1). 학교 시험을 준비하면서 오답노트를 만들어봐도 "또 틀렸다"는 사실만 확인할 뿐,왜 자꾸 같은 실수를 반복하는지는 알 수 없었습니다. 채점된 답만 보면 정답인지 아닌지는 알 수 있지만, 풀이 과정 중 어느 단계에서 개념을 잘못 이해 했는지, 단순 계산 실수인지는 스스로 파악하기 어려웠습니다. 이 문제를 해결하기 위해 손으로 쓴 풀이 과정 자체를 분석해주는 ai시스템을 구상하고 직접 만들어보았습니다.
2). Claude와 gemini를 활용해 두 단계로 시스템을 구성했습니다. 1단계(오류 유형 분류): ai가 데이터를 분석해 "개념 이해 오류"인지 "계산 실수"인지 시간 부족으로 인한 실수"인지 패턴을 분류합니다 예를 들어 정답률은 낮지만 풀이 시간이 짧다면 "성급한 판단으로 인한 실수","풀이 시간이 길고 정답률도 낮다면 "개념 자체를 이해하지 못한 경우"로 구분하는 방식입니다.2단계(맞춤 추천): 분류된 오류 패턴을 바탕으로 해당 개념의 선수 학습 내용부터 역순으로 복습 순서를 추천하고, 정답률과 풀이 시간을 함께 고려해 다음에 풀 문제의 난이도를 자동으로 조절합니다.
3). 기존에는 답을 그대로 베껴 오답노트에 써서 이해가 제대로 되지 않은 부분을 그냥 넘어가는 경향이 많았지만, ai가 오류 유형을 짚어주니 확실히 나중에 시험을 보면 기억도 더 잘나고, 점수가 잘 나온다는 걸 알게 되었습니다. 이후 복습할 때도 무작정 같은 문제를 다시 풀기보다,추천받은 선수 개념부터 순서대로 복습하니 이해도가 훨씬 빠르게 올라갔습니다.
4). 기존 학습 앱들이 대부분 "정답 여부"라는 결과만 보고 추천을 해주는 것과 달리,이 시스템은 풀이 과정 자체를 분석해 오류의 원인을 추적한다는 점이 다릅니다. 단순히 "복습하라"는 결과를 주는 게 아니라, "왜 틀렸는지"부터 짚어준 뒤 그에 맞는 학습 경로를 설계한다는 점에서 차별화됩니다. 현재는 텍스트 기반 데이터로 구현했지만, 향후에는 실제 손글씨 풀이 사진을 OCR로 인식해 자동으로 분석하는 기능까지 확장할 계획입니다.
5). 네 가능합니다. 이 방식은 특정 과목이나 학년에 국한되지 않고, 오답 데이터(문제 유형,정답 여부, 풀이 시간)만 기록할 수 있다면 어떤 학습 상황에도 적용할 수 있습니다. Claude나 Gemini 같은 생성형 AI에 프롬프트만 잘 설계하면 별도의 전문적인 코딩 지식 없이도 누구나 비슷한 시스템을 만들어볼 수 있습니다.