연구에 따르면 LLM 기반 L2 영어 발음 피드백은 음성 증거에 근거하기보다 사전 학습된 고정관념에 의존하는 경향이 있어요.
1800개 L2-Arctic 발화 데이터를 분석한 결과, LLM은 종종 잘못된 평가를 뒷받침하는 일관성 있는 근거를 제시하는 반면, 올바른 평가를 뒷받침하는 근거는 부족했어요.
텍스트 기반 피드백보다 음향 특징을 활용한 피드백이 정확도를 높이지만, 특정 음향 특징만 개선 효과를 보였고, 목표 음성-실현 연계가 필요한 경우 효과가 미미했어요.