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글로벌 주요 대학들은 Adaptive Learning, 학생 지원과 연구개발 등에 적극적으로 AI 기술을 활용하고 있습니다. 낯선 곳을 찾아갈 때 우리를 안내해 주는 네비게이션 시스템과 나의 구매 이력을 기억해 두었다가 내가 좋아할 상품을 추천해 주는 온라인 쇼핑몰 추천 서비스의 공통점은 보이지 않는 곳에서 인공지능(AI)이 열심히 일한다는 것입니다. ChatGPT로 인해 하루 아침에 가장 뜨거운 주제가 되었지만 AI는 이미 우리 일상에 깊숙이 들어와 있습니다. 이런 흐름에서 대학도 예외는 아닙니다. Adaptive Learning을 도입해 학생들에게 1:1 맞춤형 교육 환경을 제공하고, 학생들이 어려워하는 행정 업무를 AI챗봇이 지원합니다. 어떤 대학은 학생이 제출한 과제 채점과 피드백도 AI 가상 조교가 스마트하게 처리합니다. 대학의 다양한 AI 활용은 학업 성과 향상과 함께 학생 유지율 및 졸업률 향상으로 이어지면서 대학의 재정 건전성 확보에도 크게 기여하고 있습니다. 글로벌 주요 대학들의 AI 활용 시나리오하버드, MIT 및 시드니 대학교 등 글로벌 주요 대학들은 경쟁적으로 AI를 도입하고 있습니다. AI는 학생에게는 최적의 학습 경험을 제공하고, 대학에게는 차별화된 경쟁력을 제공하는 전략적 기술이기 때문입니다. AI를 활용하는 영역도 맞춤형 학습, 학교 행정, 연구 개발 및 교과 개선 등 다양합니다. 1. 어댑티브 러닝(Adaptive Learning): 많은 대학이 학생 교육 경험과 성과 향상을 목적으로 Adaptive Learning을 도입해 1:1 개인 맞춤형 교육 환경을 제공2. 학생 지원 및 학교 행정: AI 기술을 활용해 등록 및 수강 신청 등의 학교 생활에서 어려움을 겪는 학생을 지원하고 행정 업무의 자동화로 업무 효율을 향상3. 연구 개발: AI 기술을 공학, 의학 및 사회과학 등 분야에 적용해 정확도 높은 데이터 분석 및 시뮬레이션으로 연구 성과 보장4. 교육 방법 및 도구 혁신: AI 기술을 이용한 대화형 교육 콘텐츠 개발, 가상 조교 및 자동 채점 시스템 등을 도입해 교육 방법을 혁신하고 교육 성과를 강화1. Adaptive Learning세계의 주요 대학들이 가장 많이 그리고 적극적으로 AI 기술을 활용하는 분야는 어댑티브 러닝입니다. 어댑티브 러닝은 학생 수준과 특성에 맞춰 학습 방법, 콘텐츠와 속도를 조절해 학습 성과를 높이는 학습 방식입니다. IT기술을 확산되기 시작된 e-Learning과 동반 성장해 온 어댑티브 러닝은 최근에 AI와 빅데이터를 만나면서 획기적으로 발전하고 있습니다. 대학이 어댑티브 러닝을 추진하는 우선 목표로는 개인화된 학습 경험 제공과 이를 통한 학습 성과 개선이 언급되지만 학생들의 학습 격차 해소를 통한 과목 이슈율 및 졸업률 강화 같은 현실적 이슈도 큰 몫을 차지합니다. 중요 가치는?관련 연구 결과들이 공통적으로 제시하는 어댑티브 러닝의 중요 가치는 다음과 같습니다: • 개인화된 학습 경험 제공으로 학습 성과 강화• 교육 콘텐츠 활용 확대와 비용 절감• 학생들의 학습 격차 해소• 학생들의 과목 이슈율 향상• 재학생의 졸업률 향상 호주의 명문인 시드니 대학은 어댑티브 러닝 시스템 도입 후 호주 대학들의 평균 졸업률 63.6%(6년 기준)을 크게 상회하는 82.9%를 유지하고 있습니다. 누가 활용하는가?이미 많은 국내외 주요 대학들이 어댑티브 러닝을 활용하고 있습니다. 시드니 대학교, UC버클리 등 해외 대학들과 중앙대학교, 이화여자 대학교 등이 어댑티브 러닝의 성공 사례로 자주 언급됩니다: • 듀크 대학교• 시드니 대학교• UC 버클리• 조지아 주립대학교• 오레곤 주립대학교• 중앙대학교• 이화여자 대학교 등 어댑티브 러닝은 대학이 학생에게 최적의 교육 환경을 제공하면서 교육 시장에서 차별화된 경쟁력을 가질 수 있는 방법으로 인식되고 있습니다. 기술적 구조는?어댑티브 러닝 시스템의 구현에는 AI 기술을 중심으로 데이터 수집 등 다양한 작업과 기술적 요소들이 유기적으로 통합되어야 합니다: • 데이터 수집 및 분석 도구• 인공지능 및 머신러닝• 콘텐츠 관리 시스템(CMS)• 지식기반 알고리즘• 학습자 평가 및 피드백 체계• 데이터 및 사용자 보안 구조• 학습자 중심의 사용자 경험과 인터페이스• 클라우드 플랫폼 어댑티브 러닝은 대학과 학생에게 분명한 가치를 제공하는, 꼭 필요한 교육 시스템입니다. 하지만 대학 혼자서 구현하기에는 어려운 기술적 준비와 역량이 필요합니다. 따라서, 꼼꼼한 사전 준비와 더불어 메타넷디엘 같은 믿을 수 있는 파트너와의 협력이 필요합니다. 2. 학생 지원 및 학교 행정 어댑티브 러닝 다음으로 주요 대학들이 AI를 활용하는 분야는 학생 지원 및 학교 행정입니다. 이는 AI 기술을 활용해 학생들의 학교 생활을 돕거나 행정 업무 자동화로 대학의 운영 효율을 높이는 방식을 의미합니다. 10월 뉴스레터에서 소개한 조지아 주립대학교 등 주요 대학들이 AI 챗봇을 이용한 신입생 등록 및 수강신청 안내로 학생들의 만족도를 높이고 고질적인 Summer melt 문제를 해결한 것이 좋은 사례입니다. 이 방법은 신입생의 등록 포기 및 재학생의 학업 중단 비율을 감소시켜 대학의 재정 건전성 확보와 운영비 절감에 직접적으로 기여합니다. 장기간의 등록금 동결로 재정 능력이 많이 약화되고, 크게 상승한 인건비로 인해 직원 보강이 어려운 국내 대학들의 상황을 고려할 때 아주 효과적인 선택지가 될 수 있습니다. 중요 가치는?학생 지원과 학교 행정에 AI를 적용하는 대학들은 핵심 고객인 학생 지원과 학교 운영 효율화라는 두 가지 가치를 얻을 수 있습니다. AI가 제공하는 일석이조(一石二鳥) 효과입니다: 학생 지원• 체계적 지원으로 학생 유지율 향상• 신입생의 입학 등록 포기율 감소• 학생들의 원활한 학교 생활 적응• 과목 이수율 및 학업 성과 향상• 학생들의 참여도 증가 학교 운영• 학생 유지율 향상으로 재정 건전성 강화• 업무 자동화 및 셀프-서비스화로 운영비 절감• 인력 추가 없이 효과적인 학생 지원 가능• 데이터 분석을 통한 학생들의 이해와 이에 기반한 교육 정책 수립 활용 가능한 서비스는?대학들이 우선 떠올리는 것은 AI 챗봇입니다. 비교적 구현이 쉽고, 많은 교육 현장에서 기술 성숙도와 효과가 검증되었기 때문입니다. 하지만 AI챗봇 이외에도 다양한 선택지가 있습니다: • AI 챗봇• AI 과제 채점• AI 필기 과제 리뷰 및 피드백 • AI 가상 조교 및 튜터링 서비스• AI 학생 분석(중퇴 위험 학생 감지 등)AI는 우리의 생각보다 더 많은 영역에서 활용되고 있습니다. 누가 활용하는가?AI챗봇을 이용한 학생 지원과 행정 효율화는 중요한 트렌드가 되었습니다. 이제 대학들은 챗봇으로 시작된 AI 활용을 가상 조교와 튜터링, 과제 리뷰& 피드백 등으로 확대하는 방안을 검토 중입니다: • 고려대학교• 경북대학교• 숙명여자대학교• 서울대학교• 미시건 대학교• 조지아 주립대학교• 하버드 대학교 등 3. 연구 개발 인류에게는 풀어야 과제들이 아직 많습니다. 의학, 과학 및 기후변화 등 많은 주제가 기다리고 있습니다. 이를 연구하는 대학들이 AI를 활용하는 것은 당연한 일일겁니다. 2024년 노벨물리학상 수상자로 AI 머신러닝의 창시자인 제프린 힌튼 교수가 지명된 것은 아주 상징적입니다. 코로나 팬데믹 위기 극복에도 AI가 큰 역할을 했습니다. MIT는 AI기술을 통해 코로나 벡신의 핵심인 mRNA 설계 최적화, 실시간 데이터 분석과 예측 정확도 강화 그리고 이를 통한 임상 시험 개선으로 모더나가 1년 만에 벡신을 개발할 수 있게 도왔습니다. 벡신 개발에 최소 10년이 필요하던 과거의 전통을 AI가 가볍게 깨트린 것이죠. 시간, 비용, 환경적 제약 등으로 우리가 제대로 풀 수 없었던 과제들의 해결이 AI를 통해 현실화되고 있습니다. 중요 가치는?의학, 과학 및 사회경제 관련 연구개발에 AI를 활용함으로써 얻는 가치는 환경적 제약 극복, 효율성 및 정확성 향상 그리고 비용 절감 같은 경제성으로 구분할 수 있습니다. 그리고 이 가치는 대학에만 한정되지 않고 사회와 경제 전반에 영향을 줍니다: 환경적 제약 극복• 현실적 검증이 어려운 상황 해소• 물리적 구현없이 검증 가능 효율성과 정확성 • 빠른 빅데이터 처리와 분석 능력• 사람에 위한 오류 발생 가능성 제거• 사람이 찾아내지 못한 방법과 인사이트 제공• 수작업 방식 대비 수 백, 수 천배 빠른 속도 경제성 • 작업 과정, 시간 단축 및 비용 절감• 분석 데이터 및 결과의 재활용 활용 가능한 영역은?의학, 공학과 자원 개발 등 다양한 분야의 연구개발에 이용되는 AI기술의 세부 영역을 정리해 보면 다음과 같습니다: • 의학: 신약, 치료제 개발, 임상 시험 및 영상자료 분석 등• 공학: 자율주행, 음성인식, 지능형 로봇 등• 자원개발: 지형탐사, 자원종류 및 규모 분석 등• 정치사회: 인구 모델링, 예측적 정책 수립과 영향 분석 등• 산업공학: 제조공정 최적화, 제품 개발 프로세스 및 제너레이티브 디자인 등• 법학: 판례 분석, 지능형 법률 서비스 체계 구현 및 대민 서비스 모델 분석 등 누가 활용하는가?주요 대학의 AI기반 연구개발 진행은 Must-have 항목으로 인식됩니다. 연구개발 분야의 AI 도입과 경험 축적은 대학 브랜드 가치 상승과 실질적 경쟁력 강화로 이어집니다. 물론 산학협력, 기술 수출 같은 경제적 가치로 돌아오는 경우도 많습니다: • Harvard 대학교 AI for Healthcare• MIT 대학교 Digital Biomedicine • Stanford 대학교 Human-Centered AI • UC 버클리 대학교 인간 호환 AI센터• 포항공과대학교 AI기반 스마트시티 연구• 서울대학교 ELSI 연구센터• 연세대학교 AI 스마트 헬스케어 시스템 등 AI 도입과 활용, 더 늦추면 안됩니다!지금까지 살펴본 바와 같이 글로벌 주요 대학들은 AI 도입과 활용에 속도를 더하고 있습니다. 일차적으로 어댑티브 러닝(Adaptive Learning)을 이용한 맞춤형 교육 환경 제공으로 학업 성과를 높이는데 집중하는 대학들이 많습니다. 다음으로 AI 챗봇 및 AI 가상 조교 서비스 등을 활용해 학생들의 원활한 학교 생활을 지원하고 업무 자동화 등으로 학교 행정의 효율화를 추구하는 대학이 늘고 있습니다. 그리고 대학이 수행 중인 연구개발 분야에 AI를 접목해 대학 브랜드 가치와 경쟁력을 높이면서 경제적 보상까지 얻는 성공 사례가 확산되고 있습니다. AI 기술에 대한 대학들의 투자는 최적의 학습 환경 제공, 대학 운영 효율화를 통한 재정 건전성 확대 그리고 대학 브랜드 가치와 경쟁력 강화 같은 다양한 결과로 돌아오고 있습니다.글로벌 대학들의 AI 활용 시나리오를 살펴보았습니다. 전문가의 상담이 필요하시다면, 언제든 메타넷디엘과 상담하세요!
2024.11.21
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도입도 어렵고 관리도 어려운 해외법인 ERP, 쉽고 빠르게 구축할 수 있는 방법은 무엇일까요?ERP 도입에 중요한 요소인 안전성과 민첩성 측면에서 가장 효율적인 해외법이 ERP 도입 전략이 무엇인지 고민해 볼 필요가 있습니다.국내기업의 해외법인 ERP 구축 경험을 가지고 있는 메타넷글로벌 SAP팀에서 <해외법인의 SAP ERP 도입 전략>eBook을 무료로 배포합니다.
2024.10.31
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AI 혁명은 이미 우리 옆에 다가와 있습니다. Adaptive Learning 및 학생 지원 등에 주도적으로 AI를 활용하는 글로벌 대학들의 사례를 살펴보겠습니다. 1. University of Sydney시드니 대학교는 선제적으로 Adaptive Learning 플랫폼을 도입하여 학생들의 학습 의지와 참여를 높이는 데 성공했으며, 이를 통해 대학의 차별화된 경쟁력을 강화하고 있습니다.2. Georgia State University조지아 주립대학교는 학생 지원 및 행정 업무에 AI 챗봇 'Pounce'를 적용하여 'Summer Melt' 현상과 학업 포기 문제를 해결하고 있으며, 이를 통해 미래를 준비하는 혁신적인 사례를 보여주고 있습니다.3. Who are leveraging AI?Adaptive Learning, 학생 지원 및 행정 업무, 그리고 주요 연구 개발 프로젝트 등 다양한 분야에서 AI 기술을 활용하고 있는 국내외 주요 대학교들의 사례가 점점 더 많아지고 있습니다. 1. University of Sydney:Adaptive Learning 플랫폼을 도입해 학생들의 높은 학업 성취도와 졸업률을 유지하는 시드니 대학교 호주 대학들의 졸업률호주 교육부 자료에 의하면, 호주 대학생들의 6년내 졸업률은 63.6% 수준인데 4년으로 조정하면 45%로 크게 떨어집니다. 44.4%로 최저인 영유아교육과를 시작으로 컴퓨터 사이언스 등 공학 계열도 문제가 심각합니다. 낮은 졸업률의 원인으로 꼽히고 내용은 아래와 같습니다. 1. 학업 난이도: 높은 학업 난이도와 이에 따른 지속적 스트레스 증가가 학생들이 포기하는 가장 큰 이유로 파악 2. 경제적 어려움: 비싼 등록금과 계속 증가하는 생활비로 인해 학업을 중단하는 학생 증가 3. Study-life 밸런스: 학업 스트레스가 늘어나면서 학업 대신 개인의 행복과 삶의 균형을 선택하는 학생 증가 4. 학생 지원 부족: 학업의 어려움을 겪는 학생을 적절하게 지원할 수 있는 지원 및 교육 프로그램의 부족도 졸업률 저하를 가속화하는 원인으로 작용 시드니 대학의 Adaptive Learning 사례시드니 대학교의 졸업률은 82.9% 입니다. 이런 차별화된 경쟁력의 배경에는 Adaptive Learning이 있는데, 컴퓨터 학과 2학년인 Tom의 사례를 통해 알아보겠습니다. Tom은 데이터 구조론이 너무 어렵습니다. 같은 챕터를 반복해 읽고, 예제 문제를 계속 풀어봐도 이해가 되지 않습니다. 담당 교수인 Jake는 Adaptive Learning 플랫폼에서 Tom의 학습 패턴을 분석합니다. 어떤 내용을 반복해 읽는지, 시간을 많이 쓰는 문제와 틀린 답변을 파악해 보니 데이터 모델링이 Tom의 문제란 것을 알게 됩니다. 플랫폼이 자체 분석한 내용도 거의 비슷합니다.Jake 교수는 Adaptive Learning를 통해 Tom의 온라인 교재에 설명을 추가하고 1:1 코칭을 제안합니다. 1:1 코칭에서 데이터 모델링을 설명해주고 같이 문제를 풀면서 Tom의 어려움을 해결해 줍니다. 이것이 시드니 대학이 Adaptive Learning을 이용해 제공하는 맞춤형 학습입니다. Adaptive Learning 도입 배경시드니 대학교는 학습자 수준의 정확한 파악과 개인화된 학습 경험 제공 그리고 이를 통한 전통적 학습 체계의 혁신을 목표로 Adaptive Learning 플랫폼의 도입을 결정했습니다. 1. 개인화된 학습 경험 제공: 학습자의 특성과 능력을 반영한 맞춤형 학습 경험 제공으로 학업 성취도 및 학교 생활 참여도 향상2. 학습자 수준 진단과 분석: 개인 맞춤형 학습 경험 제공의 전제 조건인 학생의 현재 상태와 장단점 파악을 위한 분석 체계 마련3. 효율적 학습 경로 설계: 학생들이 가진 문제와 이슈를 파악해 최적의 학습 자료와 학습 경로의 설계 및 개발4. 데이터 기반 교육 개선: 학생 행동과 성과의 실시간 데이터 제공으로 학생의 장단점을 파악하고 맞춤형 수업과 피드백 제공5. 글로벌 트렌드: 학교 경쟁력 유지와 글로벌 트렌드 수용 Adaptive Learning 플랫폼 주요 기능시드니 대학교가 맞춤형 학습 강화를 위해 선제적으로 도입한 Adaptive Learning 플랫폼은 효율적 콘텐츠 생성 도구, 실시간 학습 경로 및 성과 분석을 통한 학습 최적화로 학생과 교수진의 학업 성취도를 높이고 있습니다. 1. 적응형 학습 경로: 학습 특성과 속도에 맞춘 학습 경로 설계와 지원이 가능하고 학습자 필요에 따라 교육 내용 조정 가능2. 손쉬운 콘텐츠 개발: 더 많은 상호 작용으로 학생들의 학습 참여와 동기를 높이는 방식으로 전통적 교육 체계 혁신3. 인터렉티브 학습 체계: 효율적 교육 콘텐츠 개발과 배포로 교수진의 업무 부담을 줄이는 동시에 교육 수준을 강화4. 학습자 피드백 및 지원: 학습자 행동과 성과의 실시간 데이터 제공으로 학생 장단점 파악 및 맞춤형 수업과 피드백 제공5. 학습 관리 시스템 통합: 시스템 통합 관리로 학생 관리 및 업무 최적화 Adaptive Learning 적용 분야시드니 대학교는 Adaptive Learning 플랫폼을 과학, 공학, 의학 및 심리학 등 학습 난이도가 높은 교과 과정에 우선 적용해서 학업 성취도와 과정 수료율 향상 등의 효과를 얻고 있습니다. 1. 공학 분야: 다양한 실험 및 시뮬레이션이 필요한 공학 프로그램에 적용하여 실시간 피드백과 학습 분석 제공2. 의학 분야: 시뮬레이션을 통해 실제 수행이 어려운 환자들의 치료 과정 및 병의 진행 상황 등을 학습하는데 적용3. 교육 및 심리학 분야: 반응 시뮬레이션, 퀴즈, 게임 및 인터렉티브 컨텐츠를 교육과 심리학 교육에 적용 공학, 의학 등 다양한 분야에 Adaptive Learning을 적용해 많은 효과를 얻은 시드니 대학교는 더 많은 분야로 Adaptive Learning 플랫폼을 확대하고 있습니다. Adaptive Learning 도입 효과빌 & 멀린다 게이츠 재단이 후원한 연구는 Adaptive Learning 도입 후 학생 등록은 늘고 탈락은 줄었다는 결과를 소개하면서 새 학습 방식의 가치와 잠재력을 인정했습니다. 시드니 대학이 얻은 주요 효과입니다. 1. 학습자 참여도: 학생들의 학습 욕구 강화와 자발적인 학습 참여도 증가2. 학업 성취도: Adaptive Learning 이용 후 학생들의 수업 이해도와 성적이 동반 상승3. 교수진 역량: 학습자 맞춤형 콘텐츠 개발이 용이해져 교수진의 업무 부담이 줄고 강의 수준 향상4. 비즈니스 확장: 시드니 대학이 해외의 학습자에게 수준 높은 온라인 교육 프로그램 제공5. 데이터 기반 시스템: 학생 행동과 결과에 대한 데이터를 확보, 분석해 학생 특성을 이해하고 실시간 피드백으로 실질적 학습 수준 향상 Adaptive Learning으로 학생들의 학습 의지와 참여가 확대되고 다른 대학들과 차별화된 졸업률을 유지하는 배경으로 작용하고 있습니다.2. Georgia State University학생 지원 및 행정 업무에 AI 챗봇 Pounce를 도입해 Summer melt 및 학업 포기 문제를 해결하고 있는 조지아 주립대학교 미국 대학들의 고민, Summer melt 적게는 10%에서 최대 40%의 예비 대학생들이 등록을 포기하는 Summer melt은 미국 대학들을 괴롭히는 문제입니다. 주요 원인으로 아래 내용들이 언급됩니다. (출처: 하버드 대학교 교육정책 연구소) 1. 정확한 안내 및 지원 부족: 고교 졸업과 함께 어려운 대학 등록 과정을 도와 줄 교사나 상담 인력의 도움을 받지 못해 포기하는 학생들이 많음2. 복잡한 행정 절차: 대학마다 등록 절차가 다르고 복잡해서 학생 혼자 진행하다 실패하거나 포기하는 사례가 다수 발생3. 경제적 장벽: 저소득 계층의 학생이 높은 학비 때문에 포기하는 경우가 많지만 학자금 대출 및 지원 프로그램를 모르고 포기하는 경우도 빈번하게 발생4. 의사소통 부족: 학교가 학생에게 단계별로 필요한 정보를 적시 제공하지 않고, 학생도 방법을 몰라서 등록을 못하거나 포기하는 사례 조지아 주립대학교 AI 챗봇, Pounce예비 대학생과의 커뮤니케이션 실패 및 정확한 등록 안내 및 지원 부족이 Summer melt의 주된 원인이라고 하버드 보고서는 말하고 있습니다. 조지아 주립대가 AI 챗봇을 이용해 문제를 해결한 방법을 살펴보겠습니다. 신입생이 조지아 주립대학교에 예비 등록을 하면 관련 정보가 AI 챗봇에 공유됩니다. 챗봇은 정보를 분석하고 학생 조건과 일정에 따라 추후 등록 절차, 필요 서류, 학자금 신청 방법 및 수강 신청 등을 문자 메시지와 이메일로 안내합니다. 물론 학생 문의에 대한 실시간 지원도 가능합니다. 만약 학생이 학자금 신청 방법을 문의했다면 챗봇이 필요 서류와 작성 방법을 알려주고 서류 제출까지 안내해 줍니다. AI 챗봇을 이용한 학생과의 원활환 커뮤니케이션, 학교 생활의 꼼꼼한 안내와 지원은 신입생이 가진 학교 생활의 두려움과 고립감을 크게 줄여줍니다. 그리고 이런 노력은 Summer melt 현상의 극적인 감소로 이어지고 있습니다. 조지아 주립대학교 발표에 의하면 AI 챗봇 도입 후 신입생의 등록 포기율은 19%에서 9%로 줄었습니다. AI 챗봇 도입 목표조지아 주립대학교는 오랜 기간 Summer melt 현상과 중도 학업 포기 문제를 고민해 왔습니다. 신입생 등록율과 학생 유지률을 높이기 위한 전략으로 실시간 학생 지원이 가능한 AI 챗봇을 도입했습니다. 1. Summer Melt 해소: 등록 절차와 방법 등의 자세한 안내와 자발적 지원을 통한 Summer melt 문제 해결2. 커뮤니케이션 강화: 학생과 학교간의 의사소통을 원활히하고 학생들에게 필요한 정보를 24시간 제공하는 환경 제공3. 학생의 학업 성과 향상: 실시간 피드백과 지원이 가능한 AI 챗봇을 통해 학생들의 학업 지원4. 데이터 기반 의사결정 지원: AI챗봇에서 수집된 학생 문의와 반응 등 주요 데이터를 학교 정책 수립과 운영 등에 적용 AI 챗봇, Pounce조지아 주립대학교는 실시간 정보 제공과 학교 생활 불편 최소화 등을 통한 최적의 학생 경험을 위해 AI 챗봇 서비스 Pounce 를 도입했습니다. AI챗봇의 주요 기능은 다음과 같습니다. 1. AI 기반 정보 제공: Pounce는 학교 일정, 수업 시간표, 식당 메뉴 및 시설 운영 시간 등 다양한 정보를 실시간 제공2. 행정 지원 서비스: 수강 등록, 장학금 신청, 학사 일정 및 교내 행사 등 정보를 실시간 제공하며, 각종 문서 양식과 등록 절차 등에 대한 안내 제공3. 예약 및 약속 관리: Pounce를 통해 체육 시설, 회의실 및 상담 서비스 일정 예약 등 가능4. 실시간 대화 지원: 자연어 처리(NLP) 기술을 적용하고 학교 데이터베이스에 연결되어 학생 문의에 실시간 답변 제공5. 알람 서비스: 주요 행사 및 예약 내용의 알람 서비스 AI 챗봇 도입 효과조지아 주립대가 도입한 AI챗봇 Pounce는 학생 등록율, 과목 이수률 및 학업 성취도 향상 등 다양한 효과에 기여한 것으로 분석됩니다. 학교가 공개한 주요 성과를 보면 예상하지 않았던 효과도 여러 개 있습니다. 1. Summer Melt 현상 완화: AI챗봇 도입 후 여름 기간의 학생 이탈률이 19%에서 9%로 감소2. 등록 및 과목 이수 개선: AI챗봇 도입 후 학생들의 등 등록률이 3.3% 증가하고, 진행 상황을 실시간 파악해 지원하는 방법으로 포기하는 학생을 최소화3. 학자금 지원 신청 증가: AI챗봇의 이벤트 알림 기능 덕분에 학자금 신청 완료율이 6% 향상4. 학업 성취도 향상: 분석 결과 AI챗봇 이용률이 높은 학생이 B학점 이상을 받을 가능성 증가5. 학교 생활 참여도: AI 챗봇 이용률이 높은 학생들의 취업 박람회 등 행상 참여률이 30% 증가 향후 계획AI챗봇 Pounce 도입으로 다양한 효과를 얻은 조지아 주립대는 Pounce 연구 프로젝트화 등 AI 챗봇 확산과 고도화를 위한 다음 단계를 준비하고 있습니다. 1. 졸업률 강화: AI챗봇을 이용해 대학의 오래된, 또 다른 고민 거리인 졸업률을 높이는 방안을 검토 중2. 적용 대상 확대: AI챗봇을 조지아 커뮤니티 컬리지 등 다양한 그룹으로 확대하는 방안 검토3. AI와 사람간 협업 강화: AI & 사람간 협업이 업무 효율을 높이는 효과적 방법으로 인식하고 이에 대한 연구와 투자를 지속할 예정4. AI 챗봇 고도화: 행정 업무와 실시간 정보 제공에 집중된 Pounce 를 학생 수업 및 과제 지원까지 가능한 서비스로 확대하는 고도화 프로젝트 진행 중3. Who are leveraging AI?대학이 인공지능(AI)을 활용해야 하는 이유는 학생 맞춤형 학습과 이를 위한 학생들의 학습 진단과 분석 그리고 데이터 기반의 교육 개선 등 다양합니다. 이것이 오늘날 많은 대학이 추구하는 교육 혁신 모델이기도 합니다. 오늘 살펴본 시드니 대학교 및 조지아 주립대학교 등 글로벌 대학들은 빠른 AI 도입과 활용으로 많은 결실을 얻고 있습니다.급격한 학령 인구 감소와 교육 정책 변화로 어려움을 겪는 우리 대학에게도 필요한 경쟁 전략입니다. 주요 대학의 AI 활용 사례를 살펴보았습니다. 전문가의 상담이 필요하시다면, 언제든 메타넷디엘과 상담하세요!
2024.10.18
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많은 기업에서 업무 효율성을 높여 TCO(Total Cost of Ownership, 총소유비용) 절감을 고민하고 있습니다.특히 단순 반복 작업을 도와주는 RPA 도입을 검토해 보신 기업들도 많으실 텐데요, 구체적으로 어떤 업무를 어떻게 자동화해서 업무 생산성을 높일 수 있는지 메타넷글로벌의 실제 사례를 공유합니다.이 프로젝트는 반복적인 수작업으로 인해 높은 공수가 투입 되었던 세금계산서 대사 작업을 RPA 솔루션을 통해 자동화한 사례입니다. A사의 Pain point위수탁 공급업체에서 홈택스를 통해 직접 발행하는 전자세금계산서는 SAP 시스템에 등록되는 전자세금계산서 자료와 별도로 구매 ERP에 수기 등록해야 하는데, 인보이스 대사 작업하는데 너무 많은 시간이 걸립니다. 개선 전 업무 프로세스입니다.1. 담당자가 위수탁 건에 대해서 홈택스 발행 전자세금계산서 파일을 다운로드 합니다2. 담당자가 SAP 전자세금계산서 내역을 다운로드하여 홈텍스 파일과 비교 대사합니다.3. 담당자가 누락된 세금계산서에 대해 확인 및 검증 작업을 진행합니다.4. 담당자가 해당 세금계산서를 구매 ERP에 업로드 합니다. 메타넷글로벌에서는 고객의 Pain points를 해결하기위해 아래의 TO-BE 프로세스를 구상하여 RPA 솔루션으로 구현하였으며 위의 모든 업무를 자동화하였습니다. TO-BE 업무 프로세스입니다.1. 로봇이 홈택스에 세금계산서 파일을 다운로드 합니다.2. 로봇이 해당 세금계산서와 SAP 전자세금계산서 내역을 다운로드하여 대사합니다3. 로봇이 대사한 결과 및 누락된 결과를 담당자에게 이메일 발송합니다.4. 로봇이 누락된 세금계산서를 구매 ERP 업로드 파일 템플리트에 맞게 전환 및 입력하여 자동 업로드 합니다. 이처럼 A 사는 세금계산서 대사 작업 및 구매 ERP 업로드 작업을 자동화하여 구매 및 재무 담당자가 처리해야 하는 단순 반복 업무가 크게 줄어들었습니다.또한 담당자가 다량의 세금계산서를 대사하면서 발생할 수 있는 휴먼 에러가 줄어들어 업무의 정확도가 크게 개선되었습니다.메타넷글로벌은 업무 자동화에 대한 전문 지식과 축적된 데이터를 활용하여 고객사의 업무 효율성을 높이고, TCO를 절감할 수 있도록 지원합니다.SAP ERP 연계 업무 자동화에 대해 상담하고 싶으시다면 메타넷글로벌에 문의해 주세요. * 적용 RPA 솔루션 : 블루프리즘에서 제공하는 엔터프라이즈급 RPA 툴로 기업들이 반복적이고 규칙 기반의 업무를 자동화 할 수 있도록 도와줍니다.
2024.08.30