
한 줄 소개
AI가 교사-학생-학부모 간 커뮤니케이션을 따뜻하고 효율적으로 바꾸는 방법을 연구합니다.
분야
HUMANITIES_SOCIAL, NATURAL_SCIENCES
목표 결과물
OPEN_SOURCE, COMPETITION
랩 소개
AI EduComm LAB은 교사·학생·학부모 간 커뮤니케이션을 데이터 기반으로 개선하는 AI 모델을 연구하는 모임입니다. 학원 및 사교육 현장에서는 학생별 학습태도, 감정 상태, 부모 피드백에 따라 말투와 소통 방식이 매우 중요합니다. 하지만 이러한 감성적 요소는 교사 개인의 경험에 의존하고, 피로도와 시간 제약으로 인해 일관된 관리가 어렵습니다. 이 연구에서는 실제 학원 현장에서 수집된 비식별화된 문자·상담 데이터를 활용해, AI가 문체, 감정, 상황을 이해하고 *개별 학생 맞춤 피드백 문장”을 추천하는 모델을 만듭니다. 또한 백엔드/프론트엔드 개발을 통해, 교사들이 쉽게 사용할 수 있는 대시보드형 SaaS 플랫폼을 구현합니다. AI를 통해 “데이터 기반이면서 인간적인” 교육 커뮤니케이션의 가능성을 실험하고자 합니다.
운영 방식
모두의연구소 플랫폼 내 정기 세션 (주 1회, 온라인 1회) 역할 분담: AI/NLP 연구원: 문체·감정 분석 모델 개발 백엔드 개발자: DB 및 API 설계 프론트엔드 개발자: UI 구현 기획/PM: 학원 데이터 구조 정의 및 실증 설계 프로젝트 방식: Notion으로 일정 공유, GitHub 협업 Slack 채널로 실시간 커뮤니케이션 실제 학원 환경에서 2~3회 실증 테스트 진행 결과 공유: 시연 영상 제작 및 오픈세션 발표 K-Startup 또는 교육 AI 공모전 출품 목표
커리큘럼
1주차 : 오리엔테이션
2주차 : 학원 커뮤니케이션의 실제 문제 정의, 데이터 수집 범위 확정
3주차 : 교사 문자/상담 데이터 라벨링 구조 설계
4주차 : 감정 분석, 문체 변환, 피드백 추천 관련 논문 리뷰
5주차 : 시스템 아키텍처 설계, Figma UI 초안
6주차 : KoGPT·HuggingFace 모델 기반 감정 분류기 구현
7주차 : FastAPI/Node.js로 DB 및 API 서버 구축
8주차 : React 기반 대시보드 개발 및 시각화 구성
9주차 : 실증 테스트 후, 결과 보고서 및 시연 영상 제작
참여 요건
✅ 참여요건 (Participation Requirements) 1️⃣ 모집 대상 AI, 백엔드, 프론트엔드, 데이터, 기획 등 분야별 개발 및 협업 역량을 보유한 분 교육 테크(EdTech) 또는 AI 응용 프로젝트에 관심 있는 대학생·대학원생·개발자·연구자 실제 서비스 프로토타입 개발과 현장 실증에 참여할 의지가 있는 사람 2️⃣ 필수 조건 기본적인 협업 도구 활용 가능 (Notion, Slack, GitHub 등) 주 1회 이상 정기 회의 참여 및 팀 내 커뮤니케이션 가능자 AI 모델 또는 웹서비스 개발 경험이 있거나 관련 기술을 학습 중인 사람 데이터 보안 및 비식별화 원칙을 이해하고 동의하는 참여자 3️⃣ 우대 조건 (Preferred Qualifications) NLP · LLM · 감정분석 모델 구축 경험자 React, Next.js, FastAPI, Firebase 등 웹 풀스택 개발 경험자 교육 서비스, 학원관리 시스템, EdTech 플랫폼 개발 참여 경험자 UI/UX 기획, 데이터 라벨링, AI 서비스 기획 역량 보유자
사전 질문
스타트업에서 일해본적이 있나요?
어떤 직무로 일하고 싶으신가요?
본인의 이름, 전공(또는 주요 기술 분야), 그리고 현재 하고 있는 일(또는 소속)을 간단히 알려주세요.
참여 가능한 요일/시간대(예: 평일 저녁, 주말 등)와 선호하는 협업 방식(온라인 / 오프라인 / 혼합형)을 적어주세요.
관련 기술 경험을 구체적으로 작성해 주세요.
지금까지 진행한 프로젝트 중, 본 프로젝트와 유사하다고 생각되는 사례가 있다면 간단히 설명해주세요.
기타 하고 싶은 말이나 본인을 어필할 내용이 있다면 자유롭게 작성해주세요.
랩장 소개
오정민
AI EduComm LAB
모임 기간
2025.11.11 - 2025.12.31
모임 일시
매주 수요일 13:00 ~ 15:00
장 소
온라인
모집 기간
2025.11.04 - 2025.11.10
모집 인원
5명
선발 방식
사전 질문 기반 심사
