소크라테스 교육법을 적용한 AI 튜터 시스템으로, 답을 바로 제공하는 기존 AI와 달리 사고를 유도하는 질문을 반복하여 학습자가 스스로 생각하고 지식을 구조화할 수 있도록 설계된 지능형 교육 플랫폼입니다.
2025.09~11 | 제주한라대학교 인공지능학과
기술 스택
LangChain,RAG,LLMPython,Gamification
프로젝트 배경
최근 생성형 AI 사용이 급격히 증가하면서 학생들이 과제나 학습 시 AI에 과도하게 의존하게 되고, 이로 인해 논리적·비판적 사고 능력이 저하되는 문제가 대두되었습니다. 기존 AI는 질문에 대해 바로 답을 나열하는 단방향 방식인 반면, 소크라테스 교육법은 사고를 유도하는 질문을 반복하여 학생이 스스로 답을 찾아가는 양방향 소통 방식입니다.
핵심 목표
- 초개인화된 맞춤형 학습 (Hyper-Personalized Learning) - 학습자의 목표, 수준, 선호를 분석하여 개인별 맞춤 콘텐츠 제공
- 맥락을 이해하는 튜터 (Context-Aware Tutor) - 학습 경로를 인지한 상태에서 연속적인 학습 경험 지원
- 사고력을 깨우는 대화 (Think-Sparking Dialogue) - 질문을 생성하는 AI가 아닌, 사고가 반복·심화되도록 루프 전체를 제어
시스템 아키텍처
LangChain 오케스트레이션을 통해 전체 학습 흐름을 자동화하였습니다.
- Phase 1 - 학습 경로 생성: Skill Gap Identifier로 학습 격차를 분석하고, Goal-Oriented Knowledge Explorer로 맞춤 학습 경로 구체화
- Phase 2 - 지식 초안 및 교안 콘텐츠 생성: RAG(검색 증강 엔진)으로 최적 정보를 선별하고, Knowledge Drafter와 Learning Document Integrator를 통해 학습 교안 자동 생성
소크라테스 대화 엔진
기존 생성형 AI는 표면적인 질문만 생성하여 사고 유도가 부족했습니다. 이를 해결하기 위해 단계별 소크라테스 루프 자동화 엔진을 개발했습니다.
- 문제제기 → 탐색 → 탐구 → 연결 → 재정의 단계로 설계
- 각 단계마다 서로 다른 역할의 질문과 사고를 유도
- Validator를 통한 이해도 기반 상태 추적 및 단계별 검증
- State Consistency Check로 루프 전반의 사고 흐름 유도·조정
Gamification 요소
정적인 교육 시스템에 소크라테스 교육법만 적용할 경우 학습자의 참여도가 낮을 수 있어, Gamification 요소를 도입하였습니다. 각 관문을 깨어나가는 구조로 설계하여 학습 몰입도를 높였습니다.
에이전트 기반 소크라테스 모듈
플라톤(보질/추상화), 아리스토텔레스(분석/체계화), 존 듀이(실용/경험) 등 서로 다른 역할의 에이전트가 컨텐츠를 구조화한 후 소크라테스 모듈에 입력하여 다각적 사고를 유도합니다.
실행 화면
발표 슬라이드
