본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)이 생성한 회상 연습 문제가 대학생들의 학습 성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석한 연구입니다. 데이터 과학 수업을 듣는 약 60명의 학생들을 대상으로, LLM이 생성한 객관식 회상 연습 문제를 제공받은 그룹과 그렇지 않은 그룹의 학습 성과를 비교했습니다. 그 결과, LLM이 생성한 회상 연습 문제를 제공받은 그룹이 평균 정확도 89%로, 제공받지 않은 그룹(73%)보다 유의미하게 높은 지식 유지율을 보였습니다. 이는 LLM이 생성한 회상 연습 문제가 학생들의 학습을 효과적으로 지원할 수 있으며, 회상 연습을 실시간 교육에 통합하는 확장 가능한 솔루션을 제공할 수 있음을 시사합니다.
