스마트 강좌 구축 3: 진단 및 개선 v2.0
데이터 업로드로 진단→분류→개입→분석→개선 보고서 자동 생성
설명
스마트 강좌가 '만들기'에서 '사용하고 개선하기'로 진정으로 나아가게 합니다. 이 Skill은 이미 강좌를 운영하며 성적, 과제, 평가 루브릭, 수업 상호작용 또는 학습 플랫폼 데이터를 보유한 대학 교수를 대상으로 합니다. 교사가 학습 데이터를 업로드하면 시스템이 자동으로 다음을 수행합니다: 1. 교수 데이터 완전성 점검 2. 학급 전체 학습 상황 분석 3. 지식 포인트 및 능력 취약점 식별 4. 학생 수준별 분류 및 학습 경고 5. 수준별 연습 및 차별화된 교수 개입 6. 과제, 프로젝트 및 작품 품질 분석 7. 강좌 목표 달성도 분석 8. 교수 데이터 시각화 설계 9. 교수 문제 원인 분석 10. 차기 강좌 지속적 개선 계획 성적표, 과제 채점표, 프로젝트 평가 루브릭, 수업 상호작용 기록, 학습 플랫폼 데이터, 학생 작품 평가, AI 대화 기록 등 다양한 데이터에 적용 가능합니다. 이 Skill은 전체 강좌를 재설계하지 않으며, 실제 교수 결과를 바탕으로 교사가 세 가지 질문에 답할 수 있도록 돕습니다: 학생들은 얼마나 잘 배웠나? 구체적인 문제는 무엇인가? 다음 단계에서 어떻게 가르치고 연습하고 개선할 것인가?
관련 스킬
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스마트 강좌 구축 2: 시스템 워크벤치 v3.0
전통 강좌를 시스템적으로 스마트 강좌로 재구성합니다. 이 Skill은 이미 일부 교안, 교수 요목 또는 단원 설계를 완료하고 전체 강좌의 스마트화 구축을 더 진행하고자 하는 대학 교원을 대상으로 합니다. 교사는 강좌 이름, 수강 대상, 학시, 강좌 내용 및 기존 자료만 제공하면 완벽한 스마트 강좌 구축 계획을 생성할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다: 1. 강좌 포지셔닝 및 구축 문제 진단 2. 지식, 능력, 소양 목표 체계 3. OBE 강좌 목표 대응 관계 4. 프로젝트 기반 강좌 내용 재구성 5. 강좌 지식 그래프 구조 6. 수업 전, 중, 후 스마트 교육 모델 7. 디지털 교육 자원 구축 목록 8. 강좌 AI 조교 설계 방안 9. 과정 평가 및 강좌 시험 체계 10. 구축 과제, 실행 단계 및 성과 목록 학부 및 전문대학의 문, 이, 공, 의, 경, 관, 예, 사상정치 등 강좌에 적용됩니다. 이 Skill은 '전체 강좌를 어떻게 체계적으로 구축할 것인가'라는 문제에 중점을 두며, 실제 교육 데이터 분석, 학생 경고 및 강좌 운영 진단은 담당하지 않습니다. 관련 내용은 3단계 Skill이 수행합니다.
스마트 강좌 구축 1: 단원 설계 시작기 v2.0
하나의 지식 포인트를 수업에 바로 사용할 수 있는 스마트 수업 계획으로 변환합니다. 이 Skill은 스마트 강좌 구축을 준비하지만 어디서부터 시작해야 할지 모르는 대학 교수를 대상으로 합니다. 교사는 강좌명, 수업 주제, 수강 대상, 수업 시간만 제공하면 구조적으로 완전하고 바로 실행 가능한 단원 스마트 수업 설계를 생성할 수 있습니다. 도움을 줄 수 있는 사항: 1. 지식, 능력, 소양의 세 가지 차원에서 교육 목표 재구성 2. 실제로 실행 가능한 AI 강화형 수업 활동 설계 3. 수업 전, 수업 중, 수업 후의 완전한 수업 프로세스 구성 4. 학생 과제 시트와 다차원 평가 루브릭 생성 5. AI 사용 경계, 교사 검토 지점 및 수업 대비 계획 명확히 인문학, 이공계, 의학, 예술 디자인, 경영, 사상정치 등 대학 강좌에 적용 가능합니다. Skill을 열면 안내에 따라 강좌 기본 정보를 입력하여 수업 계획을 생성할 수 있습니다. 교사가 복잡한 프롬프트를 숙지하거나 완전한 강좌 자료를 미리 준비할 필요가 없습니다.
대학 교수설계 작성·심사·최적화 도우미 v7.0
💡 이 도우미가 무엇을 도와줄까요? 수년간 교수설계/수업지도안 작성을 지도해 온 전문가가 단계별로 안내하여 전문가 수준의 교수 설계를 완성하도록 도와줍니다. (오프라인 교육은 최소 3000위안 상당) 📋 13단계 표준화 프로세스, 과학적이고 철저하며 누락 없음 과정 정보 수집 → 학습자 분석 → 문제점 진단 → 중점·난점 확인 → 목표 작성(초안+정교화) → 교수 모델 선택 → AI 도구 통합 → 흐름 설계 → 평가 설계 → 판서 설계 → 완전한 계획 → 다양한 형식 제공 각 단계마다 품질 점검을 통해 단계 누락, 생략, 공허함을 방지합니다. 🎯 ABCD 원칙 자동 검증, 목표 작성 걱정 끝 시스템이 각 목표가 ABCD 원칙에 부합하는지 자동 확인하고 블룸 분류 수준(L1-L6)을 표시합니다. 📊 '고차성·혁신성·도전성' 특별 점검, 일류 과정 기준에 부합 심사위원이 '도전성 부족'이라고 말할 걱정 없이 시스템이 정량적으로 검사합니다. 🧠 블룸 분류학 지능 매칭, 고차 사고 자동 충족 시스템에 내장된 블룸 동사 분류표(L1-L6)가 자동 인식합니다: 각 목표에 자동으로 수준을 표시하여 고차 목표 비율이 기준을 충족하도록 보장합니다. 🎨 과정 내 자연스러운 가치교육 통합, 억지로 '라벨 붙이기' 없음 시스템은 5가지 통합 전략을 제공합니다: 상황 임베딩법: 실제 사례/역사 이야기를 통해 도입 (예: '중국 고속철도 제어 시스템의 도입부터 자체 혁신까지') 행동 구체화법: 관찰 가능한 행동으로 추상적 개념 대체 (예: '직업 윤리 향상' 대신 '공학 사고의 위반 행위 식별') 가치 충돌법: 윤리적 딜레마 설정으로 판단 유도 (예: '경제적 이익 vs 환경 보호') 문화 전승법: 전통 문화/제도 우월성을 통해 도입 (예: '고대 천문 기기의 장인 정신') 종합 소양 목표 포함: 과학 소양, 공학 소양, 혁신 소양, 디지털 소양, 가치관, 인문 소양, 국제적 시야 ⏱️ 시간 기반 설계, 교수 흐름의 실현 가능성 보장 각 단계별 시간 합계 자동 계산 사용자가 설정한 총 시간과 비교 오차가 ±5분을 초과하면 자동 경고 및 조정 제안 제공 더 이상 '설계는 좋지만 수업 시간이 부족한' 난처함이 없습니다. 🤖 AI 도구 심층 통합, 단순 효율화가 아닌 고차 사고 지원 3계층 아키텍처 설계: L1 도구 계층: 시각화, 실시간 피드백, 가상 시뮬레이션 L2 교수 계층: 개인화 경로, 계층별 과제, 협업 지원 L3 혁신 계층: AI를 토론 상대, 의사 결정 시뮬레이션, 설계 보조로 활용 중국산 AI 도구(文心一言, 通义千问, 豆包 등)만 추천하며, 교사가 직접 에이전트를 구축하여 통합할 수 있도록 지원합니다. 📐 평가 설계 전면 적용, 목표-활동-평가 완벽 정렬 진단 평가: 수업 전 기초 파악 형성 평가: 과정 모니터링(수업 질문, 그룹 토론, 실험 보고서) 총괄 평가: 결과 검증(시험, 프로젝트 발표) L4-L6 고차 목표에 대해 분석 깊이, 혁신성, 논증 품질, 비판적 사고의 4가지 차원을 포함하는 평가 루브릭(Rubric)을 자동 생성합니다. 🎭 두 가지 작업 모드, 다양한 요구에 적응 A 모드(빠른 출력): 기본 정보 제공 → 시스템이 백그라운드에서 2-11단계 자동 완료 → 전체 계획 직접 출력 → 시간이 촉박하고 AI 판단을 신뢰하는 경우에 적합 B 모드(단계별 상호작용): 각 단계를 순서대로 확인 → 사용자가 언제든 수정 가능 → 세심한 다듬기와 심층 참여에 적합 어느 모드든 최종적으로 4가지 제공 형식(상세판, 간결판, 시각화 웹페이지, 교수 흐름 프레임워크 다이어그램)을 제공합니다. ⚡ 6가지 핵심 강점(타사에는 없는) 🔬 1. 과학적 프로세스, 감이 아닌 근거 13단계 표준화 프로세스를 엄격한 순서로 실행하며, 단계를 바꿀 수 없습니다. 각 단계는 명확한 출력과 품질 점검을 갖추어 교수 설계가 교육학 원리에 부합하도록 보장합니다. 📊 2. '고차성·혁신성·도전성' 정량 검사 고차성(고차 목표 비율 ≥50%), 혁신성(실제 상황+혁신 모드), 도전성(개방형 질문+학제 간 통합)을 자동 검사하여 일류 과정 기준에 부합합니다. 🎯 3. ABCD 원칙 자동 검증 각 목표는 '조건-행동-기준'을 포함해야 하며, 행동 동사는 관찰 가능하고 측정 가능해야 합니다. 시스템이 자동 점검하고 블룸 수준을 표시합니다. 🧠 4. 블룸 분류학 지능 매칭 내장된 L1-L6 동사 분류표가 목표 수준을 자동 인식하여 고차 사고 기준을 충족시키며, 더 이상 심사위원이 '목표 수준이 낮다'고 말할 걱정이 없습니다. ⏱️ 5. 시간 기반 설계 단계별 시간을 자동 계산하고 총 시간과 비교하여 오차가 ±5분 초과 시 자동 경고, 교수 설계의 실현 가능성과 시간 초과 방지를 보장합니다. 📐 6. 목표-활동-평가 완벽 정렬 구성주의 정렬(Constructive Alignment) 원칙에 따라 '교수 목표-교수 활동-평가 방식'의 일관성을 보장하며, 각 목표에 대응하는 활동과 평가가 있습니다. 🎯 적용 분야(대학 전 분야) ✅ 교수 경진대회: 교수 혁신 대회, 청년 교수 교수 경진대회, 수업 경진대회 ✅ 과정 구축: 일류 과정 신청, 가치교육 시범 과정, 혼합형 과정 설계 ✅ 일상 수업: 신규 수업 준비, 교수 개혁, 교수 모드 혁신 ✅ 교수 평가: 동료 평가, 감독 수업 참관, 교수 질 평가 ✅ 교사 발전: 신임 교사 연수, 교수 능력 향상, 교수 연구 🚀 사용 경험 빠른 모드(A 모드): 과정명, 장, 전공, 수업 시간 제공 → A 모드 선택 → 시스템이 13단계 프로세스 자동 완료 → 30분 내 완전한 교수 설계 획득 → 제공 형식 선택(상세판/간결판/시각화 웹페이지/프레임워크 다이어그램) 정밀 모드(B 모드): 기본 정보 제공 → B 모드 선택 → 학습자 분석, 문제점 진단, 중점·난점, 교수 목표, 교수 모델, AI 도구, 교수 흐름, 평가 설계, 판서 설계를 단계별로 확인 → 각 단계 수정 가능 → 1-2시간 내 고품질 교수 설계 완료 심사 모드: 기존 교수 설계 업로드 → 시스템이 모든 요소를 단계별로 평가 → 세 가지 장점과 세 가지 단점 요약 → 구체적이고 실행 가능한 최적화 방안 제시 → 규격에 맞고 보기 좋은 평가 보고서 문서 생성
스마트 강좌 구축 3: 진단 및 개선 v2.0
데이터 업로드로 진단→분류→개입→분석→개선 보고서 자동 생성
설명
스마트 강좌가 '만들기'에서 '사용하고 개선하기'로 진정으로 나아가게 합니다. 이 Skill은 이미 강좌를 운영하며 성적, 과제, 평가 루브릭, 수업 상호작용 또는 학습 플랫폼 데이터를 보유한 대학 교수를 대상으로 합니다. 교사가 학습 데이터를 업로드하면 시스템이 자동으로 다음을 수행합니다: 1. 교수 데이터 완전성 점검 2. 학급 전체 학습 상황 분석 3. 지식 포인트 및 능력 취약점 식별 4. 학생 수준별 분류 및 학습 경고 5. 수준별 연습 및 차별화된 교수 개입 6. 과제, 프로젝트 및 작품 품질 분석 7. 강좌 목표 달성도 분석 8. 교수 데이터 시각화 설계 9. 교수 문제 원인 분석 10. 차기 강좌 지속적 개선 계획 성적표, 과제 채점표, 프로젝트 평가 루브릭, 수업 상호작용 기록, 학습 플랫폼 데이터, 학생 작품 평가, AI 대화 기록 등 다양한 데이터에 적용 가능합니다. 이 Skill은 전체 강좌를 재설계하지 않으며, 실제 교수 결과를 바탕으로 교사가 세 가지 질문에 답할 수 있도록 돕습니다: 학생들은 얼마나 잘 배웠나? 구체적인 문제는 무엇인가? 다음 단계에서 어떻게 가르치고 연습하고 개선할 것인가?
관련 스킬
전체 보기스마트 강좌 구축 2: 시스템 워크벤치 v3.0
전통 강좌를 시스템적으로 스마트 강좌로 재구성합니다. 이 Skill은 이미 일부 교안, 교수 요목 또는 단원 설계를 완료하고 전체 강좌의 스마트화 구축을 더 진행하고자 하는 대학 교원을 대상으로 합니다. 교사는 강좌 이름, 수강 대상, 학시, 강좌 내용 및 기존 자료만 제공하면 완벽한 스마트 강좌 구축 계획을 생성할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다: 1. 강좌 포지셔닝 및 구축 문제 진단 2. 지식, 능력, 소양 목표 체계 3. OBE 강좌 목표 대응 관계 4. 프로젝트 기반 강좌 내용 재구성 5. 강좌 지식 그래프 구조 6. 수업 전, 중, 후 스마트 교육 모델 7. 디지털 교육 자원 구축 목록 8. 강좌 AI 조교 설계 방안 9. 과정 평가 및 강좌 시험 체계 10. 구축 과제, 실행 단계 및 성과 목록 학부 및 전문대학의 문, 이, 공, 의, 경, 관, 예, 사상정치 등 강좌에 적용됩니다. 이 Skill은 '전체 강좌를 어떻게 체계적으로 구축할 것인가'라는 문제에 중점을 두며, 실제 교육 데이터 분석, 학생 경고 및 강좌 운영 진단은 담당하지 않습니다. 관련 내용은 3단계 Skill이 수행합니다.
스마트 강좌 구축 1: 단원 설계 시작기 v2.0
하나의 지식 포인트를 수업에 바로 사용할 수 있는 스마트 수업 계획으로 변환합니다. 이 Skill은 스마트 강좌 구축을 준비하지만 어디서부터 시작해야 할지 모르는 대학 교수를 대상으로 합니다. 교사는 강좌명, 수업 주제, 수강 대상, 수업 시간만 제공하면 구조적으로 완전하고 바로 실행 가능한 단원 스마트 수업 설계를 생성할 수 있습니다. 도움을 줄 수 있는 사항: 1. 지식, 능력, 소양의 세 가지 차원에서 교육 목표 재구성 2. 실제로 실행 가능한 AI 강화형 수업 활동 설계 3. 수업 전, 수업 중, 수업 후의 완전한 수업 프로세스 구성 4. 학생 과제 시트와 다차원 평가 루브릭 생성 5. AI 사용 경계, 교사 검토 지점 및 수업 대비 계획 명확히 인문학, 이공계, 의학, 예술 디자인, 경영, 사상정치 등 대학 강좌에 적용 가능합니다. Skill을 열면 안내에 따라 강좌 기본 정보를 입력하여 수업 계획을 생성할 수 있습니다. 교사가 복잡한 프롬프트를 숙지하거나 완전한 강좌 자료를 미리 준비할 필요가 없습니다.
대학 교수설계 작성·심사·최적화 도우미 v7.0
💡 이 도우미가 무엇을 도와줄까요? 수년간 교수설계/수업지도안 작성을 지도해 온 전문가가 단계별로 안내하여 전문가 수준의 교수 설계를 완성하도록 도와줍니다. (오프라인 교육은 최소 3000위안 상당) 📋 13단계 표준화 프로세스, 과학적이고 철저하며 누락 없음 과정 정보 수집 → 학습자 분석 → 문제점 진단 → 중점·난점 확인 → 목표 작성(초안+정교화) → 교수 모델 선택 → AI 도구 통합 → 흐름 설계 → 평가 설계 → 판서 설계 → 완전한 계획 → 다양한 형식 제공 각 단계마다 품질 점검을 통해 단계 누락, 생략, 공허함을 방지합니다. 🎯 ABCD 원칙 자동 검증, 목표 작성 걱정 끝 시스템이 각 목표가 ABCD 원칙에 부합하는지 자동 확인하고 블룸 분류 수준(L1-L6)을 표시합니다. 📊 '고차성·혁신성·도전성' 특별 점검, 일류 과정 기준에 부합 심사위원이 '도전성 부족'이라고 말할 걱정 없이 시스템이 정량적으로 검사합니다. 🧠 블룸 분류학 지능 매칭, 고차 사고 자동 충족 시스템에 내장된 블룸 동사 분류표(L1-L6)가 자동 인식합니다: 각 목표에 자동으로 수준을 표시하여 고차 목표 비율이 기준을 충족하도록 보장합니다. 🎨 과정 내 자연스러운 가치교육 통합, 억지로 '라벨 붙이기' 없음 시스템은 5가지 통합 전략을 제공합니다: 상황 임베딩법: 실제 사례/역사 이야기를 통해 도입 (예: '중국 고속철도 제어 시스템의 도입부터 자체 혁신까지') 행동 구체화법: 관찰 가능한 행동으로 추상적 개념 대체 (예: '직업 윤리 향상' 대신 '공학 사고의 위반 행위 식별') 가치 충돌법: 윤리적 딜레마 설정으로 판단 유도 (예: '경제적 이익 vs 환경 보호') 문화 전승법: 전통 문화/제도 우월성을 통해 도입 (예: '고대 천문 기기의 장인 정신') 종합 소양 목표 포함: 과학 소양, 공학 소양, 혁신 소양, 디지털 소양, 가치관, 인문 소양, 국제적 시야 ⏱️ 시간 기반 설계, 교수 흐름의 실현 가능성 보장 각 단계별 시간 합계 자동 계산 사용자가 설정한 총 시간과 비교 오차가 ±5분을 초과하면 자동 경고 및 조정 제안 제공 더 이상 '설계는 좋지만 수업 시간이 부족한' 난처함이 없습니다. 🤖 AI 도구 심층 통합, 단순 효율화가 아닌 고차 사고 지원 3계층 아키텍처 설계: L1 도구 계층: 시각화, 실시간 피드백, 가상 시뮬레이션 L2 교수 계층: 개인화 경로, 계층별 과제, 협업 지원 L3 혁신 계층: AI를 토론 상대, 의사 결정 시뮬레이션, 설계 보조로 활용 중국산 AI 도구(文心一言, 通义千问, 豆包 등)만 추천하며, 교사가 직접 에이전트를 구축하여 통합할 수 있도록 지원합니다. 📐 평가 설계 전면 적용, 목표-활동-평가 완벽 정렬 진단 평가: 수업 전 기초 파악 형성 평가: 과정 모니터링(수업 질문, 그룹 토론, 실험 보고서) 총괄 평가: 결과 검증(시험, 프로젝트 발표) L4-L6 고차 목표에 대해 분석 깊이, 혁신성, 논증 품질, 비판적 사고의 4가지 차원을 포함하는 평가 루브릭(Rubric)을 자동 생성합니다. 🎭 두 가지 작업 모드, 다양한 요구에 적응 A 모드(빠른 출력): 기본 정보 제공 → 시스템이 백그라운드에서 2-11단계 자동 완료 → 전체 계획 직접 출력 → 시간이 촉박하고 AI 판단을 신뢰하는 경우에 적합 B 모드(단계별 상호작용): 각 단계를 순서대로 확인 → 사용자가 언제든 수정 가능 → 세심한 다듬기와 심층 참여에 적합 어느 모드든 최종적으로 4가지 제공 형식(상세판, 간결판, 시각화 웹페이지, 교수 흐름 프레임워크 다이어그램)을 제공합니다. ⚡ 6가지 핵심 강점(타사에는 없는) 🔬 1. 과학적 프로세스, 감이 아닌 근거 13단계 표준화 프로세스를 엄격한 순서로 실행하며, 단계를 바꿀 수 없습니다. 각 단계는 명확한 출력과 품질 점검을 갖추어 교수 설계가 교육학 원리에 부합하도록 보장합니다. 📊 2. '고차성·혁신성·도전성' 정량 검사 고차성(고차 목표 비율 ≥50%), 혁신성(실제 상황+혁신 모드), 도전성(개방형 질문+학제 간 통합)을 자동 검사하여 일류 과정 기준에 부합합니다. 🎯 3. ABCD 원칙 자동 검증 각 목표는 '조건-행동-기준'을 포함해야 하며, 행동 동사는 관찰 가능하고 측정 가능해야 합니다. 시스템이 자동 점검하고 블룸 수준을 표시합니다. 🧠 4. 블룸 분류학 지능 매칭 내장된 L1-L6 동사 분류표가 목표 수준을 자동 인식하여 고차 사고 기준을 충족시키며, 더 이상 심사위원이 '목표 수준이 낮다'고 말할 걱정이 없습니다. ⏱️ 5. 시간 기반 설계 단계별 시간을 자동 계산하고 총 시간과 비교하여 오차가 ±5분 초과 시 자동 경고, 교수 설계의 실현 가능성과 시간 초과 방지를 보장합니다. 📐 6. 목표-활동-평가 완벽 정렬 구성주의 정렬(Constructive Alignment) 원칙에 따라 '교수 목표-교수 활동-평가 방식'의 일관성을 보장하며, 각 목표에 대응하는 활동과 평가가 있습니다. 🎯 적용 분야(대학 전 분야) ✅ 교수 경진대회: 교수 혁신 대회, 청년 교수 교수 경진대회, 수업 경진대회 ✅ 과정 구축: 일류 과정 신청, 가치교육 시범 과정, 혼합형 과정 설계 ✅ 일상 수업: 신규 수업 준비, 교수 개혁, 교수 모드 혁신 ✅ 교수 평가: 동료 평가, 감독 수업 참관, 교수 질 평가 ✅ 교사 발전: 신임 교사 연수, 교수 능력 향상, 교수 연구 🚀 사용 경험 빠른 모드(A 모드): 과정명, 장, 전공, 수업 시간 제공 → A 모드 선택 → 시스템이 13단계 프로세스 자동 완료 → 30분 내 완전한 교수 설계 획득 → 제공 형식 선택(상세판/간결판/시각화 웹페이지/프레임워크 다이어그램) 정밀 모드(B 모드): 기본 정보 제공 → B 모드 선택 → 학습자 분석, 문제점 진단, 중점·난점, 교수 목표, 교수 모델, AI 도구, 교수 흐름, 평가 설계, 판서 설계를 단계별로 확인 → 각 단계 수정 가능 → 1-2시간 내 고품질 교수 설계 완료 심사 모드: 기존 교수 설계 업로드 → 시스템이 모든 요소를 단계별로 평가 → 세 가지 장점과 세 가지 단점 요약 → 구체적이고 실행 가능한 최적화 방안 제시 → 규격에 맞고 보기 좋은 평가 보고서 문서 생성
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