CLARA: AI가 아동 이야기의 발달 적절성을 평가할 수 있을까?

아동 서사의 발달적 적합성을 평가하는 것은 교육 추천 및 발달 문해력 연구에 중요하지만, 이러한 평가는 일반적으로 주관적이고 확장하기 어려운 인간의 판단에 의존합니다. 이는 중요한 질문을 제기합니다: AI 시스템이 아동 이야기에 대한 인간의 발달적 판단을 근사할 수 있을까요? 이 문제를 연구하기 위해, 우리는 인지(COG), 언어(LAN), 사회-정서(SEL) 차원에 걸친 구조화된 주석을 통해 발달 서사 이해를 위한 인지 기반 프레임워크인 CLARA를 소개합니다. 또한, 정규화된 실버 발달 참고 자료와 구조화된 발달 주석을 포함하는 1107개의 중국어-영어 아동 이야기로 구성된 이중 언어 벤치마크 리소스도 함께 제공합니다. 우리는 벤치마크 비교, 구성 요소 분석, 번역된 이중 언어 일관성 분석, 그리고 교육자들과의 블라인드 인간 평가를 통해 CLARA를 평가했습니다. 실험 결과는 구조화된 발달 주석이 가독성 기반 방법 및 직접 프롬프팅 기준선보다 발달 참고 자료 및 인간 판단과 훨씬 더 강력한 정렬을 달성함을 보여줍니다. 전반적으로, 우리의 연구 결과는 구조화된 발달 주석의 안내를 받을 때 AI 시스템이 인간 발달 판단의 특정 측면을 근사할 수 있음을 시사하는 동시에, 교육 NLP에서 해석 가능성과 인간 감독의 중요성을 강조합니다.