전남과학고등학교(교장 김종삼) 학생 두 팀이 교육부와 17개 시도교육청이 주최하고 한국교육학술정보원이 주관한 '제8회 교육 공공데이터 AI 활용대회' 'AI 활용 아이디어 기획' 부문에서 나란히 수상했다.

팀 'HOMO LUDENS'(김지안·정여진·정선아)가 최우수상을, 팀 '행복한 하은이네'(이하은·이인호·조성원)가 우수상을 각각 받았다.

한 학교에서 같은 부문 상위 입상자가 동시에 나온 것이다. HOMO LUDENS 팀은 청소년건강행태조사와 초중고사교육비조사(KOSIS) 등 공공데이터를 분석했다.

학생들은 학교급이 높아질수록 수면시간이 줄어드는 패턴과, 성적이 낮아질수록 평균 수면시간도 함께 줄어드는 상관관계를 확인했다.

중·고교생의 42.3%가 평상시 스트레스를 느끼고 27.7%는 최근 1년 내 우울감을 경험했다.

주중 평균 수면시간은 남학생 6.5시간, 여학생 5.9시간으로 전년보다 줄었다.

이 팀은 EEG(뇌파) 센서와 AI를 결합한 개인 맞춤형 학습 루틴 추천 서비스 'Balance AI'를 구상했다.

이완 상태(Alpha파)와 집중 상태(Beta파)를 구분해 과제 난이도를 조절하는 아이디어를 웹 프로토타입으로 구현했다. NEIS 교육정보 개방 포털의 학교기본정보·시간표·학사일정 API로 시간표를 자동으로 불러오고, 수면·건강 데이터를 더해 '과부하 위험도'를 계산한다.

시간표를 즉석에서 조정하는 챗봇 기능도 갖췄다.

팀은 EEG 센서와 파이썬을 연동해 피로도에 따라 과제량을 자동 조절하는 고도화를 계획하며 "감시가 아닌 지원 도구로 설계해야 한다"는 원칙을 밝혔다.

우수상을 받은 '행복한 하은이네' 팀은 학습 결손이 다음 단원로 어떻게 번지는지 보여주는 도구가 없다는 데 착안했다.

팀이 제시한 '학습 결손 연쇄 지도'는 국가교육과정정보센터(NCIC)의 성취기준 데이터를 '노드'로, 개념 간 의존 관계를 '엣지'로 삼아 개념 의존성 그래프를 구성한다.

전염병이 번지는 원리에 착안해 한 개념의 결손이 다른 개념으로 전파되는 과정을 그래프 신경망(GNN)으로 학습시켰다.

교사가 시험 정답률을 입력하면 각 개념의 '위험 점수'가 산출되고, 보충해야 할 순서가 제시된다.

생성형 AI가 5분 분량의 보충 활동 카드도 자동으로 만든다.

팀은 초등학교 6학년 '수와 연산' 단원을 실제 NCIC 데이터로 시범 구축해 시연했다.

분수의 나눗셈에서 결손이 발생하면 비례식·일차함수로 위험이 전파되는 것을 그래프로 보여줬다.

팀은 국어·영어·과학 등 다른 교과로 확장하고 실제 학교의 시험 결과로 검증하는 계획도 제시했다.

진정숙 교사는 "두 팀 모두 숫자 뒤에 있는 사람을 보려 했다는 공통점이 있다"며 "데이터를 분석하는 능력을 넘어 그 데이터로 누군가를 돕고 싶다는 마음까지 담아낸 학생들이 자랑스럽다"고 말했다.

김종삼 교장은 "우리 학생들이 데이터와 AI를 다루는 역량이 어느 한두 명의 재능이 아니라 학교 전체의 저력으로 자리 잡았다는 뜻이라 생각한다"며 "학생들이 방대한 공공데이터 속에서 각자의 방식으로 교육 현장의 문제를 발견하고 해결하려 노력한 과정 자체가 이미 훌륭한 배움이었다"고 말했다.