3차 교육기관을 위한 AI 기반 자동 직원 평가 시스템 개발: 연방기술대학교 오웨리 사례 연구

3차 교육기관에서 투명하고 객관적이며 개발 지향적인 직원 성과 평가에 대한 수요가 증가함에 따라 기존 평가 시스템의 현대화가 필요하다. 본 연구는 연방기술대학교 오웨리(FUTO)를 위해 개발된 AI 기반 자동 직원 평가 시스템의 설계 및 구현을 제시한다. 제안된 시스템은 React.js, Node.js, PostgreSQL로 구축된 웹 기반 플랫폼으로 전통적인 수동 및 반전자적 평가 프로세스를 대체한다. OpenRouter를 통해 접근하는 프롬프트 설계 대형 언어 모델(LLM)을 통해 생성형 인공지능을 통합하여 구조화되고 개인화된 피드백을 생성한다. 교수 부담, 연구 산출물, 전문성 개발, 행정 업무 등 다양한 학문적 차원을 아우르는 성과 점수를 계산하기 위해 가중치 점수 알고리즘을 구현하였다. 본 시스템은 디자인 및 개발 연구(DDR) 방법론을 이용해 반복적 프로토타이핑, 이해관계자 협의, 시스템 검증을 포함하여 개발되었다. 평가에는 기능 테스트, 성능 벤치마킹, 그리고 학술 직원 대상 사용자 수용 평가가 포함되었다. 결과는 평균 AI 피드백 생성 시간이 6.3초이며 유용성(4.6/5)과 사용 편의성(4.7/5)에 대해 높은 사용자 평가를 받았다. 이 시스템은 평가 기준의 표준화를 이루고 처리 지연을 줄이며 기관 성과 목표에 부합하는 구조화된 개발 피드백을 생성한다. 아키텍처는 확장성, 모듈식 AI 통합, 보안 배포를 보여주어 고등교육기관의 직원 평가 프로세스의 디지털 전환을 위한 복제 가능한 프레임워크를 제공한다.