학과 커리큘럼 토폴로지 및 교육과정 자료 생성기
전공 커리큘럼 입력, 능력선·선수 정리, 고화질 토폴로지 맵 생성. 검증 후 제도.
설명
전공 커리큘럼을 입력하면 능력선과 선수과목 관계를 자동으로 정리하고, 코드를 사용하여 고화질 토폴로지 맵을 정밀하게 그리며, 교육과정 설명 자료를 생성합니다. 사실에 기반하여 허구 없이, 먼저 검증한 후 제도합니다. 대학의 전공 인재양성 방안에 포함된 전공 과목 개설 상황(PDF, 이미지, 텍스트 표 모두 가능)을 입력하면, 자동으로 과목 간 토폴로지 관계를 정리합니다. 직업 능력선별 그룹화, 강한 선수 의존성과 능력 연계 식별, 핵심 허브 노드 파악, 제한 선택/방향 과목 처리, 5/6학기 현장 실습 연계 등을 수행합니다. 그 후 HTML/SVG 코드를 사용하여 중국어로 명확하고 선이 깔끔한 고화질 과목 토폴로지 관계도를 정밀하게 렌더링하며(AI 생성 이미지 아님), 최종적으로 교육 문서 형식에 맞는 그림 포함 인재양성 방안 과목 체계 설명 자료를 출력합니다. 내부적으로 사실 확인 및 수동 검증 게이트가 내장되어 있습니다: 과목명/성격/학습 시간은 원본 표에 충실하며 허구가 없습니다; 선수 관계는 명확히 교육적 논리 추론으로 표시되며 사용자 확인 후 제도합니다; 근거 없는 교육과정 조정 등의 정보는 절대 작성하지 않습니다.
관련 스킬
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고등직업교육 과정 능력 지도 설계 시스템 v2.0
직업교육 1호 문서(교육부 교직성〔2026〕1호)에 맞춘 고등직업교육 과정 능력 지도 자동 생성 시스템입니다. '직무→과제→능력→스킬 포인트→과정→평가'의 역설계 논리에 따라 6단계 흐름식 안내로 심사 수준의 능력 지도를 산출합니다: 직무 앵커, 대표적 작업 과제, 5단계 구조 분해, 직무-능력-과정-평가-자격증 전사슬 매핑 매트릭스, 정량적 합격선, 수업 시간 검증 및 위험선 자체 점검. 내장된 환각 방지 방화벽(3개 중 1개 출처 태그·생성 금지·출처 커버리지 자체 점검)과 매개변수화된 사상(思政) 매핑(스킬 포인트→직업 소양→관찰 가능한 평가 포인트)을 갖추고 있으며, 여러 자료의 수업 시간 기준 충돌을 자동 처리하고 인재 양성 계획으로 마무리합니다.
연구·교육개혁·교육과정·미디어 이미지 생성기
연구·교육개혁·교육과정·미디어 이미지 생성기는 연구·교육개혁 도표, 미디어 비주얼, 교육과정 구성을 위한 이미지를 제작하는 Skill입니다. 먼저 이미지 유형을 판단하고, 적합한 구조 또는 스타일 라이브러리에서 선택지를 제시한 뒤 전체 디자인안을 제출합니다. 사용자의 명확한 승인을 받은 후에만 생성하며, 최종 전달 전 내용, 관계, 중국어 텍스트, 구성, 인물 및 시각적 품질을 점검합니다. 연구 자료, 교육과정 내용, 미디어 주제를 명확하고 완성도 높으며 개인의 미적 취향에 맞는 시각적方案으로 전환할 수 있습니다. 기술 로드맵, 이론 메커니즘 도식, 연구 프레임워크, 교육과정 체계도, 직무—역량—교육과정 매핑도, 공식 계정 헤더 이미지, 지식 인포그래픽, 장면 일러스트, 다중 페이지 이미지 카드 등의 유형을 지원합니다. Skill은 먼저 “주제—노드—관계—계층—용량—매체”를 시각 콘텐츠로 변환한 다음, 적합한 구조 또는 스타일 3–5가지를 추천하고 구성, 색상, 재질, 조명과 그림자, 텍스트 처리, 제작 방식 및 위험 요소를 보여 줍니다. 사용자의 승인 없이는 이미지를 직접 생성하지 않으며, 사용자가 내용, 구조, 스타일, 색상 또는 크기를 수정하면方案을 업데이트하고 다시 승인을 기다립니다. 연구 및 교육과정 이미지는 편집 가능하고 관계가 정확한 결정적 방식으로 우선 제작하며, 미디어 및 장면 이미지는 텍스트 없이 이미지를 생성한 뒤 안정적으로 텍스트를 추가합니다.
강의 계획서 자동 생성 시스템
한줄 소개 한 강좌 전체의 강의 계획서를 한 번에 자동 생성 — 한 개가 아니라 논리적으로 연결된 전체 시스템을 작성합니다. 상세 소개 아직도 한 장씩 수동으로 작성하시나요? 이 스킬은 한 강좌(16주/32시간 이상)의 모든 강의 계획서를 학교 템플릿 형식에 맞춰 한 번에 일괄 출력합니다. 🔥 핵심 기능 1. 강좌 전체의 계단식 설계 — 단편적이지 않음 각 강의 계획서는 독립적으로 존재하지 않습니다. 스킬 내장 OBE(성과 중심) 논리 엔진이 강좌 교육 목표에서 각 수업의 학습 목표, 핵심 및 난점, 교수 활동, 평가 방법까지 역으로 설계합니다. 앞뒤 단원의 지식 발전, 능력 단계, 방법 전환을 모두 자동 계획하여 16개의 무관한 문서가 아닌 체계적인 강의 계획서 세트를 생성합니다. 2. 전체 프로세스 자동화 파이프라인 템플릿 분석 → 콘텐츠 출처 확인 → 첫 번째 단원 심층 정교화 → 스타일 고정 → 후속 단원 자동 작성 → 강좌 요약 매트릭스 → 일괄 파일 출력까지 전체 경로가 자동 진행됩니다. 주요 지점에서 확인만 하면 반복 작업은 AI가 모두 수행합니다. 3. 두 가지 콘텐츠 소스, 유연한 적용 교재가 있는 경우: 교재/강의 자료/PPT 업로드 시 AI가 지식 포인트와 장 구조를 자동 추출하여 강의 계획서 생성 교재가 없는 경우: 주제 방향과 개요만 제공하면 AI가 인터넷에서 자료를 수집하고 구조화된 자료 패키지로 정리, 확인 후 생성 혼합 모드: 일부 단원은 자료 있음, 일부는 수집 필요, 단원별로 유연하게 전환 4. 템플릿 적응 + 스타일 학습 학교의 강의 계획서 템플릿이 어떤 모양이든 업로드하면 필드를 자동으로 분석합니다. 첫 번째 단원은 필드별로 확인하고 만족할 때까지 수정한 후, AI가 작성 스타일(어휘 습관, 상세 선호도, 형식 선호도)을 고정하여 후속 단원을 모두 사용자 스타일로 자동 작성합니다. 5. 전문적 품질 보장 교육 목표는 Bloom의 행동 동사를 엄격히 사용하여 '이해, 숙달' 같은 모호한 표현 배제 각 강의 계획서 자동 일관성 검사 (목표↔방법↔활동↔평가 완전 정렬) 3개 단원마다 자동 품질 점검 (방법 다양성, 지식 발전성, 스타일 일관성) 최종 출력: 강좌 목표 커버리지 매트릭스로 전체 설계 로직을 한눈에 파악 📦 최종 산출물 📁 모든 단원의 개별 강의 계획서 문서를 포함한 폴더 📊 강좌 개요 문서 (단원 발전표 + 목표 커버리지 매트릭스 + 방법 분포 통계) 🎯 각 강의 계획서는 학교 템플릿 형식에 따라 엄격히 출력되어 바로 제출 가능 💡 사용 대상 새 학기에 한 강좌 전체의 강의 계획서를 작성해야 하는 대학/직업학교 교사 여러 강좌의 강의 계획서를 일괄 생산해야 하는 교수팀 수업 검사, 강좌 평가 준비로 전체 강의 계획서를 빠르게 보충해야 하는 교사 강의 계획서를 전문적이고 규범적으로 작성하여 OBE 인증 심사를 통과하려는 교사 하나의 스킬로 한 강좌 전체의 강의 계획서를 완료합니다. 한 개를 작성하는 것이 아니라 전체 과정 교수 시스템을 설계하고 각각을 자동 출력합니다.
학과 커리큘럼 토폴로지 및 교육과정 자료 생성기
전공 커리큘럼 입력, 능력선·선수 정리, 고화질 토폴로지 맵 생성. 검증 후 제도.
설명
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연구·교육개혁·교육과정·미디어 이미지 생성기
연구·교육개혁·교육과정·미디어 이미지 생성기는 연구·교육개혁 도표, 미디어 비주얼, 교육과정 구성을 위한 이미지를 제작하는 Skill입니다. 먼저 이미지 유형을 판단하고, 적합한 구조 또는 스타일 라이브러리에서 선택지를 제시한 뒤 전체 디자인안을 제출합니다. 사용자의 명확한 승인을 받은 후에만 생성하며, 최종 전달 전 내용, 관계, 중국어 텍스트, 구성, 인물 및 시각적 품질을 점검합니다. 연구 자료, 교육과정 내용, 미디어 주제를 명확하고 완성도 높으며 개인의 미적 취향에 맞는 시각적方案으로 전환할 수 있습니다. 기술 로드맵, 이론 메커니즘 도식, 연구 프레임워크, 교육과정 체계도, 직무—역량—교육과정 매핑도, 공식 계정 헤더 이미지, 지식 인포그래픽, 장면 일러스트, 다중 페이지 이미지 카드 등의 유형을 지원합니다. Skill은 먼저 “주제—노드—관계—계층—용량—매체”를 시각 콘텐츠로 변환한 다음, 적합한 구조 또는 스타일 3–5가지를 추천하고 구성, 색상, 재질, 조명과 그림자, 텍스트 처리, 제작 방식 및 위험 요소를 보여 줍니다. 사용자의 승인 없이는 이미지를 직접 생성하지 않으며, 사용자가 내용, 구조, 스타일, 색상 또는 크기를 수정하면方案을 업데이트하고 다시 승인을 기다립니다. 연구 및 교육과정 이미지는 편집 가능하고 관계가 정확한 결정적 방식으로 우선 제작하며, 미디어 및 장면 이미지는 텍스트 없이 이미지를 생성한 뒤 안정적으로 텍스트를 추가합니다.
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