XGPL
확장 지식 스키마 기반 맞춤 교육용 생성형 AI
(eXtented knowledge schema based Generative ai for Personalized Learning)
과제 수행 정보를 기반으로 학습자별 맞춤형 학습 피드백 자료를 생성하고 기존 콘텐츠 위에 시각화 및 학습정보 두 개의 Feedback Layer를 생성. 이를 통해, 개별 학습자에게 필요한 학습 정보가 구성된 맞춤형 학습 콘텐츠(교과서)를 제공
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확장 지식 스키마 기반 맞춤 교육용 생성형 AI
(eXtented knowledge schema based Generative ai for Personalized Learning)
과제 수행 정보를 기반으로 학습자별 맞춤형 학습 피드백 자료를 생성하고 기존 콘텐츠 위에 시각화 및 학습정보 두 개의 Feedback Layer를 생성. 이를 통해, 개별 학습자에게 필요한 학습 정보가 구성된 맞춤형 학습 콘텐츠(교과서)를 제공
더욱 똑똑한 교육
학습에서 필요한 모든 도구를 클라우드 환경에 통합적으로 제공합니다. 사용자 UX 를 기반으로 누구나 쉽게 교육 콘텐츠를 만들고 공유하여 학습 할 수 학습 생태계를 제공 합니다.
학습에서 발생하는 학습자의 모든 활동을 기록하여 빅데이터로 구성합니다. 그리고 이를 기반으로한 학습자 맞춤형 특성을 도출하는 학습 데이터의 처리 기능과 데이터를 제공 합니다.
학습자의 학습분석과 함께 정서 상태를 분석하여 학습과정에서 필요한 자료와 도움이 될 수 있는 친구를 추천 하며 학습 지속적으로 진행될 수 있도록 관리 지원하는 대화형 인공지능 멘토를 제공합니다.
스마트앤와이즈
는 최적의 교육환경 제작을 위한
재능을 고루 갖추고 있습니다.
학습 빅데이터 구축 및 처리기술
Android, iOS, Hybrid 앱 개발 빠른 Mock-up 개발
학습자 수준과 경험을 고려한 Android, iOS 어플리케이션 디자인 반응형 웹 디자인
미래 교육 시스템을 위한 인공지능 멘토 기술 및 기획
"kt cloud-스마트앤와이즈
AI맞춤형 교육 플랫폼 선보인다"
▶ AI디지털교과서 위해 AI 활용한 학습분석 및 개인별 맞춤형 교육 구현 지원 ▶ kt cloud-스마트앤와이즈, 교육용 LLM 개발 통해 규제 및 룰베이스의 한계 극복 ▶ kt cloud, “GPU 이용부담 줄이기 위해 NPU 전환에 필요한 기술과 컨설팅 제공할 것”kt cloud(www.ktcloud.com, 대표이사 황태현)가 스마트앤와이즈와 함께 ‘AI기반 학습분석 플랫폼’을 본격적으로 선보인다고 8일 밝혔다.양사는 지난 해 AI디지털교과서 사업을 위한 업무협약을 맺고, AI디지털교과서 구축에 필요한 AI학습분석 제공 플랫폼을 공동 개발했다. AI디지털교과서는 AI기반 학습 데이터를 수집∙분석하고, AI보조교사와 실시간으로 상호작용하며 학생별로 맞춤화된 교육을 제공하는 것이 핵심이다. 이를 위해 현재 다양한 에듀테크 기업에서 각자의 노하우를 바탕으로 학습 플랫폼을 개발하고 있지만, 대부분 AI기반이 아닌 단순 규칙에 따라 한정적으로 반응하는 룰베이스 방식을 활용하고 있는 실정이다. kt cloud는 스마트앤와이즈의 교육 전용 LLM(Large Language Model)및 플랫폼 개발을 위해 AI클라우드 인프라를 지원한다. kt cloud의 AI 인프라는 LLM 학습, 개발에 있어 동적할당 기반의 이용료 과금, 대규모 클러스터링 지원 GPU 인프라를 제공한다. 향후 AI디지털교과서 사업이 확대되면서 늘어날 AI 인프라에 대비해 kt cloud는 NPU 기반 인프라 공급도 적극 검토하고 있다. 발행사 및 에듀테크 기업은 NPU 이용으로 AI 인프라 이용 부담이 줄어들 것으로 기대된다. 스마트앤와이즈는 오랜 경험과 노하우가 축적된 교수학습플랫폼을 통해 교육 LLM을 개발했고, 이를 기반으로 학습자의 성향 및 과제 수행 정보를 분석하여 맞춤형 학습 전략을 제시하는 Roots(루츠) 플랫폼을 선보였다. 실제 교육현장 안착 및 확산을 위해 대구교육대학교와 시범 사업을 진행 중이며 연내 CSAP(클라우드 보안인증) 획득을 추진할 예정이다. ‘23년 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 주관한 ‘K-클라우드’ 프로젝트에도 선정된 바 있다. 국정원은 ‘챗GPT 등 생성형 AI 활용 보안 가이드라인(’23.6)’에 따라 발행사 및 에듀테크의 오픈AI 이용을 제한하고 있다. 또한 공공 교육에서는 ▲선행학습 ▲할루시네이션(허위정보) 등의 문제로, 객관적으로 검증할 수 있고 제어가능한 교육LLM의 이용이 필수적이다. 스마트앤와이즈 이민주 연구소장은 “CSAP 인증 획득을 통해 공공분야에 AI디지털교과서 제공을 위한 적격성 확보와 발행사의 콘텐츠 기반으로 특화된 교육 LLM을 구축∙제공할 수 있게 될 것”이라고 말하며 “이를 통해 공공분야 오픈 AI이용 제한과 학교 교육에서 엄격히 제한하고 있는 선행학습, 할루시네이션(허위정보) 등의 이슈를 해소할 것”이라고 강조했다. kt cloud 남충범 본부장은 “다양한 발행사∙에듀테크에게 AI 인프라를 제공하여 사업자들의 이용 부담을 줄이고 효율적인 학습 플랫폼 개발을 적극 지원하겠다”고 말했다. 이어 “특히 AI디지털교과서 사업 및 생태계 활성화를 이끄는 선도 사업자로 앞장서겠다”며 다짐했다.
AIDT 기반 수업 모델
수업은 총 3단계로 진행됩니다. 수업을 설계하고 진행하여 보고서가 다음 수업 설계에 반영되어 환류가 이루어 집니다.
AIDT 환경에서의 역할 변화 및 수업 상호작용 모델
수업 차시 콘텐츠 및 수업 방식 구성
콘텐츠 구성
수업할 차시 내용의 주교제 범위를 설정하고, 가져오기를 통해 필요한 자료를 추가하여 보완하며, 구성된 콘텐츠의 순서를 원하는 대로 조정 하여 최종적으로 수업 콘텐츠를 구성합니다.
수업방식 구성
구성된 콘텐츠에서 각 학습활동에 대해
과
을 선택하여 수업 방식을 구성합니다.
*콘텐츠와 수업방식은 실제 수업 진행 시 학습 환경 변화 및 학생 반응에 따라 교사 판단을 통해 실시간으로 재구성합니다.
전체 수업은 교사를 중심으로 강의, 발표, 모둠 활동, 토론 등 모든 교수-학습 활동이 진행 되는 것을 의미하며 교사는 학습 데이터 모니터링 대시보드와 AI 보조교사를 통해 개별 학습 진행 및 관리 역할 지원을 받아 교수-학습 활동에 집중 할 수 있습니다.
개별화 수업은 전체 수업에서의 개별 학습 진행 및 관리 역할 지원을 받고 추가로 학습 활동에 대하여 학습자 성취도 또는 요청에 따라 개별 학습을 지도하는 역할을 AI 튜터와 분담하여 맞춤형으로 교수-학습 활동을 진행 할 수 있습니다.
수업은 AIDT플랫폼을 통해 진행됩니다.
교사는 실시간으로 콘텐츠와 수업 방식을 재구성합니다.
AI 보조교사는 모니터링 대시보드를 통해 학생의 학습 데이터를 교사에게 전달합니다.
AI 보조교사는 개별 학습을 관리하고 진행하는 역할을 지원합니다.
AI 보조교사는 교사에게 개별 학습 보고서를 제공하여 학생의 학습 진행 상황을 안내합니다.
학생은 학습 중 모르는 것이 생겼을 때, AI 튜터와 함께 학습 관련 질의응답을 진행합니다.
AI 튜터는 개별 학습을 지도하는 역할을 지원하며, 개별 학생을 대상으로 학습 진단을 수행하여 맞춤형 학습을 제공합니다.
진행
교사 중심 수업에서는 AI 튜터가 학생과 상호작용하여 진도와 개별 학습 상태 정보를 수집하고, AI 보조교사가 이를 실시간으로 교사에게 전달하여 학습 상황을 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 교사 중심 수업과 개별화 수업을 유연하게 조정하여 학습 효과를 극대화합니다.
AI 보조교사는 학생의 관심, 흥미, 학습 성취도, 상태 등 학습 데이터를 수집하여 교사에게 중재 가이드를 전달합니다.
AI 보조교사는 학습에 몰입하지 않은 학생을 대상으로 학습 참여를 유도하고 보조합니다.
AI 보조교사는 학습 콘텐츠 주제에 대해 관심과 흥미가 낮은 학생을 보조합니다.
AI 보조교사는 사전에 공지된 내용과 관련된 학생의 질문에 응답합니다.
교사와 학생은 직접 소통할 수 있습니다.
진행
교사 중심 수업에서는 AI 튜터가 학생과 상호작용하여 진도와 개별 학습 상태 정보를 수집하고, AI 보조교사가 이를 실시간으로 교사에게 전달하여 학습 상황을 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 교사 중심 수업과 개별화 수업을 유연하게 조정하여 학습 효과를 극대화합니다.
AI 튜터는 교사에게 AI 튜터링 보고서를 전달하여 학습 상황을 공유합니다.
교사는 AI 튜터의 보고서를 바탕으로 학습 목표와 전략을 조절하며, 학생 수준에 맞춰 학습 난이도를 조정합니다.
AI 튜터는 오답노트를 활용하여 학생이 틀린 문항에 대해 지도합니다.
AI 튜터는 이해가 어려운 학습 내용에 대해 근접발달 영역과 인지유형을 고려한 맞춤형 튜터링을 제공합니다.
AI 튜터는 산출형 과제에서 학생의 관심과 흥미를 반영하여 개별화된 학습 지원을 진행합니다.
교사는 학생에게 직접 튜터링을 통해 추가적인 학습 지도를 제공합니다.
AIDT 플랫폼은 학생의 학습 활동을 기록하고 상호작용을 통해 정보를 수집합니다.
수집된 학습 데이터는 AIDT 플랫폼에서 분석됩니다.
AIDT 플랫폼은 학습 보고서와 대시보드를 통해 교사에게 학습 데이터 분석 정보와 활용 가이드라인을 제공합니다.
교사는 학습 보고서와 대시보드의 학습데이터 분석 내용을 참고하여 자신의 수업을 성찰합니다.
교사는 학습 보고서와 대시보드의 학습데이터 분석 내용을 고려하여 다음 차시 수업 설계에 반영합니다.
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확장 지식 스키마 기반 맞춤 교육용 생성형 AI
지능형 협업 학습 플랫폼
미래교육허브 환경에서 제시한 학습 과정과 재능, 융합, 교과 영역의 다양한 콘텐츠를 수행할 수 있는 지능형 협업 학습 플랫폼(Rootall.org)를 소개합니다.
하이브리드 교육용 프로그래밍
학습 자료 및 워크북
학습 피드백 레이어
학습 수행 보고서
수준별 콘텐츠 실시간 재구성 기능
자기주도 학습 지원 도구
학습자-교사-학부모 대시보드
수업 모니터링 및 관리 지원
AI 멘토링
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지능형 학습 시스템 솔루션을 제공합니다.
