본 논문은 지식 집약적 프로세스에서 의사결정 논리를 자동화하는 데 있어 대규모 언어 모델(LLM)의 잠재력과 프롬프트 전략 및 품질의 중요성을 강조합니다. 기존 프롬프트 기반 접근 방식의 한계를 극복하기 위해, 의사결정 모델 및 표기법(DMN)을 활용한 프롬프팅 프레임워크를 제시합니다. DMN을 통해 복잡한 의사결정 논리를 작고 관리 가능한 구성 요소로 분해하여 LLM이 구조화된 의사결정 경로를 따르도록 유도하는 방식입니다. 대학원 수업 과제 및 피드백 지침을 DMN 모델로 표현하여 실험을 진행하였으며, 기존의 Chain-of-Thought(CoT) 프롬프팅보다 우수한 성능을 보였고, 학생들의 설문조사 결과도 긍정적이었습니다.