대규모 언어 모델 (LLMs)의 통합이 가진 양날의 검과 같은 특성은, 특히 K-12 교육에서 LLM, 교사, 학생 간의 효과적인 삼자 협업 (triadic collaboration) 메커니즘을 요구합니다. 본 논문은 K-12 작문 학습을 지원하기 위한 삼자 협업 시스템, 체계 기능 언어학 (Systemic Functional Linguistics)에 기반한 다차원적 평가 프레임워크, 그리고 제안된 피드백 궤적 추적 (suggestion trajectory tracing) 파이프라인을 개발함으로써, 2년에 걸쳐 120개 학교의 학생 10,195명으로부터 수집된 57,954개의 에세이를 포함하는 대규모 실증 데이터셋을 기여합니다. 우리의 연구 결과는 전략적 노동 분업을 통해 작문 품질을 향상시키는 이 시스템의 효능을 확인시켜 줍니다. 즉, LLM은 교사의 번아웃을 완화하는 생성 엔진 (generative engine) 역할을 수행하고, 교사는 피드백 품질을 보장하는 교육적 게이트키퍼 (pedagogical gatekeeper)이자 가교 역할을 합니다. LLM과 교사 모두 기술 향상에 중요하지만, 우리는 과도한 언어적 확장이 한계 효용 체감으로 이어지는 천장 효과 (ceiling effect)를 발견했습니다. 이는 학생의 숙련도가 높아짐에 따라 역동적으로 적응하는 LLM-교사 협업이 필요함을 시사합니다.