AI-Men은 학생의 기도·감사·말씀 묵상, 교사의 돌봄, 부모의 가정 연계, 목회자의 신학적 기준, 관리자의 운영, AFE의 파일럿 정착까지 하나로 연결하는 신앙교육 AX 플랫폼이다. 이 모든 흐름을 AI가 다루려면, 먼저 무엇이 존재하고(객체), 어떤 성질을 가지며(속성), 어떻게 이어지고(관계), 어떤 상태로 변하며(상태), 무엇을 실행하고(액션), 누가 무엇을 볼 수 있으며(권한), 무엇으로 성과를 측정하는지(KPI)를 명확히 규정해야 한다. 이것이 온톨로지 7요소다.

아래 7요소 설계서는 AI-Men이 신앙을 평가하는 도구가 아니라, 돌봄과 운영을 안전하게 연결하는 구조임을 전제로 작성되었다. 신학적 판단은 언제나 사람(목회자·교사)의 몫이며, AI는 요약·추천· 리마인드·리포트 생성으로 사람을 돕는다.

1객체 (Objects)

신앙교육 현장에 실제로 존재하는 것들이다. 사람(역할)뿐 아니라 활동·산출물·운영 단위까지 객체로 규정해야 AI가 다룰 대상이 분명해진다. 총 23개 객체를 정의한다.

2속성 (Attributes)

객체가 가지는 성질·상태값이다. 특히 학생 객체는 참여 빈도·기도 작성 수 등 돌봄 판단의 근거가 되는 속성을 촘촘히 가진다. 이 속성들이 AI 요약과 교사 신호의 원천 데이터가 된다.

• 학생 학년 — 발달 단계에 맞는 질문·콘텐츠 제공 기준
• 소속 반 — 교사 돌봄 범위와 리포트 집계 단위
• 참여 빈도 — 활동 주기(주간/월간) 측정값
• 기도 작성 수 — 누적 기도기록 개수
• 감사 작성 수 — 누적 감사기록 개수
• 묵상 완료 여부 — 말씀 묵상 질문 응답 완료 상태
• 퀴즈 참여 여부 — 말씀퀴즈 응답 여부
• 부모 연결 여부 — 가정 대화 연계 활성화 상태
• 교사 확인 여부 — 교사가 활동 요약을 확인했는지
• 반복 기도 여부 — 동일 주제 기도가 반복되는지(후속 돌봄 신호)
• 격려 필요 여부 — 참여 감소·반복 기도 등으로 산출된 돌봄 신호
• 가정 대화 참여 여부 — 부모와의 가정 대화 진행 상태
• 수업 주제 — 해당 수업/차시의 학습 주제
• 말씀 본문 — 수업·묵상에 연결된 성경 본문
• 교회 파일럿 단계 — 도입/4주 파일럿/8주 정착/정착 완료 단계값
• AFE 코칭 상태 — 코칭 진행/지원 필요/완료 상태값

3관계 (Relations)

객체들이 어떻게 이어지는지를 문장으로 규정한다. 관계는 AI가 "누가 무엇을 하고, 무엇이 무엇을 촉발하는지"를 이해하는 문법이다. 특히 상태와 후속 행동을 잇는 관계가 돌봄 자동화의 핵심이다.

• 학생은 기도기록을 작성한다.
• 학생은 감사기록을 작성한다.
• 학생은 말씀퀴즈에 참여한다.
• 교사는 자기 반 학생의 활동 리포트를 확인한다.
• 부모는 자녀와 연결된 가정 대화 질문을 받는다.
• 목회자는 신학적 기준과 운영 방향을 제시한다.
• AFE는 교회 도입과 정착을 코칭한다.
• 관리자는 교회 전체 운영 KPI를 확인한다.
• AI Agent는 기록을 요약하고 질문을 추천한다.
• 반복 기도는 교사 후속 질문 필요 상태와 연결된다.
• 부모 확인은 가정 대화 참여와 연결된다.

4상태 (States)

객체가 시간에 따라 어떤 단계로 변하는지를 상태 기계로 규정한다. 학생의 참여 흐름은 직선이 아니라 돌봄·연계 분기를 갖는다. 교회의 정착 흐름도 별도 트랙으로 관리한다. 총 11개 상태를 정의한다.

5액션 (Actions)

상태 전환을 만들어내는 실행 단위다. 대부분의 액션은 AI가 생성·제안하고, 신앙적 판단이 필요한 지점은 사람(교사·부모·목회자)이 확인·승인한다. 총 12개 액션을 정의한다.

6권한 (Permissions)

각 역할이 무엇을 볼 수 있고 무엇을 할 수 있는지를 규정한다. 신앙교육 데이터는 민감하므로 권한 경계가 명확해야 한다. 특히 AI Agent는 신앙적 판단을 하지 않으며, 지원 역할에 한정된다.

7KPI (성과 지표)

온톨로지가 현장에서 "작동한다"고 말하려면 무엇을 측정해야 하는가? 아래 12개 KPI는 학생 참여, 교사 돌봄 실행, 부모 연계, 그리고 교회 파일럿·정착까지 운영 전 구간을 지표로 잇는다.