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한림대, 자체 AI 교육 솔루션으로 대학 AX 플랫폼 밀어붙이는 중

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한림대가 의학, 선형대수, 진로설계, 학사 도우미까지 대학 생활 전 주기를 AI로 지원하는 자체 교육 솔루션을 공개했다. 전국 24개 대학이 참여하는 KELI를 통해 클라우드 기반 멀티테넌트 구조로 확산하겠다는 계획이라, 단일 대학 실험을 넘어 고등교육용 AI 플랫폼 경쟁으로 읽힌다.

  • 1

    한림대는 AI에듀테크센터를 만들고 스타트업식 개발 체계를 대학 조직에 도입함

  • 2

    최근 2년간 20여개 AI 교육 성과물을 축적했고 의학 특화 플랫폼 MedLearnX, AI 선형대수, 커리어 인바디 등을 공개함

  • 3

    KELI에는 전국 24개 대학과 AI·에듀테크 기업이 참여하며 10월 플랫폼 오픈 행사가 예정됨

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    자체 솔루션은 클라우드 기반 멀티테넌트 구조로 타 대학도 별도 구축 비용 없이 쓰게 하는 방향임

  • 한림대가 대학용 AI 교육 솔루션을 꽤 공격적으로 공개하고 있음

    • 목표는 교육부 글로컬대학30 사업의 핵심 비전인 초개별화 학습 플랫폼 구축임
    • 의학, 기초학문, 진로설계, 학사 상담까지 대학 생활 전 주기를 AI로 지원하겠다는 그림임
    • 단순히 “AI 챗봇 하나 붙였습니다”가 아니라 학교 운영과 수업 현장 전체를 AI 기반으로 바꾸려는 쪽에 가까움
  • 개발 조직 구성부터 일반 대학 조직과는 좀 다르게 가져감

    • 한림대는 AI 교육 솔루션 전문 조직인 AI에듀테크센터를 만들었음
    • 국내 상장기업 CEO와 CTO 출신 전문가를 PMO 총괄로 영입하고, 전문 기획자와 개발 인력을 확충함
    • 대학 안에 스타트업식 개발 체계를 넣었다는 점을 강조하고 있음
    • 교수 자문단도 기획 단계부터 참여해 실제 수업에서 바로 쓸 수 있는 솔루션에 초점을 맞춤
  • 최근 2년간 쌓은 AI 교육 성과물이 20여개라는 점도 눈에 띔

    • 의과대학 교수진이 참여한 MedLearnX는 강의 기반 팟캐스트, 퀴즈, 임상증례 학습 기능을 제공하는 의학 특화 플랫폼임
    • 교수 입장에서는 강의 준비와 평가 생성 시간을 줄이고, 학생 입장에서는 복습을 더 입체적으로 할 수 있게 만드는 구조임
    • AI 선형대수 솔루션은 학생의 풀이 과정을 실시간 분석해 계산 실수와 개념 이해 수준을 진단하고 단계별 힌트를 제공함
    • 이 AI 선형대수 시스템은 이미 독일 오스트팔리아 응용과학대학에 도입됐다고 함
  • 진로와 행정 쪽으로도 AI 적용 범위를 넓히는 중임

    • 커리어 인바디는 학생의 전공과 비교과 활동 데이터를 기반으로 진로를 설계해주는 솔루션임
    • 거대언어모델(LLM) 기반 학사 도우미도 구축함
    • 미네르바 포럼 방식의 토론 중심 액티브 러닝 플랫폼도 포함됨
    • 수업 콘텐츠, 학습 피드백, 진로 추천, 학사 안내를 하나의 AI 교육 체계로 묶으려는 시도임

ℹ️참고

> 포인트는 “한림대 내부 서비스”에서 끝내지 않겠다는 점임. 전국 24개 대학이 참여하는 KELI를 통해 대학 AI 교육 플랫폼으로 확산시키려는 그림임.

  • KELI는 한림대가 이 솔루션들을 외부 대학으로 확산시키는 핵심 통로임

    • KELI는 K-University AI Edutech and Learning Initiative의 약자임
    • 지난해 10월 출범했고 부산대, 서울시립대, 아주대, 인하대, 제주대, 포스텍 등 전국 24개 대학이 참여함
    • 주요 AI·에듀테크 기업들도 함께 참여하는 협력 플랫폼임
    • 한림대는 10월 KELI 플랫폼 오픈 행사를 열고 AI 교육 혁신 성과를 국내외에 발표할 계획임
  • 기술적으로는 클라우드 기반 멀티테넌트 구조가 핵심임

    • 자체 개발 솔루션을 다른 대학이 별도 구축 비용 없이 활용할 수 있게 하겠다는 방향임
    • 멀티테넌트 구조라면 한 플랫폼 안에서 여러 대학이 각자 분리된 환경으로 서비스를 쓰는 방식이 가능함
    • 대학별로 시스템을 처음부터 구축하지 않아도 되니 확산 속도를 높일 수 있음
    • 대신 데이터 분리, 권한 관리, 학교별 커스터마이징이 실제 운영의 관건이 될 가능성이 큼
  • 교내 AI 교육포털도 본격 운영에 들어감

    • 자체 개발 AI 솔루션, 구독형 AI 서비스, 교육 가이드, 프로그램 신청 기능을 한곳에 모음
    • 학생, 교원, 직원이 AI 서비스를 쉽게 찾고 쓰도록 통합 창구를 만든 셈임
    • 고영웅 한림대 교무처장은 입학 상담부터 진로 설계, 교과 학습, 연구 협업까지 학생의 대학 생활 전 주기를 AI로 지원하는 체계가 완성됐다고 설명함

기술 맥락

  • 이 사례에서 중요한 건 AI를 개별 기능이 아니라 교육 플랫폼으로 묶는다는 점이에요. 의학 퀴즈, 선형대수 풀이 분석, 학사 도우미가 따로 놀면 편의 기능에 그치지만, 포털과 데이터 기반 진로 설계까지 연결되면 학생별 학습 흐름을 계속 추적할 수 있거든요.

  • 멀티테넌트 구조를 선택한 이유는 확산 비용 때문이에요. 대학마다 서버와 서비스를 따로 구축하면 돈도 많이 들고 운영 인력도 필요하지만, 클라우드 기반으로 여러 대학이 나눠 쓰면 도입 장벽을 낮출 수 있어요.

  • 교수 자문단이 기획 단계부터 들어간 것도 꽤 현실적인 선택이에요. 교육용 AI는 모델이 똑똑해도 실제 수업 흐름과 평가 방식에 안 맞으면 안 쓰이거든요. 현장 교수들이 요구사항을 잡아줘야 “데모는 멋진데 수업에선 애매한” 상황을 줄일 수 있어요.

  • 다만 이런 플랫폼은 기술보다 운영 난도가 더 클 수 있어요. 대학별 학사 제도, 개인정보, 과목 구조, 교수자 권한이 다르기 때문에 멀티테넌트 구조 안에서도 학교별 정책을 얼마나 유연하게 반영하느냐가 관건이에요.

대학 AI 도입이 챗봇 몇 개 붙이는 수준에서 끝나지 않고, 수업·평가·진로·행정 데이터를 묶는 플랫폼 싸움으로 가는 흐름이 보임. 다만 교육 현장에서 진짜 먹히려면 모델 성능보다 교수자 워크플로와 데이터 품질이 더 큰 변수가 될 가능성이 큼.

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