IGNinf
발표·자기설명

첫 발표보다, 피드백 뒤 두 번째 수행이 더 중요합니다.

말하기·설명·발표를 이해도의 관찰가능한 증거로 사용합니다. 영상 수준의 자동 분석은 제품화 방향이며 실제 제공 범위 안에서만 안내해야 합니다.

HAOLLA METHOD설명 → 피드백 → 재수행

AI는 반복 분석을 돕고 중요한 판단과 학습 소유권은 인간에게 남깁니다.

학습 가치

말로 설명하면 단순히 알아보는 단계에서 숨겨진 이해 공백이 드러납니다.

실제 학생·교사 맥락이 있을수록 더 가치 있는 다음 행동을 설계할 수 있습니다.

제품 투명성

현재 제품에서 활성화되지 않은 영상 자동 분석 기능을 이미 제공하는 것처럼 안내하지 않습니다.

검증되지 않은 공식성·성적 보장·제휴·채점권한을 주장하지 않습니다.

작게 시작하고, 결과로 다음 단계를 정합니다.

한 번의 분석을 끝으로 보지 않고 수정과 재수행을 다음 학습데이터로 연결합니다.

01대본을 그대로 읽지 않고 내용을 설명합니다.

출발 맥락을 명확히 하여 불필요하고 방향 없는 학습을 줄입니다.

02논리·명료성·반복 표현오류를 분석합니다.

목표를 관찰 가능한 행동으로 전환하여 유용한 학습 신호를 만듭니다.

03가치가 큰 수정 포인트를 소수로 제공합니다.

학습량을 늘리기 전에 가장 영향력이 큰 변화부터 분리해 피드백합니다.

04다시 수행하고 두 번째 버전을 비교합니다.

수정된 수행 결과를 다음 학습 설계와 판단을 위한 근거로 연결합니다.

첫 발표보다, 피드백 뒤 두 번째 수행이 더 중요합니다.

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
지금 시작

구매 전에 꼭 알아야 할 것

왜 자기설명이 중요한가요?

설명은 정보 관계를 스스로 구조화하게 하고 단순 인식에서 드러나지 않던 이해 공백을 보여줍니다.

영상 자동 분석이 지금 가능한가요?

제품 방향에는 영상·스피치 분석이 포함되지만 실제 사용 시점의 제공 여부를 확인해야 합니다.

발표 연습에도 쓸 수 있나요?

네. 1차 수행 → 집중 피드백 → 2차 수행 → 비교가 좋은 기본 구조입니다.

설명보다 실제 결과로 판단하세요.

답안 하나 또는 현재 쓰는 과제 하나에서 시작하면 됩니다.

다음 행동을 3분 안에 확인해보세요.지금 시작
답안 분석기관 파일럿