튜터
교육 및 훈련AI 노출도
- 데이터 출처: BLS발행 시점: 2026-08
매우 높음· 상대
낮음4단계 상대 범주매우 높음직업군 단위 값
척도 · 모수 · 출처
4단계 상대 범주 (낮음 / 보통 / 높음 / 매우 높음)
BLS 고용전망 표의 세부직업 831개 기준. 값은 NEM(전국고용매트릭스) 코드 단위로 부여되므로, 같은 NEM 코드를 쓰는 직업은 같은 밴드를 받습니다
- 데이터 출처: Anthropic발행 시점: 2026-03
0.408
0.000여기 실린 값의 범위0.745척도 · 모수 · 출처
- 데이터 출처: ILO발행 시점: 2025
0.33
0.09여기 실린 값의 범위0.70직업군 단위 값
척도 · 모수 · 출처
생성형 AI 노출 지수, 발행된 그대로 0–1
ISCO-08 직업군 단위 — 같은 코드를 쓰는 직업은 모두 같은 값
본 사이트 산출이며 ILO가 발행한 수치가 아닙니다. 본 사이트가 ILO 데이터셋에 연결한 직업 1,012개 가운데 이 값 이상인 직업이 63%입니다.
이 원천이 어떤 종류의 값인가
BLS 범주는 절대 수준이 아니라 상대 순위이며, 1차 측정도 아닙니다. 여러 선행 연구가 매긴 직업별 백분위 순위를 4단계로 묶은 값입니다. 고용·임금 예측도, 도입 확률도 아니며 자동화와 증강을 구분하지 않습니다.
작업별 노출도
숨긴 작업 12개 보기| 작업 | Claude.ai원천값 / 비중 % | API원천값 / 비중 % |
|---|---|---|
유인물·학습 자료·쪽지 시험 같은 수업 자료나 교육 자료를 개발한다.Develop teaching or training materials, such as handouts, study materials, or quizzes. 25-3041 | 0.980077.8 | 0.260078.8 |
학업 성취를 높이거나 직업 기술을 향상하거나 학업·직업 시험을 준비하도록 학생 개인이나 소그룹에 개인 지도를 제공한다.Provide private instruction to individual or small groups of students to improve academic performance, improve occupational skills, or prepare for academic or occupational tests. 25-3041 | 0.190015.1 | 0.02006.1 |
학생을 격려하고 동기를 부여하거나 자신감을 키우도록 긍정적 강화 기법을 사용해 학생에게 피드백을 제공한다.Provide feedback to students, using positive reinforcement techniques to encourage, motivate, or build confidence in students. 25-3041 | 0.03002.4 | 0.040012.1 |
개인 교습이 진행되는 동안 학생의 진도를 평가한다.Assess students' progress throughout tutoring sessions. 25-3041 | 0.03002.4 | 0.01003.0 |
본문을 논의하거나 문제 풀이를 함께 하거나 학습지와 그 밖의 과제를 살펴보며 학생과 수업 자료를 검토한다.Review class material with students by discussing text, working solutions to problems, or reviewing worksheets or other assignments. 25-3041 | 0.01000.8 | 0.00000.0 |
개인 지도를 보완할 교재·소프트웨어·장비·그 밖의 학습 자료를 조사하거나 권고한다.Research or recommend textbooks, software, equipment, or other learning materials to complement tutoring. 25-3041 | 0.01000.8 | —0 |
학생에게 학습 기술, 필기 기술, 시험 응시 전략을 가르친다.Teach students study skills, note-taking skills, and test-taking strategies. 25-3041 | 0.01000.8 | —0 |
이 탭의 값은 관측이 아니라 예측 라벨입니다. Eloundou et al.(2023)은 인간 평가자와 GPT-4 두 평가 기준을 공개했고, 이 표의 β는 그중 GPT-4 평가 기준 하나로만 유도한 값입니다 — 평가 기준이 다르면 같은 태스크라도 값이 달라질 수 있습니다. 다른 탭의 관측 비중(%)과는 단위도 의미도 다르니 같은 축에 놓고 비교하지 마세요.
| 작업 | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
개별 지도 방식을 개선하거나 새로운 개별 지도 기법을 배우기 위해 교육과 역량 개발 과정에 참여한다.Participate in training and development sessions to improve tutoring practices or learn new tutoring techniques. O*NET 태스크 ID 17023 | 1.0 |
모든 기록의 기밀을 유지하면서 학생의 평가 결과·진전·피드백이나 학업 실적 기록을 관리한다.Maintain records of students' assessment results, progress, feedback, or school performance, ensuring confidentiality of all records. O*NET 태스크 ID 17029 | 1.0 |
유인물·학습 자료·쪽지 시험 같은 수업 자료나 교육 자료를 개발한다.Develop teaching or training materials, such as handouts, study materials, or quizzes. O*NET 태스크 ID 17031 | 1.0 |
학생이나 학부모와 개별 지도 약속 일정을 잡는다.Schedule tutoring appointments with students or their parents. O*NET 태스크 ID 17020 | 0.5 |
개인 지도를 보완할 교재·소프트웨어·장비·그 밖의 학습 자료를 조사하거나 권고한다.Research or recommend textbooks, software, equipment, or other learning materials to complement tutoring. O*NET 태스크 ID 17021 | 0.5 |
소규모 학생 집단을 위한 튜터링 워크숍·협업 프로젝트·학습 지원 시간을 준비해 진행한다.Prepare and facilitate tutoring workshops, collaborative projects, or academic support sessions for small groups of students. O*NET 태스크 ID 17022 | 0.5 |
교실·실험실·전산실 같은 학습 환경에서 학생의 학업 수행을 감시하거나 학생을 지원한다.Monitor student performance or assist students in academic environments, such as classrooms, laboratories, or computing centers. O*NET 태스크 ID 17025 | 0.5 |
본문을 논의하거나 문제 풀이를 함께 하거나 학습지와 그 밖의 과제를 살펴보며 학생과 수업 자료를 검토한다.Review class material with students by discussing text, working solutions to problems, or reviewing worksheets or other assignments. O*NET 태스크 ID 17026 | 0.5 |
학생을 격려하고 동기를 부여하거나 자신감을 키우도록 긍정적 강화 기법을 사용해 학생에게 피드백을 제공한다.Provide feedback to students, using positive reinforcement techniques to encourage, motivate, or build confidence in students. O*NET 태스크 ID 17027 | 0.5 |
학생의 요구와 목표에 따라 튜터링 시간에 쓸 수업 계획이나 학습 모듈을 작성한다.Prepare lesson plans or learning modules for tutoring sessions according to students' needs and goals. O*NET 태스크 ID 17028 | 0.5 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = LLM에 직접 접근하는 것만으로 소요시간이 50% 이상 줄어드는 태스크, E2 = LLM 위에 별도 소프트웨어를 얹으면 50% 이상 줄어드는 태스크. 값은 0 / 0.5 / 1.0 세 단계뿐입니다.
데이터 출처·라이선스 — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): 상세 고지는 크레딧 및 출처 페이지 참조
직업 정보
이 직업과 관련된 최근 변화
2026년 3월: Anthropic Economic Index 보고서(2026년 3월): Claude.ai에서 튜터 과업 중 최상위 모델 Opus를 쓴 비율은 12%로, 소프트웨어 개발자 과업(34%)보다 훨씬 낮았습니다. 유료 이용자 기준으로는 교육 관련 과업의 45%, 컴퓨터·수학 과업의 55%가 Opus를 썼습니다. Claude.ai 대화 중 수업 과제 비중은 2025년 11월 19%에서 2026년 2월 12%로 줄었는데, 학사 일정 영향도 일부 있습니다.
[출처: Anthropic Economic Index (March 2026)]These summaries were written by AI Changing Work from the source linked with each one, and any figures in them are given as AI Changing Work summarised them; they can differ from the source's own wording and from figures shown elsewhere on this page, so check the source before relying on them. AI Changing Work matched this page's occupation to an O*NET occupation and chose, by its own judgment, case by case, which summaries relate to that O*NET occupation; a summary appearing here does not mean that its source names this occupation.