본 논문은 학생 학습에 효과적인 피드백을 제공하기 위해 5개의 역할 기반 LLM 에이전트(평가자, 형평성 모니터, 메타인지 코치, 집계자, 성찰 검토자)를 활용하는 시스템을 제시한다. 이 시스템은 공유 루브릭을 사용하여 학생들의 성찰을 평가하고, 짧고 편향되지 않은 학습자 대상의 코멘트를 생성한다. 에이전트들은 먼저 구조화된 루브릭 점수를 생성하고, 잠재적인 편향성 또는 배제적 언어를 확인하며, 메타인지 프롬프트를 추가하여 학생들의 사고에 대해 생각하도록 유도한다. 최종적으로 최대 120단어 이내의 간결한 피드백 메시지를 작성한다. 이 시스템은 또한 정확성의 불균형을 모니터링하기 위해 점수 오류를 비교하는 간단한 공정성 검사를 포함한다. 성인 학습자를 대상으로 한 AI 리터러시 프로그램에서 시스템을 평가한 결과, 전문가 수준의 일치도를 보이는 루브릭 점수를 생성하고, AI가 생성한 코멘트가 유용하고 공감적이며 교육 목표에 잘 부합한다는 평가를 받았다.
