Praktika의 대화형 언어 학습 방식 들여다보기

Praktika는 언어가 기회의 문을 열어준다는 깊은 깨달음에서 시작되었습니다. 

공동 창업자인 Adam Turaev, Anton Marin, Ilya Chernyakov는 모두 가족과 함께 이민을 떠나 낯선 나라에 적응하며 성장했습니다. 이들에게 영어는 단순한 학교 과목이 아니라 취업과 생활, 소속감을 느끼기 위한 필수 수단이었습니다.

“영어 학습은 단순한 의사소통 그 이상이었습니다”라고 Turaev는 말했습니다. “해외 취업과 커리어 성장의 문을 열어주었으니까요.” 

하지만 기존 교육 방식만으로는 부족했습니다. 창업자들은 수년간 영어를 공부했음에도 읽기와 쓰기에만 익숙할 뿐, 업무 회의나 일상생활처럼 중요한 순간에는 입이 떨어지지 않았습니다. 교실에서 배우는 것과 현실에서 자연스럽게 말하는 것 사이에는 생각보다 큰 차이가 있었습니다.

Praktika⁠⁠(새 창에서 열기)는 바로 이러한 격차를 해소하기 위해 만들어졌습니다. 이 앱은 개인화된 AI 튜터가 안내하는 목표 기반의 대화형 레슨과 일상 대화를 통해 실전 유창성을 기르도록 설계되었습니다. 시험을 준비하는 학생부터 업무용 영어가 필요한 직장인, 타국에서 새 삶을 시작하는 이민자까지 다양한 사람들이 Praktika를 활용합니다.

제품이 성숙해지면서 Praktika는 단일 모델 방식을 벗어나, 실제 튜터가 실시간으로 레슨 내용을 조정하는 방식을 구현하기 위해 멀티 에이전트 시스템을 도입했습니다. 

레슨 에이전트(Lesson Agent)는 튜터로서 학습자와 상호작용하는 핵심 대화 에이전트입니다. GPT‑5.2 기반으로 구동되며, 튜터의 성격, 레슨 문맥, 학습자 목표, 최근 대화 내용을 종합해 각본에 없는 자연스러운 레슨을 진행합니다. 정해진 대본 없이 실제 튜터처럼 느껴지게 만드는 핵심 기능입니다.

보이지 않는 곳에서 지속적으로 실행되는 학습자 진도 에이전트(Student Progress Agent)는 상호작용 전반에 걸친 학습자의 언어 수행 능력을 추적합니다. GPT‑5.2를 사용하여 유창성, 정확성, 어휘력, 자주 하는 실수를 지속적으로 확인합니다. 이 정보는 레슨 에이전트가 당장 어떻게 반응할지와 장기적인 학습 계획을 어떻게 짤지에 반영되어, 시간이 지날수록 학습 경험이 더 정교해집니다.

학습 계획 에이전트(Learning Planning Agent)는 학습자의 장기적인 성장을 설계하는 데 집중합니다. 학습자 개인의 목표를 바탕으로, 학습자 진도 에이전트의 인사이트를 활용해 다음에 무엇을 배울지, 스킬 습득 순서를 어떻게 정할지, 어떤 활동이 가장 효과적일지를 결정합니다. GPT‑5 Pro로 구동되며, 학습자가 바라는 결과를 효율적으로 달성할 수 있도록 개인화된 진도를 유지하며 학습 계획을 지속적으로 조정합니다.

모든 에이전트는 학습자의 목표, 선호도, 과거 실수 등을 저장한 영구 메모리(Persistent memory)를 공유합니다. 미리 정해진 정보를 불러오는 대신, Praktika는 학습자가 말을 마친 직후에 메모리를 확인하여 가장 최근의 상황과 맥락을 반영해 대답합니다.

“학습자가 흥미를 잃으면 시스템은 즉시 다른 연습 문제로 넘어갑니다”라고 Turaev는 설명합니다. “덕분에 다시 마법 같은 경험이 살아납니다. 실제 사람 튜터와 대화하는 듯한 생생한 느낌을 주니까요.”

대화형 학습이 자연스럽게 느껴지려면, 메모리 또한 실제 현실에서처럼 작동해야 합니다. Praktika의 메모리 시스템은 학습자가 말을 마친 뒤에 관련 문맥을 찾습니다. 그래서 튜터는 미리 준비한 답변이 아니라, 방금 들은 말에 맞춰 반응할 수 있습니다.

“학습자가 방금 실수했다면 튜터는 어제 일이 아니라 바로 그 실수에 대해 이야기합니다”라고 공동 창업자이자 CEO인 Adam Turaev는 말합니다. “이런 작은 타이밍 차이가 로봇이 아니라 나에게 집중하는 사람과 대화하는 느낌을 줍니다.”

음성 인식(Speech Recognition) 역시 비슷한 역할을 합니다. 학습자는 말을 더듬거나 다시 말하기도 하고, 발음이 부정확할 때도 많습니다. Praktika는 Transcription API를 활용해, 유창한 발음 위주로 학습된 기존 시스템보다 끊어 말하거나 억양이 섞인 비원어민의 발화도 훨씬 안정적으로 처리합니다. 덕분에 학습자는 초보자라는 점 때문에 불이익을 받지 않고 의사소통 자체에 집중할 수 있습니다.

적절한 타이밍의 메모리 검색과 음성 인식이 결합하여 듣고, 문맥을 파악하고, 즉시 반응하는 자연스러운 대화 흐름이 만들어집니다.

Praktika의 초기 버전은 표현력 있는 아바타에 규칙 기반(Rule-based) NLP와 초기 Davinci 모델을 결합했으나, 대화는 여전히 제약이 많았습니다. 하지만 GPT‑3.5의 출시와 함께 최초로 중요한 돌파구가 열렸습니다.

“처음으로 고도화된 언어 이해 능력과 표현력이 풍부한 실제 같은 아바타를 결합할 수 있었습니다”라고 Adam Turaev는 말합니다. “대화가 짜여진 각본처럼 느껴지지 않게 되었죠. 자연스럽고 감정이 느껴지는 진짜 대화가 가능해졌습니다.” 

이후 더 새로운 모델들을 검토하며 내부 평가를 진행한 결과 온보딩 완료율, 1일 차 리텐션, 유료 전환율, 정성적 사용자 피드백 전반에서 GPT‑4.1이 가장 적합한 모델임이 입증되었습니다.

“GPT‑4.1은 추론의 깊이, 감정적 뉘앙스, 신뢰성 면에서 최고의 균형을 보여주었습니다.”라고 Turaev는 평가합니다. “다국어 대화와 복잡한 튜터링 로직을 우리가 원하는 수준으로 구현해 주었고, 대화 세션의 품질도 크게 높여주었습니다.”

이러한 개선은 사용자의 반응과 비즈니스 성과로 이어졌습니다. 새로운 장기 메모리(Long-term memory) 시스템을 도입한 뒤 1일 차 리텐션(재방문율)은 24% 증가했고, 불과 몇 달 만에 매출은 2배가 되었습니다.

최근에는 Praktika 아키텍처에 GPT‑5.2 모델을 도입하여 운영하기 시작했습니다. 이제 GPT‑5.2가 핵심 대화 에이전트를 구동하고, GPT‑5.2 Pro는 전반적인 관리와 추론을 담당하며, GPT‑5 mini는 지속적인 진도 추적을 뒷받침합니다. 이러한 모델이 결합하여 시스템이 병렬로 추론을 수행함으로써, 대규모 환경에서도 대화 품질과 교육학적 원리, 효율성 간의 균형을 유지할 수 있게 되었습니다.

현재 Praktika는 9개 언어로 수백만 명의 학습자를 지원하고 있으며 지원 언어는 계속 늘어나고 있습니다. 에이전트 기반의 시스템을 갖춘 Praktika는 이제 AI 튜터가 학습자와 함께 무엇을 이해하고 기억하며 만들어갈 수 있을지 그 가능성을 넓히는 데 집중하고 있습니다.

“단순히 언어를 가르치는 게 아닙니다”라고 Turaev는 말합니다. “사람들이 현실 세계에서 자신 있게 말할 수 있도록 돕는 AI를 만들고 있습니다.”