대규모 언어 모델 (LLMs)은 아동용 스토리 생성과 같은 교육적 실습에 널리 적용되고 있습니다. 그러나 생성된 스토리는 아동이 읽기에 너무 어려운 경우가 많으며, LLM의 운영 비용은 교육 현장에서의 광범위한 도입을 저해합니다. 본 연구에서는 기존의 전문가 설계 아동 독서 커리큘럼과 이에 대응하여 GPT-4o 및 Llama 3.3 70B로부터 생성된 스토리를 사용하여, 세 가지 8B 파라미터 LLM을 미세 조정 (Fine-tuning)하기 위한 다양한 실험을 설계하였으며, 이후 정량적 및 정성적 평가를 거친 새로운 영어 독서 스토리를 생성하였습니다. 우리의 방법론은 규모보다 제어 가능성 (Controllability)을 우선시하여, 교육자가 소형의 저렴한 모델로 독서 수준과 오류 패턴을 목표로 설정할 수 있게 합니다. 평가 결과에 따르면, 적절한 미세 조정 설계를 통해 8B LLM이 생성한 아동용 영어 독서 스토리는 제로샷 (Zero-shot) GPT-4o 및 Llama 3.3 70B보다 난이도 관련 지표에서 더 나은 성능을 보였으며, 눈에 띄는 안전성 문제는 거의 나타나지 않았습니다. 이러한 미세 조정된 LLM은 교사, 학부모 및 아동이 교실과 가정에서 아동의 관심사, 조절 가능한 난이도 및 안전성을 갖춘 매력적인 영어 독서 스토리를 생성하는 데 더 폭넓게 사용될 수 있습니다.