1. 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
고교학점제가 도입되면서 대학과 학과, 계열에 따라 고등학교에서 어떤 선택과목을 이수했는지가 중요해졌습니다. 하지만 대학과 학과마다 요구하거나 권장하는 과목이 달라 진로에 맞는 선택과목을 결정하는 데 어려움이 있다고 들었습니다. 여러 대학과 학과의 정보를 찾아 비교하는 과정에서 필요한 정보를 한눈에 확인하기 어렵다는 불편함을 느껴 AI를 활용한 선택과목 가이드가 필요하다고 생각했습니다.

2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
구글에서 공개한 오픈소스 생성형 AI 모델인 Gemma를 활용하여 대학·학과·계열별 고교 선택과목을 안내하는 AI 에이전트를 개발했습니다. 먼저 대학과 학과, 계열별 선택과목 관련 정보를 직접 수집하고, 서로 다른 형식으로 제공되는 정보를 일정한 기준에 맞게 정리하여 JSON 형태의 데이터로 구조화했습니다. 이후 이 데이터를 AI가 참고할 수 있도록 구성하고, 사용자가 대학이나 학과에 대해 질문하면 관련 선택과목을 답변하는 챗봇 형태의 AI 에이전트를 구현했습니다.

3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
기존에는 대학 홈페이지나 여러 자료를 각각 찾아 선택과목 정보를 비교해야 했지만, AI 에이전트를 활용하면서 원하는 대학이나 학과를 질문하는 것만으로 관련 선택과목 정보를 빠르게 확인할 수 있었습니다. 이를 통해 선택과목을 결정할 때 필요한 정보를 찾는 시간이 줄었고, 진로와 선택과목의 연관성을 파악하는 데 도움을 받아 선택에 대한 고민도 줄어들었습니다.

4. 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
단순히 일반적인 생성형 AI에게 선택과목을 질문하는 방식에서 벗어나 직접 수집한 대학·학과별 데이터를 정리하여 AI가 활용할 수 있는 형태로 만드는 것에 중점을 두었습니다. 특히 대학마다 과목 명칭이나 정보가 서로 다른 문제를 해결하기 위해 데이터를 일정한 기준으로 표준화했습니다. 또한 챗봇이 임의의 정보를 답변하는 것을 줄이고 제공된 자료를 중심으로 답변하도록 구성하여 정보의 정확성을 높이고자 했습니다.

5. 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
가능합니다. 공개된 오픈소스 AI 모델인 Gemma를 활용하고, 대학이나 학과에서 제공하는 공개 자료를 수집하여 일정한 형식으로 정리하면 비슷한 방식의 AI 가이드를 만들 수 있습니다. 코딩에 익숙하지 않더라도 생성형 AI를 활용해 데이터 정리 방법이나 프로그램 구현 방법을 단계별로 도움받을 수 있습니다. 또한 선택과목뿐만 아니라 대학 입시 정보, 자격증, 진로 탐색 등 다양한 분야에도 같은 방법을 적용할 수 있습니다.