04 · BY SECTOR

Higher Education

대학 · 연구 기관

학과 단위로 자체 학습 운영 시스템을 짓는 길.

강의 보조 자료, 형성 평가, 학습 데이터 분석을 단일 그리드 위에 올려 놓고 학과·연구실 단위로 운영. 학생 약점 그래프가 단원 단위로 출력되어 교수의 강의 설계 피드백 루프에 직접 들어갑니다.

Bloom levels

fully tagged

약점 해상도

Unit-level

단원 단위

관측 export

SQL

no SaaS proxy

§ How it goes

Problem → Approach → Outcome

§ 01

PROBLEM

대학은 LMS 라이선스 · 별도 출제 도구 · 학습 분석 SaaS 를 따로 사면서 데이터가 흩어집니다. 강의 개선의 근거가 어디에 있는지 추적하기 어렵습니다.

§ 02

APPROACH

형성 평가 자동 생성. 강의 자료를 시드로 형성 평가가 자동 생성되고, Stamp 1 · Stamp 2 · 교수의 세 도장을 거칩니다.

약점 그래프. 학생 응답 패턴이 4,800 노드 분류 그래프 위에 매핑되어, 단원 · 성취기준 · 블룸 단계별로 약점이 시각화됩니다.

학술 연구 지원. Layer 1 + Layer 2 관측 데이터를 연구실이 직접 export 해 학습 분석 · 교수법 연구의 원천 데이터로 활용 가능.

§ 03

OUTCOME

파트너는 자체 브랜드로 운영하고, Curea 는 생성 · 검증 · 콘텐츠 운영 시스템을 구축합니다. 같은 세 도장(AI 1차 · AI 2차 · verified teacher), 다른 브랜드.

§ Capabilities used

Bloom × Lexical × Syntactic. Multivariate, not vibes-based.

Every question replays. Every model call audits.

One source. Every product reads from it.

§ Higher Education

이 솔루션을 당신의 플랫폼 위에서.

Custom Build · Partner Program · QGen API. 한 번의 통화로 우리가 어떤 레이어를 가져갈지, 어떤 SLA로 운영할지가 결정됩니다.