초개인화 교육의 미래, 교육용 AI 에이전트가 온다

"반 아이들 모두가 잘 배우고 있을까?"

선생님은 고민합니다. 한 교실에서 어떤 학생은 이미 다음 단원을 준비할 만큼 빠르게 이해하고, 다른 학생은 기초 개념부터 차근차근 다시 살펴봐야 할 수 있습니다. 이렇게 서로 다른 수준과 속도로 배우는 학생들에게 모두 적절한 교육을 제공하는 일은 교실의 오랜 도전이었는데요. 교육 현장의 도전 과제를 해결할 새로운 해답으로 '교육용 AI 에이전트'가 주목받고 있습니다.

AI 에이전트(AI Agent)란?

'에이전트(Agent)'라는 단어는 '대리인' 또는 '행위자'를 의미합니다. AI 에이전트는 단순히 주어진 명령을 수행하는 기존의 AI 시스템과는 다르게, 주어진 환경에서 스스로 상황을 파악하고 판단하여 자율적으로 행동하는 시스템입니다.

예를 들어 일반적인 AI 챗봇이 단순히 질문에 답변하는 수준이라면, AI 에이전트는 사용자의 의도를 파악하고, 필요한 정보를 찾아보고, 여러 도구를 활용하여 실제로 문제를 해결합니다. 유능한 비서가 업무를 처리하는 것처럼, AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 다양한 작업을 자율적으로 수행합니다.

교육용 AI 에이전트(Educational AI Agent)란?

AI 에이전트의 이러한 특성은 교육 분야에서도 특별한 의미를 갖습니다. 오늘날의 교육은 단순한 정보 전달을 넘어 학생들의 상태에 따른 적절한 학습 방법을 선택하고, 지속적으로 피드백하는 복잡한 과정이기 때문입니다. AI 에이전트는 교육의 본질적인 특성에 부합하는 새로운 대안이 될 수 있습니다.

교육 분야에서 AI 에이전트는 숙련된 개인 교사처럼 각 학생의 학습 여정에 함께하면서, 아래와 같은 역할을 할 수 있습니다.

1. 학습 데이터 수집 및 분석
   • 학생의 학습 활동 데이터 수집
   • 실시간 이해도 파악
   • 학습 패턴 분석
2. 더욱 정교한 맞춤 학습 지원
   • 최적의 학습 경로 설계
   • 적절한 난이도의 문제 제시
   • 개인화된 피드백 생성
3. 지속적인 학습 전략 고도화
   • 학생의 반응에 따른 전략 조정
   • 새로운 학습 패턴 발견
   • 교육 효과 최적화

기존의 교육용 AI가 단순히 문제를 제시하고 답을 확인하는 수준이었다면, AI 에이전트는 전체 학습 과정을 통합적으로 관리합니다.

예를 들어, 수학 문제 풀이 과정에서 기존의 교육용 AI는 "정답입니다/오답입니다" 식의 단순한 피드백을 합니다. 또한, 보통은 미리 준비된 문제 중에서 순차적으로 문제를 제공하며, 정해진 시나리오에 따른 반응을 보입니다.

반면 교육용 AI 에이전트는 단순한 정오답 피드백 대신 오답의 원인을 파악하고 맞춤형 보충 설명을 제공합니다. 또한, 학생의 이해도에 따라 실시간으로 최적의 다음 문제를 생성(!)할 수 있습니다. 학습 과정 전체를 모니터링하며 장기적인 성장을 지원할 수도 있습니다.

실제 교실에서는 어떻게 작동하나?

AI 에이전트는 수업의 전 과정에서 선생님과 학생을 지원합니다. 아래 예시는 AI 코스웨어가 교육을 돕는 과정을 보여주는 도식입니다. 교육용 AI 에이전트도 이와 같은 여정으로 선생님과 학생에게 기여할 수 있습니다.

수업 전, AI 에이전트는 이전 학습 데이터를 분석해 각 학생의 준비도를 파악합니다. "이 개념을 이해하기 위해 어떤 선수 학습이 더 필요할까?", "어떤 방식으로 설명하면 이 학생이 더 잘 이해할까?" 와 같은 통찰을 제공합니다.

수업 중에는 마치 보조 교사처럼 실시간으로 각 학생의 학습 상황을 모니터링합니다. 어려움을 겪는 학생에게는 즉시 부가 설명을, 빠르게 이해한 학생에게는 심화 학습 기회를 제공합니다.

수업 후에는 각 학생의 이해도와 학습 패턴을 종합적으로 분석해 맞춤형 복습 계획을 수립합니다. 단순한 문제 풀이를 넘어, 학생의 사고 과정을 이해하고 발전시키는 데 초점을 맞춥니다.

AI 에이전트가 만드는 교육의 변화

AI 에이전트의 도입은 단순한 기술 도입을 넘어 교육의 패러다임을 바꿀 가능성이 있있습니다. 이는 2025년부터 시행되는 AI 디지털교과서의 역할과도 어느 정도 맥을 같이 하고 있습니다.

진정한 개인화 학습의 실현
더 이상 '한 교실 20명의 평균적인 학습'이 아닌, 20명의 개별화된 학습이 가능해집니다. AI 에이전트는 각 학생의 학습 스타일, 속도, 선호도를 이해하고, 이에 맞춘 최적의 학습 경험을 설계합니다.

선생님 역할의 진화
AI 에이전트는 선생님을 대체하는 것이 아닙니다. 오히려 선생님이 더 가치 있는 교육 활동에 집중할 수 있게 돕습니다.

• 단순 반복적인 과제 채점에서 벗어나 학생과의 깊이 있는 상호작용에 집중
• 데이터에 기반한 교육적 통찰로 더 효과적인 수업 설계
• 학생 개개인의 성장 과정을 더 세밀하게 파악하고 지원

학습 과정의 투명성 향상
AI 에이전트는 학습 과정 전체를 데이터화하고 분석함으로써

• 학생은 자신의 강점과 보완점을 명확히 파악할 수 있고
• 경우에 따라 학부모님도는 자녀의 학습 상황을 더 정확히 이해할 수 있으며
• 선생님은 객관적 데이터를 바탕으로 교육적 의사결정을 할 수 있습니다.

클래스팅이 그리는 교육용 AI 에이전트의 미래

클래스팅은 이미 이러한 미래를 현실로 만들어가고 있습니다. 1,137억 건의 실제 교육 데이터를 기반으로 개발된 AI 기술은 단순한 실험실 단계를 넘어 이미 현장에서 검증된 결과를 보여주고 있습니다.

특히 트랜스포머와 LLM을 결합한 CLST-1.5 엔진은 학생의 학습 과정을 실시간으로 추적하고 분석하여, 각 교육 목표에 대한 도달도를 정확하게 측정합니다. AI는 이를 바탕으로 각 학생에게 가장 효과적인 학습 경로를 실시간으로 추천하며, 최단 시간 내에 교육 목표에 도달할 수 있도록 지원합니다.

더불어 교육 특화 LLM을 통해 문항 생성, AI 튜터링, 자동 평가 등 다양한 교육 지원 기능을 제공합니다. 이는 단순한 기술적 진보를 넘어, 실제 교실에서 선생님과 학생들의 교육 경험을 혁신적으로 변화시키고 있습니다.

이러한 기술력은 교육 현장에서도 이미 그 가치를 인정받고 있습니다. 2025년 AI 디지털교과서 도입을 앞두고 전국 디지털 선도학교의 과반수가 클래스팅의 AI 기술을 선택했으며, 이미 3,400여 개 이상의 전국 초중고교에서 클래스팅의 AI 기술을 활용해왔습니다.

AI가 뉴노멀이 되고 있는 지금, 교육용 AI 에이전트라는 개념은 그리 낯설지 않은 것 같습니다. 모든 학생이 자신만의 방식으로 성장할 수 있는 시대가 더 이상 먼 미래의 이야기만은 아닐 것입니다.