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대학마다 AI를 또 만들 필요 있을까? 한림대가 공유하는 교육 서비스 19종

조회 5

2026-10-21 11:11

AI 코스웨어를 함께 만들고 검증해 확산하겠다는 시도, 성패는 수업 현장에 달려 있습니다

대학의 AI 도입은 ‘서비스를 만드는 일’보다 ‘수업에 안착시키는 운영’이 더 어렵습니다.
한림대는 AI 교육 서비스 공동 개발·실증·확산을 위한 ‘KELI 얼라이언스’를 공식 출범했습니다.
19종 서비스와 실증 사례가 공개됐지만, 효과와 지속 가능성은 대학별로 더 확인이 필요합니다.

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

대학에서 AI 서비스를 도입할 때, 막상 어려운 건 ‘도구를 하나 만드는 일’만이 아니죠. 강의 흐름에 맞게 적용하고, 교수와 학생이 실제로 쓰는지 확인하고, 그 운영 경험을 다음 학기 수업에 다시 연결하는 과정이 더 오래 걸립니다. 결국 AI는 ‘설치’가 아니라 ‘운영’의 문제라는 얘기인데요.

이런 맥락에서 한림대학교가 10월 20일 ‘켈리 얼라이언스(KELI Alliance)’ 출범을 공식 발표한 건 눈여겨볼 만합니다. KELI는 대학과 에듀테크 기업, 연구기관 등이 AI 교육 서비스와 코스웨어를 함께 개발하고 검증해 확산하는 고등교육 AI 공유 플랫폼을 지향합니다. 2025년 플랫폼 출범에 이어, 이번에는 협력 구조를 더 구체화했다는 점이 포인트예요.

KELI가 내세우는 방향은 단순합니다. 대학마다 비슷한 서비스를 각자 만들며 반복 투자하는 부담을 줄이고, 검증된 서비스와 운영 경험을 다른 대학도 가져다 쓸 수 있게 하자는 거죠. 다만 이 목표가 ‘이미 모든 참여 대학에서 달성됐다’는 의미는 아닙니다. 이제 막 협력의 판을 깔았고, 실제 확산은 앞으로의 운영에 달려 있습니다.

한림대 KELI의 AI 교육 서비스 공동 활용을 표현한 이미지

이번 발표에서 소개된 건 한림대가 개발·실증한 ‘HAI Ecosystems’ 기반 AI 교육 서비스 19종입니다. 연구자 매칭 ‘HAI-Research’, AI 수학 튜터 ‘HAI-MathTutor’, AI 교수 서비스 ‘HAI-AI Prof’, 강의 분석 ‘HAI-LENS’, 적응형 평가 ‘HAI-Check’ 등이 포함됐는데요. 흥미로운 점은 ‘챗봇 하나’로 퉁치지 않고, 교수학습·연구·평가처럼 서로 다른 업무를 나눠 지원하는 체계로 설계했다는 점입니다.

그리고 이름보다 중요한 건 실제 수업에서 어디에 쓰였는지입니다. 발표에서는 AI 교수 서비스를 활용한 교육혁신 사례, ‘HAI-CLR’을 통한 학생 성장 통합 관리, 의학교육 코스웨어 ‘MedLearn-X’ 활용 경험 등이 공유됐고, 인도네시아 대학의 AI 수학 튜터 적용 사례도 언급됐습니다. 결국 대학이 확인해야 할 건 ‘기능 목록’이 아니라, 강의 준비·학습 지원·학생 관리 같은 과정에서 어떤 변화가 있었고 어떤 운영 노하우가 쌓였는지겠죠.

한림대는 2024년부터 교육부와 한국교육학술정보원이 추진하는 고등교육 에듀테크 소프트랩 사업도 운영 중이라고 밝혔습니다. 전국 6개 권역 46개 대학 컨소시엄을 구축했고, 3개년 누적 120개 강좌에서 교원 119명과 학생 4,739명이 AI 코스웨어 실증에 참여했다고 설명했는데요. 여기서 학생 수에는 2026년 예상 수강인원 2,454명이 포함돼 있어, 4,739명 전체를 ‘이미 실증을 마친 인원’으로 단정해 해석하면 곤란합니다. 참여 규모가 곧바로 학업 성취 향상으로 이어진다고 읽는 것도 조심해야 하고요.

대학 입장에서 이번 이슈를 실무적으로 보면, 체크포인트는 두 가지입니다. 첫째, 공동 활용이 실제로 비용과 시간을 줄여주는가. 둘째, 실증 결과가 ‘공유 가능한 형태’로 축적되는가입니다. AI 교육 서비스는 결국 수업 설계, LMS·포털 연동, 개인정보와 권한, 장애 대응, 교수자 지원까지 함께 굴러가야 하니까요.

이앤아이 관점에서 보면, 대학의 AI 도입은 ‘좋은 기능’보다 ‘지속 가능한 운영 구조’를 먼저 설계할수록 성공 확률이 높습니다. 어떤 서비스든 수업 현장에 안착하려면 사용자 흐름(교수·학생), 데이터 흐름(로그·성과), 운영 흐름(문의·개선)이 한 번에 이어져야 하거든요. KELI처럼 운영 경험을 공유하려는 시도가 늘어날수록, 각 대학은 우리 환경에 맞는 적용·검증·개선 루프를 더 빠르게 만들 수 있을 겁니다.

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