AI EduMentor · 김경림 포트폴리오

01 / Problem

왜 학습자가 중간에 멈추는가.

국비 훈련(KDT · K-Digital Training)은 청년의 디지털 직무 전환을 지원하는 대표 정책이지만, 완주하지 못하고 이탈하는 학습자가 매년 급증하고 있습니다. 이탈 신호를 조기에 감지하고 개별적으로 개입할 수 있는 시스템이 부재한 상황입니다.

2021 → 2024

5×

중도 이탈자 5배 증가
681명 → 3,485명

고용노동부 · KDT 통계

개입 시점

이탈 이전 개별 개입 시스템 부재
대부분 사후 통계 집계만 이뤄짐

현장 조사 · 2025

Approach

4step

Perceive → Reason → Plan → Act
AI 에이전트 사이클로 재구조화

본 프로젝트 제안

"학습자는 이탈 직전에 이미 여러 신호를 남긴다. 접속이 뜸해지고, 오답이 반복되고, 과제 제출이 지연된다. 데이터는 있는데 개입은 없다." — 프로젝트 문제 정의 · 2026

02 / Approach

4단계 Agent Cycle.

학습자별 이상 신호(오답 패턴, 학습 속도, 접속 빈도)를 데이터로 감지하고, Perceive → Reason → Plan → Act 4단계 사이클로 자동 개입합니다. 사람이 확인해야 할 지점(HITL · Human-in-the-loop)만 코치에게 넘기는 구조입니다.

감지

Perceive

접속 빈도 · 오답 패턴 · 학습 속도 · 과제 지연을 실시간으로 데이터화

→

판단

Reason

이탈 위험 / 학습 정체 / 우수 진행 3-tier로 분류 · 원인 추론

→

계획

Plan

Tier별 개입 시나리오 선택 (RAG 복습 · HITL 코치 · 챌린지 제안)

→

실행

Act

카카오톡 채널로 개별 콘텐츠 자동 발송 · 감사 로그 기록

→

위험도별 3-Tier 개입 전략

전체 학습자를 동일하게 다루지 않습니다. 위험 수준별로 개입의 강도와 형태를 다르게 설계했습니다.

Tier 1 · 이탈 위험

심층 개입 (HITL)

3일 이상 미접속 · 반복적 오답 · 과제 미제출 상태의 학습자. AI가 원인을 추론해 사람 코치에게 인계합니다.

Action코치 상담 예약 + 맞춤 복습 팩

Tier 2 · 학습 정체

RAG 복습 자동 발송

이해도가 떨어지지만 접속은 유지 중. 헤매고 있는 개념을 맞춤 RAG 콘텐츠로 카톡 발송합니다.

Action취약 개념 카드뉴스 3장 발송

Tier 3 · 우수 진행

챌린지 · 심화 제안

진도와 이해도가 안정적. 몰입을 유지하도록 심화 챌린지와 프로젝트 미션을 제안합니다.

Action선택 프로젝트 · 커뮤니티 매칭

03 / Result

무엇을 만들었는가.

공모전 제출을 위해 제안서 · Agent 시뮬레이터 v1.0 · 실증 모델 · 확장 로드맵을 통합 완성했습니다.

과학기술정보통신부 공모전 제안서 최종 제출
AI 에이전트 시뮬레이터 v1.0 MVP 기획 완료 — 실제 현장 시나리오 3종 (이탈 위험 · 학습 정체 · 우수 진행)
8주 A/B 실증 모델 설계 · 약 100명 규모 · 재접속률 · 중도탈락률 · 과제 완료율 지표
4단계 확장 로드맵 (MVP 실증 → 효과 검증 → 접근성 확대 → 운영 표준화) — 12개월+
데이터 기반 선제 개입으로 KDT 훈련 완주율 향상 목표

Simulator

3종

현장 시나리오
학습자 프로파일

Pilot

8주

A/B 실증 설계
~100명 규모

Roadmap

4단계

MVP → 검증 →
확대 → 표준화

Est. Result

71%

시뮬레이터 상
예측 복귀율

05 / Gallery

작업물 모아보기.

01 · 문제 현황 — KDT 중도 탈락 5배 증가

02 · 메인 — AI 에이전트로 일상을 바꿉니다

03 · 작동 방식 — 4단계 자동 개입 파이프라인

04 · 기능 — MVP 모듈 구성 (대시보드·페이스메이커·학습 에이전트)

05 · 시뮬레이터 — 3종 학습자 프로파일 (김민준 이탈 위험)

06 · 시뮬레이터 진행 — 실시간 판단 분석 및 카톡 개입

07 · 개입 방식 상세 — RAG 복습 · HITL 코치 심층 케어

08 · 사이클 완료 — 예측 복귀율 71%, 실행 결과 요약

09 · 정책 연계 — K-Digital Training · 내일배움카드 · HRD-Net

10 · 4단계 확장 로드맵 (12개월+)

11 · 안전한 AI 개입 원칙 — PIPA · HITL · 감사 추적

12 · 파일럿 — 8주 A/B 실증 모델 (약 100명 규모)

06 / Learning

교육 현장에서 관찰한 "왜 학습자가 중간에 멈추는가"라는 질문을 AI 시스템으로 구조화하는 경험이었습니다.

ThinkWise · 청바지 프로젝트에서 확인한 '좋은 정보'보다 '이해할 수 있는 흐름'이라는 관점을, 이번 프로젝트에서는 사람이 아닌 AI가 그 역할을 대신하도록 구조화했습니다. 데이터로 감지하고 · 사람 언어로 판단하고 · 카톡으로 전달한다는 흐름은, 결국 지금까지 해온 '사용자 언어로 번역하기'의 확장이었습니다.