Core Features
훈련과 연구가 한 시스템 안에서
생성형 AI의 자연스러움과 결정론적 평가의 엄밀함을 분리 설계했습니다. AI는 학생을 연기하고, 점수는 언제나 검증 가능한 규칙이 만듭니다.
행동 신호 관찰
주먹 쥐기, 책상 두드리기, 과호흡, 철회. 라벨 없이 제시되는 행동 신호를 읽고 위기 단계를 판단하는 것부터 훈련이 시작됩니다.
구조화된 대응 선택
여섯 상황마다 현실적인 3개 선택지. 정답 티가 나는 오답이 아니라, 교사들이 실제로 하는 실수를 변별하도록 저작되었습니다.
AI 학생과 자유 대화
학생을 클릭해 직접 말을 겁니다. 페르소나별로 다른 반응, 머리 위 말풍선, 합성 음성. 지지적 대화는 위기 단계를 실제로 낮춥니다.
연구 디브리핑 대시보드
정서 궤적, 개입 타임라인, 역량별 증거, 놓친 신호. 세션이 끝나면 판단의 근거를 데이터로 되돌아봅니다.
증거중심 평가(ECD)
학생 존엄 · 낮은 자극 · 감정 인정 · 선택권 · 안전 · 수업 복귀. 여섯 역량이 관찰 가능한 행동 증거로만 채점됩니다. LLM은 평가에 개입하지 못합니다.
프라이버시 우선 텔레메트리
발화 원문은 저장하지 않습니다. 해시와 길이만 기록하고, 시선 원자료는 명시적 동의 시에만 수집하는 연구 윤리 설계입니다.
