1. 개발 목적
- 수학 교육 학습 데이터의 정밀 분석: 학생의 학습 이력을 데이터화하여, 단순히 점수만 확인하는 것이 아니라 어떤 개념이 부족한지 정밀하게 진단하는 AI 시스템을 구축하고자 했습니다.
- 학원용 LMS 솔루션의 고도화: 문제 출제, 채점, 오답 노트 생성 등 강사의 반복적인 행정 업무를 자동화하여, 수업의 질을 높이고 학생 관리 효율성을 극대화하는 것이 목표였습니다.
- 학생별 취약 단원 완전 학습 실현: 틀린 문제와 연계된 쌍둥이 유형 문제를 자동으로 추천하여, 부족한 단원을 완벽하게 이해하고 넘어갈 수 있도록 개인 맞춤형 학습 로드맵을 제공하려 했습니다.
2. 기술 스택 및 선정 포인트
Front-end : [Android]Java / [IOS]Swift Back-end : Python(FastAPI) Server : GCP, Compute Engine, Cloud SQL, BigQuery DB : PostgreSQL
학생들의 문제 풀이 패턴과 오답 데이터를 분석하여 취약점을 찾아내기 위해, 대용량 데이터 분석에 특화된 구글의 BigQuery를 활용하여 AI 학습 파이프라인을 구축.
3. 필요 기능
AI 문제 생성, 취약점 분석, 성적 관리 리포트
4. 루멘트만의 성공 전략
- 방대한 문항 메타데이터 매핑 구조 최적화: 수백만 건의 수학 문제에 단원, 난이도, 유형별 메타데이터를 체계적으로 인덱싱하여, 특정 조건의 문제를 0.1초 내에 추출하는 고성능 쿼리 엔진을 설계했습니다.
- 복잡한 수식 및 그래프 렌더링 최적화: 웹 브라우저에서도 깨짐 없이 수학 기호와 그래프를 표현하기 위해 MathJax 및 Vue.js 기반의 전용 렌더링 컴포넌트를 개발하여 시각적 완성도를 높였습니다.
- 대량의 채점 데이터 실시간 처리 및 통계 튜닝: 학생들이 동시에 문제를 풀고 채점할 때 발생하는 트래픽 스파이크를 견딜 수 있도록, 비동기 큐(Queue) 시스템을 도입하고 통계 집계 쿼리를 최적화했습니다.
5. 작업결과
- 전국 가맹 학원의 학습 관리 업무 시간 90% 단축: 문제 은행 추출 및 오답 노트 생성이 자동화되면서, 강사들이 수업 준비와 행정 업무에 쏟던 시간을 획기적으로 줄였습니다.
- 데이터 기반 학습 가이드로 성적 향상 입증: 취약 유형 집중 공략 기능을 활용한 학생들의 성취도가 유의미하게 상승했으며, 이는 학원들의 재등록률 증가로 이어졌습니다.
- 국내 수학 LMS 시장 점유율 1위 달성: 압도적인 문제 데이터와 기술적 안정성을 바탕으로 전국 수학 학원들이 가장 선호하는 표준 학습 솔루션으로 자리 잡았습니다.
* 실제 앱 화면은 하단의 이미지를 확인해주세요.
