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[IT뉴스]KAIST, 국내 최초 ‘AI 조교’ 개발…“수업 특화”

온카뱅크관리자

2025-06-05 11:47:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">최윤재·홍화정 교수 연구팀 개발<br>수강생 질의응답에 24시간 대응</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="98cM5VQ0FY">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f8efcd1682959f767f756111302f1035794b60d77b59d5d29b24756949e38c2c" dmcf-pid="2dOouMnbpW" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="인공지능(AI) 조교를 개발한 KAIST의 권순준(왼쪽부터) 박사과정생, 남수연 석사과정생, 임현승 박사과정생, 홍희정·최윤재 교수  [KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/05/ned/20250605113743328plps.jpg" data-org-width="529" dmcf-mid="KcMqIF7v0G" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/05/ned/20250605113743328plps.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            인공지능(AI) 조교를 개발한 KAIST의 권순준(왼쪽부터) 박사과정생, 남수연 석사과정생, 임현승 박사과정생, 홍희정·최윤재 교수 [KAIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="c870ee3f3f235012aeb34932bf1415b0ee8f613bda8c40e9b72d88a2349cd61f" dmcf-pid="VJIg7RLKzy" dmcf-ptype="general">“조교에게 질문하기 망설여졌던 부분도 부담 없이 물어볼 수 있었고, 오히려 더 많이 질문하면서 수업 이해도가 높아졌다.”(양지원 KAIST 박사과정생)</p>
          <p contents-hash="e4ace1e4af31a197bf66de6a6e1c0de057c0a0e7bad6da0f06187ad4d58937bf" dmcf-pid="fiCazeo9UT" dmcf-ptype="general">KAIST는 최윤재 김재철AI대학원 교수와 홍화정 산업디자인학과 교수 공동 연구팀이 대형 강의에서도 학생 개개인에게 맞춤형 피드백을 제공할 수 있는 ‘인공지능 조교(VTA)’를 개발해 실제 강의에 성공적으로 적용했다고 5일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="b7945395cbf070971437db583e282adcdf9166da95561febe03a3ab5d1eda310" dmcf-pid="4nhNqdg20v" dmcf-ptype="general">이번 연구는 지난해 가을학기 석·박사과정생 477명이 수강한 김재철AI대학원의 ‘인공지능을 위한 프로그래밍’ 교과목에 VTA를 도입, 그 효과와 실용 가능성을 실제 교육 현장에서 대규모로 검증한 국내 최초 수준의 사례다.</p>
          <p contents-hash="663882b165e005dd1a59ab5b33abe0f9e14cc0d652d89499140a39f25b1dd7b1" dmcf-pid="8LljBJaVuS" dmcf-ptype="general">개발된 인공지능 조교는 일반적인 챗GPT나 기존 챗봇과는 다른 수업에 특화된 에이전트다. 연구팀은 강의 슬라이드, 코딩 실습 자료, 강의 영상 등 방대한 수업 자료를 자동으로 벡터화하고, 이를 기반으로 질의응답이 이뤄지는 검색증강생성 구조를 구현했다.</p>
          <p contents-hash="a8b1e6aa1f25872501990e9b8a52527d74a69f763bf13fdc057b5fab0ed8c35f" dmcf-pid="6oSAbiNfzl" dmcf-ptype="general">학생이 질문을 하면 시스템은 질문의 맥락을 바탕으로 가장 관련된 수업 자료를 실시간으로 검색한 뒤, 응답을 생성한다. 이 과정은 단순한 대형언어모델(LLM)을 호출하는 것이 아니라, 수업 내용에 대응하는 자료 기반 질의응답으로 설계, 학습 신뢰도와 정확도를 모두 확보한 지능형 시스템이라 할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="db4c2a3a9e42ed585585e1a149bb11ee8e02641922dbd86eb962c021cbf781ff" dmcf-pid="PgvcKnj4ph" dmcf-ptype="general">해당 수업의 책임 조교였던 권순준 KAIST 박사과정생은 “VTA 도입 이후에는 학생들이 반복 질문을 줄이고 꼭 필요한 질문에 집중하면서, 조교로서의 부담이 눈에 띄게 줄었고 보다 고차원적인 학습 지원에 집중할 수 있었다”고 했다.</p>
          <p contents-hash="cdc59ea169f6304b95351a604cfd65f3f33efe8d111cd03262ded32ea8190a0f" dmcf-pid="QaTk9LA8UC" dmcf-ptype="general">실제 지난해 수업 대비 조교가 직접 응답해야 하는 질문량은 약 40%가량 감소한 것으로 나타났다. 14주간 운영된 VTA는 전체 수강생의 절반 이상이 실제로 활용했으며, 총 3869건에 달하는 질의응답이 기록됐다. 특히 인공지능 비전공자나 사전 지식이 부족한 학생일수록 VTA 사용 빈도가 높게 나타났으며, 이는 VTA가 학습 보조 수단으로 실질적인 도움을 주었음을 시사한다.</p>
          <p contents-hash="4449ff05c8c11a43d189e44d3e60d7730f9cea3c720b0a87b693e4e40bd5a56d" dmcf-pid="xNyE2oc6pI" dmcf-ptype="general">또 분석 결과 학생들은 인간 조교보다 VTA에게 이론적 개념에 대한 질문을 더 자주 하는 경향을 보였다. 이는 학생이 평가받거나 불편함을 느끼지 않고 자유롭게 질문할 수 있는 환경을 인공지능 조교가 제공함으로써, 학습 참여를 보다 적극적으로 유도한 것으로 해석된다.</p>
          <p contents-hash="17b89195c29d7410122167d53c27b4ea02d314447995efeca8ea34e4d45b9926" dmcf-pid="y0xzOtuS0O" dmcf-ptype="general">수업 전·중·후 3회에 걸친 설문조사 결과 학생들은 VTA에 대해 초기보다 높은 신뢰도, 응답 적절성, 편안함을 보고했다. 특히 인간 조교에게 질문을 주저한 경험이 있는 학생들일수록 인공지능 조교와 상호작용에서 더 높은 만족도를 나타냈다.</p>
          <p contents-hash="d3eabf895c0bc1714b632111767cf62bfa447f4318b731b1964fa9e080e05b3c" dmcf-pid="W7dKlpBW7s" dmcf-ptype="general">최 교수는 “인공지능 기술이 수강생과 강사진 모두에게 실질적 도움을 줄 수 있다는 것을 확인했다는 데 연구의 의의가 있다. 앞으로 더욱 다양한 수업으로 해당 기술이 확대되기를 기대한다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="70250bc94d853dcfcd0cc6c7a4eda3ea418d102ca820cd7de42beed2aa1e6cc0" dmcf-pid="YzJ9SUbYum" dmcf-ptype="general">연구팀은 시스템의 소스코드를 개발자들의 플랫폼 깃허브(GitHub)에 공개해 다른 교육기관과 연구자들이 이를 바탕으로 맞춤형 학습 보조 시스템을 개발하고 교육 현장에 적용할 수 있도록 지원하고 있다. 구본혁 기자</p>
         </section> 
        </div> 
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