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교육/EdTech2023

질문 횟수까지 설계해야 AI 수업이 된다 — 미션형 탐구 교육 플랫폼

초·중학생이 태블릿에서 AI 챗봇과 탐구 미션을 수행하고 결과물을 포트폴리오로 쌓는 교육 플랫폼. 이중 챗봇 구조와 질문 횟수 정책, 클래스 권한 설계까지 담은 기획 분석.

이창민
교육 플랫폼생성형 AI챗봇 UX클래스 운영질문 횟수 정책태블릿 UI포트폴리오

실제 서비스가 아닌, 핵심 기능 흐름만 담아 재구성한 익명화 목업입니다. 모든 데이터는 가상입니다.

미션 기반 탐구 학습전문가·가이드 이중 AI 챗봇질문 횟수 정책과 추가 부여결과물 갤러리와 PDF 포트폴리오강사용 클래스 운영
demo.example — 큐리온

화면 스켈레톤

협업 기록 기반 핵심 7개 화면 재구성

고객사 화면은 저작권 보호를 위해 공개하지 않는 대신, 주요 화면의 구성을 와이어프레임으로 재구성했습니다.

미션 목록

미션 수행

결과물 등록

공유 갤러리

결과물 상세

클래스 관리(강사)

이 서비스가 해결하는 문제

생성형 AI가 교실에 들어오는 속도에 비해, 학교가 그것을 수업으로 소화할 도구는 거의 없었습니다. 학생에게 AI 챗봇을 그냥 쥐여주면 통제가 안 되고, 막아버리면 배울 기회가 사라집니다. 이 프로젝트는 초·중학생이 태블릿으로 접속해 강사가 설계한 탐구 미션을 AI와 함께 수행하는 교육 플랫폼입니다. 강사가 에디터로 미션을 만들어 수행할 학생을 지정하면, 학생은 AI 챗봇에게 질문하며 자료를 조사하고 이미지 생성 AI로 삽화를 만들어 결과물을 제출합니다. 최종 결과물은 PDF로 저장되고 갤러리에 공유됩니다.

핵심은 AI 수업을 운영 가능한 형태로 만드는 일이었습니다. 질문 횟수 제한, 회원 등급별 기능 제약, 클래스 단위 권한처럼 자유로운 AI 사용에 울타리를 치는 정책이 화면 설계만큼 큰 비중을 차지했습니다.

핵심 가치 제안

  • 이중 챗봇 구조 — 검색과 조사를 담당하는 전문가 봇과 사용법을 안내하는 가이드 봇을 분리했습니다. 일정 시간 입력이 없으면 힌트를 주고, 가이드 봇은 지정 시나리오에 따라 말풍선으로 등장해 채팅 부담 없이 흐름을 잡아줍니다.
  • 수업 단위의 통제 — 클래스 코드로 참여하고 주강사·보조강사·교사 권한을 구분하며, 클래스 생성 시 설정한 질문 횟수를 기반으로 강사가 학생별 추가 질문권을 부여합니다. AI 사용량이 곧 비용인 서비스에서 운영을 지탱하는 뼈대입니다.
  • 결과가 남는 학습 — 수행 결과물은 좋아요를 주고받는 갤러리에 공유되고 PDF 포트폴리오로 저장됩니다. 개인정보 보호를 위해 닉네임과 소속 학교 수준의 정보만 노출하도록 정책을 잡았습니다.

사용자 시나리오

중학교 1학년 학생이 태블릿에서 클래스 코드를 입력해 우리 반에 들어갑니다. 배정된 미션을 열어 주제를 확인하고, 전문가 봇에게 질문하며 자료를 모읍니다. 남은 질문 횟수가 화면에 보이니 한 번의 질문을 더 깊게 다듬게 됩니다. 조사한 내용을 에디터로 정리하고 이미지 생성 AI로 만든 삽화를 붙여 제출하면, 강사 확인을 거쳐 갤러리에 공개됩니다. 강사는 클래스 상세에서 학생별 진행 상황과 질문 사용량을 확인하고, 질문을 다 쓴 학생에게 추가 질문권을 배분합니다.

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