교수 (교원)
교육·연구의 질 향상과 확산
- 초점
- 강의·연구·발표 콘텐츠 제작, AI 시대의 수업 설계·평가, 교원 양성(TTT)
- 대표 산출물
- 수업자료 · 연구 보고서 · 동영상, 내 과목 AI 수업 키트
For Universities
대학 구성원 AI 교육
동일한 AI 기초 위에서 출발하되, 대상군의 직무 맥락에 맞게 목적·내용·산출물을 분리 설계합니다. 같은 도구라도 교수와 행정직원이 해결하려는 문제가 다르기 때문입니다.
Target Groups
대상별 교육 목적
교수 과정은 가르치는 방식의 변화를, 행정직원 과정은 일하는 방식의 효율화를 목표로 합니다.
행정직원
업무 생산성 향상
- 초점
- 문서·자료·반복 업무의 AI 가속과 자동화
- 대표 산출물
- 완성 보고서 · 비교표 · 요약 자료, 업무 자동화 도구
학생
실전 역량과 포트폴리오
- 초점
- 문제 정의부터 AI 앱 제작·발표까지
- 대표 산출물
- 실동작 AI+X 앱, 포트폴리오
두 과정 모두 공통 AI 기초를 이수한 뒤 직무 목적에 맞는 실무 트랙을 선택하며, 교육 종료 시 손에 남는 완결 산출물 1종 이상을 기준으로 운영합니다.
Tracks
트랙별 구성
교수 트랙
가르치는 방식의 변화
- 수업 설계·평가 (TTT) — AI 수업재료 제작, AI 시대 평가·정책 설계, 교원 양성
- 학과 맞춤 마이크로디그리 — 전공 특성에 맞는 AI 교육과정·프로젝트 설계
- 연구·발표 콘텐츠 — 강의자료, 연구 보고서, 동영상 제작
- PBL·캡스톤 수업 설계 — AI Project Cycle과 Design Thinking으로 프로젝트 수업 운영 전략 수립
- AI 시대 평가·정책 — 과목별 AI 활용 정책, 평가 루브릭, 학생 AI 리터러시 지도법
산출물 — 내 과목 AI 수업 키트, 학과 마이크로디그리 운영안
행정직원 트랙
일하는 방식의 효율화
- 업무 AI 활용 + 자동화 — 문서·자료 업무 가속, Google AI Studio 바이브코딩으로 업무 도우미 제작
- LLM 문서 제작 · 프롬프트 — 보고서·슬라이드·PDF 제작 실습, 역할·맥락 부여와 Chain of Thought 기법
- AI 에이전트 — 대답을 넘어 다단계 업무를 수행하는 도구 제작
- 보고서 작성 — 완성 보고서·비교표·요약 자료 제작 실습
산출물 — 부서별 업무 자동화 앱·챗봇, 완성 문서
학생 트랙
실전 역량과 포트폴리오
- AI 앱 제작 (App Creator) — 문제 정의부터 바이브코딩 앱 제작·발표까지
- 포트폴리오 구성 — 실제로 동작하는 결과물로 취업 경쟁력 확보
산출물 — 실동작 AI+X 앱, 포트폴리오
Case
운영 사례 — 대전과학기술대학교
행정직원과 교수를 2개 대상군으로 분리 설계해 각각 운영했습니다.
- 2개 대상군 분리 설계 — 행정직원 4일, 교수 5일로 각각 구성
- 실습 70% — 이론은 간결하게, 대부분을 직접 만드는 시간에 배정
- 산출물 기반 운영 — 4일차에는 코딩 경험이 없는 직원들이 부서 업무 자동화 앱을 직접 제작
행정직원 과정에서 4일간 109건의 산출물이 나왔습니다. AI 접목 기획서 52건 · 행정 보고서 24건 · 자료조사 21건 · 업무 자동화 앱 12건. 교육 실적에서 산출물 보기 →
- 4일 행정직원 과정
- 5일 교수 과정
- 70% 실습 비중
- 109건 행정직원 과정 산출물
심화 · 연구 과정 사례
한 번의 연수로 끝내지 않고, 교원이 자기 과목에 바로 쓸 결과물을 완성할 때까지 여러 날에 걸쳐 운영했습니다.
마산대학교
AI 활용 교육·연구설계 TTT 심화 · 7일
- 진행
- 비전 설계와 연구제안서 초안 → 통계·NLP·CV 3개 도메인 체험 후 과목에 맞는 도메인 선정 → 데이터 기반 수업 설계와 수업자료 제작
- 결과물
- 15주 교수학습계획, 연구제안서, 수업자료(PPT·활동지)
인덕대학교
교과목에 바로 적용하는 AI 활용 수업 설계 · 3일
- 진행
- 1일차 강의자료·퀴즈 제작 → 2일차 바이브코딩으로 전공 미니도구 제작 → 3일차 AI 시대 평가 원리와 과목 AI 활용 정책 작성
- 결과물
- AI 강의자료·퀴즈, 전공 미니도구, 과목 AI 정책, 평가 루브릭
마산대학교 RISE사업단
AI·DX 기반 융복합 연구 역량 강화 · 3주
- 진행
- 킥오프·중간점검·최종완성 3회 오프라인 워크숍과 전문 퍼실리테이터 1:1 코칭. 간호·경영·예체능 등 전공별 AI 시나리오 개발
- 결과물
- 최종 연구보고서, 교수학습계획서, 앱 프로토타입, 팀 포트폴리오
Reporting
대학평가 · LINC · RISE 보고에 쓰입니다
교육을 발주한 부서는 성과를 증빙해야 합니다. 만족도 설문만으로는 역량이 실제로 늘었는지 보이지 않습니다.
- 과학적 역량 진단 Bloom's Taxonomy · TPACK · 자기효능감 기반 4대 영역 × 12개 지표로 사전·사후를 진단합니다.
- 레이더 차트 시각화 교육 전후 역량 변화를 한눈에 확인할 수 있는 형태로 제공합니다.
- Cohen's d 효과 분석 교육 효과 크기를 정량 산출해, 대학평가 · LINC · RISE 사업 보고서에 그대로 인용할 수 있습니다.
또한 모든 교육 모듈은 UNESCO · MIT RAISE · AI4K12 · Google · IBM · Microsoft · Harvard CS50 · OECD 등 9대 글로벌 프레임워크의 역량 영역에 매핑되어 있어, 제안서와 결과보고서의 근거로 활용할 수 있습니다. 교육 체계와 표준 정합 보기 →
발주 사례. RISE사업단 · 혁신사업단 · AID 전환중점 지원사업 · WE ANCHOR사업단 · 교수학습지원센터 · 산학협력단 등 대학 재정지원 사업과 교내 센터가 과정을 주관했습니다. 과정별 교육 이력 보기 →
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대상군 · 일수 · 산출물을 학교 여건에 맞춰 설계합니다. 영업일 기준 3일 이내에 담당자가 연락드립니다.