A Study on the Functional Differentiating Characteristics of ‘Genspark’ AI Agents from Existing AI Models and Their Applications in University Education and Academic Administration
Seung-Hoon Yang · Journal of the Korea Entertainment Industry Association · 2026
본 연구는 최근 AI 활용이 일상화 되고 있는 시점에서, 대학 교육현장에서 최근 차세대 AI 에이전트로 가장 각광받으며 주목되고 있는 ‘젠스파크(Genspark)’를 중심으로 한 교육적 활용 가능성의 탐색 및 구체적인 적용 방안을 알아보는 데 목적이 있다. 최근 고등교육 및 업무 현장에서는 대형언어모델(LLM)을 활용한 업무 자동화가 가속화되고 있으나, 데이터의 신뢰성 확보와 허위 정보 생성 문제에 있어서는 여전히 많은 과제와 문제점이 있는게 현실이다. 이에 본 연구에서는 실시간 웹 검색 및 다중 에이전트 협업 및 비교가 가능한 AI 에이전트 ‘젠스파크’의 구조적 특성에 주목하고, 이에 대한 효과적인 교육 및 행정업무 활용방안에 대해 알아보고자 하였다. 연구의 주요 내용 젠스파크 AI 에이전트의 기술적, 기능적 특성을 분석하고 이를 바탕으로 대학 행정 및 교육분야 적용 방안에 대해 알아보는 것이다. 연구결과 젠스파크의 기존 LLM 기반 AI 서비스와 차별화되는 ‘스파크페이지(Sparkpage)’ 생성 및 ‘커스텀 에이전트’ 구축, 반복적 문서 및 행정업무 처리에서의 ‘사무 효율화 프레임워크’ 설계, 할루시네이션 방지를 위한 프롬프트 엔지니어링 전략과 에이전트 설정 최적화 기법을 기반으로 한 자료의 신뢰성을 확인할 수 있었고, 이를 통해 대학의 부서별 행정업무 및 교수법 향상을 위한 지능형 보조자로 활용하는데 유용함을 알 수 있었고, AI 리터러시 교육의 일환으로 신뢰할 수 있는 AI 활용 가이드를 제공하는 데 기초 자료로 활용될 수 있음을 제시하였다.