AI 국어 문제 자동 생성 LMS로 교사 출제 시간 75% 단축

01 / THE CHALLENGE

Where the challenge began.

국어 교육 분야에서 학생별 수준에 맞는 맞춤형 학습을 제공하려던 에듀테크 기업. 기존 문제은행 방식은 미리 출제된 문제를 반복 제공하는 구조라 문제 수가 한정적이고 학생 수준에 정밀하게 대응하기 어려웠다. 학원과 학교에서는 교사가 직접 문제를 출제하는 데 많은 시간이 들어 교수 활동에 집중하기 어려운 현실도 있었다. 독해, 문법, 어휘, 작문, 요약 5가지 유형의 문제를 학생의 학년과 수준에 맞게 자동 생성하되, 교육과정 표준에 부합하는 교육적 품질과 적절한 난이도를 보장하는 것이 핵심 과제였다. 학습 이력과 취약 영역을 분석해 개인별 최적 문제를 추천하는 적응형 출제, 교사의 검수·편집 도구와 학급 단위 관리 기능도 필요했다. 초등 고학년부터 고등학교까지 폭넓은 학년을 지원해야 해 난이도 스펙트럼도 넓어야 했다.

02 / THE APPROACH

Designed around the way work happens.

국어 교과과정과 수천 건의 수능·모의고사 기출 문제를 체계적으로 분석해 문제 유형별 생성 템플릿을 설계했다. LLM을 교육 도메인에 맞게 파인튜닝하고 유형별 특화 프롬프트 체인을 구성해 생성 품질을 극대화했다. 난이도 자동 분류 모델은 어휘 수준, 문장 복잡도, 추론 단계 등 다차원 지표를 종합해 5단계로 분류하도록 학습시켰다. 생성 문제의 품질을 정량 평가하는 자동 검증 파이프라인을 구축해 기준 이하 문제는 자동 필터링되게 했고, 현직 국어 교사 자문단이 교육적 적합성을 주기적으로 평가해 피드백을 모델에 반영했다. AI 문제 생성 엔진, 취약 영역 분석, 맞춤형 추천을 갖춘 통합 LMS로 개발해 교사용 검수·편집 워크플로우, 학생 대시보드, 학급 단위 시험지 자동 구성과 배포·채점·성적 분석, 학부모 주간 리포트 자동 발송까지 지원했다.

03 / THE PROCESS

From early validation to a working system.

1. 01

   교과과정·기출 문제 분석과 유형별 생성 템플릿 설계

2. 02

   LLM 파인튜닝과 유형별 프롬프트 체인 구성

3. 03

   다차원 지표 기반 난이도 5단계 자동 분류 모델 학습

4. 04

   자동 품질 검증 파이프라인 구축과 필터링 적용

5. 05

   교사 자문단 평가·피드백 반영 사이클 운영

6. 06

   검수 워크플로우·학생 대시보드·리포팅 갖춘 통합 LMS 구축

04 / THE OUTCOME

Results in numbers and in everyday work.

• 교사의 문제 출제 시간 75% 단축, 학생 지도와 수업 준비 시간 확대
• AI 생성 문제의 교육적 품질이 교사 자문단에서 높은 평가를 받아 현장 신뢰 확보
• 취약 영역 맞춤형 문제로 학습 효과 향상에 대한 긍정적 학생 피드백
• 다수의 학원과 학교에 도입되어 에듀테크 시장 입지 강화

05 / THE HANDOVER

Built to remain an asset for the team.

AI 문제 생성 엔진, 난이도 자동 분류, 학생별 취약 영역 분석과 맞춤형 추천, 교사용 검수·편집 도구, 시험지 자동 구성·채점, 학부모 리포트 발송 기능을 갖춘 통합 LMS.