상상 속 개발자를 꿈꾸는 사람

안녕하세요, ‘InnoClass: TPACK 기반 수업 디자이너’ 프로젝트의 마지막 개발 단계와 향후 계획에 대해 소개해 드리겠습니다.

최종 점검 및 테스트

프로젝트의 마지막 단계에서는 전체 시스템의 안정성과 사용자 경험을 확대하였습니다.

성능 최적화:

  • 데이터베이스 쿼리 최적화
  • 캐싱 기능 추가로 반복적인 API 호출 감소
@st.cache_data(ttl=3600)
def get_ideas_from_db():
return list(db.ideas.find().sort("created_at", -1))

에러 처리:

  • 예외 상황에 대한 구체적인 에러 메시지 추가
  • 사용자 입력 검증 강화
def generate_tpack_idea(content, pedagogy, technology):
try: # AI 모델 호출 코드
except openai.error.OpenAIError as e:
st.error(f"OpenAI API 오류: {str(e)}")
return None
except Exception as e:
st.error(f"예상치 못한 오류가 발생했습니다: {str(e)}")
return None

사용성 테스트:

  • 다양한 사용자 시나리오를 바탕으로 전체 흐름 테스트
  • 피드백을 바탕으로 UI/UX 개선

보안 강화

사용자 데이터 보호와 시스템 보안을 위해 다음과 같은 조치를 취했습니다:

  • 환경 변수 사용 철저: 모든 민감한 정보(API 키, 데이터베이스 URI 등)를 환경 변수로 관리

  • 입력 데이터 검증: 사용자 입력에 대한 서버 측 검증 추가

향후 개선 방향

프로젝트를 마무리하면서, 다음과 같은 사항을 앞으로 개선하고자 하니다.

  • 사용자 인증 시스템: 개인화된 경험을 제공하고 악용을 방지하기 위한 사용자 계정 시스템 도입

  • 고급 AI 모델 적용: GPT-4 등 더 강력한 AI 모델을 적용하여 아이디어 생성 품질 향상 및 비용 절감 방법 고민

  • 협업 기능: 여러 교사가 함께 아이디어를 발전시킬 수 있는 실시간 협업 기능 추가

  • 모바일 최적화: 반응형 디자인을 적용하여 모바일 기기에서의 사용성 개선

  • 데이터 분석 대시보드: 생성된 아이디어와 사용자 활동에 대한 인사이트를 제공하는 대시보드 개발

프로젝트 회고

AI의 힘을 빌려 프로젝트 계획 및 단계별 코드 구현 등을 진행하였지만 이 프로젝트를 통해 우리는 AI 기술을 교육 현장에 적용하는 과정에서 많은 것을 배우게 되는 계기가 되었습니다.

  • AI의 창의성과 교사의 전문성을 결합하는 것의 중요성
  • 사용자 피드백을 바탕으로 한 지속적인 개선의 가치
  • 교육 기술 개발에 있어서 윤리적 고려사항의 중요성

‘InnoClass: TPACK 기반 수업 디자이너’는 기술과 교육의 융합이 가져올 수 있는 혁신적인 가능성을 보여주는 프로젝트였습니다. 앞으로도 이 도구가 교육자들에게 영감을 주고, 더 나은 학습 경험을 설계하는 데 도움이 되기를 희망합니다.

참고