학교·시험 맥락 × 학생 개인 누적 학습이력.
실제 학생·교사 맥락이 있을수록 더 가치 있는 다음 행동을 설계할 수 있습니다.
공개되거나 정당하게 제공된 자료를 사용하며 비공개 시험자료나 출제자 의도를 보유한 것처럼 주장하지 않습니다.
검증되지 않은 공식성·성적 보장·제휴·채점권한을 주장하지 않습니다.
HOW IT WORKS
작게 시작하고, 결과로 다음 단계를 정합니다.
한 번의 분석을 끝으로 보지 않고 수정과 재수행을 다음 학습데이터로 연결합니다.
출발 맥락을 명확히 하여 불필요하고 방향 없는 학습을 줄입니다.
목표를 관찰 가능한 행동으로 전환하여 유용한 학습 신호를 만듭니다.
학습량을 늘리기 전에 가장 영향력이 큰 변화부터 분리해 피드백합니다.
수정된 수행 결과를 다음 학습 설계와 판단을 위한 근거로 연결합니다.
HUMAN-CENTERED BY DESIGN
자동화보다 더 중요한 것은 학습의 소유권입니다.
학생은 수정하고 설명하며, 교사는 중요한 판단을 유지하고, AI는 반복 분석과 패턴 발견을 돕습니다.
✓Human override
✓Revision-first workflow
✓Context + longitudinal signals
FAQ
구매 전에 꼭 알아야 할 것
시험문제를 정확히 맞힌다고 보장하나요?
아닙니다. 미래 비공개 시험문제에 접근한다고 주장하는 것이 아니라 시험 맥락에 맞춘 정밀 대비가 목적입니다.
기존 오답을 활용할 수 있나요?
네. 학생 개인의 누적 오답은 다음 보완과제를 정하는 핵심 신호입니다.
영어에만 적용되나요?
현재 가장 강한 구현영역은 영어지만 Learning Graph 접근은 장기적으로 여러 과목으로 확장 가능한 구조를 지향합니다.