본 논문은 말레이시아 교육 시스템 내에서 확장 가능하고 고품질의 교육 평가 도구에 대한 중요한 필요성을 다룹니다. 말레이시아어와 같은 저자원 언어의 경우 사실 정확성과 교육과정 일치를 보장하는 데 어려움이 있음을 인지하면서 생성형 AI(GenAI)의 잠재력을 강조합니다. 이 연구는 OpenAI의 GPT-4를 사용하여 말레이시아어로 1학년 수학 객관식 문제(MCQ)를 생성하기 위한 네 가지 점진적인 파이프라인을 소개하고 비교합니다. 방법은 비기반 프롬프트(구조화되고 기본적인)에서 검색 증강 생성(RAG) 접근 방식(LangChain 프레임워크를 사용한 것 하나, 수동으로 구현한 것 하나)까지 다양합니다. 이 시스템은 교사가 준비한 메모와 연간 교육 계획(RPT)을 포함한 공식 교육과정 문서에 기반합니다. 생성된 질문을 평가하기 위해 이중적인 자동화된 평가 프레임워크가 사용됩니다. 교육과정 일치는 RPT에 대한 의미적 텍스트 유사성(STS)을 사용하여 측정하고, 문맥적 유효성은 새로운 RAG 기반 질문-응답(RAG-QA) 방법을 통해 검증합니다. 결과는 RAG 기반 파이프라인이 비기반 프롬프트 방법보다 훨씬 우수하며, 교육과정 일치 및 사실적 유효성이 더 높은 질문을 생성한다는 것을 보여줍니다. 본 연구는 프레임워크 기반 RAG의 구현 용이성과 수동 파이프라인이 제공하는 세부적인 제어 사이의 절충점을 추가로 분석합니다. 이 연구는 저자원 언어로 교육과정 특정 교육 콘텐츠를 생성하기 위한 검증된 방법론을 제시하고, 상호 작용적인 RAG-QA 평가 기법을 소개하며, 말레이시아 및 유사 지역에서 실용적인 EdTech 솔루션의 개발 및 배포에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.
