태그
MAKE
자동화
제작자
1000쌤
케미가체질
생성 일시
Apr 13, 2025 12:14 PM
프리미엄 콘텐츠
프리미엄 콘텐츠
노션 : 과제 제출 및 생기부 초안 DB 구성
📁 Notion DB 구성 및 자동화 흐름 설명
이번 자동화에서는 두 개의 Notion 데이터베이스(DB)를 활용하여 학생 수행평가 자료 수집부터 생기부 초안 관리까지 전 과정을 효율화했습니다. (1000쌤의 강의에서 영감을 얻었습니다!)
이렇게 만들어 봤어요!
📌 1. [학생 과제 제출 DB] — 입력용 / 수집용 DB
역할 | 설명 |
데이터 입력 방식 | 학생들이 작성한 **양식(폼)**을 통해 제출→ 학번, 과제 유형, PDF 파일, 생기부 초안, 이름 등 자동 수집 |
주요 사용 필드 | 학번, 수행평가 유형, PDF 파일, 생기부 초안, 작성 완료(체크박스) |
활용 목적 | 수행평가 결과물 확인, 제출 여부 체크, PDF 다운로드, 초안 생성 자동화 수행 |
📝 이 DB는 학생 개별 입력값이 누적되는 공간이며, PDF 파일을 추출하거나 생기부 초안을 자동화 처리하는 시작점 역할을 합니다.
📌 2. [학생 명렬표 DB] — 관리용 / 통합 기록용 DB
역할 | 설명 |
데이터 구성 | 이름, 학번, 생기부 초안, 관계형 필드(과제 제출 DB) |
핵심 연결 구조 | 학생 이름 기준으로 두 DB 간 관계형 필드 연결 설정 |
→ 과제 제출 DB에 작성된 생기부 초안이 이 DB로 자동 넘어옴 | ㅤ |
활용 목적 | 전체 학생 대상 생기부 초안 일괄 확인, 비교, 정리 및 출력용 관리 뷰 제공 |
🔄 관계형 구조의 장점
- 입력은 제출 DB 하나만 사용하고,
- 명렬표 DB에서는 자동으로 생기부 초안만 모아서 관리 가능
- 학생 수가 많아져도 별도 복사 없이 자동 연결됨 → 유지보수 부담 최소화
실습용 PDF 파일 다운 받아주세요!
- 이런식으로 노션 양식을 제작하셔서 학생들에게 공유하면 됩니다!
- 웹의 모든 사용자가 링크를 볼 수 있도록 권한을 변경!
- 노션 양식을 활용한 생기부 자동화 시나리오 (이 시나리오를 복제하여 사용해보세요!)
DB 구성 및 실제 예시
Make 시나리오 흐름 및 모듈별 설정 안내
1) Notion - Watch Events(새로운 기능!)
Make에서 Notion Webhook 기능 지원 시작!
이제 Make에서도 Notion 웹훅 기능을 정식으로 활용할 수 있게 되었습니다.
✅ 핵심 요약
- 이벤트 기반 트리거로 실시간에 가까운 자동화 가능
- 불필요한 반복 실행 없이 효율적인 Make 운영 가능
- Notion 데이터 변경을 조건으로 자동화 시나리오 시작 가능
참고 영상 : ‣
2) Notion - Search Objects (학생 과제 제출 DB)
- Connection type은
Notion Internal, Internal Integration Token은 위에서 발급받은 API 키를 넣으면 됩니다.
Database ID는 메신저 내용을 요약할 데이터베이스에서 찾을 수 있습니다. /다음 글자부터 ? 앞까지가 Database ID에 해당합니다. 중간에 마우서 커서를 올리고 두 번만 클릭하시면 해당 부분만 선택이 됩니다. 복사+붙여넣기를 하시면 됩니다.
- Filter에서는 작성 완료(Checkbox)가
false인 데이터만 불러올 예정이므로 다음과 같이 설정합니다. → 이렇게 하면 이미 제작이 완료된 데이터는 불러오지 않기 때문에 자동화의 느낌을 낼 수 있겠죠?
3) HTTP - Get a file
✅ 왜 필요한가요?
- PDF.co, Make 내부의 다른 모듈들은 파일 자체를 필요로 함
→ Notion에서는 "링크(URL)"만 제공
→ HTTP 모듈이 그 링크를 요청해서 실제 파일 데이터를 전달하는 중간 다리 역할을 수행
💡 쉽게 말하면?
Notion에 저장된 학생의 PDF 제출물 링크를 보고, 실제 파일을 받아서 다음 단계로 넘겨주는 역할(PDF 변환, OCR 추출 등 후속 처리 가능하게 해줌)
🌐 HTTP 모듈의 역할 정리
항목 | 설명 |
기능 요약 | Notion DB에 첨부된 PDF 파일 URL을 통해 실제 파일을 호출하여 외부 서비스(PDF.co 등)로 넘겨줄 수 있도록 파일 다운로드 요청을 전송 |
URL | Notion에서 불러온 PDF 링크를 삽입 (예: Properties Value.수행평가 결과물(PDF)) |
Evaluate all states as errors | 응답 상태 코드가 2xx/3xx가 아닐 경우만 에러 처리 |
Serialize URL | URL 인코딩 여부 → 이 경우는 No (URL 그대로 사용) |
Share cookies | 다른 HTTP 모듈과 쿠키 공유 설정 (기본값 No) |
4) PDF.co - Convert from PDF
PDF.co API key 발급
PDF.co API key 발급
PDF 문서에서 PDF 문서 처리 자동화를 위한 클라우드 기반 API 서비스로, PDF 변환, 병합, OCR(문자 인식), 압축, 서명 등 다양한 기능을 제공합니다. 특히 Make.com과 쉽게 연동할 수 있어서 PDF에서 텍스트를 추출하거나 데이터를 변환하는 자동화를 만들 때 유용하게 활용할 수 있습니다.
[API key 발급 방법]
- ‣에 접속하여 ‘Sign Up’ 버튼을 클릭하고 이메일로 회원가입을 진행합니다. 로그인 후 대시보드(Dashboard)로 이동합니다.
- 대시보드에서 ‘API keys’ 섹션으로 이동하여 ‘Create New API Key’ 버튼을 클릭합니다. API 키 이름을 입력한 후(예시 : Make), API 키 생성 후 복사 및 저장을 합니다. 이 키를 Make에서 활용할 예정입니다. (기본으로 제공하는 10,000 Credits 정도면, 한 학기 생기부 작성은 문제가 없어 보입니다.)
📄 PDF.co 모듈 설명 (파일 변환용)
- 이 모듈은 PDF 파일을 텍스트로 변환하거나, 다른 형식으로 가공하기 위해 사용되는 단계입니다.
- Make 시나리오에서는 보통 학생이 제출한 PDF 파일 내용을 자동 추출하거나 OCR로 인식하고자 할 때 활용됩니다.
🧠 이 모듈의 역할은?
🔁 “HTTP 모듈로 다운로드한 PDF 파일을 → 사람이 읽을 수 있는 텍스트로 변환해주는 작업”
🔧 주요 기능 및 설정 설명
항목 | 설명 |
Connection | PDF.co 계정 연결 설정 |
Input File > File | HTTP - Get a file 모듈에서 가져온 PDF 파일 데이터를 그대로 입력값으로 사용 |
Convert Type | PDF to Text (simple, no layout, fast) 옵션 선택→ 빠른 처리 속도, 텍스트 위주 추출 (레이아웃 유지 없음) |
(1) PDF.co 모듈을 추가한 후, 위에서 복사한 API 키를 붙여 넣어 연결을 완료합니다.
(2)
"Upload a File" 옵션을 선택하면 이전 단계(Download a File)에서 받은 파일을 직접 업로드할 수 있습니다. 만약 URL이 있다면 "Enter a URL"을 선택할 수도 있지만, 지금은 Google Drive에서 파일을 가져왔으니까 "Upload a File"이 적절합니다.(3)
"Google Drive - Download a File"을 선택하면, 이전 모듈에서 다운로드한 PDF 파일을 그대로 가져와서 변환할 수 있습니다.
(4) PDF.co는 여러 가지 변환 방식을 지원하는데, 여기서는 "PDF to Text (simple, no layout, fast)"를 선택했습니다. 설정을 사용하면 PDF에서 텍스트만 빠르게 추출할 수 있습니다.(5) PDF.co의 변환 결과를 JSON 응답 안에 직접 포함해서 출력하도록 설정하기 위해 Inline을 ‘Yes’로 선택합니다.
(6) Pages에서 아무것도 선택하면 전체 페이지를 선택한다는 뜻입니다.
5) Tools - Set Variables 설정
세특 프롬프트 정의
‘Tools’ 모듈을 사용하여 변수("과학 세특 프롬프트")를 정의했습니다. 이 방식은 자동화의 유연성을 높이고, 프롬프트를 재사용하기 위해 활용할 수 있습니다. 하나의 변수를 여러 번 사용할 수 있기 때문에 여러 곳에서 동일한 프롬프트를 활용 가능한 장점이 있습니다.
[설정 방법]
📌 Variable Name (변수 이름)
: ‘세특 프롬프트’→ 이 변수는 이후 OpenAI (ChatGPT) 모듈에서 프롬프트로 활용할 내용을 저장하기 위해 사용됩니다.
📌 Variable Value (변수 값)
: 프롬프트 내용을 보면 고등학교 학생의 학교생활기록부(세부능력 및 특기사항, 즉 세특)를 작성하는 AI 역할을 부여하고 있습니다.
프롬프트 예시
: GPTs처럼 학습을 시킬 수 없으므로, 몇 개의 예시를 토대로 퓨샷 러닝을 돌렸습니다.
6) OpenAI - Create a Completion
- OpenAI의 모듈 중 ‘Create a Completion’을 선택한 후, 위에서 발급 받은 API 키를 붙여 넣어 연결합니다. Model은 ‘gpt-40-2024-11-20 (system)’으로 선택합니다.
- Messages는 총 2개를 설정해야 합니다. 첫 번째는 Role을 ‘Developer / System’으로 Text Content는 Tools에서 설정해놓은 ‘과학 세특 프롬프트’을 선택합니다. (선생님이 설정해놓은 이름에 따라 저와 다르게 나타날 수 있습니다.)
- 두 번째는 Role을 ‘User’로 Text Content는 사진과 같이 설정합니다. Data는 PDF.co에서 pdf를 txt로 변환한 자료입니다.
7) Notion - Update a Database Item
📥 Notion 업데이트 모듈 설정 안내
이 모듈은 PDF.co에서 추출한 수행평가 텍스트 결과물을 해당 학생의 Notion 페이지(데이터베이스 항목)에 자동으로 업데이트하는 단계입니다.
📌 Notion 자동 업데이트 항목 설명 (Make 모듈 기준)
항목 | 설명 |
Connection | Notion 계정과의 연결 설정 (최초 1회 연결 필수) |
Database ID | 결과를 저장할 대상 DB (예: 수행평가 제출 DB)의 고유 ID |
Database Item ID | 업데이트할 특정 페이지(레코드)를 지정하기 위한 값 → Page ID로 개별 학생 기록과 정확히 연결 |
생기부 초안 | 텍스트 필드로, PDF에서 추출된 수행평가 핵심 내용 또는 요약문을 자동 입력(OpenAI 모듈의 Result를 입력해야 합니다.) |
작성 완료 | 체크박스 필드: Yes로 자동 설정 → 이후 중복 실행 방지 및 다음 작업 조건으로 활용 가능 |
필드명 | 바인딩 값 | 설명 |
학년 / 반 / 번호 | Properties Value: 학년 / 반 / 번호 | 학번 정보를 분리해 템플릿에 삽입 |
이름 | Properties Value: 학생 이름 | 학생의 이름을 텍스트로 출력 |
결석 사유 | Properties Value: 종류(대), 종류(소) | 질병/인정/미인정 + 세부 유형(지각/조퇴 등) |
시작 날짜 | Properties Value: 시작 날짜 | 결석 시작일 (Start 포맷 사용) |
종료 날짜 | Properties Value: 종료 날짜 | 결석 종료일 (Start 포맷 사용) |
총 날짜 | Properties Value: 총 날짜 | 결석 기간 총 일수 (숫자 형식) |
확인 날짜 | Properties Value: 확인 날짜 | 결석계가 처리된 일자, 확인용 날짜 |
2025.04.22. 업데이트 내용
✨ 요즘 선생님들이 주목하는 AI, 직접 비교해봤습니다!
최근 많은 선생님들께서 수업 준비, 문서 작성, 학습 평가 등 다양한 교육 활동에 생성형 AI를 적극적으로 활용하고 계시죠.
특히 ‘어떤 모델이 가장 성능이 좋을까?’에 대한 궁금증도 함께 커지고 있는 요즘, 많은 분들이 관심을 갖고 있는 대표적인 생성형 AI 세 가지(OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Anthropic Claude)를 한 자리에 모아 비교해보는 자동화 워크플로우를 만들어보았습니다.
이번 자동화 흐름에서는 동일한 입력 데이터를 기반으로 세 가지 AI 모델이 어떻게 응답하는지를 확인하고, 그 결과를 Notion에 자동 저장하여 비교할 수 있도록 구성했습니다.
사용한 모델 정리
- ChatGPT (OpenAI)
- 사용 모델:
gpt-4o-2024-11-20 (system) - API 제공사: OpenAI
- Gemini (Google)
- 사용 모델:
Gemini 2.5 Pro Experimental 03-25 - API 제공사: Google Cloud AI
- Claude (Anthropic)
- 사용 모델:
Claude 3.7 Sonnet - API 제공사: Anthropic
자동화 시나리오
⚙️ 세 AI 모델 분기 처리: Router를 통해 멀티 AI 응답 비교 자동화!
이번 자동화 시나리오에서는 ChatGPT, Google Gemini, Anthropic Claude 세 가지 생성형 AI의 응답을 비교하기 위해,
Tools 모듈 이후에 Router 모듈을 추가하여 분기 처리 구조를 설계하였습니다.
📍 설정 흐름 요약:
- Tools (Set Variable)
- PDF.co를 통해 추출된 텍스트나 문서 내용을 변수로 가공
- Router (분기점 추가)
- 이후 AI 모델별로 각각의 요청을 분기하여 처리
- 총 3개의 분기로 나뉘며 각각:
- OpenAI (gpt-4o)
- Google Gemini (Gemini 2.5 Pro Experimental 03-25)
- Anthropic Claude (Claude 3.7 Sonnet)
- 각 분기에서는 같은 입력 메시지를 활용하여 모델의 응답을 생성한 뒤, Notion DB에 자동 저장
하나의 입력으로 세 가지 AI 모델의 응답을 한 번에 받아볼 수 있으며, 응답 비교, 정확도 평가, 스타일 분석 등 다양한 실험이 가능하도록 설정했습니다.
테스트 결과
아래 blueprint 파일을 다운받으시고, Make에서 Import blueprint를 이용하여 자동화를 체험해보세요.
