연구진은 온라인 교육 플랫폼 리뷰, 평점, 행동 로그 등 다양한 데이터를 활용하여 사용자 만족도를 예측하는 LLM 기반 프레임워크를 제안했어요. 이 프레임워크는 텍스트 토픽, 감성 표현, 행동 데이터 등 세 가지 정보를 융합하여 플랫폼 및 강좌 수준의 만족도 예측 정확도를 높였어요. 실험 결과, 제안된 프레임워크는 기존 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 학습 분석 및 플랫폼 개선에 유용한 인사이트를 제공했어요.