응시 흔적trace
Evidence Holograph 엔진
응시 흔적을 문항 유형, 오답 원인, 수행 패턴으로 분해합니다.
다음 수업action
문제 유형 플래그
Reading inference, Listening detail처럼 문항 성격을 남깁니다.
오답 유형 수
반복되는 원인을 숫자로 묶어 우선순위를 만듭니다.
성장 근거
왜 이 수업이 필요한지 상담 가능한 근거로 정리합니다.
선생님 판단을 돕는 영어 학습 운영 시스템
시험이 끝나면, 다음 수업의 기준이 보입니다.
Nodedu는 문제 생성부터 응시, 평가, 진단, 재학습까지 연결해 선생님이 학생별 다음 수업을 더 빠르고 명확하게 결정하도록 돕습니다.
선생님의 시간표
선생님의 시간이 학생에게 돌아갑니다
출제 준비, 시험 평가, 수업 판단, 학부모 상담까지 선생님에게 몰리던 반복 업무를 줄입니다. 줄어든 시간은 학생별 약점 확인과 다음 수업 설계에 다시 쓰입니다.
도입 효과
도입 효과
시험 운영이 끝나는 곳에서, 학생별 성장 루프가 시작됩니다.
어학원
고비용의 일회성 모의고사 중심 운영을 학원 자체 성장 데이터로 바꿉니다
외부 모의고사에 의존하던 시험 운영을 학원 안의 출제, 응시, 평가, 분석, 재학습 루프로 전환합니다. 상담과 관리, 재등록의 근거가 학원 데이터로 남습니다.
Why Nodedu
시험이 끝나면, 다음 수업이 보입니다
Nodedu의 Evidence Holograph 엔진은 정답보다 오답의 원인을 먼저 분석합니다. 문항마다 문제 유형 플래그와 오답 유형 수를 남기고, 학생별 약점과 다음 수업 우선순위를 연결합니다.
정답보다 원인
맞고 틀림을 넘어서 왜 틀렸는지 먼저 분류합니다.
문항별 플래그
문제 유형과 오답 유형을 함께 기록해 약점의 위치를 좁힙니다.
수업 액션
분석 결과를 복습, 클리닉, 다음 시험 목표로 연결합니다.
Data That Moves
Evidence Holograph 엔진
시험의 단순한 기록이 아니라, 데이터를 그래프화해 학생별 흔적과 판단 근거를 추적합니다.
evidence.trace.jsonstream
R-3 추론응시 흔적문항 반응과 제출 흐름
오답 유형 x4오답 원인유형 플래그와 반복 횟수
근거 리포트상담 근거설명 가능한 리포트
다음 과제수업 액션복습, 클리닉, 다음 시험
학생별 근거 그래프Evidence Holograph 엔진