GEP-AI 환경교육 수업 설계 MCP 서버

GEP-AI란? GEP-AI는 교육부·한국환경보전원이 발주하고 국립공주대학교 산학협력단이 수행한 연구 『환경교육 자원 맵 개발 및 AI 기반 교사 수업설계 활용체계 마련 연구』(책임연구원 이재영, 최종보고서 2026. 2)에서 설계·개발된 AI 기반 환경교육 수업설계 플랫폼입니다. 이름은 UNESCO의 'Greening Education Partnership'에서 영감을 받아, Greening Education Partnership with AI(환경교육의 글로벌 파트너십을 AI로 지원)와 Greening Education Platform with AI(환경교육 자원을 통합해 수업설계를 지원하는 플랫폼)라는 이중적 의미를 담고 있습니다. 문제의식: "자료가 많지 않아서가 아니라, 내 수업과 맞지 않아서" 연구진이 시·도교육청의 환경교육 자료를 전수 분석한 결과, 형식·구성·분류 체계가 교육청마다 달라 자료 간 연결과 상호 활용이 거의 불가능했고, 대부분 PDF·HWP 같은 비구조화 형태여서 검색·조합도 어려웠습니다 — 보고서의 표현으로는 "자료의 양은 많으나, 연결되지 않는 아카이브" 상태입니다. 한편 2022 개정 교육과정은 환경교육(생태전환교육)을 특정 교과가 아닌 전 교과의 성취기준으로 확장했는데, 이는 교사가 자기 교과 속 환경교육 요소를 스스로 해석·재구성해야 하는 부담으로 돌아왔습니다. 교사 면담의 결론이 GEP-AI의 출발점입니다: 교사들은 "자료가 많지 않아서가 아니라, 내 수업과 맞지 않아서 사용하지 않는다." 설계 철학: "구조는 AI가 제공하고, 의미와 판단은 교사가 만든다" 대체가 아닌 사고 지원: AI는 정답형 수업안을 자동 생성하지 않습니다. 교사의 조건과 맥락을 바탕으로 방향과 선택지를 제안하는 초안(draft) 을 제공하고, 최종 판단과 교육적 책임은 항상 교사에게 있습니다(Human-in-the-Loop). 검색에서 의미 연결로: 자료를 위계적으로 쌓아두고 찾아 쓰는 '나뭇가지형 DB'가 아니라, 성취기준·주제·활동·지역자원이 관계망으로 연결되고 교사가 자기 맥락에서 조합·생성하는 '리좀형 DB' 를 지향합니다. 두 갈래 설계 지원: 조건이 명확한 교사에게는 조건 기반 설계(교과·성취기준·차시 입력 → 수업안 초안)를, 아이디어만 있는 교사에게는 대화 기반 설계(질문과 제안으로 점진적 구조화)를 제공하며, 둘은 한 설계 과정 안에서 서로 전환됩니다. 연구 프로토타입 → 이 MCP 서버 연구에서는 이 철학을 HITL 멀티에이전트 워크플로우(오케스트레이터 + 프롬프트 분석·정보 수집·자료 검색·콘텐츠 생성 에이전트, 3단계 교사 검토), 9차원 온톨로지 기반 RAG 하이브리드 검색, 5항목 품질 검증(SMART 학습목표, 시간 배분, 수레바퀴 정합성, 평가-목표 정합성, 발달단계 적합성), HWPX·DOCX 내보내기를 갖춘 웹 플랫폼 프로토타입으로 구현하고 교사 시범적용까지 마쳤습니다. 그러나 자체 LLM 호출 비용 구조로는 상시 무료 운영이 어려웠기에, 핵심 자산을 이 MCP 서버로 재포장했습니다

무엇이 들어있나

제가 연구원으로 참여했었는데 지금은 API 비용 부담 문제로 웹 서비스를 운영하고 있지 않습니다. 그래서 이 프로젝트를 MCP 서버로 재포장했습니다.