1차 AI 도장
빠르고 값싼 모델이 먼저 봅니다. 형식이 맞는지, 명백히 틀린 곳은 없는지, 선지와 지문이 서로 어긋나지 않았는지. 여기서 걸러지면 뒤 단계로 올라가지 못합니다.
Three stamps. Or it isn’t learning content.
AI 1차 · AI 2차 (cross-vendor) · verified teacher. 하나라도 빠지면 학생에게 가지 않습니다. soft warning 이 아니라 아키텍처 레벨의 hard gate.
Curea는 하나의 문제에 세 번의 도장을 찍습니다. 하나라도 빠지면 학생에게 가지 않습니다.
빠르고 값싼 모델이 먼저 봅니다. 형식이 맞는지, 명백히 틀린 곳은 없는지, 선지와 지문이 서로 어긋나지 않았는지. 여기서 걸러지면 뒤 단계로 올라가지 못합니다.
1차와 다른 회사 · 다른 성격의 모델이 들어와 의심하며 다시 봅니다. 오답지의 품질, 난이도, 전체가 교육적으로 말이 되는지. 1차에서 놓친 미묘한 결함을 여기서 잡습니다.
두 AI를 모두 통과한 문제는 교사의 책상 위에 올라갑니다. 교사가 “이건 학생에게 줘도 되겠다”고 승인해야 비로소 학생에게 갑니다.
형식 준수, 지문-선지 정합성, 명백한 논리/사실 결함. Stamp 1은 통과·탈락과 무관하게 모든 문항에 적용되는 레이어. 저지연 · 저비용 · 구조화 출력에 강한 모델군이 1차 필터를 맡습니다.
오답지 품질, 난이도 측정, 최종 일관성 · 교육적 적절성. Cross-Vendor 원칙 + 작업 적합성(critique · 비교 · 난이도 판단) + Failure-mode 상보성(생성 라인의 구조화 강점 + 검증 라인의 정성 판단 강점)이 세 가지 이유.
두 AI 도장을 통과한 문제만 교사에게 도달. 교사의 선택은 승인 또는 재생성. 거절 → 새 파이프라인 실행으로 재주입되어 원본은 기록된 채 새 버전이 다시 세 도장을 거칩니다. 교사의 교육적 판단 권한을 아키텍처 레벨에서 보장합니다.
세 도장 중 하나라도 받지 못한 문제는 다음 단계로 넘어가지 못합니다. soft warning이 아니라 hard gate. “도장이 덜 찍혔지만 일단 내보낸다”는 경로는 시스템에 없습니다.