EvoClass 팀이 화웨이 개발자 경진대회 2025 아시아태평양 결선에서 사회·지속가능성(Society and Sustainability) 부문 챔피언십을 수상했다. 수상 프로젝트인 EvoClass는 멀티 에이전트 AI를 교수·학습에 적용한 것으로, 연구 성과를 이미 한 대학 교과목에서 사용 중인 교육 플랫폼과 연결한다.
지역 예선 192개 출품작 가운데 부문 챔피언십
화웨이 클라우드 홍콩의 대회 보고서에 따르면, 최종 발표는 2025년 11월 19일 홍콩이공대학교(The Hong Kong Polytechnic University)에서 열렸고 시상식은 11월 20일에 이어졌다. 이번 대회에는 10개 국가 및 지역에서 약 1,000명의 개발자와 192개 프로젝트가 참가했다.
결선에는 15개 팀이 진출했으며, 사회·지속가능성 부문 9개 팀과 금융 부문 6개 팀으로 나뉘었다. 결선 진출 팀들은 프로젝트를 발표하고 투자, 학계, 기술 분야 배경을 가진 심사위원들의 질문에 답했다. EvoClass 팀은 사회적 가치를 지닌 애플리케이션을 인정하는 사회·지속가능성 부문 챔피언십을 받았다.
EvoClass를 만든 연구팀
EvoClass 팀은 홍콩이공대학교 데이터과학 및 인공지능학과(Department of Data Science and Artificial Intelligence) 소속이다. Ran Cheng 교수가 프로젝트를 이끌고 있으며, 박사과정 학생인 Beichen Huang, Zhenyu Liang, Bowen Zheng이 핵심 구성원으로 참여한다. 이들의 연구는 AI 에이전트 연구를 교육 현장으로 가져온다.
멀티 에이전트 AI를 학습에 도입하기
EvoClass는 AI 에이전트가 학생들과 함께 성장하는 학습 환경을 중심으로 설계되었다. 홍콩이공대학교는 학습 맥락을 반영한 피드백을 제공하고 반복적인 교수 업무를 자동화해 개인 맞춤형 지원의 접근성을 높이는 플랫폼이라고 설명한다.
이 접근법의 교육적 질문은 실용적이다. 학습자는 자신이 공부하는 내용에 맞는 도움을 받으면서, 교사는 설명과 토론, 그리고 사려 깊은 교과목 설계를 위한 시간을 어떻게 확보할 수 있을까? 이는 이 기술에 교수·학습 안에서 명확한 목적을 부여한다.
홍콩이공대학교에서의 수업 적용
홍콩이공대학교는 EvoClass가 DSAI2201: 데이터 구조와 알고리즘(Data Structures and Algorithms) 과목에 적용되었다고 밝혔다. 대학 측 발표는 해당 수업에서 학생 참여도가 높아지고 교육자의 업무 부담이 줄었다고 설명하지만, 수치 결과는 제시하지 않았다.
이러한 수업 경험은 프로젝트를 실제 교육 수요와 연결한다. 또한 교과목은 지원이 여러 주제에 걸쳐 유용한지, 학생들이 피드백에 어떻게 반응하는지, 교육자가 어디에서 더 많은 통제권을 필요로 하는지를 살펴볼 수 있는 환경을 제공한다. 이는 교육용 AI를 대회 시연을 넘어 평가하는 데 중요한 질문들이다.
대회 인정에서 교육적 가치로
이번 챔피언십은 EvoClass 팀에게 하나의 이정표다. 더 장기적인 의미는 프로젝트 이면의 교육 목표에 있다. 유용한 학습 피드백, 교사가 수업에 집중할 수 있는 여유, 그리고 더 폭넓은 지원 접근성이다. EvoClass에게 이러한 목표는 수상에 맥락을 부여하고, 플랫폼 개발을 논의하는 근거가 된다.
더 읽을거리
팀과 수업 배경은 홍콩이공대학교의 EvoClass 팀 수상 발표에서 확인할 수 있다.
결선 일정과 부문 구성, 결과는 화웨이 클라우드 홍콩의 대회 보고서에서 볼 수 있다.