Dolly, Claude in Amazon Bedrock으로 교사의 일과 삶의 균형 회복 지원

산업:

교육

기업 규모:

중소기업

제품:

Claude Platform

Partner:

AWS

위치:

유럽

시험 시간 60-70% 감소

디지털 평가 채점 시간 감소

8-10시간 절약

교사 1인당 1주일에 8-10시간 절약

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Dolly는 Claude in Amazon Bedrock을 활용하여 과제를 즉시 채점하고, 연구 기반 수업 콘텐츠를 만들며, 상세한 학생 진 보고서를 작성해 주어 영국 교사의 시간 절약을 돕습니다.

Claude 도입 주요 성과

디지털 퀴즈 및 평가 채점 시간 60-70% 감소
여러 학급을 담당하는 교사 1인당 주 8-10시간 절약
30명 학급 기준으로 1.5-2시간 걸리던 퀴즈 채점을 즉각적인 피드백으로 단축
AI 생성 서술형 요약으로 보고서 작성 시간 50% 감소

업무 과중 위기에 처한 교육계

영국 교사는 점점 심각해지는 위기에 직면해 있습니다. 국립교육연구재단(National Foundation for Education Research)에 따르면, 업무 부담으로 인해 교사 수급이 위험한 위기 수준에 이르렀습니다. 교육자에게 채점할 시험지 더미를 집으로 가져가 저녁과 주말을 행정 업무에 희생하는 것은 일상입니다.

하지만 업무량만이 문제가 아닙니다. Dolly의 공동 창업자 겸 CTO인 Owen Morgan은 이렇게 말했습니다. "교사들이 양질의 학생 성적 기록을 유지할 시간과 적절한 도구가 부족하다는 것을 발견했습니다. 대부분의 교사는 미리 작성된 라이브러리에서 일반적인 코멘트를 가져오는 기본적인 애플리케이션에 의존하며, 실질적인 맥락이나 개인화된 정보는 제공되지 않습니다."

의미 있는 학생 데이터가 없으면, 교사는 어려움을 겪는 학생에게 개입하여 지원할 기회를 놓치게 됩니다. 반복적인 행정 업무 부담은 유능한 교육자가 교직을 완전히 떠나게 만듭니다. Dolly의 창업 팀은 바로 이를 직접 경험하고 그 좌절감 때문에 교단을 떠나 소프트웨어 엔지니어링으로 전향한 전직 교사들입니다.

팀은 AI의 혁신적 잠재력을 알아보았습니다. Morgan은 "적절한 AI 모델만 있다면, 시간이 많이 소요되지만 꼭 필요한 평가 업무를 자동화할 수 있습니다. 교사는 주말에 채점하지 않고도 모든 학생에게 고품질의 개인 맞춤 피드백을 받아볼 수 있습니다. AI 에이전트가 주제를 조사하고 흥미로운 과제를 생성할 수 있습니다. 이 기술은 교사에게 삶을 되찾아 돌려주기 위해 존재합니다"라고 설명했습니다.

정확성과 교육적 적합성을 기준으로 Claude 선택

Dolly는 절대적인 정확도로 교육 콘텐츠를 처리하면서도 미묘한 요구 사항을 이해할 수 있는 AI 모델이 필요했습니다. Morgan은 "Claude의 방대한 컨텍스트 윈도우는 매우 중요했습니다. 전체 에세이, 교육과정 기준, 학생의 과거 성적을 하나의 프롬프트에 포함하면서도 채점 작업에 대한 집중력을 잃지 않을 수 있거든요."

기술적 역량만이 선택의 이유는 아니었습니다. Claude의 피드백 접근 방식이 결정적이었습니다. Morgan은 "Claude는 교사가 직접 작성할 법한 명확하고 건설적인 피드백을 제공합니다. 학생의 발전을 돕는 데 초점이 맞춰 학술적으로 적절하며 격려적이고초점을 맞추고 있습니다."

구조화된 출력 기능은 Dolly의 사용 사례에 필수적이었습니다. Morgan은 "평가에서 Claude의 구조화된 출력 생성 정확도는 다른 모델을 능가했습니다"라고 말합니다. 이러한 신뢰성 덕분에 교사들은 시스템이 피드백을 일관되게 형식화하고 학생 작업에서 핵심 정보를 오류 없이 추출할 것을 신뢰할 수 있었습니다.

또한 플랫폼은 대부분의 교실에서 흔한 손으로 쓴 작업을 처리해야 했습니다. Claude의 비전 기능이 필수적이었습니다. "원래의 포맷, 맞춤법 오류, 문법 실수를 보존하면서 학생의 손글씨 작업을 디지털 텍스트로 변환하는 데 Claude의 비전 기능을 사용합니다"라고 Morgan은 말합니다. "교사들은 물리적 과제의 정확한 디지털 사본을 얻을 수 있습니다."

Amazon Bedrock은 완벽한 배포 솔루션을 제공했습니다. Morgan은 "Amazon Bedrock을 사용하면 데이터 주권에 대한 통제를 유지할 수 있으며 기존의 배포 및 모니터링 프로세스에 적합합니다"라고 설명합니다. 민감한 학생 데이터를 다루는 학교에게 이 수준의 통제는 탑협할 수 없는 요건이었습니다.

Claude가 효율적인 교육 워크플로우를 구동하는 방법

Dolly는 Claude와의 다단계 프롬프팅을 관리하기 위해 맞춤형 Amazon Web Services(AWS) Step Functions 워크플로우를 구축했습니다. Morgan은 "복잡한 작업을 집중된 단계로 나누고, 각 단계는 별도의 Claude 프롬프트로 처리합니다. 이를 통해 출력 품질이 향상되고 시스템 유지보수가 용이해집니다"라고 설명합니다. 이 아키텍처는 모델 추론에 Amazon Bedrock을 활용하면서 교육 기관의 핵심 요구 사항인 데이터 주권을 보장합니다.

이 플랫폼은 교사의 업무 방식을 혁신합니다. Claude 기반 에이전트는 과제를 생성하기 전에 주제를 조사하고 검증을 위한 출처를 제공합니다. 디지털 퀴즈는 각 학생에 대한 상세한 피드백과 함께 즉시 채점됩니다. 교사들은 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 다양한 수준에 맞칄 차별화된 자료를 만들 수 있습니다. 시스템은 AI가 분석한 성적 데이터를 기반으로 실시간 학생 보고서를 유지합니다.

Morgan은 교사가 완전한 통제권을 유지한다고 강조하며 "교사가 항상 최종 결정권을 가집니다. 학생과 공유하기 전에 모든 콘텐츠나 피드백을 편집할 수 있습니다. Dolly는 대체제가 아닌 보조 도구입니다"라고 말했습니다.

교사는 시간을 되찾고, 학생은 더 나은 지원을 받다

그 결과는 혁신적이었습니다. 30명 학급의 퀴즈 채점은 이전에는 1.5시간에서 2시간이 걸렸습니다. 이제는 각 학생에 대한 상세한 피드백과 함께 즉시 완료됩니다. "이전에 몇 시간이 걸리던 작업이 이제 몇 초 만에 처리됩니다"라고 Morgan은 공유합니다. "퀴즈는 이해도 확인과 기억력 강화에 기본이되므로, 시간을 절약하는 동시에 교사가 학생의 성장을 추적하고 지원하는 방식을 혁신하고 있습니다."

교사들은 일상의 근본적인 변화를 설명합니다. Morgan은 "항상 가용하고, 지치지 않으며, 학생의 요구에 맞춰 자료를 즉시 조정할 수 있는 교수 보조원을 둔 것과 같습니다"라고 말합니다. 한 교사는 채점할 시험지 더미를 집에 가져가지 않고 퇴근한 것이 몇 년 만에 처음이라고 말했습니다.

학생들은 모든 과제에 대해 개인화된 피드백의 혜택을 받으며, 대규모 학급에서는 종종 불가능한 개별 관심을 받게 됩니다. 학부모들은 단순한 성적을 넘어 자녀의 강점과 발전 영역을 설명하는 더 풍부한 보고서를 높이 평가합니다. "Dolly가 각 학생에 대해 제공하는 상세한 정보에 교사들은 놀라움을 금치 못합니다"라고 Morgan은 설명합니다. "교사들이 실제 교육에 집중하면서도 더 나은 성과를 낼 수 있게 해줍니다."

AI 강화 교육의 미래 구축

Dolly의 비전은 행정 효율성을 넘어섭니다. Morgan은 "Dolly는 교사를 위한 신뢰할 수 있는 협업 도구로 진화하고 있습니다. 다음으로는 대규모 개인화 학습에 집중하고 있습니다"라고 말합니다.

팀은 Claude in Amazon Bedrock이 개별 학생의 능력, 사전 지식, 참여 패턴에 기반하여 완전히 개인화된 과제를 생성하는 것을 구상하고 있습니다. 또한 입증된 교육 프레임워크에 맞춰 AI가 개방형 질문과 실습 과제를 스케폴딩하는 탐구 기반 학습 지원을 개발하고 있습니다.

"저희의 목표는 교사가 오직 사람만이 할 수 있는 일에 집중할 수 있도록 돕는 것입니다"라고 Morgan은 설명합니다. 그는 교사가 통찰력, 창의성, 진정한 관심에 집중하고 Dolly가 반복적인 작업을 처리하는 모습을 그립니다. "Anthropic을 AI 파트너로 하여, 교육에서 가능한 것을 재구상하고 있으며, 교사들에게 더 적은 스트레스로 더 많은 것을 성취할 수 있는 도구를 제공합니다."

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