AI 튜터의 진화, 콴다의 '학습 콘텐츠' 전략이 보여주는 에듀테크의 새로운 지평

qanda.ai 보도 | 2026-08-14 AI 튜터의 진화, 콴다의 '학습 콘텐츠' 전략이 보여주는 에듀테크의 새로운 지평

수학 문제 풀이 앱으로 시작해 글로벌 에듀테크 기업으로 도약한 콴다(QANDA)가 최근 '학습 콘텐츠' 페이지를 통해 기존의 문제 풀이 서비스를 넘어선 종합 학습 플랫폼으로의 변모를 꾀하고 있다. 콴다가 공개한 학습 콘텐츠 목록은 경우의 수, 지수함수, 벡터, 피타고라스 정리, 로그, 일차방정식, 연립방정식, 적분, 미분, 인수분해 등 수학 교육과정의 핵심 개념을 총망라하고 있다. 단순한 문제 해결 도구를 넘어 '개념 학습'까지 아우르는 이 전략은 AI 기반 교육 서비스가 나아가야 할 방향을 제시한다는 평가가 나온다.

콴다의 학습 콘텐츠는 각 개념을 '완벽 정리'라는 키워드 아래 체계적으로 구성한 것이 특징이다. 예를 들어 '경우의 수 완벽 정리: 합의 법칙부터 순열·조합까지'나 '미분 개념 정리: 미분계수부터 도함수 활용까지'와 같은 형태로, 단순한 정의 나열이 아닌 개념 간의 위계와 연결성을 고려한 학습 경로를 제시한다. 이는 학생들이 특정 문제를 풀다 막혔을 때 해당 개념을 즉각적으로 복습할 수 있는 '개념 사전'의 역할을 수행한다. 실제로 콴다 앱의 핵심 기능은 사진을 찍으면 AI가 문제를 풀어주는 '검색' 기능이지만, 이제는 그 해설에 그치지 않고 관련 개념 학습으로 자연스럽게 연계되는 구조를 만들고 있는 것이다.

이러한 변화의 배경에는 AI 에듀테크 시장의 치열한 경쟁이 자리한다. 국내에서는 밀크T, 웅진씽크빅 등 기존 교육 기업들이 AI 기술을 접목한 적응형 학습 시스템을 앞다퉈 내놓고 있으며, 글로벌에서는 ChatGPT의 등장 이후 AI 튜터링 서비스가 급속도로 확산되고 있다. 단순히 정답을 제시하는 수준을 넘어, 학생의 학습 수준을 진단하고 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 '지능형 학습 플랫폼'으로의 전환이 모든 에듀테크 기업의 생존 과제가 된 셈이다. 콴다 역시 단순 문제 풀이 서비스만으로는 사용자 이탈을 막기 어렵다는 판단 아래, 학습 콘텐츠를 통해 사용자 접점을 확장하고 있는 것으로 분석된다.

콴다의 학습 콘텐츠 전략에서 주목할 점은 '수학'이라는 특정 과목에 집중하고 있다는 사실이다. 국내 수학 교육은 개념 이해보다 문제 풀이에 치중하는 경향이 강하고, 이로 인해 상위권과 하위권 간의 학습 격차가 심화된다는 지적이 오래전부터 제기되어 왔다. 콴다의 콘텐츠는 이러한 문제점을 정확히 겨냥한다. '인수분해 완벽 정리: 공통인수부터 치환까지'와 같은 콘텐츠는 학년을 초월해 필요한 개념을 단계적으로 설명함으로써, 기초가 부족한 학생들이 스스로 개념을 채워나갈 수 있는 자기 주도 학습의 토대를 마련해준다. 이는 단순한 문제풀이 앱을 넘어 교육적 가치를 제공하려는 콴다의 철학적 변화를 보여주는 대목이다.

전문가들은 콴다의 이러한 접근 방식이 AI 튜터링의 새로운 모델을 제시한다고 평가한다. 기존의 AI 튜터링 서비스가 문제 풀이 과정에서의 힌트 제공이나 오답 분석에 초점을 맞췄다면, 콴다는 문제 풀이 전후의 개념 학습을 체계적으로 연결함으로써 '왜 이 문제가 이렇게 풀리는지'에 대한 근본적인 이해를 돕는 구조를 만들었다. 특히 최근 공개된 콘텐츠 목록에는 미적분과 벡터 등 고등 수학의 핵심 영역이 포함되어 있어, 단순히 초·중등 수학에 국한되지 않고 고등학교 심화 과정까지 아우르는 포괄적인 학습 생태계를 구축하려는 의도가 읽힌다.

콴다의 학습 콘텐츠 확장은 에듀테크 산업 전반에 중요한 시사점을 던진다. 첫째, AI 기술의 발전이 단순히 '정답을 맞히는 것'을 넘어 '개념을 이해하는 것'으로 무게중심을 이동시키고 있다는 점이다. 둘째, 콘텐츠의 체계적인 구조화가 사용자 경험을 어떻게 향상시킬 수 있는지 보여주는 사례라는 점이다. 콴다가 제공하는 학습 콘텐츠는 단순한 블로그 글이 아니라, 앱 내에서 문제 풀이와 유기적으로 연동되는 구조로 설계되어 있다. 이는 사용자가 문제를 풀다가 개념이 기억나지 않을 때 즉시 해당 콘텐츠로 이동해 학습을 이어갈 수 있는 '원스톱 학습 경험'을 제공한다.

그러나 콴다가 진정한 AI 기반 학습 플랫폼으로 도약하기 위해서는 넘어야 할 과제도 존재한다. 현재 공개된 학습 콘텐츠는 대부분 정적인 텍스트와 이미지 중심의 설명에 머물러 있어, 진정한 의미의 '적응형 학습'이라고 보기에는 한계가 있다. 향후에는 학생 개인의 학습 패턴과 오답 데이터를 분석해 개인화된 개념 학습 경로를 제시하는 단계로 나아가야 할 것이다. 또한 수학 외의 과목으로의 콘텐츠 확장 여부도 향후 성장의 관건이 될 전망이다.

콴다의 학습 콘텐츠 전략은 AI 에듀테크 시장이 단순한 기술 경쟁에서 콘텐츠의 질과 학습 경험 설계 능력이 핵심 경쟁력으로 부상하는 국면에 접어들었음을 보여주는 신호탄이다. 문제 풀이라는 좁은 영역에서 시작해 개념 학습이라는 넓은 영역으로 확장하는 콴다의 행보는, AI가 교육의 본질인 '이해'를 어떻게 혁신할 수 있는지에 대한 실험장이 되고 있다. 앞으로 콴다가 구축할 학습 콘텐츠 생태계가 국내 에듀테크 산업의 지형도를 어떻게 바꿔놓을지 주목된다.