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💡 핵심 기능 소개
학생의 AI 활동 내용을 한눈에! 'AI 활동 모니터링'
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👀 AI 리터러시 모니터, 여기서 확인하세요!
“교풀AI 리터러시 모니터링”는 학생들이 언제, 어떤 AI 앱을 사용했는지를 한눈에 보여주는 참여도 추적 입니다. AI 활동 모니터링 기능을 통해, 교사는 학생들의 AI 활동 내용을 직관적으로 파악하고 올바른 AI
사용 방향을 지도함으로써 비교육적 활동을 사전에
방지할 수 있습니다.
선생님은 이 기능을 통해
•
학생들의 AI 앱 실행 횟수
•
활동 시간대와 활용 내역을 상세히 확인할 수 있습니다.
•
예를 들어, 국어 수업에서는 학생들이 ‘에세이 작성 지원 AI’를 얼마나 활용했는지, 수학 수업에서는 ‘문제 풀이 AI’를 언제, 몇 번 사용했는지를 즉시 확인할 수 있습니다.
•
이제 학생들이 단순히 “참여했는지” 확인하는 것을 넘어, AI를 어떻게 활용하고 학습에 적용하는지까지 데이터로 살펴보세요. AI 리터러시 모니터가 선생님의 수업 운영을 더 투명하고 스마트하게 만들어 드립니다. 🚀
1️⃣ AI 클래스 생성하기
•
먼저 학생들과 함께할 AI 클래스를 만들어야 합니다.
2️⃣ 클래스 관리 탭으로 이동
•
생성된 AI 클래스 화면에서 「클래스 관리」 탭을 클릭합니다.
3️⃣ 리터러시 모니터 열기
•
모니터링이 필요한 클래스의 「AI 실행횟수」 항목을 확인하세요.
•
해당 항목 옆의 ⏰ 시계 모양 아이콘을 클릭합니다.
4️⃣ 활동 내역 확인하기
•
학생들이 실행한 AI 앱 이름
•
실행한 학생 정보
•
실행 시간
•
상세보기 버튼
이 모든 항목을 한눈에 확인할 수 있습니다.
5️⃣ 상세보기 활용하기
•
상세보기 버튼을 클릭하면 학생들의 AI 활용 기록이 더 자세히 표시됩니다.
•
앱을 어떻게 활용했는지 구체적으로 살펴볼 수 있어 학생 참여도 분석에 큰 도움이 됩니다.
📌 AI 리터러시 활용 사례 예시
1.
국어 수업 – 글쓰기 활동 모니터링
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학생들에게 “AI 글쓰기 도우미 앱”을 활용해 자기소개문을 작성하도록 했습니다.
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리터러시 모니터를 통해 학생별 앱 실행 횟수와 시간대를 확인하니, 일부 학생은 수업 중보다 집에서 반복 실행하며 글을 다듬은 것을 확인할 수 있었습니다.
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이를 바탕으로, 교사는 글쓰기 과정 중심 피드백을 강화하고 학습 태도를 긍정적으로 평가할 수 있었습니다.
2.
과학 수업 – 실험 보고서 작성 추적
•
‘실험 보고서 작성 지원 AI’를 사용하도록 했습니다.
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리터러시 모니터로 확인해 보니, 대다수 학생이 수업 직후 앱을 활용했지만, 일부 학생은 전혀 실행하지 않았음을 파악할 수 있었습니다.
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교사는 참여하지 않은 학생에게 개별 안내를 하고, 전체 학생에게는 “AI 활용 후 보고서 완성도 비교”를 토론하도록 하여 학습 효과를 확장했습니다.
3.
미술 수업 – 창의 활동 참여도 확인
•
‘새로운 화풍 제안 AI’를 통해 자신만의 작품 콘셉트를 만들도록 했습니다.
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모니터링 결과, 실행 횟수가 많고 다양한 시간대에 접근한 학생일수록 결과물이 창의적이라는 것을 확인했습니다.
•
교사는 이 데이터를 활용해 “AI를 반복적으로 탐색한 학생의 학습 습관”을 사례로 공유하고, 창의적 탐구 태도를 강조했습니다.
4.
평가/피드백 활용 – 참여 점검
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한 학급에서는 AI 활용도를 반영해 수업 참여 평가(가산점)에 적용했습니다.
•
리터러시 모니터 데이터(실행 횟수, 앱 활용 내역)를 기반으로, 교사는 정량적 근거를 제시할 수 있었고 학생들은 공정성을 체감했습니다.
👉 이렇게 하면 선생님은 학생들의 AI 리터러시(활용 능력)를 체계적으로 모니터링할 수 있습니다. 수업 운영과 피드백에도 활용해 보세요! 🚀
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