‘프로그래밍 강의’에 VTA 첫 적용, 수강생 질문 40% 자동 응답…학습 부담 낮추고 이해도 높여

KAIST가 자체 개발한 인공지능 조교(VTA: Virtual Teaching Assistant)를 석·박사 대상 대형 강의에 성공적으로 도입하며, 인공지능 기반 교육 보조 시스템의 실효성을 입증했다. 수강생의 질문에 24시간 응답하는 이 시스템은 학습 몰입도와 편의성을 동시에 끌어올리며, 대학 교육의 새로운 패러다임으로 주목받고 있다.

이번 인공지능 조교 시스템은 KAIST 김재철AI대학원의 최윤재 교수와 산업디자인학과 홍화정 교수 공동 연구팀이 개발했으며, 2024년 가을학기 477명이 수강한 ‘인공지능을 위한 프로그래밍’ 강의에 처음으로 전면 적용됐다.

VTA는 강의 슬라이드, 실습 자료, 강의 녹화본 등 수업 자료를 자동 벡터화하여 검색증강생성(RAG: Retrieval-Augmented Generation) 구조로 질문에 대응한다. 기존 챗봇이나 LLM 응용 시스템과 달리, 수업 맥락과 연계된 정밀한 응답을 제공한다는 점에서 차별화된다.

“새벽에도 질문 OK”…조교 업무 부담 40% 감소

수업을 이수한 양지원 박사과정생은 “인간 조교에게 질문하기 어려웠던 내용도 부담 없이 물어볼 수 있어 유익했다”며 “질문이 많아질수록 수업 이해도도 함께 올라갔다”고 전했다.

14주간 운영된 결과, 3,869건의 Q&A가 발생했으며, 특히 비전공자나 초심자일수록 VTA를 더 적극적으로 활용한 것으로 나타났다. 이로 인해 조교가 직접 응답해야 했던 질문은 전년도 대비 약 40% 줄어들었으며, 반복 질문 감소와 고차원적 질의 대응의 여유도 생겼다.

연구팀의 권순준 박사과정생은 “VTA 도입으로 조교는 핵심 질문에 집중할 수 있었고, 수강생의 학습도 질적으로 향상되었다”고 설명했다.

학생 만족도 높아…“인공지능이 학습 부담 줄여줘”

수업 전·중·후 세 차례에 걸친 설문조사에서도 VTA에 대한 신뢰도, 응답 정확성, 사용 편의성 모두 높은 평가를 받았다. 특히 인간 조교에게 질문을 주저한 경험이 있는 학생일수록 VTA와의 상호작용에 더 큰 만족을 보였다.

최윤재 교수는 “이번 연구는 인공지능 기술이 교육 현장에서 실제로 얼마나 유용하게 작동할 수 있는지를 검증한 의미 있는 성과”라며 “다양한 강의로의 확대 적용을 기대한다”고 밝혔다.

해당 연구는 국제 자연어처리 학술대회인 ACL 2025(산업 트랙)에 논문이 채택돼, 기술적 완성도와 교육적 가치를 모두 인정받았다. 연구팀은 VTA 시스템의 소스코드를 GitHub에 공개하여 다른 대학이나 기관에서도 맞춤형 학습보조 시스템을 손쉽게 개발하고 적용할 수 있도록 지원 중이다.

이번 프로젝트는 KAIST 교수학습혁신센터, 한국연구재단, 정보통신기획평가원의 지원으로 수행됐다.

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