프로그램 성취목표 매핑
개별 교과를 넘어 학위 과정 전체로 나아가세요. 모든 세부 학사 활동을 상위 졸업생 역량과 연결하는 전략적 기관 체계를 세울 수 있습니다.
프로그램 구조
공학 지식
수학과 과학, 공학 기초 및 전공 지식을 적용합니다.
문제 분석
복잡한 공학 문제를 파악하고 정의하며 선행 연구를 검토하고 분석합니다.
해결책 설계·개발
복잡한 공학 문제의 해결책과 시스템 구성 요소 또는 공정을 설계합니다.
조사 수행
실험 설계와 데이터 분석·해석을 포함한 연구 기반 지식과 연구 방법을 활용합니다.
세부에서 전체로
프로그램 성취목표는 한 번의 시험으로 직접 측정할 수 없습니다. 여러 해에 걸쳐 길러지는 포괄적인 졸업생 역량이기 때문입니다.
AI 엔진이 계층적 연결 구조를 만듭니다. 여러 학기에 걸친 수천 개의 세부 평가(CO)를 모아 자동으로 상위로 집계함으로써 프로그램 성취목표의 전체 달성도를 산출합니다.
PO2: 문제 분석
자료구조
CO2, CO4 연결됨
알고리즘
CO1, CO3 연결됨
계층 구조 구축
체계 불러오기
기관 또는 인증별 PO 체계(예: 워싱턴 어코드, NBA)를 선택합니다.
의미 기반 매핑
AI가 모든 학과 강의계획서를 읽고 각 PO와의 연관 강도를 강·중·약으로 제안합니다.
매트릭스 확정
학장이나 학과장이 AI 제안을 검토해 공식 CO-PO 상관 매트릭스를 확정합니다.
교육과정의 공백 찾아내기
계층 구조가 매핑되는 즉시, 학생이 수업을 듣기도 전에 엔진이 교육과정의 구조적 취약점을 점검합니다.
연결되지 않은 성취목표
4년 학위 과정 전체에서 "윤리" 같은 프로그램 성취목표에 연결된 교과가 하나도 없는지 감지합니다.
과잉 집중
"공학 지식" 같은 하나의 PO에 교과의 95%가 몰려 평가가 중복되고 있는지 파악합니다.
연관성 취약
PO와 연결되어 있다고 하나 실제 달성을 입증할 L4/L5 수준 평가가 없는 교과를 표시합니다.
궁금한 점, 모두 답해 드립니다
관련 기관 모듈
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