KELI 데모데이 대학 AI 서비스 평가 기준 6가지
한림대학교는 2026년 10월 20일 서울드래곤시티에서 KELI 국제 심포지엄 및 데모데이를 연다. KELI는 대학과 에듀테크 기업, 공공기관이 AI 교육 서비스를 함께 개발하고 검증해 활용하자는 고등교육 공유 플랫폼이다. 행사에서는 KELI Alliance 출범과 함께 한림대가 실제 수업에서 실증한 AI 교육 솔루션 19개가 시연될 예정이다. 다만 서비스 수가 많다는 사실만으로 교육 효과가 입증되는 것은 아니므로, 도입을 검토하는 대학은 기능보다 검증 방법과 운영 조건을 먼저 살펴야 한다. KELI가 해결하려는 문제부터 확인한다 대학마다 비슷한 챗봇과 학습도구를 따로 개발하면 비용이 중복되고, 이용자가 적은 학교는 충분한 실증 자료를 확보하기 어렵다. KELI는 한 대학이 만든 서비스를 다른 대학에서도 시험하고 성과와 운영 경험을 공유하는 구조를 목표로 한다. 이번 프로그램에는 AI 수학 튜터, 의학교육 코스웨어, 강의 분석, 적응형 평가, 연구 지원과 수업 지원 도구가 포함돼 있다. 핵심은 완성된 제품을 일괄 배포하는 것이 아니라 서로 다른 수업 환경에서 효과와 한계를 반복 확인할 수 있느냐에 있다. 첫째 수업 목표와 기능이 맞는지 본다 AI 도구가 제공하는 기능보다 먼저 해결하려는 수업 문제가 무엇인지 확인해야 한다. 수학 튜터라면 정답률뿐 아니라 학생이 오답 원인을 이해하고 다음 문제에서 풀이 방식을 바꾸는지 살펴야 한다. 강의 분석 서비스라면 발화량이나 화면 사용 시간을 보여주는 데 그치지 않고 교수자가 수업을 개선할 수 있는 근거를 제공해야 한다. 적응형 평가는 학생 수준에 따라 문제를 다르게 제시하므로 난이도 조정 기준과 교사가 결과를 수정할 권한이 필요하다. 둘째 검증 자료의 범위를 살핀다 개발...