CHALK AI, ‘Visual LLM’으로 AI 튜터링의 새로운 학습 방식 도입

정답이 아닌 ‘이해 과정’을 설계하는 AI
설명, 시각화, 재구성이 가능한 AI Tutor 모델

교육용 AI 플랫폼 CHALK AI는 예측 가능한 AI의 틀을 깼다. 서울 강남의 퍼스트해빗 데모 룸에서 진행한 시연에서 화면 속 AI는 학생의 질문에 즉각 반응하며 “이 문제는 변화율이 핵심이야. 같이 그래프를 보면서 생각해볼까?”라며 마치 사람처럼 판서를 이어갔다. 학생의 이해도가 부족하다는 신호가 감지되자, AI는 설명 순서를 바꾸고 새로운 예시를 추가하며 강의 전체를 재구성하는 모습을 보였다. 이는 AI가 단순히 지식을 전달하는 수준을 넘어, 학생의 이해 속도와 질문에 맞춰 수업 흐름과 자료를 즉시 조정한다는 것을 보여준다.

CHALK AI가 기존 AI와 가장 근본적으로 구별되는 지점은 텍스트 기반이 아닌 ‘Visual LLM’이라는 점이다. 이는 단순히 시각화 자료를 제공하는 기술이 아니라, 학생의 상태를 읽고 이해되는 과정을 실시간으로 모니터링하며 관련된 화면을 설계하는 완전히 새로운 학습 방식이다. 이처럼 혁신적인 AI의 기반을 묻기 위해 CHALK AI 개발을 이끈 핵심 연구자 강정우 AI R&D 센터 총괄 팀장, 이창신 AI 엔지니어링 리드, 윤승현 AI 수석 연구원, 김태한 AI 수석 연구원을 만났다.

사진 왼쪽부터 이창신 AI 엔지니어링 리드, 강정우 AI R&D 센터 총괄 팀장, 윤승현 AI 수석 연구원, 김태한 AI 수석 연구원

강정우 팀장은 CHALK AI를 정의하며 ‘과정(process)’이라는 단어에 무게를 실었다. 연세대에서 수학과 물리학을 함께 공부하고 계산과학공학을 거쳐 GNN·NLP 기반 연구를 진행해 온 그는 10년 넘게 학생들을 가르치며 ‘좋은 설명’의 본질을 몸으로 익힌 연구자다. 그는 “학습은 정답을 듣는 순간에 이루어지는 것이 아니다. 학생이 ‘이해되는 과정’을 어떻게 만들어주는지가 핵심이다. CHALK AI는 그 과정을 실시간으로 조율하는 Visual LLM 기반 Tutor AI 모델”이라고 설명했다.

CHALK AI의 핵심은 기존 LLM과의 차별점인 ‘텍스트 중심 학습’에서 ‘시각·대화·구조 중심 학습’으로의 전환이다. 이 방식은 학생마다 개인화된 학습 흐름을 실시간으로 만들어준다. 핵심 기술인 Visual LLM은 아래 네 과정을 거쳐 수업을 설계한다.

▲첫째, 지식을 구조화한다 : 설명에 필요한 지식의 논리적 흐름을 구축한다. ▲둘째, 최적 설명을 판단한다 : 학생 상태와 질문을 읽고 최적의 설명 순서를 결정한다. ▲셋째, 시각 자료를 생성한다 : 필요한 순간 그래프, 도식, 예시 등 시각 자료를 즉석에서 만든다. ▲넷째, 강의 흐름을 재조립한다 : 설명 전체 흐름을 재구성해 새로운 설명을 구성한다.

강 팀장은 “이 네 가지 동적 흐름을 통해 이해 과정을 설계하기 때문에 CHALK AI는 단순히 답을 말하는 문제풀이 AI가 아니라 학생에게 맞춰 능동적으로 반응하는 진정한 튜터가 된다”고 강조했다.

CHALK AI가 혼란 없이 유연한 판단을 내릴 수 있는 능력은 AI의 지적 기반을 설계하는 독자적인 기술에서 나온다. CHALK AI의 설명 판단력과 자연스러운 강의 흐름은 퍼스트해빗이 수년간 진행한 인지 모델링(Cognition Modeling) 연구에 기반한다.

KAIST 물리학에서 복잡계를 연구하고 서울대 AI 대학원에서 지식 구조 모델링을 연구한 윤승현 수석 연구원은 AI의 지적 기반을 설계하는 데 참여했다. 그는 AI가 Ontology를 바탕으로 스스로 지식 간의 논리적 선후관계와 구조를 파악하고 설명 순서나 시각 자료의 필요성을 유연하게 판단하여 시각화·재구성 능력을 발휘할 수 있도록 지원하는 구조 모델링을 담당했다.

연세대 응용통계학 전공 후 고려대 대학원에서 인공지능을 연구한 김태한 수석 연구원은 AI가 즉석에서 강의를 조립할 수 있는 정교한 지식 재료 인프라를 구축했다. 그는 “AI가 모든 걸 알고 있을 필요는 없다. 중요한 건 필요한 설명을 정확히 꺼내 쓸 수 있느냐다. 나는 교육 도메인의 방대한 자료 속에서 핵심 개념과 설명 단위를 추출하고, 다양한 설명 프레임으로 재사용할 수 있도록 정제할 뿐”이라고 말했다.

CHALK AI의 설명, 시각화, 전환이 매끄럽게 느껴지는 것은 여러 전문 AI 엔진이 협력하는 구조 때문이다. 26년간 네이버, NC소프트, 스푼라디오 등에서 CTO 및 개발 리드로 복잡한 대규모 시스템을 설계해 온 이창신 AI 엔지니어링 리드는 핵심 가치를 ‘조율(Coordination)’에 두었다. 즉, 복잡한 내부 과정을 거쳐야 하지만 학생에게는 하나의 자연스러운 강의 경험에 지나지 않게끔 모든 과정을 정교하게 조율한 것이다.

그는 “설명을 판단하는 엔진, 지식을 찾아오는 엔진, 시각화를 생성하는 엔진 등 서로 다른 기능의 AI들이 있다. 중요한 건 이 엔진들이 따로 움직이지 않고, 서로의 판단과 결과를 매끄럽게 넘겨주며 ‘하나의 튜터처럼 보이는 흐름’을 만든 것이 CHALK AI의 강점”이라고 자부심을 드러냈다.

퍼스트해빗은 AI가 단순히 답을 말하는 시대를 넘어, AI가 ‘가르치는 시대’의 새로운 학습 방식을 정의하고 있다. CHALK AI는 그 첫 번째 구현이다.

강정우 팀장은 “우리는 AI가 인간의 ‘직관’을 재현할 수 있어야 우수한 실력을 지닌 실제 선생님과 같은 학습 능력을 갖출 수 있다고 믿는다. 교사가 왜 특정 순간 판서를 시작하고, 왜 설명 순서를 바꾸는지 등 지극히 인간적인 판단을 관찰하고 해부하기 위해 다양한 연구를 진행 중”이라며 “CHALK AI는 이러한 노력의 결실로, 학습의 본질을 담은 새로운 AI 튜터링 경험을 완성해 나갈 것”이라고 말했다.

한편, 퍼스트해빗(Firsthabit)의 연구는 공식 홈페이지에서 더 자세히 확인할 수 있다.

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