소개
간호학과 교수라면 매년 반복하는 작업이 있습니다. 간호교육인증평가 준비입니다.
과목별 성적 엑셀을 열고, 평균·표준편차·상중하 비율을 계산하고, 학습성과(PO) 달성도를 확인하고, 강의개선보고서 초안을 씁니다. 과목 하나에 1시간 이상. 과목이 여러 개면 하루가 꼬박 갑니다. 매 과목, 매 학기, 매년 반복입니다.
그래서 처음에는 Claude Code로 성적분석 스킬을 만들어 봤습니다. 이 스킬을 클로드나 마누스에 업로드하고 엑셀파일을 넣으면 너무나도 놀랍게 PO 달성도, 상중하 비율, 보고서 초안까지 자동으로 뽑아줬고, 정확하고 빠르게 잘 돌아갔습니다. 그런데 문제가 하나 있었습니다.
이건 나만 쓸 수 있다.
같은 학과 교수님들이나 다른 간호학과에 공유하려면 클로드에 스킬 파일을 넣고 프롬프트를 쳐야 하는데, 그걸 AI에 익숙하지 않은 분들께 요구할 수는 없었습니다.
그래서 방향을 바꿨습니다. 누구나 접속해서 바로 쓸 수 있는 웹앱으로 만들자. 그리고 이 과정에서 AI 에이전트 팀을 활용했습니다.
진행 방법
사용한 도구
openclaw, claude code, 텔레그램, 옵시디언
클로패밀리: AI 에이전트 3인 팀
OpenClaw는 AI 에이전트를 개인 비서처럼 운영할 수 있는 플랫폼입니다. 여기에 역할별로 에이전트를 세 명 만들었습니다.
🦦 클로 — 메인 비서. 전체 흐름 조율, 작업 분배, 텔레그램으로 소통하는 메인 창구
🐻 클로아우 — 간호교육 전문가. 인증평가 기준 검토, 보고서 내용 감수, PO 연결 구조 확인
🦫 클로비 — 빌더. 웹앱 개발, UI/UX 설계, 대시보드 구축
수정전
수정후
에이전트별 실제 작업
🦦 클로가 한 일
아이디어를 받아 전체 프로젝트 조율
우선순위 정리 후 코딩 에이전트에게 구현 지시
클로아우·클로비에게 작업 분배 및 결과 통합
옵시디언에 진행상황 기록
🐻 클로아우가 한 일
인증평가 기준 검토 (상: 85% 이상 / 중: 60% 이상 / 달성: 중 이상 80%)
보고서 초안 문구가 교육적으로 적절한지 감수
PO(학습성과) 연결 구조가 인증평가 지침에 맞는지 확인
🦫 클로비가 한 일
React + Vite로 웹앱 개발
엑셀 파싱 → 컬럼 매핑 → 통계 분석 → 차트 시각화 구현
CSV 내보내기, 보고서 다운로드 기능 구현
제가 한 일은 '이런 거 만들어줘'라고 말한 것, 나머지는 AI 에이전트 팀이 분담하고 협업했습니다.
앱 구조: 4단계
Step 1. 과목 선택
분석할 과목명을 입력합니다. 여러 과목을 한 번에 분석할 수 있습니다.
Step 2. 파일 업로드
각 과목의 성적 파일(엑셀 또는 CSV)을 업로드합니다.
성적 데이터 — PO 달성도 분석의 기반
강의계획서 — 교과목 개요, 교수법, 평가방법 등 보고서 머리말 자동 생성
강의평가 결과 — 정량 점수 요약 + 주관식 키워드 분석 → 개선 포인트 도출
⚠️ 개인정보 보호 팁: 원본 파일을 직접 쓰지 마세요. 사본을 만들어서 학생 이름·학번을 함수로 가명 처리한 뒤 업로드하기로 했습니다. (이름 예: =LEFT(이름,1)&"OO" 등)
Step 3. 컬럼 매핑
이름, 학번, 분반, 점수 컬럼을 지정하고 학습성과(PO)를 연결합니다. 교수마다 엑셀 양식이 다르기 때문에 이 단계가 핵심입니다.
Step 4. 분석 결과
📊 기술통계 (평균, 중앙값, 표준편차)
📈 상/중/하 비율 및 달성도 판정
👥 분반별 비교
🎯 학습성과(PO) 달성 현황
⚠️ 저성취 학생 목록
📝 강의개선보고서 초안 자동 생성
📥 CSV 내보내기 + 보고서 다운로드
핵심 기능: 학습성과(PO) 미달성자 관리
인증평가에서 가장 중요한 건 "PO를 달성하지 못한 학생 을 어떻게 관리했느냐"입니다. 단순히 통계만 뽑는 게 아니라, 미달성자에 대한 후속 조치까지 문서화해야 합니다.
이 앱은 그 흐름을 4단계로 지원합니다.
① 파악 — 미달성 학생 자동 추출
PO별로 '하' 등급(60% 미만) 학생을 자동으로 걸러냅니다
어떤 PO에서, 어느 반에서 미달성이 많은지 한눈에 보입니다
② 지도 — 개별 지도 계획 기록
미달성 학생별로 지도 내용을 기록할 수 있습니다
예: "PO2 미달성 → 사례보고서 추가 제출 지도"
③ 후속조치 — 조치 결과 문서화
지도 후 재평가 결과, 보충 과제 수행 여부 등을 남깁니다
인증평가 실사 때 "관리했다는 근거"가 됩니다
④ 환류 — 차기 학기 반영
미달성이 많았던 PO를 중심으로 교수법 개선 포인트를 제안합니다
이 내용이 강의개선보고서와 CQI에 그대로 연결됩니다
인증평가에서 "달성도 수치"만 있으면 부족합니다.
"미달성자를 파악하고, 지도하고, 후속 조치하고, 다음 학기에 반영했다"는 흐름이 있어야 합니다.
이 앱은 그 흐름을 구조화해서 교수가 빠짐없이 기록할 수 있게 도와줍니다.
결과와 배운 점
결과
과목당 1시간 이상 걸리던 성적분석이 5분으로 단축
누구나 접속해서 바로 쓸 수 있는 웹앱 완성
에이전트 팀 활동을 실시간으로 볼 수 있는 ClawDash 대시보드 구축
배운 점
AI 에이전트는 혼자보다 팀이 낫다 — 역할을 나누니까 각자 전문성이 생겼습니다. 교육 전문가가 감수하고, 빌더가 만들고, 오케스트레이터가 조율하는 구조가 효과적이었습니다.
도구보다 워크플로우 — 어떤 AI를 쓰느냐보다 어떻게 역할을 나누고 협업하느냐가 중요했습니다.
교수가 직접 코딩할 필요 없다 — 아이디어와 도메인 지식만 있으면 에이전트가 만듭니다.
작은 자동화가 큰 시간을 아낀다 — 반복 업무를 앱으로 만드는 것 자체가 교육 현장의 혁신입니다.
앞으로
핵심간호술 17개 분석 도구 추가
전국 간호학과에서 쓸 수 있도록 범용화
AI를 '질문하는 도구'에서 '함께 일하는 팀원'으로 바꾸면, 일하는 방식 자체가 달라집니다.
간호교육 현장에서도 충분히 가능합니다.
