대규모 언어 모델 (LLMs)이 교육 환경에서 점점 더 대중화됨에 따라, 이들의 사용이 가져올 윤리적 함의에 대한 중요한 질문들이 제기되고 있습니다. 공개적으로 사용 가능한 온라인 챗봇들은 능력과 정확도 면에서 빠르게 발전하고 있으며, 이는 숙제를 도와줄 대상을 찾는 학생들을 포함하여 더욱 광범위한 사용으로 이어지고 있습니다. 이로 인해 이러한 모델들이 교육 표준과 정렬 (Alignment)되어 있는지 고려하는 것이 매우 중요해졌습니다. 미국의 교육과정 표준은 주 (State) 단위로 설정되기 때문에, 요구되는 내용, 강조점 및 서사적 초점이 주마다 크게 다릅니다. 본 연구에서는 LLM 기반의 파이프라인을 개발하여 미국의 주별 역사 교육과정의 차이를 식별하고, 서로 다른 LLM들이 이러한 주별 교육과정의 차이를 어느 정도 반영하는지 평가합니다. 또한, 지리적 위치, 학년, 성별 및 인종과 같은 사용자 속성을 명시하여 사용자 페르소나 (Personas)를 변화시키는 통제된 실험을 수행함으로써, 사용자 특성에 따른 LLM 응답의 민감도를 평가합니다. 연구 결과, 모델들이 역사적 주제에 대한 표현 방식을 조정할 수는 있지만, 이러한 변화는 해당 주의 인지된 정치적 성향에서 비롯될 수 있으며 반드시 실제 교육과정 내용을 반영하는 것은 아님을 발견했습니다. 추가적으로, 모델들은 학생의 학년에는 성공적으로 적응하는 반면 인종이나 성별에는 최소한의 민감도만을 보여, 인구통계학적 편향은 제한적이면서 학생 페르소나에 유용하게 적응할 수 있음을 시사합니다. 종합적으로, 이러한 발견은 LLM 챗봇에 대한 공개적 접근이 주 교육과정 표준과의 불일치로 인해 학생의 학습 결과에 초래할 수 있는 잠재적 위험을 강조하며, 더욱 강력한 정렬 (Alignment) 기술의 필요성을 부각합니다.