 높이는 것을 목표로 하는 로봇이 중재하는 도서 관련 대화 프로젝트를 통해 이 접근 방식을 설명합니다.
