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EduCareLog 기술백서

AI 디지털케어로그를 교육 도메인에 특화 응용한 혁신 기술의 구조와 구현 방법론을 상세히 소개합니다.

핵심 기술 구조
표준 데이터 수집 → 교육 맥락 보존 → AI 분석 → 적응형 설계 → 통합 실행

핵심 요약

  • 표준 로그 기반 개인화: 학습·행동 로그 표준화 → AI 수준 진단 → 경로·퀴즈·루틴·리포트 자동화의 폐루프.
  • 교육 표준 준수: Ed‑Fi/xAPI/QTI/LTI 및 국가 교육과정 온톨로지 매핑 지원.
  • 설명가능성(XAI): 추천 근거와 성장 경로를 교사가 이해 가능한 형태로 제공.
  • 보안·거버넌스: PIPA 준수, 최소 수집, 암호화, RBAC·감사로그 운영.

기술 개요

EduCareLog는 의료·돌봄 분야에서 검증된 AI 디지털케어로그 기술을 교육 도메인에 특화하여 응용한 시스템입니다. 단순한 학습 관리가 아닌, 개별 학습자의 인지적·정서적·행동적 패턴을 종합적으로 분석하여 실시간 적응형 교육을 제공합니다.

🏥 의료 기술 기반

  • 케어로그 표준화: 환자 데이터 → 학습자 데이터
  • 개인화 분석: 치료 반응 → 학습 반응
  • 실시간 모니터링: 건강 상태 → 학습 상태
  • 예측적 개입: 의료 알림 → 학습 지원

🎓 교육 특화 응용

  • Ed-Fi/xAPI 표준 준수로 기존 시스템 호환
  • 교육과정 온톨로지 기반 맞춤 경로 생성
  • 오개념 탐지 및 선제적 보정
  • 다주체 협업 (학교-학원-가정 연계)

핵심 기술 아키텍처

5계층 구조로 설계된 EduCareLog의 기술 아키텍처를 상세히 살펴봅니다.

1

학습 데이터 수집·표준화 계층

교육 현장의 다양한 학습 데이터를 표준 스키마로 수집·정규화

🛠 핵심 기술

Ed-Fi 표준xAPI (Tin Can API)QTI 3.0SCORMLTI 1.3

✨ 주요 기능

  • 과제·평가·참여·행동 데이터 멀티채널 수집
  • Ed-Fi 교육 데이터 표준 스키마 적용
  • 실시간 학습 이벤트 추적 (xAPI 기반)
  • 개인정보보호법(PIPA) 준수 및 국제 교육 데이터 보호 원칙 준수
혁신 포인트
교육 도메인 표준 준수로 기존 LMS/SIS와 원활한 상호운용성 확보
2

교육 맥락 보존 계층

학습자의 시간적·과목별·능력별 맥락을 구조화하여 보존

🛠 핵심 기술

시간 기반 학습 모델교육과정 온톨로지능력 매핑 프레임워크

✨ 주요 기능

  • 학습 세션·단원·학기별 타임라인 구조화
  • 국가교육과정 및 성취기준 매핑
  • 선수학습 관계 그래프 모델링
  • 학습자 인지 상태 이력 추적
혁신 포인트
단편적 점수가 아닌 학습 여정 전체의 맥락적 이해
3

교육 특화 AI 분석 엔진

교육학적 이론과 결합된 개별화 학습 분석 및 진단

🛠 핵심 기술

멀티모달 AI교육 도메인 LLM적응형 테스팅학습 분석학

✨ 주요 기능

  • 오개념 패턴 자동 탐지 및 분류
  • 학습 스타일 및 인지 부하 분석
  • 메타인지 전략 사용 패턴 파악
  • 동기·정서 상태 추론 (텍스트·행동 분석)
혁신 포인트
단순 정답률이 아닌 학습 과정의 질적 분석
4

적응형 학습 설계 엔진

분석 결과를 바탕으로 개인 맞춤 학습 경로 및 콘텐츠 생성

🛠 핵심 기술

적응형 알고리즘콘텐츠 자동 생성난이도 조정 AI교육과정 시퀀싱

✨ 주요 기능

  • 복습:신규:심화 비율 동적 조정
  • 개별 오개념에 맞춤 설계된 문제 생성
  • 학습자 페이스에 맞춘 진도 조절
  • 시험 전략 및 집중 루틴 자동 계획
혁신 포인트
교사의 개별화 수업 설계 부담을 AI가 대폭 경감
5

교육 파트너십 통합 계층

학교·학원·가정을 연결하는 통합 교육 생태계 구현

🛠 핵심 기술

RESTful APIGraphQLWebSocketOAuth 2.0SAML

✨ 주요 기능

  • 기존 LMS/SIS와 실시간 양방향 연동
  • EBS 콘텐츠 라이브러리 통합 연계
  • 학부모 앱 및 교사 대시보드 연동
  • 학원-학교 간 학습 이력 공유
혁신 포인트
분절된 교육 환경을 하나의 데이터 언어로 통합

핵심 기술 차별점

기존 교육AI와 차별화되는 EduCareLog만의 혁신적인 기술 요소들입니다.

의료 검증 기반 교육 확장

특수교육·발달장애 케어에서 검증된 개인화 방법론을 일반교육으로 확장

🔬 기술적 구현

  • 행동·주의 패턴 분석 기술의 학습 집중도 측정 응용
  • 개별 반응 추적 시스템의 학습 과정 모니터링 전환
  • 케어 플랜 자동화의 학습 계획 생성 응용
경쟁 우위
교육학 이론만으로는 구현하기 어려운 세밀한 개인화 기술

설명 가능한 AI (XAI) 적용

교육 현장에서 신뢰받을 수 있는 투명한 AI 의사결정

🔬 기술적 구현

  • 추천 근거의 교육학적 해석 제공
  • 학습자 성장 과정의 시각적 설명
  • 교사가 이해할 수 있는 언어로 AI 판단 번역
경쟁 우위
블랙박스 AI가 아닌 교육자와 협업하는 투명한 AI

실시간 적응형 학습

정적 콘텐츠가 아닌 학습자 반응에 따른 동적 조정

🔬 기술적 구현

  • 문제 풀이 과정의 실시간 분석 및 힌트 제공
  • 오답 패턴 기반 즉시 보정 문제 생성
  • 학습 몰입도에 따른 난이도 자동 조절
경쟁 우위
학습자가 포기하기 전에 선제적으로 지원하는 적응형 시스템

교육 생태계 데이터 통합

가정-학교-학원을 잇는 통합 학습 데이터 플랫폼

🔬 기술적 구현

  • 다기관 간 학습 이력 안전한 공유
  • 교육 주체별 맞춤 대시보드 제공
  • 학습 연속성 보장을 위한 컨텍스트 전달
경쟁 우위
분절된 교육 환경에서 발생하는 학습 격차 해소

구현 기술 스택

EduCareLog 시스템 구현에 사용되는 핵심 기술 스택을 카테고리별로 정리했습니다.

데이터 처리

Apache Kafka
실시간 학습 이벤트 스트리밍
MongoDB
유연한 학습 데이터 스키마 관리
InfluxDB
시계열 학습 성과 데이터
Redis
실시간 세션 및 캐시 관리

AI/ML 엔진

PyTorch
교육 도메인 딥러닝 모델 개발
Transformers
교육 텍스트 분석 (오개념 탐지)
Scikit-learn
학습 패턴 분류 및 클러스터링
LIME/SHAP
교육 AI 판단 설명 가능성

교육 표준

Ed-Fi
교육 데이터 표준 스키마
xAPI
학습 경험 추적
QTI 3.0
평가 문항 표준화
LTI 1.3
기존 LMS 통합

API/통합

FastAPI
고성능 교육 API 서버
GraphQL
유연한 교육 데이터 쿼리
WebSocket
실시간 학습 상호작용
Docker/K8s
마이크로서비스 교육 플랫폼

교육 데이터 표준 스키마

EduCareLog에서 사용하는 교육 데이터의 표준화된 스키마 구조입니다.

학습자 프로필

주요 필드

learner_id, grade_level, learning_preferences
cognitive_abilities, prior_knowledge
motivational_factors, learning_goals
Ed-Fi Student 스키마 확장

학습 활동

주요 필드

session_id, activity_type, start_time, duration
content_id, interaction_data, completion_status
response_accuracy, response_time, hint_usage
xAPI Activity Statement

평가 결과

주요 필드

assessment_id, item_responses, scoring_rubric
partial_credit, misconception_flags
cognitive_load_indicators, engagement_metrics
QTI 3.0 Result 확장

학습 맥락

주요 필드

curriculum_standard, learning_objective
prerequisite_knowledge, difficulty_level
content_type, modality, accessibility_features
교육과정 온톨로지 매핑

API 사용 예제

EduCareLog API의 주요 기능을 실제 코드 예제와 함께 소개합니다.

POST/api/v1/learning-path/generate

개별화 학습 경로 생성

학습자 데이터를 바탕으로 맞춤 학습 경로를 생성합니다.

Request

{
  "learner_id": "student_12345",
  "subject": "mathematics",
  "grade_level": 8,
  "current_unit": "linear_equations",
  "performance_data": {
    "recent_assessments": [...],
    "learning_patterns": {...}
  },
  "constraints": {
    "time_available": "2_weeks",
    "difficulty_preference": "adaptive"
  }
}

Response

{
  "learning_path": {
    "path_id": "lp_67890",
    "total_sessions": 12,
    "estimated_completion": "2024-12-01",
    "sessions": [
      {
        "session_id": 1,
        "objectives": ["review_basic_algebra"],
        "activities": [...],
        "estimated_duration": "45min"
      }
    ]
  },
  "rationale": "기초 대수 개념 보강 후 일차방정식 도입 권장"
}
WebSocket/ws/learning-analytics

실시간 학습 분석

실시간 학습 과정을 모니터링하고 즉시 피드백을 제공합니다.

Request

// WebSocket 연결 후 학습 이벤트 전송
{
  "event_type": "problem_attempt",
  "learner_id": "student_12345",
  "problem_id": "eq_solve_001",
  "attempt_data": {
    "steps": [...],
    "time_spent": 120,
    "help_requests": 1
  }
}

Response

{
  "analysis": {
    "misconception_detected": "sign_error_pattern",
    "confidence": 0.85,
    "suggested_intervention": {
      "type": "targeted_hint",
      "content": "부호 변화 규칙 재검토 필요",
      "timing": "immediate"
    }
  },
  "next_problem_adjustment": {
    "difficulty_change": -0.2,
    "focus_area": "sign_operations"
  }
}
GET/api/v1/curriculum/alignment

교육과정 연계 분석

학습 내용과 국가 교육과정의 연계성을 분석합니다.

Request

GET /api/v1/curriculum/alignment?
  subject=mathematics&
  grade=8&
  topic=linear_equations&
  standard=2022_revised_curriculum

Response

{
  "alignment_data": {
    "achievement_standards": [
      {
        "code": "[9수02-02]",
        "description": "일차방정식을 풀 수 있다",
        "coverage_percentage": 95
      }
    ],
    "learning_progression": [...],
    "prerequisite_check": {
      "status": "ready",
      "missing_concepts": []
    }
  }
}

기술 파트너십 및 도입 문의

EduCareLog 기술을 학교, 학원, 교육기업에 도입하거나 기술 파트너십을 원하시면 연락주세요.

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학교/지자체
시범학교 운영 및 교육청 사업 연계
🏢
교육기업
기존 LMS/콘텐츠에 AI 엔진 임베드
🔧
기술 개발사
API 파트너십 및 화이트라벨 솔루션