수학 문제 생성을 위한 다중 에이전트 협업 프레임워크

초록

수학 교육을 위한 자동 질문 생성(Automatic Question Generation, AQG)은 지능형 튜터링 시스템과 교육자들에게 여전히 달성하기 어려운 목표로 남아 있다. 사전 학습된 트랜스포머 기반 언어 모델이 자연어 생성 분야에서 큰 진전을 이루었음에도 불구하고, 이러한 모델들은 문제의 복잡성과 인지적 요구를 정밀하게 통제하는 데 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 AQG에 추론 시간 계산을 통합하는 새로운 방법으로 협업형 다중 에이전트 프레임워크를 소개한다. 이 접근법은 생성된 질문-답변 쌍을 반복적으로 개선하여 복잡성과 인지적 요구 사이의 균형을 더 잘 맞추는 다중 에이전트를 활용한다. 생성된 질문의 품질을 평가하기 위해 관련성, 중요성, 명확성, 난이도 일치, 답변 가능성이라는 다섯 가지 메타 평가 기준을 적용하여 시스템이 요구되는 복잡성과 질문의 질을 통제하는 능력을 평가한다. 예비 평가 결과, 이 협업형 다중 에이전트 프레임워크는 인지적 도전과 명확성 사이의 미묘한 균형을 조성함으로써 생성된 교육 콘텐츠의 질을 향상시키는 것으로 나타났다. 이러한 긍정적인 결과는 협업형 다중 에이전트 워크플로를 통합함으로써 더욱 통제되고 교육적으로 가치 있는 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 이를 통해 자동화된 교육 콘텐츠 생성과 적응형 학습 환경의 발전에 기여할 수 있음을 시사한다.

English

Automatic question generation (AQG) for mathematics education remains an elusive goal for Intelligent Tutoring Systems and educators. While pre-trained transformer-based language models have significantly advanced natural language generation, they often struggle to precisely control problem complexity and cognitive demands. In this paper, we introduce a collaborative multi-agent framework as a novel method of incorporating inference-time computation into AQG. This approach leverages multiple agents that iteratively refine generated question-answer pairs to better balance complexity and cognitive demand. We evaluate the generated questions on five meta-evaluation criteria: relevance, importance, clarity, difficulty matching, answerability, to assess the system's ability to control the required complexity and quality of the questions. Preliminary evaluations show that this collaborative multi-agent framework elevates the quality of generated educational content by fostering a more nuanced balance between cognitive challenge and clarity. These promising outcomes suggest that integrating collaborative multi-agent workflows can yield more controlled, pedagogically valuable content that can help advance automated educational content generation and adaptive learning environments.

수학 문제 생성을 위한 다중 에이전트 협업 프레임워크

Multi-Agent Collaborative Framework For Math Problem Generation

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