DEVOCEAN

Action Items(회의 요약)

• 서비스 기획팀(정현우, 이효상)

  • MVP 기능: 수시 입시 지원을 앞둔 고3 학생이 본인의 생기부를 입력하면, 해당 자료 기준으로 합격확률을 상중하로 나뉘어진 수시 지원 학교/학과를 추천해준다!

  • 27일 일요일 이전까지 현업자에게 물어볼 질문 리스트 기획

  • 28일 월요일 1차 기획안 작성 및 공유

  • 29일 화요일 2차 기획안 작성 및 공유

  • 30일 수요일 서비스 목업 작성

• 개발 리소스 설문(김준희)

  • 개인별 개발 경력, 투입 가능 시간대, 개발 관심사 등 조사

  • 이를 바탕으로 업무 분장 예정

• 프로젝트 관리 도구는 추후 결정

효상님 발표

• 발표자료: 입시 컨설팅 시스템 사전 조사 자료

  
  

  ### 대학 입시 개요

  • 대학 입시 요강은 크게 수시/정시로 나뉘며, 일반 대학의 수시는 다시 학생부교과전형(이하 교과), 학생부종합전형(이하 학종)으로 구분됨.

  • 정시모집은 수능 성적을 중심으로 선발하는 전형으로 일부 학생부 성적을 포함하여 선발하기도 함.

  • 수시 전형은 최대 6개 대학의 전형에 지원 가능함. 다수의 대학에 합격한 경우 원하는 대학을 선택할 수 있으나, 합격한 대학이 한 곳이라도 있는 경우 정시에 도전할 수 없게 됨.

  • 따라서 학생의 강점을 잘 파악하고 학교, 학과별 입시 요강을 잘 분석하여 최적의 입시 전략을 세우는 것이 중요

  입시 전략 수립 Pain-Point

  • 학교/학과별로 입시 요강이 매년 다르며, 전년도 데이터를 기반으로 한 예측은 큰 의미가 없어 지속적인 정보 수집 및 분석이 필요함.

  • 학종의 경우, 일부 학교들에서 정성적인 평가로 명시하고 평가 기준을 명확하게 공개하지 않는 경우가 많아 데이터화 및 예측에 어려움 존재함.

  • 대학/학과별 인기도, 해당 학과에 지원이 예상되는 경쟁자들의 성적등의 현재 상태에 대한 정보가 충분히 확보되어야 의미있는 예측 가능

  관련 상용 서비스의 기능

  • 이대로

    • 대학정보: 정시 기준 전년도 경쟁률, 교과 항목별 반영 기준 등

    • 목표대학 합격 진단

  • 바이브온

    • 생기부ON: 생기부 역량별 점수, 전공계열 탐구활동 추천, 생기부 보완점, 생기부 경쟁력 분석 등

    • 교과ON: 맞춤형 전형 추천(교과 vs 학종), 교과 전형 합격 예측

    • 학종ON: 희망대학 합격 예측(안정/적정/소신 등.. )

    • 면접ON: 생기부 기반 예상 질문, 면접 꿀팁 등

  • 진학닷컴

    • 합격 예측, 모평 등급컷

    • 학과 정보: 학과 소개, 취업률, 입락 정원 및 경쟁률, 신입생 등록률 등

  • 그리날다(미대 입시 전용)

    • 학종지도컨설팅: 탐구보고서 컨설팅, 생기부 진단, 비교과(세부능력 및 특기사항) 관리 컨설팅

    • 진학 컨설팅: 생기부 기반 수시/정시 전략 및 지원 가능 대학 진단 등

    • 합격 예측 컨설팅: 주요대학 교과/학종 분석

    • 입시 정보: 모집 요강, 기출 문제 등

  End Image 및 기능 요구 사항

  정보 검색과 막연한 합격 예측을 넘어, 최신화된 입시 정보와 학생 개개인의 데이터를 기반으로 '입시 로드맵'을 제시하는 AI Agent 기반 입시 컨설팅 서비스

  • 파편화된 입시 정보 통합

    • 입시 정보 자동화 수집 및 구조화

      • *https://adiga.kr/ 대학정보포털 데이터(MVP 목표)* + 학교별 입시 요강 데이터 수집(웹 크롤링 및 파싱. 2차 목표. 가능하면)

      • 전년도 입시 데이터 수집

    • 유사 학과 그룹핑 및 DB화

      • LLM 기반 유사 학과 그룹핑 & 태깅

  • 정량, 정성(학종) 평가 영역에 대한 종합 분석을 통한 실행 가능한 전략 제공

    • 사용자로부터 학년/학기/과목별 성적 수집

    • LLM 기반 핵심 키워드 추출 및 평가 요소 Mapping

    • 전공 적합도 분석

    • 경쟁력 강화를 위한 중점 포인트 진단

    • 비교과 항목 진단 포인트 탐색 (27일 현업 종사자 인터뷰 예정)

      • 생기부 퀄리티 판단 기준

      • 정현우도 고민

      • 결과 리포트 통계 기획

  • 경쟁자 데이터 분석

    • 희망 대학/학과의 경쟁자 데이터 기반(합성 데이터 생성), 실시간 경쟁 pool 내에서 경쟁력 분석

  위 기능들을 조합하면 아래와 같은 기능 제공 가능

  • 맞춤형 전략 수립 및 추천

    • 목표 대학 희망 학과 기반, 합격 확률 제시(안정/적정/소신/위험 등)

      • 생기부 기반 학과 적합성 분석

    • (학종)생기부와 희망 대학 희망 학과의 적합도 분석 + 강점/약점 남은 기간 동안 보완할 점 등

      → 고등학교 저학년 적합 서비스

  • 수시 지원 포트폴리오

    • 교과/학종 지원 비율, 합격 확률별 지원 비율 등 전략적 조합 제공

• Task List

  
  

  입시 정보 수집 및 데이터베이스 구축

  • 대학정보포털 데이터 + 개별 대학 상세 요강 웹크롤링 (MCP 도구 활용 검토)

  • 대학/학과별 주요 입시 요강 항목 NoSQL DB 적재

  • 유사 학과 Grouping 및 Tagging (LLM 기반 Clustering)

  사용자(User) 데이터 처리 프로세스 구축

  • 학년/학기별 성적 정보, 생기부 데이터를 input으로, 전형별 정성/정량 평가 지표에 따른 분석 모델 설계/구축

    • 평가 지표 항목별 개별 Agent 병렬 처리

    • 개별 Agent의 분석 데이터를 기반으로, 종합 분석 Agent 수행

  경쟁력 진단 모듈

  • 생기부 기반, 전공 적합도 분석

  • 경쟁력 강화를 위한 중점 강화 포인트 진단

  • 경쟁자 정보 분석

    • 경쟁력 분석 시뮬레이션을 위한 few-shot learning 기반 합성 데이터 생성

  핵심 기능

  • 희망 대학/학과 입시 요강 정보 검색

  • 희망 학과의 대학/전형별 지원자 적합도 분석

  • 수시 지원 포트폴리오

  • 강점/약점 분석 기반 맞춤형 전략 수립

Q & A

• 서비스 개발의 목표는?

  • 실용성. 실제 사용자가 사용할만한 것

• 서비스 아이디어 기획 배경은?

  • 회사 업무와 상관 없음. 지인과의 대화 중 나온 아이디어

• 개발된 서비스의 엔드유저는?

  • 학생과 학부모. 이상적으로는 고1 ~ 고3. 수시 지원을 앞둔 고3 학생으로 가정하는게 합리적이지 않을까 싶음

• 사용자 경험 관점에서 ai 챗봇 성격인지, 홈페이지 성인지?

  • 챗봇은 적합하지 않다고 생각. 정형적인 틀 내에서 정보를 입력받고 제공하는 형태가 적절하지 않을까 함

  • 성적, 생기부 데이터 입력 폼. 희망 대학/학과에 지원했을 때의 합격 가능성 평가. 나의 성적을 기반으로 한 대학/학과 추천.

  • 채팅 형식을 넣을지는 논의 필요

• 개인 성적 데이터 입수 가능한지?

  • 실제 데이터는 수집 불가. 임의로 작성해야할듯

  • 범위를 작게 가져간다면, 대학정보 포털 데이터를 위주로 데이터 수집이 필요

• 이 서비스가 개발 되었을 때, 어디에 제일 활용하고 싶은지?

  • 상용 서비스의 유료 기능을 일부 대체할 수 있는 예비 수험생/학부모가 자유롭게 이용할 수 있는 입시포탈.

  • 기본적인 입시요강 제공은 무료. 그 외의 서비스는 금액별로 다름.

• 범위를 정하기 위한 참여자 리소스 설문 필요

  • 리소스가 잡혀야 기획 범위 확정 가능

회의 캡쳐 이미지