LLMはユーザーに適したテキストの難易度を暗黙的に考慮しているのか？

学生の理解度向上には、個人の学習レベルに適した教育が必要である。また、言語学習などの指導では、教員は各学生の理解度の把握が重要である。ただし、教員が全学生に個別指導を行うのは時間的な制約から困難である。解決策として、大規模言語モデル（LLM）で学生の質問応答をサポートする方法が考えられる。LLMは、幅広い分野への回答が可能なため、LLMを活用した細かな指導の自動化が期待される。しかし、LLMが指導者の代わりに質問応答できるとして、細かな指導の限界は未知である。そこで本研究では、教育分野でのLLMの活用を促進するために文章の難易度に焦点を当てて、LLMが持つユーザへの暗黙的な難易度調整能力を調査する。