학원 운영에 AI를 도입하는 것에 대한 생각

요즘 상담을 하다 보면 거의 같은 질문을 듣습니다.

• “AI로 문제은행에서 유사 문제 자동 생성 안 되나요?”
• “문제 만들어서 바로 시험지 뽑을 수 있죠?”
• “수학·과학 문제도 자동으로 다 만들어주지 않나요?”

솔직히 말하면, 지금 기술 수준에서는 ‘완전 자동 유사문제 생성’은 과장에 가깝습니다.

이 글은 마케팅용 글이 아니라, 실제로 시스템을 만드는 입장에서 정리한 내용 입니다.

1️⃣ 유사문제 생성, 왜 생각보다 어렵나

겉으로 보면 단순해 보입니다.

“이 문제랑 비슷하게 하나 더 만들어줘”

AI에게 시키면 되는 거 아닌가?

문제는 ‘비슷하다’의 기준이 학원마다 다르다는 겁니다.

📌 특히 수학, 과학은 더 어렵습니다

• 조건 하나만 바뀌어도 난이도가 완전히 달라짐
• 보기 구조가 바뀌면 정답률이 깨짐
• 수식 변형 중 오류가 나도 눈에 안 띄는 경우 존재
• 중간 계산 과정이 틀려도 겉으로는 그럴듯하게 보임

AI는 그럴듯한 문장을 잘 만듭니다. 하지만 “검증된 문제”를 만드는 건 완전히 다른 영역입니다.

2️⃣ 현재 AI 문제 생성의 구조적 한계

현재 대부분의 서비스는 이런 방식입니다:

• 기존 문제를 벡터화
• 유사 문맥 검색 (RAG 방식)
• AI로 재작성

이 방식은 지문 재구성에는 쓸 수 있습니다. 하지만 다음 단계에서 문제가 생깁니다:

• 수학 계산 검증 불완전
• 논리 구조 오류 검출 어려움
• 보기 간 중복·논리 충돌 발생
• 난이도 정량화 불가능

그리고 가장 중요한 것:

❗ 문제 생성과 문제 검증은 완전히 다른 기술입니다.

지금 시장에서 “AI로 문제 완전 자동 생성”을 말하는 곳이 있다면, 거의 대부분은 사람이 뒤에서 검수하거나, 매우 제한된 유형만 처리합니다.

완전 자동, 전 과목, 무검수 생성은 현재 기술 기준에서는 현실적이지 않습니다.

이건 비관이 아니라, 구조적인 한계입니다.

3️⃣ 그럼 유사문제 생성은 포기해야 할까?

아닙니다.

다만 방향이 달라야 합니다.

저는 이렇게 봅니다:

완전 자동 생성 ❌ “보조 생성 + 사람 검증” 구조 ⭕

AI가 할 수 있는 영역:

• 유형 분석
• 문제 구조 분해
• 조건 치환 초안 생성
• 선택지 틀 구성
• 지문 변형 초안 작성

AI가 아직 못하는 영역:

• 난이도 통제
• 계산 정확도 보장
• 교육적 의도 반영
• 실전 출제 감각 유지

그래서 우리가 준비하는 건 “강사를 대체하는 AI”가 아니라 “강사의 시간을 줄여주는 생성 보조 엔진” 입니다.

가능성은 있습니다. 하지만 마법은 아닙니다.

4️⃣ 오히려 더 현실적인 영역: AI기반 학원업무 처리

문제 생성보다 더 빠르게 현실화 가능한 건 사실 다른 영역입니다.

그건 바로:

🔹 AI 기반 학원 업무 처리

우리가 준비 중인 건 AI로 시험지를 뽑는 시스템이 아니라,

아카플로우·이튜터의 모든 기능을 프롬프트로 호출할 수 있는 구조입니다.

예를 들면:

• “3월 1주차 출결 이상 학생 정리해줘”
• “이번 달 미납 학부모 문자 초안 만들어줘”
• “중3 수학반 지난 시험 평균 낮은 단원 분석해줘”
• “이 학생 상담 내용 요약해서 학부모 보고용으로 정리해줘”

이건 지금 기술로 충분히 가능합니다.

왜냐하면 이 영역은:

• 정답 검증이 필요한 영역이 아니고
• 구조화된 데이터가 있고
• 반복 업무가 많고
• 언어 처리 중심이기 때문입니다

즉,

문제 생성은 아직 검증이 핵심 문제 업무 자동화는 데이터 연결이 핵심 문제

후자는 구현 가능성이 훨씬 높습니다.

5️⃣ 그래서 우리의 방향은 이겁니다

1️⃣ 유사문제 생성은 → 과장하지 않는다 → 보조 생성 구조로 준비한다 → 검증 체계와 함께 설계한다

2️⃣ AI기반 학원업무 처리는 → 프롬프트 기반 인터페이스로 구현한다 → 기존 모든 기능을 자연어로 호출 가능하게 만든다 → 운영자가 메뉴를 찾지 않아도 되게 만든다

6️⃣ 결론

AI로 문제를 완전히 자동 생성해준다는 말은 지금 시점에서는 대부분 과장입니다.

특히 수학·과학·논리형 문제는 “그럴듯함”과 “정확함”이 완전히 다릅니다.

하지만,

• AI기반 학원 업무 처리,
• 자연어 기반 시스템 제어,
• 운영 자동화 영역은 이미 현실적인 단계에 들어왔습니다.

그래서 우리는,

• 마법 같은 자동 문제 생성은 약속하지 않습니다
• 대신 실제로 작동하는 자동화부터 만듭니다

AI는 아직 출제자를 대체하진 못합니다. 하지만 학원 운영자를 돕는 도구는 될 수 있습니다.

그 차이를 인정하는 것부터 진짜 AI 도입이 시작된다고 생각합니다.

이 글은 팩트 기반으로 AI를 통해 작성되었습니다. AI가 제공한 정보는 현재 기술 수준에 맞추어 실제 적용 가능성과 한계를 명확히 반영하여 작성되었습니다.