왜 AI 학습 평가인가?
단순 문제 채점이 아니라, 학습자의 말하기 능력과 사고 과정을 함께 측정하는 것이 교육의 핵심이 됩니다. AI가 이걸 가능하게 합니다.
발음·말하기 평가
원어민 음소 모델 기반 발음 정확도, 유창성, 억양, 발화 속도를 0~100점으로 수치화. 틀린 발음은 음소 단위로 피드백.
LLM 내용 평가
응답의 내용·논리·근거를 LLM이 루브릭에 맞춰 채점. 단답형부터 서술형·프레젠테이션까지 지원.
학습 진단 리포트
영역별 강약, 반복 실수 유형, 성장 곡선을 자동 분석. 학부모/교사에게 전달할 수 있는 리포트로 출력.
이런 교육 서비스에 바로 붙습니다
어학원 · 회화 학원
원어민 강사 자원을 대체 또는 보완. 학생 발화를 녹음·평가·피드백까지 자동화.
교육 출판 · 교재
종이 교재 QR → 음성 문제 → AI 평가 → 디지털 리포트로 연결되는 하이브리드 학습.
LMS · e-러닝
기존 LMS의 과제·퀴즈 채점 모듈에 말하기 평가·서술형 평가를 API 호출로 추가.
입시 · 자격증 모의평가
OPIc · TOEFL Speaking · HSK 구술 등 말하기 시험의 모의 채점 엔진으로 활용.
아동·유아 교육
읽기 유창성, 받아쓰기, 구구단 암송 등 기초 학습 자동 평가.
기업 교육 · 면접 훈련
PT 훈련, 영어 프레젠테이션, 모의 면접 등 B2B 교육 시장.
평가 파이프라인
학습자의 음성·텍스트 응답 하나가 들어오면, 세 가지 평가 엔진이 병렬로 돌아 통합 리포트를 생성합니다.
응답 수집
학습자가 문제에 음성 또는 텍스트로 응답. 웹·모바일·앱 SDK 제공.
STT + 발음 평가
음성 → 텍스트 변환 + 발음·유창성 점수 산출 (GOP 기반).
LLM 내용 평가
루브릭 기반 내용·논리·문법 채점. 근거 인용으로 피드백 생성.
통합 리포트
점수·피드백·오답 분석·성장 곡선을 JSON/PDF 리포트로 반환.
평가 차원
단일 점수가 아닌, 5가지 차원에서 학습자를 진단합니다. 도메인·연령·난이도에 맞춰 가중치를 조정할 수 있습니다.
발음 정확도
0 ~ 100원어민 음소 대비 편차. 틀린 음소에 대해 교정 피드백 제공.
유창성
0 ~ 100발화 속도, 쉼(pause) 빈도, 망설임 단어 탐지.
억양·강세
0 ~ 100문장 끝 올림/내림, 강세 위치 분석 (언어별 차등).
내용 정확도
0 ~ 100응답의 의미·사실 정확성. 루브릭·모범답안 기반.
논리·구성
0 ~ 100서술형·프레젠테이션에서 논리 흐름, 근거 제시 여부.
어떻게 붙이나요?
REST API
응답(wav/mp3/텍스트)을 POST → 점수·피드백 JSON 반환. 수 초 내 처리.
WebSocket 스트리밍
실시간 회화·구술 시험에서 말하는 동안 피드백.
SDK (JS/Swift/Kotlin)
웹·iOS·Android 앱에 녹음·전송·결과 표시까지 4줄로 통합.
Webhook · LTI
LMS(Moodle·Canvas) LTI 표준 지원. 결과가 성적부로 자동 반영.
기술 스택
기존 Voice Agent + Speech · Pronunciation API + LLM 평가 엔진을 한 레이어로 묶은 구성.