강사 가이드
AI 학습 평가 메모
학생의 응시 이력·점수·답안을 분석해 생기부·면담 메모 초안을 만들어줘요. 강사 검토 후 본인 양식에 활용.
최근 업데이트: 2026-05-12
요점만 먼저
- 학생 1명의 응시 이력 · 점수 · 채점 피드백 을 분석해 평가 메모 초안 생성
- 출력: 생기부형 코멘트 (300~500자) + 면담 메모 (5~8 bullet)
- 강사가 검토·수정 → 복사해서 본인 양식 (학교 시스템·노트 등) 에 활용
- 공식 NEIS 자동 작성 도구 아님 — 강사 개인 메모 보조
1. 어디에서 시작하나요?
학생 1명의 데이터에 집중한 화면에서 시작하는 것이 자연스러워요. 다음 3 곳 중 하나에서 진입할 수 있습니다.
- 채점 페이지 우측 패널 하단 — 학생 한 명의 답안을 막 채점한 직후가 가장 좋은 타이밍 (1순위)
- 시험 결과 페이지 학생 점수 테이블 — 한 학생의 행에서 아이콘 버튼 (2순위)
- 기수 상세 페이지 수강생 명단 — 학생 상세 패널에서 진입 (향후)
2. AI가 분석하는 데이터
| 항목 | 출처 | AI 전송 |
|---|---|---|
| 응시한 시험 목록 · 제목 · 날짜 | submissions + exams | ○ |
| 시험별 총점 · 만점 · 백분율 | submissions | ○ |
| 문항별 정답 여부 · 강사 피드백 | answers | ○ |
| 소문항 텍스트 (문제 요약) | sub_questions | ○ |
| 강사 추가 관찰 메모 (선택 입력) | 모달에서 직접 입력 | ○ |
| 학생 실명 | profiles.name | × (S001 등 토큰으로 치환 후 전송, 응답에서 복원) |
| 이메일 · 전화 · 기타 PII | profiles + 답안 본문 | × (자동 마스킹·제거) |
3. 출력 두 가지
A. 생기부형 코멘트 초안
- 분량 300~500자 (한국 생기부 표준 분량)
- 문체: 서술형 산문, ‘~하였으며, ~함.’ 형식
- 성취 수준 · 성장 과정 (점수 추이 있을 때) · 강점 영역
- 강사 관찰 메모가 자연스럽게 반영됨
B. 면담 메모 초안
- 5~8개 bullet
- 면담에서 꺼낼 질문 · 확인 포인트 · 관찰 의견
- 예: “3회차부터 단답 정답률 급상승 — 이유 확인 필요”, “피드백 열람 여부 물어볼 것”
4. 공식 생기부 작성 금지 — 약관 위치
중요 — 학교생활기록부 NEIS 자동 작성 X
본 기능의 출력물은 공식 학교생활기록부 (NEIS) 자동 작성·연계 도구가 아닙니다. 교육부 「학교생활기록부 작성 및 관리지침」 에 따라 정규 학교의 생기부는 담당 교사가 직접 작성해야 하며, 본 서비스의 AI 출력을 그대로 옮겨 적는 행위로 발생한 분쟁의 책임은 이용자에게 있습니다 (이용약관 제11조 3항).
본 기능의 활용 범위는 강사 개인의 지도 메모·평가 보조 자료 입니다. 학원·온라인 강의·과외 등 사교육 환경에서 학생 관리·면담 준비 용도로 사용하시면 가장 자연스러워요.
5. 결과 검토·편집·복사
생성 결과는 모달 안에서 직접 편집 가능 (textarea). 마음에 들면 ‘복사하기’ 로 클립보드에 담아 본인 시스템 (학교 내부, 메모 앱, Excel 등) 에 붙여넣으세요.
DB 저장 정책
Phase 2 초기에는 생기부 초안을 본 서비스 DB 에 영구 저장하지 않아요. 모달을 닫으면 결과는 사라지며, 다시 보려면 재생성 필요 (한도 1회 차감). 향후 운영 데이터를 보고 저장 옵션 도입 여부 결정 예정.
6. 데이터 부족 경고
학생의 응시 이력이 너무 적으면 (시험 1건 이하 또는 채점된 장문 답안 0건) 초안 품질이 떨어질 수 있어요. 모달에 경고가 표시되며 강사가 진행 여부를 선택할 수 있습니다 (한도 차감은 진행 시에만).
7. 자주 묻는 질문
여러 학생을 한 번에 생성할 수 있나요?
Phase 2 초기에는 학생 1명씩 만 가능합니다. 운영 데이터·피드백을 본 후 일괄 생성 기능 도입 여부 결정 예정.
학생이 자신의 AI 평가 데이터를 거부할 수 있나요?
네. 학생이 본 서비스 설정 화면에서 ‘내 데이터의 AI 처리 거부’ 를 선택하면 그 학생의 데이터는 AI 호출에 일절 사용되지 않습니다 (개인정보보호법 상 자동화 결정 거부권).
다른 강사가 내 학생 데이터를 볼 수 있나요?
절대 불가. RLS 정책상 본인 cohort 의 학생 데이터에만 접근 가능하며, AI 호출은 강사 본인 권한 안에서만 수행됩니다.