PlanA AI 블로그

ChatGPT로 변형문제를 만들어 보셨다면, 이 글을 권합니다

범용 챗봇이 멈추는 지점에서 PlanA가 시작하는 이유

ChatGPT로 영어 변형문제를 만들다 보면 어느 순간 벽에 부딪힙니다. 일관성, 교육과정, 검수, 한글 시험지. PlanA가 이 문제들을 시스템으로 어떻게 풀었는지 설명합니다.

학교마다 다른 출제 DNA를, AI가 몇 초 만에 읽어냅니다

학교 시험지 한 장이면 충분합니다. PlanA AI의 임베딩 분석이 출제 경향을 자동으로 읽고, 다음 시험 준비 전략까지 연결해 드립니다.

한 지문에서 무엇이 가능한지, 유형 체계가 교육적으로 어떤 의미를 갖는지 설명합니다

PlanA AI가 39가지 유형과 5단계 난이도 체계를 만든 이유는 기술 자랑이 아닙니다. 10년치 내신·수능 기출을 분석해 교실에서 실제로 필요한 문제를 뽑아내기 위한 교육적 결정이었습니다.

AI가 만든 38·39번 문제, 수능 기출 수준인지 어떻게 확인하나요?

수능 38·39번은 단순히 어려운 게 아닙니다. 10년에 걸쳐 진화해 온 출제 문법이 있고, PlanA AI는 그 문법을 학습한 뒤 새 지문에 적용합니다. 고난도 판정이 어떻게 이루어지는지 설명합니다.

AI가 만든 문제를 수정 없이 인쇄하기까지, 생각보다 훨씬 복잡한 이야기

AI가 아무리 훌륭한 문제를 만들어도 선생님 편집기에서 바로 열리지 않으면 의미가 없습니다. HWPX 포맷 엔진을 직접 만들기까지 어떤 난관이 있었는지, 솔직하게 풀어봅니다.

생성보다 검수가 먼저입니다 — PlanA AI 품질 파이프라인

AI가 만든 문제에 오류가 있으면 어떡하죠? PlanA AI는 이 질문을 정면으로 받아들였습니다. 생성 파이프라인 안에 검수 레이어를 심은 이유와, 그것이 선생님의 신뢰로 이어지는 구조를 설명합니다.

문제 생성 그 다음: 수업 루틴 전체를 하나의 플랫폼에서

문제를 만들었다면, 그 다음은 무엇일까요? 워크북 배포, 듣기평가 대비, 학교별 시험 범위 확인, 특목고 대비까지 — PlanA AI가 한 플랫폼에서 해결하는 방법을 소개합니다.