코딩 없이 AI 튜터 만들기: 나만의 AI 학습 플랫폼 프로토타입 개발 가이드 (노코드)

당신의 교육 아이디어, 언제까지 머릿속에만 두실 건가요?

코딩 없이 AI 튜터 만들기에 대해 알아보세요!

“학생 개개인에게 딱 맞는 맞춤형 교육을 제공하고 싶다.” 교육 현장에 계신 분들이라면 누구나 한 번쯤 꿈꿔봤을 이상적인 모습입니다. 하지만 이 아이디어를 현실로 구현하려면 막대한 개발 비용과 시간이 필요했죠. 만약 코딩 한 줄 없이, 당신의 교육 철학이 담긴 ‘AI 학습 플랫폼’의 시제품을 직접 만들 수 있다면 어떨까요?

이 글은 바로 그런 분들을 위한 안내서입니다. 개발 지식은 없지만, 교육에 대한 열정과 아이디어로 가득 찬 원장님, 선생님, 에듀테크 기획자들을 위해 쓰였습니다. 우리는 이 가이드를 통해 수만 명이 사용하는 거대한 서비스가 아닌, 나의 핵심 아이디어를 검증하고 투자자나 초기 고객에게 보여주기 위한 ‘살아 움직이는 견본(Prototype)’을 완성하는 것을 목표로 합니다.

본격적인 시작에 앞서, 현실적인 질문 하나를 던져보겠습니다. “모든 것을 직접 만들까?(Build) vs. 기존 시스템에 연동할까?(Buy & Integrate)” 처음부터 모든 기능을 갖춘 플랫폼을 노코드로 만드는 것은 비효율적일 수 있습니다. 훨씬 현명한 방법은 무들(Moodle)처럼 검증된 학습 관리 시스템(LMS)에 우리가 만들 ‘AI 챗봇’만 붙여보는 것입니다. 이 글에서는 가장 핵심적인 ‘AI 튜터 만들기’에 집중하여, 여러분의 시간과 노력을 아껴드리겠습니다.

AI 학습 플랫폼, 도대체 뭘로 만들어졌을까? (핵심 기능 5가지)

‘AI 학습 플랫폼’이라고 하면 막연하게 느껴질 수 있습니다. 핵심 기술 요소 5가지를 우리에게 익숙한 학교의 모습에 비유해 쉽게 설명해 드릴게요.

1. 학습 관리 시스템 (LMS): 우리 반의 **’알림장’이자 ‘문제집’**입니다. 강의 자료를 올리고, 과제를 내주고, 진도를 체크하는 등 학습 활동의 기본 틀을 제공하는 시스템이죠.
2. 콘텐츠 추천 엔진: 학생별 ‘맞춤 과외 선생님’ 역할을 합니다. 학생의 학습 데이터를 분석해 “철수는 이 부분이 약하니, 이 문제를 먼저 풀어보자”라고 개인화된 콘텐츠를 추천해주는 똑똑한 기능입니다.
3. AI 튜터/챗봇: 24시간 대기하는 ‘친절한 조교’입니다. 학생이 언제든 모르는 것을 질문하면 즉시 답변해주고, 학습을 독려하는 역할을 수행합니다. 오늘 우리가 만들 프로토타입의 심장입니다.
4. 학습 분석 대시보드: 학생의 *건강검진표’와 같습니다. 학생의 학습 시간, 정답률, 취약점 등을 한눈에 볼 수 있는 리포트로, 교사와 학생 모두에게 학습 방향을 제시합니다.
5. 사용자 관리: ‘학생 명단’과 ‘출석부’입니다. 학생과 교사의 계정을 관리하고 권한을 설정하는 기본적인 기능이죠.

잠깐! 시스템의 큰 그림 이해하기 우리가 만들 프로토타입은 이렇게 동작합니다. 학생이 [①노코드 앱 화면]에서 질문을 입력하면, 그 내용은 [②OpenAI API]라는 인공지능 두뇌로 전달됩니다. AI가 답변을 만들어내면, 그 결과는 다시 앱 화면으로 돌아와 학생에게 보여집니다. 모든 학습 기록과 학생 정보는 [③구글 시트(DB)]에 차곡차곡 저장되고요. 이 간단한 구조만 이해하면 충분합니다.

실전! 노코드로 ‘AI 튜터(교육용 챗봇)’ 만들기 (ft. OpenAI)

이제 가장 흥미로운 시간입니다. 코딩 없이 ‘중학 역사’ 과목에 대해 답변해주는 AI 튜터를 직접 만들어 보겠습니다. 여기서는 대표적인 노코드 툴인 ‘Bubble’을 기준으로 설명하지만, Softr 등 다른 툴에서도 원리는 동일하게 적용됩니다.

1단계: OpenAI API 키 발급받기 (AI 두뇌 빌려오기)

AI 모델을 직접 개발할 필요는 없습니다. OpenAI가 만들어 둔 강력한 인공지능의 힘을 ‘API’라는 형태로 빌려 쓰면 됩니다.

• OpenAI 플랫폼 사이트에 접속하여 회원가입을 합니다.
• 좌측 메뉴에서 ‘API Keys’를 선택하고, ‘Create new secret key’ 버튼을 클릭해 나만의 고유 키를 발급받습니다.
• 주의: 이 키는 신용카드 정보처럼 외부에 절대 노출해서는 안 됩니다.

설명: OpenAI API 키 발급 화면. 이 키가 있어야 우리 앱이 OpenAI의 인공지능과 대화할 수 있습니다.

2단계: 노코드 툴(Bubble)에 API 연결하기

이제 발급받은 API 키를 우리가 만들 앱에 등록할 차례입니다.

• Bubble 에디터의 ‘Plugins’ 탭으로 이동하여 ‘API Connector’를 설치합니다.
• ‘Add another API’를 클릭하고, API Name을 ‘OpenAI’로 설정합니다.
• 인증(Authentication) 방식은 ‘Private key in header’를 선택하고, Key name에는 Authorization, Key value에는 Bearer [방금 복사한 내 API 키]를 붙여넣습니다. (예: Bearer sk-…)

설명: Bubble의 API 커넥터에 OpenAI 키를 입력하여 두 서비스를 연결하는 설정 화면입니다.

3단계: AI가 응답하는 기능(API Call) 설정하기

이제 실제로 AI에게 질문을 던지고 답변을 받아오는 ‘통신 규칙’을 정해야 합니다.

• API Connector에서 ‘Add an action’을 클릭합니다.
• OpenAI의 API 문서(Completions)를 참고하여 아래와 같이 설정합니다.
  • Method: POST
  • URL: https://api.openai.com/v1/chat/completions
  • Body (JSON):
    JSON

    {
      "model": "gpt-3.5-turbo",
      "messages": [
        {
          "role": "system",
          "content": "You are a helpful assistant who teaches middle school history in Korean."
        },
        {
          "role": "user",
          "content": "<prompt>"
        }
      ]
    }
    

• "<prompt>" 부분은 사용자가 실제로 입력할 질문이 들어갈 자리입니다. 이 부분을 동적으로 설정하고 ‘Initialize call’ 버튼을 눌러 연결 테스트를 완료합니다.

4단계: 채팅 화면(UI) 만들고 기능 연결하기

마지막으로 사용자가 보고 상호작용할 화면을 만듭니다.

• Input Form (입력창): 사용자가 질문을 입력할 공간입니다.
• Button (전송 버튼): ‘질문하기’ 버튼입니다.
• Repeating Group (대화창): 질문과 답변이 차례로 표시될 목록 형태의 창입니다.

이제 ‘전송 버튼’을 눌렀을 때의 워크플로우(Workflow)를 설정합니다. “버튼이 클릭되면 → Input Form의 내용을 OpenAI API의 ‘prompt’ 값으로 사용하여 API를 호출하고 → 그 결과를 가져와 Repeating Group에 새로운 대화로 추가해라” 라는 명령을 내리면 끝입니다.

설명: 사용자가 질문을 보내면 OpenAI API를 호출하고, 답변을 받아와 화면에 표시하는 전 과정을 설정한 Bubble의 워크플로우 화면입니다.

축하합니다! 이제 여러분은 자신만의 AI 튜터 프로토타입의 핵심 기능을 완성했습니다.

이제 시작입니다: 프로토타입 이후의 로드맵

프로토타입 완성은 끝이 아니라 가능성의 시작입니다. 이 ‘움직이는 견본’을 가지고 다음 단계를 밟아나가세요.

• 1단계 (검증): 소수의 학생 혹은 지인들에게 프로토타입을 사용하게 하고 피드백을 수집하세요. “AI 튜터의 답변이 자연스러운가?”, “어떤 점이 불편한가?” 등 날것의 의견이 아이디어를 단단하게 만듭니다.
• 2단계 (고도화): 수집된 학습 데이터를 기반으로 간단한 추천 기능을 추가해 보세요. “이 질문을 한 학생은 이 개념도 어려워하더라” 같은 패턴을 찾아내 콘텐츠를 추천하는 방식입니다.
• 3단계 (확장): 아이디어의 사업성이 검증되었다면, 이제 본격적인 LMS 플랫폼에 연동하거나 외부 투자를 받아 정식 서비스로 개발하는 것을 고려할 수 있습니다.

결론: 가장 위대한 여정도 한 걸음부터

오늘 우리는 코딩 한 줄 없이, 복잡한 이론 대신 ‘노코드’라는 강력한 도구를 사용해 AI 학습 플랫폼의 심장인 ‘AI 튜터’를 직접 만들어 보았습니다. 완벽하지는 않지만, 내 머릿속 아이디어를 눈에 보이는 결과물로 만들었다는 사실이 중요합니다.

이 프로토타입은 당신의 교육적 비전을 세상에 보여주는 첫 번째 증거가 될 것입니다. 망설이지 말고 지금 바로 시작하세요. 당신의 아이디어가 미래 교육의 새로운 기준이 될지도 모릅니다.

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FAQ (자주 묻는 질문)

Q1: 노코드 툴은 어떤 것을 써야 하나요? Bubble, Softr, Adalo 등 종류가 너무 많아요.

A: Bubble은 자유도가 가장 높아 복잡한 로직 구현에 유리하고, Softr는 구글 시트나 Airtable 데이터로 웹앱을 만들 때 가장 빠르고 직관적입니다. 처음이라면 더 배우기 쉬운 Softr로 시작하여 개념을 익힌 후, 기능 확장이 필요할 때 Bubble로 넘어가는 것을 추천합니다.

Q2: OpenAI API 사용료는 비싸지 않나요?

A: 처음 가입 시 테스트용으로 사용할 수 있는 무료 크레딧을 제공합니다. 프로토타입 단계에서는 이 크레딧만으로도 충분히 테스트가 가능하며, 소수 인원이 사용하는 정도로는 월 몇천 원~몇만 원 수준으로 매우 저렴하게 운영할 수 있습니다.

Q3: 제가 가르치는 특정 과목에 대한 전문적인 답변을 하게 만들 수도 있나요?

A: 네, 가능합니다. API를 호출할 때 “너는 초등학생에게 영문법을 가르치는 친절한 선생님이야” 와 같이 AI의 역할(Role)과 정체성을 구체적으로 지정해주거나, 사전에 특정 자료(PDF, TXT)를 학습시키는 파인튜닝(Fine-tuning) 또는 RAG(검색 증강 생성) 기술을 적용하여 전문성을 높일 수 있습니다.