먼저 풀어야 할 병목
- 학사 ERP·LMS·출결·상담 시스템의 학생·과목 코드와 권한이 분리됨
- 수백 대 교육용 태블릿의 계정·앱·업데이트를 수기로 관리함
- 강의실 디스플레이·예약·재실·에너지 상태를 한눈에 보기 어려움
- 생성형 AI가 출처 없는 답이나 학생 개인정보를 다룰 위험이 있음
교육 AI는 학생에게 답을 대신 주는 기능보다 학사·LMS·상담 데이터를 권한에 맞게 연결하고 교사·직원의 판단을 줄여주는 업무부터 시작해야 합니다. 태블릿 계정·앱·콘텐츠 정책과 생성형 AI의 출처·개인정보 경계를 함께 설계합니다.
아래 내용은 실제 고객 성과가 아닌 가상 설계 예시입니다. 수치는 구축 실적이나 보장이 아니라 PoC에서 확인할 측정 항목입니다.
제품·API 지원 여부는 모델과 라이선스에 따라 달라지므로, 아래 구성은 현장 진단 후 확정합니다.
각 예시는 현재 흐름, 데이터, 삼성 디바이스, AI의 역할, 사람의 승인, PoC 측정 방법까지 연결합니다.
정보화 담당 교사 · 가상 담당자 이채원

학년 공용 태블릿 240대를 대여하며 학기마다 사용자·앱·시험 정책이 바뀌는 학교
교사가 기기마다 로그인·앱 설치·카메라 제한을 설정해 수업 시작이 늦고 분실 기기 대응도 일관되지 않다.
목표값과 합격 기준은 기준선 측정 후 고객과 합의하며, 개선 결과를 보장하지 않습니다.
학생성공센터 팀장 · 가상 담당자 홍서우

여러 단과대의 출결·LMS 활동·상담기록을 별도 화면에서 보는 대학
지원이 필요한 학생을 늦게 발견하고 지표만으로 낙인찍을 위험 때문에 AI 활용 기준을 정하기 어렵다.
목표값과 합격 기준은 기준선 측정 후 고객과 합의하며, 개선 결과를 보장하지 않습니다.
교수학습지원센터 연구원 · 가상 담당자 김태린

공통교양 강좌의 반복 질문이 많지만 공개 생성형 AI에 강의자료를 올릴 수 없는 대학
학생이 출처 없는 답을 과제에 사용하고 교수자는 어떤 자료에서 답했는지 검증하기 어렵다.
목표값과 합격 기준은 기준선 측정 후 고객과 합의하며, 개선 결과를 보장하지 않습니다.
캠퍼스 시설팀 대리 · 가상 담당자 박진호

야간·주말 수업과 행사가 있는 캠퍼스에서 예약시스템과 냉난방·디스플레이가 따로 운영됨
예약 취소 후에도 설비가 켜져 있고 실제 재실과 시간표가 달라도 시설팀이 늦게 안다.
목표값과 합격 기준은 기준선 측정 후 고객과 합의하며, 개선 결과를 보장하지 않습니다.
학생·교직원·과목의 단일 식별키와 권한
미성년자·교육데이터 처리 근거와 보존기간
LMS·학사 공급사의 API·SSO 지원 범위
AI 답변의 허용 문서·출처 표시·교원 검토
분실·졸업·대여 종료 시 계정·단말 초기화 절차
학생·과목·분반 식별키와 SSO, 각 공급사의 API·파일 제공 범위를 확인하면 가능합니다. 성적·상담처럼 민감한 데이터는 목적별 최소 권한과 감사로그를 별도로 설계해야 합니다.
정책 범위는 기기 모델, OS, Knox 제품과 라이선스에 따라 달라집니다. 앱·계정·웹·카메라·초기화 등 필요한 정책을 목록화하고 지원 여부를 공식 문서와 실제 기기에서 검증합니다.
허용 문서와 질문 범위, 출처 표시, 답변 거부 규칙, 교수자 검토를 정하고 평가용 활동과 분리합니다. 기술적 통제만이 아니라 수업별 사용정책과 로그 최소보존도 필요합니다.
실제 지원 모델, 라이선스, API와 규제 요건은 계약 및 설계 시점에 달라질 수 있어 착수 전에 재검증합니다.
ERP 제품명보다 지금 수기로 남는 업무, 반복되는 예외, 현장에서 쓰는 디바이스부터 함께 확인하겠습니다.
현장 진단 요청하기