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진단·망각곡선·적응 학습경로·위험 감지 — 학생 데이터를 교사가 행동할 수 있는 신호로 변환합니다.

입학 시 어휘·독해·스킬별 수준을 측정해 브랜드 스테이지와 반 편성 근거를 제공합니다.
단원별 이해도 정착 속도를 추정해 학생이 적정 진도를 유지하는지 모니터링합니다.
에빙하우스 망각 모델을 기반으로 학습 후 기억 보존율을 시간축으로 시각화합니다.
복습 이력으로 학생별 기억 안정성(τ)을 추정해 복습 간격을 개인화합니다.
개인 망각모델로 계산한 최적 복습 시점에 단어·지문을 자동 출제합니다.
진단 결과와 학습 속도를 결합해 다음 단원·스킬 순서를 학생별로 추천합니다.
출결 저하·과제 미제출·점수 하락이 복합적으로 나타나는 학생을 조기에 감지해 교사에게 알립니다.
개인 망각모델과 적응 학습경로는 학생이 학습을 반복할수록 정확도가 높아집니다. 가맹점 전체의 누적 데이터는 본원의 콘텐츠 품질 개선에도 활용됩니다.
기초 진단 + 망각모델 초기화
개인 복습 간격 안정화
위험 신호 정밀도 향상
코호트 비교·예측 점수 신뢰 구간 확보
AI는 신호를 생성하고 교사가 판단합니다. LMS 인사이트 탭에서 신호별 권고 행동을 확인할 수 있습니다.
| AI 신호 | 교사 권고 행동 |
|---|---|
| 학습 진단 | 브랜드 스테이지 배정 및 반 편성 추천 |
| 학습 속도 | 진도 조정 또는 추가 복습 과제 배정 |
| 기억 보존 곡선 | 복습 적기 알림 및 추가 복습 배정 |
| 개인 망각모델 | 학생별 복습 간격 자동 최적화 |
| 적응 간격반복 | 최적 시점 단어·지문 자동 출제 |
| 적응 학습경로 | 다음 단원·스킬 순서 교사에게 추천 |
| 위험 신호 v2 | 학부모 상담 및 교사 즉시 개입 권고 |
학습 AI는 실제 학생 데이터가 누적될수록 정밀도가 높아집니다. 가맹 상담 신청 후 본원 담당자가 실제 신호 화면을 시연해 드립니다.