발달장애 아동 눈높이에 맞춰 난이도가 조절되는 AI 학습문제 생성 서비스

01 / THE CHALLENGE

Where the challenge began.

발달장애 아동의 학습에는 개별 수준에 맞춘 문제 제공이 핵심이지만, 아동마다 인지 발달 수준과 학습 속도, 관심 영역이 크게 달라 획일적인 문제로는 효과적인 학습이 어려웠다. 기존에는 교사가 각 아동에 맞는 문제를 수작업으로 만들어야 해서 시간적·물리적 한계로 충분한 개인화 학습이 이루어지지 못했다. 적절한 난이도의 문제를 지속적으로 공급하지 못하면 아동의 학습 흥미가 떨어지는 문제도 있었다. AI가 발달 단계에 맞는 문제를 자동 생성하되 교육학적으로 검증된 문제 구조를 유지해야 했고, 시각적 표현·선택지 수·지문 길이 같은 세부 요소까지 정교하게 다뤄야 했다. 아동이 좌절감을 느끼지 않도록 점진적으로 난이도를 조절하는 적응형 출제 로직과 교사 검수 워크플로우도 함께 설계해야 했다.

02 / THE APPROACH

Designed around the way work happens.

교육 전문가와 협업해 발달 단계별 문제 생성 규칙을 정의하고, AI 모델이 이 규칙에 맞춰 문제를 생성하는 파이프라인을 설계했다. 특수교육 전문가가 정의한 학습 목표 체계를 기반으로 문제 유형별 템플릿과 난이도 기준을 구조화하고, 발달장애 교육 분야의 학술 자료와 검증된 문제 데이터로 도메인 전문성을 확보했다. 생성된 문제는 교육학적 기준에 따라 자동 검수 과정을 거치도록 해 품질을 보장했다. 아동의 정답률, 풀이 시간, 오답 패턴을 실시간 분석해 다음 문제의 난이도와 유형을 동적으로 결정하는 적응형 알고리즘을 개발했다. 교사용 관리 화면에서 학습 진도와 성취도를 확인하고 AI 생성 문제를 검수·수정할 수 있게 했으며, 학부모 대상 주간 리포트 기능으로 가정과 교육 기관의 연계를 강화했다.

03 / THE PROCESS

From early validation to a working system.

1. 01

   특수교육 전문가와 발달 단계별 문제 생성 규칙·난이도 기준 정의

2. 02

   학술 자료와 검증된 문제 데이터 기반 AI 문제 생성 파이프라인 구축

3. 03

   교육학적 기준에 따른 생성 문제 자동 검수 체계 설계

4. 04

   학습 이력 실시간 분석 기반 적응형 난이도 조절 알고리즘 개발

5. 05

   교사용 검수·관리 화면과 학부모 주간 리포트 기능 구현

6. 06

   웹 학습 플랫폼 통합 및 시범 운영

04 / THE OUTCOME

Results in numbers and in everyday work.

• 교사의 문제 제작 부담이 크게 줄고 학습 지도와 정서적 지원에 더 많은 시간 투입 가능
• 아동별 맞춤 학습으로 학습 참여도와 효과 향상
• 적응형 난이도 조절로 아동이 적절한 도전감을 느끼며 학습, 중도 이탈률 크게 감소
• 축적된 학습 데이터로 아동별 발달 추이를 객관적으로 파악, 교육 효과 측정 정밀도 향상
• 여러 특수교육 기관의 시범 운영 참여로 서비스 확장 가능성 확인

05 / THE HANDOVER

Built to remain an asset for the team.

AI 문제 생성 엔진과 적응형 난이도 알고리즘을 갖춘 웹 기반 학습 플랫폼. 교사용 검수·관리 화면과 학부모 주간 리포트 기능 포함.