직감이 아닌 데이터로 교육을 결정합니다. NOVA 학습 분석은 학생 성취도를 예측하고, 위험 신호를 조기에 감지하며, 교사에게 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.
체계적인 데이터 분석 없이는 문제를 인식할 때 이미 늦습니다.
시험 성적이 나온 후에야 학습 부진을 파악합니다. 그 시점에는 이미 수개월의 학습 공백이 쌓여 있고, 회복에 더 많은 시간이 필요합니다.
성적, 출결, 생활기록, 상담 이력이 각기 다른 시스템에 분산되어 있습니다. 교사가 통합된 학생 프로파일을 만들려면 수십 분이 소요됩니다.
반별, 학년별, 학교별 비교 데이터가 없어 교육 효과를 객관적으로 측정할 수 없습니다. 우수 사례 확산도 경험에만 의존합니다.
모든 학생 데이터를 하나의 화면에서. 예측하고, 감지하고, 대응합니다.
이O준 학생의 수학 성취도가 최근 4주간 지속 하락(82→65점). 이 패턴이 유지되면 기말고사 50점 미만 예측됩니다. 즉각 개입을 권고합니다.
XGBoost 기반 예측 모델이 현재 출결률, 과제 완료율, 중간 성취도, 학습 참여도를 종합하여 학기말 성취도를 92% 정확도로 사전 예측합니다. 교사는 이 예측을 기반으로 선제적 개입이 가능합니다.
동일 학년 내 반별 성취도 분포, 교사별 수업 효과, 단원별 이해도 차이를 시각화합니다. 우수 사례를 자동으로 감지하고 다른 교사에게 공유합니다.
매주 금요일 교사에게는 반 학습 현황 요약, 교감·교장에게는 학년 전체 현황, 교육청에는 학교 전체 성과 리포트를 자동 생성하여 배송합니다. 수기 보고서 작성 시간 0.
| 기능 | 클래스팅 | 아이스크림홈런 | 구글 클래스룸 | NOVA 학습 분석 ✦ |
|---|---|---|---|---|
| 성취도 예측 모델 | ✕ | ✕ | ✕ | ○ 92% 정확도 |
| 위험 학생 조기 감지 | ✕ | △ | ✕ | ○ 실시간 경보 |
| 반별 비교 대시보드 | △ 단순 | △ | ✕ | ○ 다차원 분석 |
| 자동 리포트 생성 | ✕ | △ | ✕ | ○ 완전 자동 |
| 실시간 데이터 연동 | △ | △ | ✕ | ○ NEIS 실시간 |
| 교육청 보고 자동화 | ✕ | ✕ | ✕ | ○ 자동 생성 |