본 연구는 AI 휴먼 기술을 활용한 교육 혁신을 위한 구체적인 방안을 제시하기 위해 세 가지 주요 연구 내용을 포함하고 있다.

첫째, AI 휴먼을 위한 데이터셋 구축 및 학습 파이프라인 설계가 이루어진다. 이를 위해 한국기술교육대학교의 학습 플랫폼에서 제공되는 학습 자료와 학습자 상호작용 데이터를 수집하고, 이를 전처리하여 AI 모델 학습에 필요한 데이터셋을 구축한다. 데이터는 벡터DB에 저장되며, sLLM 기반 모델을 활용하여 고효율 학습 및 적응형 데이터 처리 파이프라인이 구축된다. 이 단계에서는 한국어 특화 Embedding 모델을 선정하고, 데이터 변환 및 학습 환경을 최적화하는 작업이 수행된다.

둘째, AI 휴먼과 학습 플랫폼의 통합 및 실시간 상호작용 시스템 구축이 이루어진다. AI 휴먼과 학습자 간의 상호작용 데이터를 실시간으로 분석하여 맞춤형 학습 경로와 콘텐츠를 제공할 수 있는 시스템을 개발한다. 학습자는 AI 휴먼과의 대화를 통해 실시간 피드백을 받고, 개별 학습 성과에 따라 맞춤형 콘텐츠를 제공받게 된다. 이를 통해 기존의 비대면 교육 환경에서 부족했던 실시간 상호작용 문제를 해결하며, 학습자의 만족도와 참여도를 높일 수 있다.

셋째, AI 휴먼에 최적화된 교육방법론 개발 및 적용이 수행된다. AI 휴먼의 학습 알고리즘과 교육자의 전문 지식을 결합하여, 학습자의 개별 특성과 요구에 맞춘 맞춤형 교육 방법론이 개발된다. 맞춤형 학습 경로를 제공하고, 학습자의 성취도와 학습 패턴에 맞춰 지속적으로 학습 내용과 방법을 조정하는 적응형 학습 시스템이 구축된다. 개발된 교육 방법론은 델파이 기법을 통해 타당성을 검토하고, 이후 파일럿 수업을 통해 실제 교육 환경에서 그 효과성을 평가한다. 이를 통해 AI 휴먼 기술을 기반으로 한 교육 혁신이 비대면 교육의 질적 향상에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 구체적인 방안을 도출한다.

연구 결과는 AI 휴먼 기술이 교육 분야에서 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 중요한 시사점을 제공하며, 한국기술교육대학교에서의 활용 가능성을 검토하고, 이를 통해 학습의 질적 향상을 위한 체계적인 모델을 제시하고자 한다.