본 논문은 다양한 언어(영어, 만다린, 힌디어, 아랍어, 독일어, 페르시아어, 텔루구어, 우크라이나어, 체코어)를 사용하는 교육 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)의 활용 가능성을 평가한 연구이다. 학생의 오개념 파악, 맞춤형 피드백 제공, 대화형 튜터링, 번역 채점 등 네 가지 교육적 과제에 대한 LLM의 성능을 측정하였으며, 그 결과 LLM의 성능은 주로 훈련 데이터에 포함된 언어의 양과 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 특히 저자원 언어의 경우 성능이 저조하였고, 영어 대비 성능 저하가 빈번하게 발생하였다.
