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?