왜 이렇게 만들었는가

처음엔 저희도 "그냥 챗봇에 물어보면 되지 않나?" 싶었습니다.
그런데 질문 로그를 들여다보니, 같은 표현을 3일 뒤에 또 물어보는 사람이 많았습니다.
답을 몰라서가 아니라, 들은 답을 기억할 방법이 없어서였습니다.

어떻게 기획됐나요?

챗GPT 같은 범용 AI에 물어봐도 콩글리시 표현은 충분히 고칠 수 있습니다. 저희도 그 사실을 숨기지 않습니다. 다만 그 AI는 창을 닫는 순간 당신이 뭘 틀렸는지 잊습니다. 그래서 진짜 설계해야 할 것은 "더 똑똑한 답변"이 아니라, 답을 들은 뒤에 벌어지는 일 — 저장하고, 며칠 뒤 다시 확인하고, 발음까지 맞았는지 보는 순환이라고 판단했습니다.

그래서 텍스트 교정 결과와 Microsoft Azure Speech의 발음 채점 결과를 각각 따로 보여주고 끝내는 대신, 두 점수를 하나의 숙련도 지수로 합쳐서 복습 시점과 문제 난이도를 함께 조정하도록 만들었습니다. 또 한 번 판정된 표현은 데이터베이스에 쌓여서, 같은 표현을 다음 사람이 물으면 AI를 다시 부르지 않고 즉시 답합니다 — 쓰는 사람이 늘수록 시스템이 스스로 똑똑해지는 구조입니다.

쌓인 걸 한꺼번에 들이밀면 부담스러워서 그만두게 된다는 것도 알고 있었기 때문에, 아무리 많이 쌓여도 화면에는 "오늘은 이 5개만" 보여주도록 일부러 제한했습니다. 이 설계가 실제로 어떤 학습 과학 근거에 기대고 있는지는 Why & How? 페이지에 국제 학술 문헌과 함께 정리해뒀습니다.

무엇을 제공하나요?

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