플러스프로젝트 배경
1) 예상 리스크 및 대응 계획 - Claude API 응답 지연으로 인한 리포트 생성 UX 저하 — 스켈레톤 로딩 UI와 스트리밍 응답(stream: true)으로 부분 콘텐츠를 즉시 표시하여 체감 속도를 개선합니다. - z-score 이상 탐지 오탐(false positive) — 학생별 기준선을 4주 이동 평균으로 동적 조정하여 방학·시험 기간 등 정상적 패턴 변화를 오탐으로 분류하지 않도록 설계합니
프로젝트 성과
Claude API 기반 개인화 코칭 리포트 생성 구현
Prompt Caching으로 학생 기본 데이터를 캐시하고 주간 학습 데이터를 동적으로 결합하여 개인화된 AI 코칭 리포트를 자동 생성하는 파이프라인을 구현합니다.
z-score 이상 탐지 기반 집중도 알림 설계
학습 패턴 데이터에 z-score 이상 탐지를 적용하고 Socket.io로 관리자에게 즉시 알림을 발송하는 실시간 집중도 모니터링 시스템을 설계합니다.
Puppeteer 기반 AI 리포트 PDF 렌더링 구현
Claude API로 생성한 코칭 리포트 콘텐츠를 React 컴포넌트로 렌더링하고 Puppeteer로 고품질 PDF로 변환하여 다운로드 및 학부모 공유 기능을 구현합니다.
멀티 뷰 학습 분석 대시보드 시각화 설계
Recharts와 react-calendar-heatmap을 조합하여 라인 차트, 캘린더 히트맵, AI 요약 카드를 통합한 학습 패턴 분석 대시보드를 설계합니다.
핵심 기능
AI 학습 패턴 분석 대시보드
학생별 학습 시간, 집중 패턴, 출석 추이를 AI 기반으로 분석하고 시각화하는 대시보드를 구현합니다
진행 단계
요구사항 분석 및 DB 설계
2026.04.
학습 이벤트 로그 스키마, 목표 테이블, AI 리포트 캐시 구조, 알림 이력 설계
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 WebRTC 기반 LMS MVP에 AI 학습 분석과 개인화 코칭 기능을 확장한 EdTech 고도화 플랫폼을 구현합니다. 학습 패턴 분석 대시보드, AI 코칭 리포트 자동 생성, 집중도 이상 알림 시스템을 설계하여 MVP 이후 성장 방향을 제시합니다. 2) 작업 범위 - AI 학습 패턴 분석 대시보드: 학생별 학습 시간, 집중 패턴, 출석 추이를 AI 기반으로 분석하고 시각화하는
