본 논문은 심리 평가에서 자연어의 뉘앙스를 포착하지 못하는 기존의 평가 척도의 한계를 극복하기 위해, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 자유 텍스트 응답을 평가하고, 이를 기존 척도와 결합하여 평가의 정확성을 향상시키는 새로운 프레임워크를 제시한다. 우울증을 사례 연구로 사용하여, 고등학교 학생(n=693)과 합성 데이터 세트(n=3,000)에서 이 방법을 개발하고 테스트했다. 연구 결과는 LLM 기반 항목을 추가함으로써 기존 척도의 정밀도, 정확성 및 수렴 타당도가 향상되었음을 보여주었다.
