🎁 연구회 연구 / 개발

교사 출장, 연수, 병가 시 발생하는 보결 수업을 AI로 자동 배정하는 교무부장용 웹 애플리케이션입니다. Google Gemini API를 활용해 공정하고 효율적인 보결 배당을 돕습니다. (API키는 내장해두었으나, 안정적인 사용을 위해서 개인 API키 활용을 권해드립니다.) 로직을 간단히 말씀드리면, 학교 보결 배당 규정에 따라 최적의 교사를 추천하고, 교사별 보결 횟수를 자동 집계하여 공정하게 균등 배분해줍니다. 제가 근무하는 학교의 배정원칙에 의하면 1~4교시라면 전담 수업 중인 학급의 담임 선생님을 우선적으로 찾습니다. 1학년부터 6학년 순서로요. 5~6교시라면 전담 선생님, 1~2학년 담임 순으로 수업이 없는 분을 찾습니다. 그리고 같은 조건이라면 보결 횟수가 적은 분을 우선으로 배정합니다. 그리고 왜 이 선생님을 추천했는지 논리적인 사고 과정을 단계별로 보여드립니다. 같은 날 여러 선생님이 출장을 가시는 경우를 대비해서 는 그날의 모든 신청을 한꺼번에 분석해서, 한 분이 같은 시간에 두 곳에 배정되는 일이 절대 없도록 조율해드립니다. 학교교육과정에 있는 학급별, 교담별 시간표를 찍어서 이미지나 PDF 파일로 업로드하여 전체 교사 시간표를 한 번에 등록 가능합니다. 멀티모달 성능이 상당히 좋아졌지만 그럼에도 제대로 잘 들어갔는지 체크는 필요합니다. 실시간 보결 현황, 보결 수업에 많이 들어간 TOP 5 교사 등이 보결 횟수와 함께 시각화 됩니다. 별도의 DB 없이 데이터는 로컬 스토리지로 브라우저에 안전하게 저장됩니다. 바로가기: https://smart-sub.vercel.app/ #AI기반보결수업배당 #SmartSub

AI 복원력 있는 평가 설계 아이디어를 반영한 프로토타입 서비스입니다. 관련글: https://slashpage.com/tripod/3p4kj92yp8jr8m57q1x8 <핵심 기능> 취약점 진단기 (Diagnoser) 과제 안내문을 입력하면, AI가 쉽게 대체할 수 있는 "취약한 구조"가 있는지 분석하고 보완 방향을 제안합니다. 과제 리팩터링 (Refactorer) 단순 과제를 과정 중심의 단계형(프로젝트형) 과제 구조로 재설계하도록 도와줍니다. AI 시뮬레이터 (Simulator) AI가 해당 과제에 대해 어떤 식으로 답을 만들어낼지 예측해보고, 약점/강점을 파악하는 데 도움을 줍니다. 문서/양식 생성 (DocuGen) 루브릭, 안내문 등 평가 운영에 필요한 문서를 생성합니다. 무결성 점검 (Integrity) 의심 사례를 다룰 때 참고할 수 있는 점검 관점/프로토콜을 제공합니다. 가이드 (Guide) 도구의 철학과 활용법을 안내합니다. *바로가기: https://airad-silk.vercel.app/

논문, 서적 등 자신의 연구 자료를 아카이빙하고, 네트워킹할 수 있는 플랫폼입니다. (1) 연구 자료 업로드 기능 (AI 논문 요약) (2) 연구 자료 조회(목록형 네트워크형) 및 공유 기능 각 연구자료는 모두가 조회 가능하고, 링크 공유를 통해 외부에 공유할 수 있습니다. 또한, 각 연구자료에 대한 좋아요, 댓글 등을 통해 소통이 가능합니다. (3) 개별 연구자 프로필 기능 자신 포함 모든 개별 연구자의 관심사, 기여도, 작성한 연구자료를 개별 프로필에서 볼 수 있습니다. (4) 기여자 랭킹 시스템 연구 공유 기여도에 따라 랭킹이 부여됩니다. (5) 인기 연구자료(트렌딩) 분석 및 조회 기능 인기 연구자료(좋아요, 댓글, 조회수 등 반영) 및 태그, 활동 추이를 시각화하여 제공합니다 (6) AI 연구 도우미 저장된 자료 내에서 답변을 제공하는 AI 연구 도우미와 대화하며 이해를 심화할 수 있습니다.

메타인지 학습과 포인트 시스템이 결합된 성장 플랫폼, <레벨업 노트>입니다. 3단계 메타인지 로그(기록)로 자기주도 학습 성찰을 지원합니다. 포인트 시스템을 통해 자신의 학습 노력을 외재적 보상과 인정으로 연결합니다. 망각곡선 기반 복습 퀘스트 알림으로 학습과학 기반 장기기억의 변화를 지원합니다. *바로가기: https://level-up-note.vercel.app/

스토리를 이해하는 데 있어서도 자신만의 경험과 생각으로 재구성해가는 방식인 스토리리빙(Story-living) 시뮬레이션입니다. <주요 특징> (1) 6가지 시뮬레이션 유형 과학 실험 역사적 사건 재현 사회 현상 모델링 개념 탐구 게임 일상 문제 해결 미래 예측 시나리오 (2) 6가지 대상 학습자 초등학생 저학년 ~ 일반 성인 누구나 자신의 수준에 맞는 학습 경험 (3) AI 생성 이미지 각 턴마다 이야기에 맞는 생생한 이미지 시각적 몰입감으로 학습 효과 극대화 (4) 능동적 참여 3~10턴의 선택지 중 선택 나만의 의견도 직접 입력 가능한 인터랙티브 학습 (5) 학습 여정 저장 생성된 이야기를 HTML로 다운로드 PDF로 변환하여 인쇄 가능 학습 과정을 기록하고 공유 *바로가기: https://story-living-simulation.vercel.app/

공공기관이 개방하는 회의실, 강의실, 체육시설 등 알짜배기 공간들 뿐 아니라 물품, 연구-실험장비, 교육-강좌 등의 공유자원들을 쉽게 찾을 수 있도록 돕습니다. *바로가기: https://public-resource-finder.vercel.app/

대전 시민의 뚜벅이 이동을 더 스마트하게! 공공 대여 자전거 타슈의 위치와 경로를 안내하는 웹앱입니다. *바로가기: https://tashu-navigator.vercel.app/

AI 회화 연습 파트너 웹앱입니다. 5개의 페르소나와 다양한 시나리오로 7개 언어를 연습할 수 있습니다. *바로가기: https://fluent-ai-language.vercel.app/

학교 축제나 기관 행사에서 AI 체험 부스를 운영할 때 남녀노소 누구나 즐겁게 참여할 수 있는 웹앱 9가지 모음입니다. 학교에서도 알차고 재미있는 AI 체험을 게임으로 즐겨보세요. 준비물: 전자 칠판(또는 대형 TV 화면), 노트북(HDMI) 또는 PC, 웹캠 구글 나노 바나나 모델 시리즈는 제미나이 API키 필요O, 웹캠으로 즐기는 게임은 필요 X 바로가기: https://ai-hands-on-booth-v2.netlify.app/

2026년 3월부터 지능정보처리 기술을 활용한 학습 지원 소프트웨어는 학운위의 심의를 거쳐야 합니다. 이에 따라 교육부도 에듀집이라는 플랫폼을 통해 선생님들의 업무 처리를 지원토록 시스템을 정비하고 있지만, 보다 현장 적합한 서비스에 대한 니즈가 있어 트라이팟 연구회에서는 checkKED,(KED)를 개발하여 제공하고 있습니다. 해당 서비스는 실제 업무 간소화 체계가 현장에서 어떻게 적용되고 동작하여야 하는지, 교사를 위한 서비스가 어떠한 모습이어야 하는지에 대한 실마리를 제공합니다. 모쪼록 교육부가 현장 교사들의 니즈와 업무 프로세스를 간호화 하는 지원을 통해 교사들이 교육의 본질에 충실할 수 있도록 많은 지원을 부탁드립니다. *바로가기 : https://checked.lopapps.com/

사용자의 OpenAI API키를 직접 입력해야 사용할 수 있습니다. 간단히 긴급 시연용으로 기본형으로 제작해둡니다. 💡이 챗봇은 여러분의 학습 여정을 돕기 위해 만들어졌어요! 💡 여러분이 작성한 텍스트나 그린 그림을 분석해서 꼼꼼한 피드백을 제공해드려요. 💡맞춤형 조언으로 여러분의 실력 향상을 돕습니다. 함께 성장해 나가요! https://multimodalchatbot-dotconnector.streamlit.app/

학생들의 사회 정서적 성장을 지원하는 'AI 마음일기'(대표 Jungsup Oh, 테바소프트) 서비스를 몇 달 정도 활용해보면서, 과거보다 학생들의 생활 지도가 왜 어렵게 느껴질까? 에 대한 답을 찾을 수 있었는데, 그 중 한가지는 학생들의 가정과 학교 밖에서의 생활에 관한 이해의 부재였습니다. 과거에는 일기지도를 통해서 조금이나마 몇몇 학생들의 생각, 고민 등을 파악하고, 그를 기반으로 다층으로 구성된 이해의 레이어로 학생에게 다가설 수 있었지만, 지금은 학교에서 관찰되는 학생의 모습이라는 단일 레이어로 접근하다 보니 더욱 어려워진 것이 아닐까 합니다. 학생이 글로 쓴 일기를 바탕으로 감정을 분석해주고, 일기를 바탕으로 힘이 되는 따스한 AI 피드백과 대화, 이에 더해지는 교사와의 상호작용 및 교육 프로그램 등을 통해 '학업 및 사회정서학습 협회인 카셀 CASEL'에서 얘기하는 학생의 사회 정서적 역량을 충분히 함양할 수 있겠다는 감을 잡을 수 있었습니다. 최근 Cursor IDE 뿐 아니라 몇 일전 등장한 Replit Agent가 등장하면서 웹 앱 개발 및 배포에 대단한 생산성 향상이 이루어지고 있습니다. 풀 스택 개발자들의 말에 의하면 요즘에 왠만한 웹서비스는 기획부터 MVP 제작까지 하루 이틀이고, 이전에 팀 단위로 1달에서 3개월 걸릴 작업들이 1주면 나오는 시대가 되었으니까요. 1인 창업하기 좋은 세상인 듯 합니다. 학생들의 일기를 읽고 감정을 이해하는 간단한 AI 웹 앱('AI 일기 친구')을 만들어보았는데요, 'AI 마음일기' 서비스에서 눈에 보여지는 프론트 엔드 서비스만을 포크한 웹 앱으로 이해하시면 좋습니다. 일기를 쓰고 '분석하기' 버튼을 누르면, 글에 담긴 감정을 분석하여 감정 스펙트럼으로 시각화해 주고, 학생의 성장에 도움이 되는 긍정적인 피드백을 써줍니다. 물론, 후속 대화도 이어서 할 수 있습니다. 백엔드 단에서 데이터 베이스에 우리반 학생들의 일기 내용과 감정 데이터가 누적되는 기능, 학생과의 피드백 소통 채널 등을 추가로 원하시면 'AI 마음 일기(테바소프트)'를 사용해보시면 큰 도움 되실 것 같습니다. https://ai-diary-friend-dotconnector.streamlit.app/ 간단히 테스트 해보실 수 있도록 제 OpenAI API 키 값을 넣어 놓았습니다. 부담없이 더 많은 활용을 원하시면 사용자의 OpenAI API 키 값을 붙여 넣고, 마음껏 쓰실 수 있습니다.

T.R.I.P.O.D. AI 평가 도구 플랫폼입니다. 선생님의 가입과 개인 API 키를 통해 개인화된 AI 평가 도구 기능을 사용하실 수 있습니다. 또한 학생들은 선생님의 닉네임과 클래스 코드를 활용해 가입하지 않고도 담임 선생님이 만들어 두신 루브릭 등을 활용하여 AI 평가 도구를 활용할 수 있습니다. 현재 지원하는 툴은 모두 3종이며, 다음과 같은 기능들을 제공합니다. ✨ 루브릭 기반 산출물 평가 도구 AI를 활용한 루브릭 기반 평가 리포트 생성 ✨ 이미지 산출물 기반 평가 분석 도구 AI를 이용한 이미지 기반 학습 결과물 분석 ✨ AI 채팅 도우미 AI와의 대화를 통한 학습 지원 및 질문 해결 회원 가입시 API 키를 입력하지 않으시면 기본 사이트의 API를 활용하며, 이 경우 크레딧 소진 등으로 인해 간혹 동작이 어려운 경우는 선생님의 OpenAI API 키를 입력하셔서 활용해주시면 됩니다.

대전 장대초 김진관 선생님 제작 ■ 2022 개정 교육과정이 강조하는 개념 기반 탐구 학습은 학생들이 단순히 사실을 암기하는 것을 넘어 핵심 개념을 깊이 있게 이해하고 적용할 수 있도록 하는 교육 방법론입니다. ■ 개념 기반 탐구 학습을 기반으로 수업을 설계하기 위해서 교사가 우리 반 학생들과 교실 맥락을 고려하여 주도적으로 확인, 결정해야 하는 요소가 있습니다. 탐구질문, 핵심 질문, 핵심 개념, 개념적 렌즈, 일반화 및 원리 문장 등이 대표적입니다. 하지만 바쁜 일상 속에서 모든 과목의 단원을 이렇게 파악하여 재구성한다는 것은 쉬운 일이 아닙니다. ■ 교사들이 보다 효율적으로 수업을 준비하고 학생들의 깊이 있는 학습을 촉진할 수 있도록 지원하고자 간단히 만들어 본 개념 기반 탐구 수업 템플릿 생성기입니다. OpenAI의 GPT-3.5 Turbo 모델을 활용하였고, GAS를 통해 웹 형태로 배포했습니다. 교사가 입력한 성취기준을 바탕으로 탐구 질문, 핵심 질문, 핵심 개념, 개념적 렌즈, 일반화 및 원리 등을 자동으로 생성해 줍니다. ■ 웹 애플리케이션에 접속하여, 성취기준 입력란에 해당 수업의 성취기준이나 주요 핵심 단어를 검색하여 입력한 후, '템플릿 생성하기' 버튼을 클릭해주면, 잠시 후 생성된 템플릿을 확인하실 수 있습니다. ■ 생성된 템플릿은 수업 설계의 출발점으로 활용하시고, 교사의 경험과 전문성을 바탕으로 학생들의 필요에 맞게 조정하여 사용하시면 됩니다. ■ 김진관 선생님의 유료 API 제공으로 운영됩니다. 테스트해보실 분들은 적정한 횟수 선에서 소량으로 테스트 해보실 것을 추천드립니다. 👉 제작하신 분 : 대전 장대초 김진관 선생님

평가 루브릭 기반 LLM AI의 Vision 기능을 활용해 학생들의 학습 결과 이미지를 분석하여 피드백 레포트를 발행하는 도구입니다. 학생들의 다양한 수행 결과를 이미지로 분석하여 선생님이 설정하신 프롬프트에 따라 다양한 결과를 수행할 수 있습니다. 평가 루브릭 프롬프트를 활용한 평가 제출한 이미지의 이미지 평가 (미술 활동 등) 학생들의 아날로그 산출물에서 글자를 추출하는 OCR 형태로도 활용 가능 GPT의 멀티모달 기능을 활용한 기능은 일반 기능에 비해 많은 토큰이 소요되므로 이미지 산출물 평가 AI 피드백 도우미의 테스팅이 필요하신 선생님께서는 연구회 공식 카카오톡 채널을 통해 문의 주시기 바랍니다.

평가 루브릭 기반 LLM AI를 활용한 피드백 레포트를 피드백 하는 도구입니다. 선생님들께서 루브릭 프롬프트를 설정하면 학생들의 활동 내용을 텍스트로 입력받아 루브릭 기반의 평가 리포트를 발행합니다. 학생들은 가입할 필요 없이 링크 공유로 활용이 가능합니다. 다수가 함께 사용하는 툴이라 루브릭은 언제든지 변화될 수 있습니다. 수업-평가를 위한 AI 모델 적용 방안에 대한 한 사례로서 활용해주세요. 🎈 기본 화면 🎪 레포트 결과 예시 루브릭 프롬프트 설정용 비밀번호는 20242024 입니다. AI 언어모델은 OpenAI의 GPT-4o 모델을 활용합니다. 동작이 되지 않는 경우 우측 상단 API 키를 눌러 유료 API를 넣어주시면 더 많은 선생님들과 학생들이 활용가능합니다. 🎀 수업-평가를 위한 AI 피드백 도우미 바로가기 https://script.google.com/macros/s/AKfycbzHpFr6KD2FfLr2uzYt8nnLgU9pJdA-nlIEmmHs2TPGrXWn0YzALT7SJPVbOoMhsbbjxA/exec

교사가 입력한 프롬프트에 기반하여 학생들이 로그인 없이도 주어진 교수-평가에 관련된 AI 대화 활동을 할 수 있는 AI 챗봇입니다. 프롬프트 설정 및 히스토리 접근용 비밀번호는 20242024 입니다. 많은 교사들이 사용하는 도구이고, AI 언어모델은 OpenAI의 GPT-4o 모델을 활용합니다. 동작이 되지 않는 경우 우측 상단 API 키를 눌러 유료 API를 넣어주시면 더 많은 선생님들과 학생들이 활용가능합니다. PROMPT HISTORY 기능 다른 선생님들이 활용하신 프롬프트를 참고하여 적용해볼 수 있습니다. 🎀 대화형 AI 피드백 도우미 바로가기 https://script.google.com/macros/s/AKfycbwkihDwXrbDevnVqCK0WHr5mRG2vtlc_vF-0VZ9abe1ZDOPOjbgRVrj2rtjAnwrS4Ohbw/exec

🎀 출처 : https://tpack.org/ TPACK Framework의 일곱 가지 영역은 각각 교사들이 기술을 효과적으로 교육에 통합하기 위해 알아야 할 필수적인 지식 영역을 정의합니다. 아래는 각 영역의 요약입니다. Content Knowledge (CK): 내용 지식: 교사가 가르치거나 배워야 할 주제에 대한 지식. 예를 들어, 중학교 과학이나 역사, 학부 수준의 예술 감상, 또는 대학원 수준의 천체물리학에 관련된 개념, 이론, 아이디어 등을 포함합니다. Pedagogical Knowledge (PK): 교육학 지식: 가르침과 학습의 과정 및 방법에 대한 깊은 지식. 학생들이 어떻게 배우는지, 교실 관리 기술, 수업 계획, 학생 평가 등에 대한 일반적인 교육 목적, 가치, 목표 등을 이해하는 데 필요한 지식입니다. Technology Knowledge (TK): 기술 지식: 기술, 도구 및 자원을 다루고 작업하는 방법에 대한 지식. 정보 기술을 생산적으로 적용하고, 목표 달성을 돕거나 방해할 수 있는 기술을 인식하며, 기술 변화에 적응하는 능력을 포함합니다. Pedagogical Content Knowledge (PCK): 교육 내용 지식: 특정 내용의 가르침에 적용할 수 있는 교육학적 지식. 교사가 주제를 해석하고, 다양한 방법으로 표현하며, 학생들의 선행 지식에 맞추어 교육 자료를 조정하는 능력을 포함합니다. Technological Content Knowledge (TCK): 기술 내용 지식: 기술과 내용이 상호 작용하고 서로에게 영향을 미치는 방식을 이해하는 지식. 교사가 가르치는 내용이 특정 기술의 적용으로 인해 어떻게 변화할 수 있는지를 이해하고, 해당 영역에서 가장 적합한 기술을 선택하는 능력을 포함합니다. Technological Pedagogical Knowledge (TPK): 기술 교육학 지식: 특정 기술이 특정 방식으로 사용될 때 교육과 학습이 어떻게 변화할 수 있는지에 대한 이해. 이는 교육 설계와 전략에 관련된 다양한 기술 도구의 교육적 가능성과 제한을 아는 것을 포함합니다. Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK): 기술 교육 내용 지식: 기술을 사용한 효과적인 교육의 기초로서, 개념을 기술을 사용해 표현하고, 기술을 사용해 내용을 가르치는 교육적 기법을 이해하는 능력. 학생들이 직면하는 문제를 해결하고 기존 지식을 기반으로 새로운 지식 체계를 구축하는 데 기술을 사용하는 능력을 포함합니다. 다음은 TPACK의 각 요소에 대한 수업 지식들의 예시 자료입니다. 오류가 있을 수 있으니 참고만 해주시길 부탁드립니다.