지식 · 목표 정의
전공 도메인, 학습목표, 선수지식, 평가 기준과 교수 스타일을 설정합니다.
Knowledge & Personaprofessor --initialize
커리큘럼 설계, 강의 PPT, AI 강의영상, 가상강의, 최신 기술 수집, LMS 연동까지. 대학과 기업교육의 강의 제작과 운영을 하나의 AI 교수 시스템으로 연결합니다.
workflow --connect
AI 교수는 단순한 챗봇이 아니라 교수자의 지식과 강의 정책을 기반으로 콘텐츠를 만들고, 실제 수업과 LMS까지 이어지는 운영형 교육 시스템입니다.
전공 도메인, 학습목표, 선수지식, 평가 기준과 교수 스타일을 설정합니다.
Knowledge & Persona주차별 주제, 학습성과, 과제와 평가 구조를 체계적으로 설계합니다.
Curriculum DesignPPT, 스크립트, 예제, 퀴즈와 강의용 시각자료를 생성합니다.
Content Generation강의영상과 가상강의에서 설명, 음성, Q&A, 학생 상호작용을 지원합니다.
Lecture ExperienceLMS에 연결하고 논문·뉴스·표준·특허를 탐색해 강의를 지속적으로 최신화합니다.
Integrate & Refreshmodules --list
각 기능이 따로 움직이지 않고 같은 강좌·교수 지식 컨텍스트를 공유하며 다음 단계로 이어집니다.
학습목표, 주차, 평가방식, 선수지식을 기반으로 주차별 강의계획과 평가 구조를 자동 설계합니다.
강의안, 발표 스크립트, 예제, 퀴즈, 참고자료를 포함한 교수용 슬라이드 초안을 생성합니다.
PPT/PDF를 분석해 슬라이드별 대본과 TTS 음성을 만들고 MP4 강의영상으로 자동 변환합니다.
AI 교수 아바타와 음성, 강의 슬라이드, 실시간 질의응답을 결합해 상호작용형 수업 환경을 구성합니다.
논문, 뉴스, 기술 블로그, 특허와 표준 문서를 탐색해 강의 업데이트 후보와 근거를 정리합니다.
Canvas, Moodle, Blackboard 등 기존 LMS의 사용자·강좌 컨텍스트를 유지하며 AI 교수 기능을 연결합니다.
system --architecture
LLM 하나를 붙이는 것이 아니라 강의자료, 최신 기술, LMS 로그와 성적 데이터가 같은 맥락 안에서 연결됩니다.
evidence --verify
최신 자료를 가져오는 것만으로는 충분하지 않습니다. 출처와 근거를 확인하고 교수자의 전공·강의 스타일·평가 기준에 맞춰 반영합니다.
논문·기술문서·뉴스·특허 후보를 수집하고 근거를 검토한 뒤 교수 승인 후 강의자료에 반영합니다.
일반적인 AI 답변 대신 과목과 교수법에 맞는 일관된 교육 경험을 유지합니다.
lti --connect
별도 서비스로 사용자를 다시 이동시키지 않고 LMS 로그인·역할·강좌 컨텍스트를 활용해 AI 교수 기능을 연결하고 성적과 활동 로그까지 교육 운영 흐름 안에서 관리합니다.