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코드프레소·이화여대 사범대학 AI Agent 아카데미: 예비교사 34명은 첫날 왜 'AI 조교'부터 만들었을까

코드프레소가 이화여대 사범대학 예비교사 34명과 'AI Agent 아카데미' 1일차를 진행했습니다. 자료와 규칙을 학습시킨 AI 조교 만들기 실습과 교육 효과 확인 방법을 정리했습니다.

1분 요약 읽기💡코드프레소는 2026년 10월 2일 이화여자대학교 사범대학 예비교사 34명(현장 15명, Zoom 19명)과 '예비교사를 위한 AI Agent 아카데미' 1일차를 진행했습니다.첫 수업 주제는 "자료와 규칙을 학습시킨 AI 조교 만들기"였습니다. AI에게 한 번씩 묻는 단계를 넘어, 내 수업 자료와 규칙을 아는 조교에게 일을 맡겨 보는 실습입니다.이번 아카데미는 9월 7일 체결한 이화여대 사범대학 업무협약(MOU)의 첫 실행 프로그램이며, 효과는 이수 여부 대신 교육 전후 AI 역량 변화로 확인합니다.

10월 2일 오후 3시 30분, 이화여대 교육관 B동 253호에 노트북을 든 예비교사들이 모였습니다. 같은 시각 Zoom으로 접속한 예비교사까지 합치면 34명이었는데요, 이날 이들이 4시간 동안 만든 것은 수업 자료와 규칙을 학습시킨 'AI 조교'였습니다.

예비교사를 위한 AI Agent 아카데미는 이화여자대학교 사범대학이 '2026 교원양성기관 교육과정 개발 사업'의 하나로 개설하고, AI 역량 평가·교육 전문기업 코드프레소(대표 이동훈)가 강의를 맡은 예비교사 대상 AI 에이전트 실습 과정입니다. 수업 설계, 학생 상담, 교육실습, 학습 지원까지 학교 현장에서 쓸 AI 기초 활용 역량을 2일, 총 8시간 동안 다룹니다.

이화여대 예비교사를 위한 AI Agent 아카데미는 어떤 프로그램인가요?

이화여대 사범대학 소속 예비교사를 대상으로 한 2일 과정의 AI 에이전트 실습 프로그램입니다. 1일차는 10월 2일(금) 15:30~19:30에 열렸고, 2일차는 10월 8일(목) 17:00~21:00에 열립니다. 강의는 코드프레소 황현진 이사와 신세라 수석연구원이 맡았고, 현장 강의는 Zoom으로 실시간 중계했습니다.

회차	일시	장소	주제
1일차	2026년 10월 2일(금) 15:30~19:30	교육관 B동 253호 + Zoom	자료와 규칙을 학습시킨 AI 조교 만들기
2일차	2026년 10월 8일(목) 17:00~21:00	교육관 A동 313호 + Zoom	웹·외부 도구와 연결한 수업용 결과물 제작

커리큘럼은 세 단계로 짜여 있습니다. "AI Agent란 무엇인가?"에서 개념을 잡고, "AI Agent 개발의 첫걸음"에서 직접 만들어 본 뒤, "AI Agent로 하는 교육"에서 자기 수업에 적용합니다. 1일차에는 사범대학 예비교사 34명이 참여했고, 이 가운데 15명이 강의실에서, 19명이 온라인으로 함께했습니다.

이화여자대학교 사범대학 예비교사를 위한 AI AGENT 아카데미 포스터, 강사 코드프레소 황현진 이사와 신세라 수석연구원 — 이화여대 교육관에 붙은 '예비교사를 위한 AI AGENT 아카데미' 포스터

예비교사 AI 교육에 왜 AI 에이전트가 필요한가요?

교사가 AI와 일하는 방식이 질문 한 번에 답 하나를 받는 단계에서, 정해진 일을 맡기는 단계로 옮겨 가고 있기 때문입니다. 이날 강의에서는 "일하는 방식의 3단계 변화: 왜 지금 AI Agent인가"라는 장을 다뤘습니다. AI 없이 수업을 준비하던 시기, AI에게 그때그때 묻는 AI Assisted 단계, 그리고 업무를 위임하는 AI Native 단계입니다.

두 번째 단계에서 멈추면 교사는 매번 같은 맥락을 다시 설명해야 합니다. 우리 반 진도, 평가 기준, 학생에게 답을 바로 알려 주지 않는다는 원칙 같은 것들이요. 에이전트는 이런 자료와 규칙을 미리 갖고 일하기 때문에, 교사는 결과를 검토하고 판단하는 데 시간을 쓸 수 있습니다. 이 감각은 기업 실무자가 AI 에이전트에게 일을 맡길 때 필요한 위임 역량과 같은 결입니다.

이화여대 사범대학도 같은 방향을 잡았습니다. 사범대학은 이번 사업에서 수업 설계를 돕는 'AI 교수설계 코치', 상담을 연습하는 'AI 학교폭력 상담 지도 코치', 교육실습을 지원하는 'AI 현장실습 코치', 개인별 성장을 관리하는 'AI 성장지원 코치' 등 AI 에이전트 4종을 교원양성 과정에 연계할 계획입니다. 박은혜 이화여대 사범대학장은 협약 당시 이렇게 말했습니다.

"이제 교사에게 필요한 것은 AI를 다룰 줄 아는 능력이 아니라, AI를 활용해 자신의 교과 수업과 평가를 새롭게 설계하고 학교 현장의 변화를 이끄는 역량이다." (2026년 9월 업무협약 보도자료)

첫날 예비교사들은 어떤 AI 조교를 만들었나요?

1일차 실습 과제는 "자료와 규칙을 학습시킨 AI 조교"였습니다. 예비교사가 자기 교과의 수업 자료를 조교에게 주고, 조교가 지켜야 할 규칙을 지침으로 적은 다음, 학생 역할로 질문을 던져 조교가 그 규칙대로 답하는지 확인하는 흐름입니다. 규칙이란 예를 들어 "정답을 먼저 말하지 않고 힌트부터 준다", "수업 자료에 없는 내용은 모른다고 답한다" 같은 문장입니다.

이화여대 교육관 B동 253호에서 코드프레소 신세라 수석연구원이 일하는 방식의 3단계 변화를 설명하는 모습 — "왜 지금 AI Agent인가"를 설명하는 신세라 코드프레소 수석연구원 (10월 2일, 교육관 B동 253호)

이 실습에서 중요한 부분은 조교를 만드는 기술보다, 무엇을 맡기고 무엇을 교사가 직접 확인할지 정하는 일입니다. 규칙을 한 줄 바꿀 때마다 조교의 답이 달라지기 때문에, 지침을 쓰는 일이 곧 수업을 설계하는 일이라는 점을 직접 확인할 수 있습니다.

"첫날 목표는 AI를 잘 쓰는 요령을 익히는 것보다, 내 수업 자료와 원칙을 아는 조교를 하나 갖는 것이었어요. 맡길 일을 정하고 결과를 검토하는 습관이 교단에 서기 전에 먼저 생기면 좋겠다고 생각했습니다." (신세라 코드프레소 수석연구원)

"규칙 한 줄을 고쳤더니 조교가 정답 대신 힌트부터 주더라고요. 교생 실습 때 학생 질문을 받아 줄 조교로 바로 써 보고 싶어요." (1일차 참여 예비교사)

노트북으로 AI 조교 만들기 실습에 참여한 이화여대 사범대학 예비교사들 — 강의실 15명, Zoom 19명이 함께한 1일차 실습

비개발자 AI 교육, 도구 사용법 특강과 에이전트 제작 실습은 무엇이 다른가요?

대상이 같은 비개발자여도 목표에 따라 맞는 형식이 다릅니다. 흔히 쓰는 네 가지 형식을 기간, 내용, 평가 방식으로 나눠 보면 아래와 같습니다.

형식	기간	내용	평가 방식	잘 맞는 상황
도구 사용법 특강	1~2시간	생성형 AI 개념, 주요 도구 시연	만족도 설문	AI를 처음 접하는 집단의 입문
프롬프트 실습 워크숍	반나절	업무 예시로 질문·답변 연습	실습 결과물 확인	개인 업무 속도를 높이고 싶을 때
AI 에이전트 제작 실습 (이번 아카데미)	2일, 총 8시간	자기 자료·규칙을 넣은 조교 제작, 외부 도구 연결	완성한 에이전트와 수업용 결과물	반복해서 맡길 일이 분명할 때
교과목 융합형 과정	한 학기 이상	기존 교과목의 목표·내용·평가를 AI 활용 방식으로 재설계	학기 초·학기 말 역량 조사	양성 체계 전체를 바꿀 때

특강과 프롬프트 실습은 짧은 시간에 많은 인원이 AI에 익숙해지는 데 효과적입니다. 다만 한 번 묻고 답을 받는 사용법에 머물기 쉽습니다. 에이전트 제작 실습은 시간이 더 들지만, 참여자가 자기 일을 쪼개 무엇을 맡길지 정하는 연습을 하게 됩니다. 이화여대 사범대학은 짧은 아카데미와 교과목 융합형 과정을 함께 운영하는 쪽을 택했습니다. 사범대학은 2026년 2학기부터 교직과목 4개와 전공 교과교육 과목 5개, 총 9개 교과목을 AI 융합형으로 개선하고 있습니다.

기업 비개발 직군이 코드 없이 기획서 작성부터 배포까지 해 본 과정은 비개발자 AI 교육 사례에 정리해 두었습니다. 대상은 다르지만, 자기 일의 자료로 직접 만들어 본다는 설계는 같습니다.

예비교사 AI 교육의 효과는 어떻게 확인하나요?

과목을 몇 개 이수했는지 대신, 교육 전후 AI 역량이 얼마나 달라졌는지를 같은 기준으로 재서 확인합니다. 이화여대 사범대학은 학기 초와 학기 말 두 차례 수강생 AI 역량을 조사해 변화를 확인할 계획이고, 코드프레소는 기업 교육에서 써 온 '진단-교육-재진단' 방식을 교원양성 교육과정 설계에 적용합니다.

코드프레소의 생성형 AI 활용 역량 평가 서비스 AI Fluent는 실제 업무 시나리오 문항에서 프롬프트 입력 이력, 중간 산출물, 최종 결과물을 함께 채점해 Entry부터 Professional까지 4단계 레벨로 보여 줍니다. 결과물만 보는 시험과 달리 AI와 일한 과정을 보기 때문에, 이번 아카데미처럼 "무엇을 맡기고 어떻게 검토했는지"를 가르친 교육의 효과를 확인하는 데 맞습니다. 진단 도구를 고르는 기준은 AI 역량 진단 서비스 선택 기준에 정리해 두었습니다.

이동훈 코드프레소 대표는 협약 당시 이렇게 말했습니다.

"예비교사의 AI 역량은 AI 과목을 몇 개 이수했는지가 아니라, 자신이 가르칠 교과 수업을 AI와 함께 얼마나 다르게 설계하고 평가할 수 있는지로 확인돼야 한다." (2026년 9월 업무협약 보도자료)

이화여대 사범대학과 코드프레소의 협력은 앞으로 어떻게 이어지나요?

바로 다음 일정은 10월 8일(목) 교육관 A동 313호에서 열리는 2일차입니다. 1일차에 만든 조교를 웹과 외부 도구에 연결해 실제 수업에 쓸 결과물로 만드는 과정입니다.

"기업 교육에서 자주 보는 장면이 있어요. 교육 때는 잘 따라 했는데 다음 주 업무에는 이어지지 않는 경우입니다. 그래서 이번 과정은 첫날 만든 조교를 2일차에 실제 수업 결과물까지 연결하도록 짰습니다." (황현진 코드프레소 이사)

더 길게 보면 이번 아카데미는 3년 협력의 첫 단계입니다. 코드프레소는 2026년 9월 7일 이화여대 사범대학(학장 박은혜)과 교원양성기관 교육과정 개발 연구 협력을 위한 업무협약을 맺었고, 제조 AI 혁신 컨소시엄 AXMOS의 구성원인 드림에이스, 교육 플랫폼 기업 자란다가 함께 참여했습니다. 협약 분야는 교직·전공 교육과정 개선, 교수·예비교사의 AI 활용 역량 강화, 예비교사 프로그램 개발·운영과 자문, 교육·산업 연계 공동 연구 네 가지입니다.

사범대학은 이번 사업의 결과물을 온라인 공유 플랫폼 '셰어캠퍼스(SHARE Campus)'에서 2027년 2월부터 다른 대학과 현장 교사에게 개방하고, 2028년부터는 국어·영어·수학·사회·과학 5개 전공 이수체계로 넓혀 적용할 계획입니다. 코드프레소는 AI 에이전트와 바이브 코딩 영역의 교과목 운영 지원과 산업체 특강을 이어 갑니다.

이화여대 교육관 게시판에 붙은 AI 교육 관련 포스터들 — 이화여대 교육관 게시판. AI 교육 관련 행사 포스터가 나란히 붙어 있습니다

자주 묻는 질문

Q. 예비교사를 위한 AI Agent 아카데미란 무엇인가요?

이화여자대학교 사범대학이 '2026 교원양성기관 교육과정 개발 사업'으로 개설하고 코드프레소가 강의를 맡은 예비교사 대상 AI 에이전트 실습 과정입니다. 2026년 10월 2일과 8일 2일간 총 8시간 동안 AI 조교 만들기와 수업용 결과물 제작을 다룹니다.

Q. AI 조교(AI 에이전트)는 일반 AI 챗봇과 무엇이 다른가요?

챗봇은 질문할 때마다 맥락을 새로 설명해야 하지만, AI 조교는 교사가 넣어 둔 수업 자료와 규칙을 갖고 맡은 일을 처리합니다. 교사는 매번 지시하는 대신 결과를 검토하고 규칙을 고치는 역할을 맡습니다.

Q. 온라인으로도 실습에 참여할 수 있었나요?

네. 현장 강의를 Zoom으로 실시간 중계했고, 1일차 참여자 34명 가운데 19명이 온라인으로 참여했습니다. 포스터 안내에 따르면 온라인 참석자는 현장보다 피드백과 질의응답이 제한될 수 있습니다.

Q. AI 교육 효과는 어떻게 측정하나요?

교육 전후에 같은 기준으로 AI 역량을 두 번 진단해 변화를 봅니다. 이화여대 사범대학은 학기 초와 학기 말에 수강생 AI 역량을 조사하고, 코드프레소는 AI Fluent로 프롬프트 이력, 중간 산출물, 최종 결과물을 함께 채점하는 진단-교육-재진단 방식을 씁니다.

Q. 기업이나 기관도 이런 AI 에이전트 교육을 받을 수 있나요?

네. 코드프레소는 기업과 공공기관, 대학을 대상으로 AI 에이전트 실습 교육과 교육 전후 AI 역량 진단을 함께 운영합니다. sales@codepresso.kr 로 대상 인원과 직군, 현재 운영 중인 AI 교육을 알려 주시면 AX Grow 등 맞는 과정과 진단 설계를 안내해 드립니다.

참고 자료