교사의 교수 스타일과 학생 상황에 맞춰 강의 슬라이드를 수정하는 것은 중요하지만 시간이 많이 소요되는 작업이다. 본 논문에서는 교사 인터뷰를 통해 슬라이드 수정 과정의 주요 문제점을 파악하고, 이를 기반으로 교사의 상위 수준 지침에 따라 슬라이드 수정을 자동화하는 다중 에이전트 프레임워크를 제안한다. 8개의 실제 강좌에서 16개의 수정 요청을 통해 프레임워크를 평가한 결과, 의도 일치, 내용 일관성, 사실 정확성에서 높은 점수를 받았으며, 시각적 명료성 면에서 기존 방법과 동등한 수준을 보였다. 또한, 적절한 시의성과 전문가 합의도에서 높은 점수(F1 점수 0.89)를 기록했다. 본 연구는 인공지능 에이전트가 강의 설계의 부담을 덜어주어 교사가 교육의 창의적이고 전략적인 측면에 집중할 수 있도록 돕는 새로운 패러다임을 제시한다.
