🎁 연구회 연구 / 개발

이 한 몸 좀 더 편해보고자 평소 커뮤니티에 공유해오던 AI 디지털 교육 뉴스, AI 논문 요약, AI 기술 트렌드 3종 뉴스를 한 곳에 자동으로 모았습니다. 만들고 보니 정적인 MD 기반의 텍스트보다, 상호작용적이고 시각적인 정보 설계 도구로서 HTML의 효용이 확실히 있어보입니다. 매일 오전 10시, 자동 수집 · 정리합니다. 바로 가기： https://tigerjk9.github.io/Live-Artifact/ #Daily_Intelligence #EDU_PAPERS_TECH_뉴스_일일_브리핑

12개 시나리오로 AI 시대 지적 정직성을 고민하는 토론 플랫폼 https://ai-dilemma-discussion.vercel.app/

NVIDIA Nemotron 기반 100만 가상 한국인 데이터 탐색 — 직업 탐험·페르소나 체험·AI 편향 분석 https://persona-korea.vercel.app/

학교별 급식 메뉴 검색 + 알레르기 학생 정보 관리 https://school-lunch-alergy.vercel.app/

NEIS에서 내보낸 학생부 XLS 파일을 업로드하면 Google Gemini AI가 세특·창체·봉사·행특의 학교생활기록부 작성규칙 기재요령 위반 여부를 자동 점검하는 로컬 웹 도구인 생활기록부 점검 웹서비스를 공유드렸습니다. 대전복수고등학교 박영준 선생님께서 생기부 정정기간에 사용하고자 구현하신 Windows 실행 파일(생기부_DB_생성기.exe, 생기부_AI_Inspector.exe)을 Python 웹 서비스로 재구현한 것으로 V1.2로 버전업됨에 따라 팔로업하여 반영 및 몇가지 추가 수정 작업을 거쳤습니다. 설치 및 활용, 버전업에 관한 세부 사항은 레포의 README 참고 https://github.com/tigerjk9/school-life-record

메인 저자가 공동 집필자를 초대하여 온라인 상으로 협업을 통해 책을 완성할 수 있는 출간 플랫폼입니다. 트라이팟 내부에서 바이브 코딩 서적 집필을 위해 개발했다가, 연구회 내부에서도 출간 프로젝트에 사용하실 수 있도록 플랫폼화 하였습니다.

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.

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 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.vercel.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/

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.

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.