추진 목표
- AI 기반 교육 서비스 플랫폼 구축
- 교수·학습·진로지도 등에 필요한 AI 결합 교육 서비스 기능을 통합적으로 지원하는 미래형 교육 플랫폼 개발
- 상용 및 오픈소스 범용 LLM을 기반으로 특화 분야 지식을 학습한 대학 자체 맞춤형 LLM 훈련 및 운용 기술 개발
- 학습 전 과정을 분석하여 학습자의 능동적 참여를 유도하는 포럼형 실시간 온라인 몰입수업 서비스 개발
- 정기적인 Dev Day 행사를 통해 학생과 교원 등 구성원의 의견을 수렴하고 AI 기반 교육 서비스에 대한 공감대 형성
- AI 결합 교과목 개발
- AI 결합 교육에 최적화된 AI 교수·튜터 등 수업 역할 구조를 수립하고 레벨별 AI 결합 교과목 개발 및 운영
- AI 결합 교과목의 적용 단계별 목표를 설정하고 체계적으로 추진
도입 단계 (2023~2025년) 확산 단계 (2026~2027년) 성숙 단계 (2028~2032년) - 전체 교과목의 7.5%
- 대규모 분반 강의, 어학, 자격증 강의 등 우선 적용
- 전체 교과목의 12.5% 내외
- 전공 기초교과목에 확대 적용
- 전체 교과목의 70% 내외
- 졸업 인증요건화(특정학과 예외)
- AI 결합 교수·학습 체제 혁신
- 경험 중심 심화학습에 필요한 AI 결합 교수·학습 모델 개발 및 운영
- 개발된 모델을 기반으로 다양한 교수·학습 프로그램 운영
연차별 추진목표
| 주요 내용 | ’23 | ’24 | ’25 | ’26 | ’27 |
|---|---|---|---|---|---|
| AI 기반 교육 서비스 플랫폼, 한림 대규모 언어 모델(H-LLM) 기술 개발 | |||||
| AI 기반 교육 서비스 플랫폼 설계 보고서 1세트 | 1 | ||||
| 플랫폼 요구분석 및 구조에 대한 표준 규격 제안서(누적) | 1 | 2 | 3 | 4 | |
| 플랫폼 표준화 및 인증 건수(누적) | 1 | 3 | 6 | 10 | |
| 공공데이터포털의 오픈 API (데이터세트 및 API) 공개 건수(누적) | 2 | 10 | 20 | 30 | |
| 미세 조정된 LLM 세트 수(누적) | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 특화전공분야 데이터세트(누적) | 1 | 3 | 5 | ||
| AI 결합 교과목 및 수업과정 개발, 유형 설정 및 운영 방법 확립 | |||||
| AI 결합 교과목 수(누적) | 70 | 100 | 150 | 200 | 300 |
| AI 결합 교과목 이수 학생 수(누적) | 2,000 | 3,000 | 4,500 | 6,000 | 9,000 |
| AI 결합 교과목 만족도 평가 점수(점) | 80 | 82 | 84 | 86 | 90 |
| AI 결합 교수·학습 체제 혁신, 지원 체제 모델 개발 및 프로그램 운영 | |||||
| AI 활용능력 강화 교수자 지원 프로그램 참여 | 100 | 300 | 300 | 300 | |
| AI 활용능력 강화 학습자 지원 프로그램 참여 | 200 | 1,000 | 1,000 | 1,000 |