일상적인 담론에서 논리적 오류 (Logical Fallacies)를 식별하는 것은 많은 사람에게 어려운 과제입니다. 이러한 어려움은 악의적인 행위자들이 대규모로 오정보 (Misinformation)를 퍼뜨리기 위해 오류가 있는 논증을 전개할 수 있는 거대 언어 모델 (Large Language Models, LLMs) 시대에 더욱 증폭됩니다. 본 연구에서는 해결책의 일부로서 LLMs의 잠재력을 탐구합니다. 우리는 일반인들을 교육하고 논리적 오류에 대해 배울 수 있도록 돕기 위해 LLMs를 사용하는 지능형 튜터링 시스템 (Intelligent Tutoring System)인 LFTutor를 소개합니다. LFTutor는 의도 기반의 소크라테스식 질문법 (Socratic Questioning)과 비판적 논증 (Critical Argumentation) 원칙을 통합하여 학습자가 자신의 추론을 성찰하도록 능동적으로 참여시킵니다. 자동 및 인간 평가를 통해, 우리는 LFTutor가 이러한 교육적 전략이 결여된 베이스라인 LLMs (Baseline LLMs)보다 성능이 현저히 뛰어남을 입증합니다. 본 연구는 AI 시대에 비판적 사고와 논증 문해력 (Argument Literacy)을 함양하기 위해 LLMs를 교육적 스캐폴딩 (Pedagogical Scaffolding)과 결합하는 것의 유망함을 강조합니다.