링글 공모전 참가자분들의 날카로운 분석과 창의적인 시각이 담긴 소중한 아이디어들을 하나씩 소개해 드립니다.

여러분의 작은 관심이 참가자들에게는 큰 응원이, 링글에게는 새로운 혁신의 시작이 됩니다✨

1. 솔루션 정의

수업 이전 단계에서 학습자의 업무 맥락, 역할, 기대 성과를 구조화하여 '동일 주제 내 개인별 맞춤 과제(Same Topic, Different Task)'를 자동 설계하는 AI 레이어입니다.

2. 개요

단순히 수업 회차를 제공하는 기존 모델에서 벗어나, AI가 수업 전 학습자의 업무 맥락과 목표를 구조화하여 튜터에게 표준화된 가이드를 제공함으로써, 교육 서비스의 패러다임을 '수업 공급'에서 '학습 운영 중심(Learning Operating System)'으로 전환하고자 합니다.

3. 핵심 작동 프로세스 (3-Step Flow)

• Before Class (입력): 학습자가 업무 상황, 역할/직급, 준비도 등을 입력하고 과거 학습 히스토리 수집.
• AI Processing (구조화): AI가 정성·정량 데이터를 분석하여 목표 우선순위 및 난이도 설정, 언어 수행 과제 재정의.
• Output (전달): 튜터에게 'Tutor-Ready 가이드'(질문 세트, 예상 답변 방향, 핵심 피드백 포인트) 자동 제공.

4. 기대 효과

• 수업 품질 상향 평준화: 튜터 개인 편차를 제거하여 서비스 신뢰도 극대화.
• 운영 효율성 제고: 튜터 준비 시간 감소를 통한 원가 절감 및 관리 복잡성 해소.
• 성과 가시화: '의도-설계-결과'의 인과 관계 증명으로 B2B 시장 확장 가속화.

본 제안서는 링글의 기존 강점인 프리미엄 자산을 유지하면서,
AI를 통해 확장 가능한 '학습 운영 인프라'로 진화하기 위한 구조적 대안을 제시합니다.