기능 요구사항 (목표 시스템)

가) 목표 시스템 개요

웹 기반 코딩 학습 환경을 제공하여 학습자가 별도의 프로그램 설치 없이 브라우저 환경에서 코딩 학습을 수행할 수 있도록 구성.

나) 문제은행 데이터베이스 구축

코딩 문제 데이터베이스

Python, Java, C 언어 기반 코딩 문제 수집/구축
문제 설명, 입력값, 출력값, 테스트케이스, 정답 코드 등 체계적 관리
난이도, 문제 유형, 학습 단계, 관련 개념 등 메타데이터 관리
제출 코드, 채점 결과, 재제출 이력 DB 저장
문제별 정답률, 평균 제출 횟수, 평균 해결 시간 등 학습 통계 자동 수집

문제 관리 시스템

교수자 페이지에서 문제 등록/수정/삭제
난이도, 문제 유형, 태그 기반 문제 검색
문제별 테스트케이스 및 참고 코드 관리
문제 활용 현황 분석

AI 문제 생성 시스템

AI 모델 활용 의도 기반 문제 생성
각 분야 표준 프로토콜(루브릭) 적용
사용자 동의 없이 문제 생성 불가
설정 변경 시 즉시 반영

다) AI 기반 학습 피드백 시스템

코드 분석 및 피드백

테스트케이스 기반 자동 채점
코드 실행 결과 및 통과 여부 즉시 확인
오류 메시지 기반 문제 해결 과정 지원
학습자 수준에 맞는 피드백 제공

AI 피드백 데이터 수집

학습자 AI 질의 내용 및 학습 로그 수집
개념 질문/코드 질의 데이터 저장 → 학습 패턴 분석
AI 피드백 로그 → 코딩 교육 연구 데이터 활용

AI 채점 결과 검증 체계

AI 채점 결과 vs 교수자 채점 결과 비교 분석
사람 평가 데이터 수집 → AI 채점 정확도 검증
채점 알고리즘 개선 활용

라) 학습자 플랫폼

웹 브라우저 기반 (설치 불필요)
문제 확인 → 코드 작성 → 제출 → 채점 결과 확인
시험 모드 / 일반 학습 모드 구분 운영
학습 데이터 자동 기록 (제출 이력, 점수 변화, 제출 횟수)

마) 교수자(관리자) 플랫폼

강의 그룹 생성 및 학생 관리
문제 세트(문제지) 구성 및 학생 배포
시험 모드 설정 및 제출 시간 관리
실시간 제출 현황 확인
문제별 정답률 및 학생별 제출 현황 분석
AI 채점 결과 확인 + 수동 채점 가능
수업 속도 실시간 반응 확인

바) 클라우드 기반 운영 환경

Docker 기반 컨테이너 환경
CI/CD 기반 배포 자동화
PostgreSQL 기반 데이터베이스
사용자 인증 및 접근 제어
학습 데이터 보호 및 개인정보 보호 보안 정책

사) UI/UX 개선

직관적인 사용자 인터페이스 (코드 에디터 + 문제 설명 + 결과 통합)
반응형 웹 기반 (다양한 디바이스)
i18n(국제화) 표준 방식 — 국가별 언어 설정
사용자 언어 설정 계정 저장 + 브라우저 언어 자동 감지

아) 베타 서비스 운영

한림대 SW학부 전공 및 교양 코딩 수업에서 적용
코드 제출 이력, 채점 결과, 학습 로그 데이터 수집 → 학습 데이터셋 구축
자동 채점 결과 vs 교수자 평가 비교 → 채점 정확도 검증

자) 사용자 코드 에디터

수업 시간에 사용하는 개인 작업 환경 제공
코드 에디터 상단에 수업 속도 평가 기능
평가된 수업 속도 정보 → 교수에게 취합 제공