학생의 실제 공부를 모아
하나의 경로로 만든다.

알파튜터M은 학부모·학생·학습시스템에서 흩어진 정보를 통합해 공부 경로를 제안하고, 전문 선생님이 최초 처방과 이상신호를 검수하며, 그 판단과 결과로 자동화율을 높여가는 맞춤형 학습코칭 서비스다.

1. 제품 정의

2. 경로 계층과 실행 계층

실제 학습 입력 → AI 경로 초안 → 교사 승인
→ 콘텐츠 배정 → 학생 실행
→ 정기진단·수행 증거 → 이상신호
→ 교사 검수 또는 AI 미세조정 → 다음 경로

3. 신규상담급 인테이크

자기진술은 범위를 좁히는 데 사용하고, 경로 확정은 수행 증거와 교사 관찰을 우선한다. 모든 데이터에는 출처·관측시점·확신도를 붙인다.

4. 학생모델

• 현재 단원·교재·시험 일정
• 개념·연산·문제해결 병목
• 학원·과외·집 진도의 중복과 충돌
• 주간 총 학습량과 과부하
• 계획 대비 수행과 최근 변화
• 반복 오답·중단·도움 요청
• 학생이 수용하는 지원 방식
• 데이터 최신성·결측·AI 확신도

5. AI 공부 경로 출력

{
  "goal": "4주 안에 분수 문장제 식 세우기 안정화",
  "primary_bottleneck": "관계어를 식으로 번역하지 못함",
  "content_nodes": ["relation-01", "equation-02", "mixed-01"],
  "weekly_minutes": 120,
  "diagnosis_id": "fraction-recheck-02",
  "pass_rule": "4/5 이상, 힌트 없이 식 세우기",
  "fallback_path": "relation-foundation-01",
  "review_trigger": "2회 정체 또는 수행률 50% 미만",
  "confidence": 0.74,
  "approved_by_teacher": false
}

일반 조언문 대신 목표·병목·콘텐츠·시간·진단·통과조건·보충경로·검수조건이 있는 실행 가능한 처방으로 저장한다.

6. 전문 교사 검수 UX

선생님 화면의 첫 질문

초기에는 최초 경로를 전수 검수한다. 실제 결과가 쌓이면 안전한 추천부터 자동승인하고 이상신호만 큐에 올린다.

7. 이상신호

• 계획 대비 수행률 급락
• 같은 능력에서 2회 연속 정체
• 진단과 학교 시험 결과 불일치
• 학원·과외·집 진도 충돌
• 총 과제량 과부하
• 도움·연락 반복 거절
• AI 추천 확신도 임계 미만
• 부모 요구와 학생 선택 충돌
• 경로 변경 이후 결과 악화

이상신호는 학생을 문제로 낙인찍는 점수가 아니다. 현재 경로 또는 데이터가 틀렸을 가능성을 사람에게 올리는 검수 요청이다.

8. 교사 판단→알고리즘 고도화

AI 추천안
→ 교사 승인/수정/거절
→ 수정 이유
→ 학생 실행
→ 진단·시험·수행 결과
→ 추천 적중 판정
→ 규칙·모델 후보
→ 표본 검수 후 적용

9. 자동화 성숙도

자동화율 자체는 목표가 아니다. 학생 결과와 안전이 유지되는 범위에서 교사 검수시간이 감소해야 한다.

10. 3개월 무료 코칭 프로그램

11. 수익구조

단위경제 핵심은 학생당 매출이 아니라 학생당 교사 검수시간을 차감한 공헌이익이다.

12. 실제 사업 진행 단계

13. 학생 권리·안전 불변식

• 연락 수신·거절·종료와 방해금지를 학생이 선택한다.
• 학부모는 목적을 제안하지만 수치심·비교·위협·감시 방식을 지정할 수 없다.
• 대화 원문과 사적 감정은 기본적으로 학부모에게 공유하지 않는다.
• 학습경로가 학생의 사생활을 열람할 권한을 만들지 않는다.
• 반복 거절을 학습 의지 부족으로 해석하지 않는다.
• AI가 의료·심리 진단을 가장하지 않는다.
• 추천 악화 시 학생을 압박하지 않고 경로·시점·강도를 수정한다.

14. 실행 장부

핵심 지표