AI OBE 엔진
성과 기반 교육(OBE)을 상위에서부터 체계적으로 관리하세요. 측정을 자동화하고 기준 준수를 관리하며 모든 학과에서 지속적인 품질 개선을 이끌어 냅니다.
전 주기 OBE 자동화
학과별로 흩어진 스프레드시트를 학문적 품질을 끊임없이 측정하고 개선하는 중앙 집중형 AI 엔진으로 대체하세요.
정의 (구조 설계)
기관 전체에 걸쳐 CO와 PO, PSO를 연결하는 전체 매트릭스를 구축합니다. 기준 준수를 위해 체계를 확정합니다.
측정 (달성도)
학습 시스템의 일일 평가 데이터를 자동으로 수집해 모든 성취목표의 달성도를 실시간으로 산출합니다.
개입 (조치)
특정 기수나 교과가 목표 달성도에 못 미치면 학장에게 자동 알림을 보냅니다.
개선 (지속적 품질 개선)
데이터에 근거한 교육과정 개편과 교수법 조정 방안을 제시하며 환류를 완성합니다.
주관성을 걷어내세요
수작업 OBE 보고는 오류와 과장이 생기기 쉽습니다. 교원이 인증 요건을 맞추기 위해 학기 말에 데이터를 역으로 끼워 맞추는 일도 흔합니다.
AI OBE 엔진은 시험과 실습 제출물, 프로젝트 같은 원천 평가 데이터를 실시간으로 수집하고 미리 확정된 기관 채점 기준에 따라 실제 달성도를 산출해 이런 문제를 없애 줍니다.
실시간 달성도 산출
기준 확정됨중간고사 데이터 수집: 기준 78%
목표: 70% | 상태: 기말고사 대기 중
품질 개선의 환류 완성
목표 수준 점검
어떤 성취목표가 해마다 100% 달성된다면 엔진이 목표가 지나치게 낮다고 표시합니다.
직접 개입
달성도가 미달할 때 특정 교수법을 개선하도록 교원에게 자동 지침을 보냅니다.
간접 측정
졸업 설문과 동문 피드백을 모아 교내 학업 평가의 타당성을 검증합니다.
인증용 자료 생성
NBA·NAAC 제출에 바로 쓸 수 있는 서식화된 변경 불가 품질 개선 보고서를 만들어 냅니다.
궁금한 점, 모두 답해 드립니다
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