AI 문항 생성과 학습 로그를 잇는 LMS 구축

이 기업은 AI로 학습 문제를 만드는 엔진을 바탕으로 학습 서비스를 준비하던 에듀테크 회사입니다. 기존 방식으로는 학습 결과가 정답과 오답 정도만 남아, 학습자가 어떤 과정을 거쳐 어디에서 막히는지 알기 어려웠습니다. 고객사는 엔진과 연결된 학습 웹을 만들고, 문제 풀이의 행동 과정을 구조화된 로그로 쌓아 이후 지식 그래프와 고급 분석에 쓰고자 했습니다. 처음부터 상용 서비스로 운영할 수 있는 SaaS 구조를 목표로 했습니다.

엔진이 보내는 문항 구조, 개념 태그, 정답 정보를 해석해 문제 유형별 화면을 동적으로 만들어야 했습니다. 문제 ID, 개념 태그, 선택한 답, 풀이 시간, 시도 횟수 같은 행동 데이터를 빠짐없이 남기면서, 회원·결제 같은 정형 데이터와는 나눠 저장해야 했습니다. 학습 개념 사이의 선후 관계를 반영해 다음 학습을 열어 주는 구조와, 학생·학부모·관리자가 각자 볼 리포트도 필요했습니다. 학습을 꾸준히 이어 가게 하는 보상 장치와 구독 결제까지 상용화 범위에 들어 있었습니다.

먼저 개념 온톨로지 트리와 출제 프롬프트를 설계하고 학습자용 SPA를 만들었고, 이어서 백엔드, 인프라, 관리자 LMS, 결제를 구축했습니다. 화면을 데이터 수집의 입구로 보고, 문제 화면의 응답 이벤트가 로그 스키마에 맞춰 기록되도록 설계했습니다. 데이터는 PostgreSQL과 MongoDB에 나눠 저장하고, API 게이트웨이가 AI 엔진과 클라이언트 사이의 통신을 중계하도록 했습니다. 새로 생성한 문항은 LLM 검수 의견과 함께 검토 대기열에 쌓고, 사람이 승인한 문항만 학생에게 보이도록 했습니다. 고객사와 통합 시나리오 테스트를 진행하며 역할별 화면 피드백을 반영했습니다.

학습 웹은 양자택일, 다지선다, 오류 수정형 등 여러 유형의 문제를 같은 틀에서 렌더링하고, 제출 즉시 해설과 오답 노트를 보여줍니다. 배치고사로 시작 레벨을 정하고 도메인별 진도와 진급 시험에 따라 다음 단계가 열리며, 세션이 끝나면 AI가 학습 피드백과 조언을 만들어 줍니다. 학부모 화면에서는 자녀의 스킬 분석, 보강이 필요한 영역, 앞으로 배울 순서를 확인합니다. 관리자 LMS에서는 학생·반 관리, 커리큘럼 매핑, 문항 생성과 검토, 학습 분석과 문항별 응답 통계, 행동 로그 조회를 지원합니다. 배지와 캐릭터 성장 같은 보상 장치와 구독 결제 모듈도 함께 갖췄습니다.

학습 웹, 백엔드, 관리자 LMS를 차례로 구축했습니다. 문제 풀이 응답과 행동 이벤트가 세션 단위로 기록되어 개념 태그별 취약 영역 분석과 리포트의 기반이 되었습니다. 결제를 끄고 무료 플랜으로 제공할 수 있는 운영 설정도 갖췄습니다. 새로 생성한 문항은 사람이 승인한 뒤에만 학생에게 보여, AI가 만든 문항의 품질을 운영자가 관리할 수 있습니다.