Echo

Echo는 AI가 학생을 직접 가르치는 제품이 아닙니다. 학생이 AI에게 설명하고, AI는 그 설명을 받아 배우는 "과거의 나" 역할을 맡습니다. 이 역전된 구조를 통해 학생은 자기 설명과 메타인지를 훈련하고, 교사는 결과가 아니라 막힌 지점을 더 빨리 발견할 수 있습니다.

소개하기 앞서

영문 문서는 한국어 문서를 기반으로 AI를 활용하여 번역한 내용입니다. 만약 두 문서간 충돌이 있을 경우 한국어 문서를 우선으로 합니다.

프로젝트 소개

Echo는 KOREA IT ACADEMY 공모전을 위해 제작되었습니다. 이 프로젝트는 이준성에 의해 개발되었습니다. 라이선스에 관한 자세한 내용은 LICENSE를 확인하세요.

레포지토리 아카이빙

KOREA IT ACADEMY 공모전이 종료됨에 따라 26. 04. 19. 이후 이 레포지토리를 아카이빙합니다. 이 프로젝트에 대해 문의가 있다면 [email protected]으로 문의 부탁드립니다.

사용된 AI 모델에 대해서

대회를 위해 Claude Opus 4.6 (Claude Code 2.1.84) 과 ChatGPT 5.4 (Codex-cli 0.120.0) 를 사용했습니다. 공모전 특성상 CLAUDE.md와 ARCHITECTURE.md 파일은 공개합니다.

브랜드 철학

Echo는 세 가지 전제를 바탕으로 설계되었습니다.

• 학습은 "정답을 맞히는 것"보다 "왜 그렇게 풀었는지 설명할 수 있는가"에 가깝다.
• 학생은 종종 모른다는 사실을 말로 표현하지 못하므로, 행동 신호를 읽어야 한다.
• AI는 교사의 대체물이 아니라 학생의 설명을 끌어내고 교사의 개입 시점을 앞당기는 보조자여야 한다.

제품 이름 Echo는 학생의 풀이, 망설임, 삭제, 설명이 다시 돌아와 학습 상태를 비추는 메아리라는 의미를 담고 있습니다.

어떤 문제를 푸는가

먼저 저는 교실과 학습 환경에서 생기는 일과 문제를 고민했습니다.

• 학생은 정답을 맞혔지만 개념은 이해하지 못했다.
• 학생은 틀렸지만 어디서 막혔는지 스스로 말하지 못했다.
• 교사는 모든 학생의 풀이 과정과 주저 신호를 실시간으로 읽을 수 없다.

Echo는 이 문제를 세 단계으로 다룹니다.

1. 학생의 행동 신호에서 숨은 질문을 감지합니다.
2. 오답의 원인을 이전 개념까지 역추적합니다.
3. 학생이 "과거의 나"에게 설명하도록 만들어 이해를 구조화합니다.

핵심 원리

Echo의 학습 철학은 Protégé Effect에 기반합니다. 사람은 누군가를 가르칠 때 가장 깊이 배웁니다. Echo는 이 구조를 생성형 AI로 재구성합니다.

• 학생은 AI에게 개념을 설명합니다.
• AI는 모르는 "과거의 나"처럼 질문합니다.
• 학생은 설명 과정에서 자신의 빈틈을 드러냅니다.
• 교사는 누가, 어디서, 왜 막혔는지 더 구체적인 단서와 함께 봅니다.

즉, Echo의 목표는 답을 주는 AI가 아니라 설명을 유도하는 AI입니다.

제품 구성

1. Whisper

숨은 질문 탐지기입니다. 학생의 머뭇거림, 삭제, 답 변경, 오답 여부 같은 미세 신호를 종합해 "이 학생이 지금 무엇을 확신하지 못하는가"를 추정합니다. 결과는 교사 화면의 학습 분석 카드로 이어집니다.

현재 읽는 신호 예시는 다음과 같습니다.

• 풀이 중 멈춘 횟수와 시간
• 답안 삭제 횟수
• 답 변경 횟수
• 오답 제출 여부
• 풀이 텍스트와 최종 답안

2. Tracer

오답을 단순히 틀린 문제로 끝내지 않고, 어떤 이전 개념이 흔들렸는지 개념 지도 기준으로 추적합니다. 현재 저장된 수학 개념 체계와 문제에 활용된 개념을 바탕으로 부족한 개념 후보를 좁혀 교사에게 보여줍니다.

3. MirrorMind

학생의 "과거 자아" 역할을 맡는 설명 학습 파트너입니다. 학생은 이 AI에게 문제 풀이를 설명해야 하며, AI가 이해했다고 판단하거나 선생님 도움 요청으로 종료되기 전까지는 다음 단계로 넘길 수 없습니다. 설명이 끝난 뒤에는 대화와 풀이가 잠겨 학습 흐름이 보존됩니다.

시스템이 어떻게 작동하는가

학습 흐름

1. 교사가 클래스 안에서 문제집을 만들고 과제를 출제합니다.
2. 학생은 과제를 풀며 답안, 풀이, 행동 신호를 남깁니다.
3. Whisper가 막힌 지점과 부족한 개념 후보를 분석합니다.
4. 학생은 MirrorMind와 대화하며 자신의 풀이를 설명합니다.
5. 설명이 충분하면 다음 문제로 넘어가고, 아니면 선생님 도움 요청으로 종료할 수 있습니다.
6. 교사는 제출 결과, 학습 분석, 설명 대화 기록을 함께 봅니다.

데이터 해석 방식

Echo의 학습 분석 퍼센트는 점수가 아니라 해석의 신뢰도입니다. 이 값은 학생 성취를 단정하는 숫자가 아니라, "교사가 먼저 볼 만한 신호인가"를 우선순위화하는 운영 지표입니다.

기술 스택

Frontend

• React 18
• TypeScript
• Vite 6
• Tailwind CSS v4

Backend

• Cloudflare Workers
• Hono.js
• Cloudflare D1
• Cloudflare R2

LICENSE

이 제품은 PolyForm Noncommercial License 1.0.0 으로 제공됩니다. 자세한 내용은 LICENSE를 확인하세요.