Amazon Bedrock 기반 AI 자동화 교육 콘텐츠 생성 시스템 구축 가이드

AI 기반 교육 콘텐츠 생성 시스템 구축: Amazon Bedrock를 활용한 자동화된 과정 설계 가이드

교육 분야에서는 빠르게 변화하는 지식과 다양한 학습 환경에 맞춰 효율적이고 체계적인 강의 콘텐츠 개발이 점차 중요해지고 있습니다. 하지만 많은 교수자들이 강의안과 퀴즈 자료를 직접 제작하는 데 많은 시간을 소모하고 있으며, 이는 혁신적인 교육 아이디어나 학생 참여 활동에 투자할 시간을 제한하게 합니다.

AWS는 이러한 문제를 해결하기 위해 Amazon Bedrock과 여러 클라우드 서비스를 활용한 AI 기반 교육 콘텐츠 생성 시스템을 제안하였습니다. 이 글에서는 해당 시스템의 활용 방법, 구성 아키텍처, 기술 구현 및 배포 가이드를 중심으로 소개합니다.

AI 자동화 기반 교육 콘텐츠 활용 방안

이 시스템은 특히 Anthropic의 Claude 3.5 모델을 이용하여 Amazon Bedrock 위에서 학습 과정 전반에 필요한 강의안과 교육 콘텐츠를 자동으로 생성합니다. 이를 통해 며칠 소요되던 개발 기간을 몇 시간으로 단축하며, 콘텐츠 품질 또한 향상시킬 수 있습니다.

이 시스템은 크게 두 가지 주요 모듈로 구성됩니다.

1. 강의 개요 생성 모듈
2. 강의 콘텐츠 생성 모듈

각 모듈은 Amazon SQS, AWS Lambda, Amazon API Gateway(WebSocket) 기반의 이벤트 기반 아키텍처로 구현되어 있으며, 모든 구조는 AWS의 Well-Architected Framework를 따릅니다.

아래는 전체 아키텍처 이미지입니다.

강의 개요 생성 프로세스

강의 개요는 주차별 주요 학습 성과(Main Outcome)와 보조 학습 내용(Sub Outcomes)을 구조화한 형태로 병렬 생성됩니다. 강사 또는 과정 설계자는 WebSocket API(courseOutline 라우트)를 통해 요청을 전송하고, Lambda와 SQS 모델을 통해 Anthropic Claude 모델이 호출되어 결과를 반환합니다. 결과는 JSON 형태로 정리되며 Amazon S3에 저장됩니다.

이렇게 생성된 강의 개요는 다음과 같은 형태로 반환됩니다:

{
  "course_title": "기계학습 기본",
  "course_duration": "2",
  "weekly_outline": [
    {
      "week": 1,
      "main_outcomes": [
        {
          "outcome": "기계학습의 개념 이해",
          "sub_outcomes": ["AI와의 관계", "실생활 응용 사례", "지도학습과 비지도학습 비교"]
        }
      ]
    }
  ]
}

이 구조는 웹사이트, LMS 시스템 등 외부 시스템과의 통합 및 자동화에 효과적입니다.

강의 콘텐츠 생성 자동화

강사 또는 관리자 입장에서 가장 많은 시간이 투입되는 영역 중 하나가 자세한 주차별 강의 자료입니다. 이 시스템은 학습 성과에 기반하여 다음과 같은 콘텐츠를 자동 생성합니다:

• 주제별 3분 분량의 영상 스크립트
• 읽기 자료(텍스트 기반)
• 영상별 객관식 문제(정답 포함)

입력된 주차, 주요 학습 성과, 세부 성과에 따라 SQS → Lambda → Claude → 결과 처리 → Amazon S3 저장의 일련 과정을 통해 처리됩니다.

성능 및 보안 아키텍처

이 시스템은 보안을 고려한 여러 구성 요소를 포함합니다.

• Amazon Cognito: 사용자 인증 및 관리
• JWT 기반 Lambda Authorizer: 세분화된 인증 관리
• AWS WAF: 웹 기반 공격 방어
• Amazon CloudFront: 콘텐츠 캐싱 및 글로벌 전송 속도 최적화

WebSocket을 통한 실시간 스트리밍 방식은 REST API 대비 응답성이 훨씬 뛰어나고, 다중 병렬 처리에도 강합니다.

배포 가이드: AWS CDK 활용

전체 인프라는 AWS CDK(Python 기반 코드)로 관리되며 다음과 같은 순서로 배포 가능합니다:

1. CDK 프로젝트 클론 및 가상 환경 설정
2. requirements.txt 설치
3. AWS 자격 정보 등록 및 환경 변수 설정
4. CDK bootstrap 및 cdk deploy –all 실행

배포 이후, 콘솔 또는 명령어를 통해 Amazon Cognito에 사용자 생성 후 WebSocket API에 연결하면 콘텐츠 자동 생성이 가능합니다.

또한, 필요 시 cdk destroy –all 명령으로 인프라 및 리소스를 즉시 정리할 수 있습니다.

활용 비교 및 최종 정리

Amazon Bedrock과 AWS Lambda 기반의 콘텐츠 생성 시스템은 단순 자동화를 넘어 교육자의 업무를 근본적으로 변화시킵니다. 반복적인 콘텐츠 제작보다 교수 활동에 더 많은 시간과 에너지를 집중할 수 있게 하며, 균일하고 고품질의 콘텐츠를 지속적으로 생성할 수 있습니다.

기존 수작업 대비 다음의 장점이 두드러집니다:

• 콘텐츠 제작 시간 90% 이상 단축
• 표준화된 학습 구조 지원
• 실시간 응답성을 위한 WebSocket 활용
• 체계적인 학습 자료 구성(JSON 기반)
• 자동화된 보안 인증 및 접근 제어

이와 같은 새로운 방식의 자동화 과정을 도입함으로써, 교육기관은 AI와 클라우드 기술을 통해 디지털 전환과 학습 혁신을 동시에 이끌 수 있습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-an-ai-driven-course-content-generation-system-using-amazon-bedrock/