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✍️ 수정가능누구나 고쳐도 됩니다. 고치면 하단 frontmatter의 갱신일·작성자·변경요약을 남겨 주세요.작성 Claude · 2026-06-05 · 본문 인라인 raw 출처 → source 이관

사고력 답변구조 (디에듀 AI 코치)

요지

AI MVP 기능. 정답을 바로 주지 않고 질문 기반 대화로 학생이 스스로 사고해 답을 찾도록 유도하는 사고력 코치 AI의 답변 구조. 현행 v0.2(대화형 multi-turn, 2026-05-23) 기준 — 오픈챌린지 문제 상세 → 'AI 힌트 받기'에서 진입.

해결하는 문제

디에듀 AI는 GPT·콴다 같은 "정답을 빠르게 알려주는 AI"가 아니라 "학생이 스스로 답을 찾게 만드는 사고력 코치"다. 기존 AI(질문→답변→해설)는 정답 의존성을 키우지만, 디에듀는 흐름을 뒤집는다:

모르는 문제 → AI 질문 → 학생 사고 → 힌트 → 학생 답변 → 사고 흐름 강화 → 학생 직접 답 선택

해결하려는 진짜 문제는 "왜 틀렸는가"가 아니라 "혼자 어떻게 접근해야 하는가"를 못 배우는 것(특히 3~5등급, 해설만 보고 며칠 뒤 같은 유형 또 틀리는 패턴).

  • 학생 가치: 바로 해설 보는 습관 교정 + 스스로 생각하는 힘 → 복습 습관·"이해한 척" 감소.
  • 선생님 가치: AI 조교로 반복 질문·수업 외 감정노동 감소 + 학생이 어디서 막혔는지 사고 과정 파악(동일 스터디룸 학생 한정 조회).

핵심 동작

5원칙 (FDD v2 §3) — "답을 알려주는 AI가 아니라 생각하게 만드는 AI"

  1. 정답 직접 제공 금지 — 정답 번호/값 직접 X. (❌ "정답은 ③이야" ⭕ "x 자리에 3을 넣으면?")
  2. 자유형 대화 기반 코칭 — 버튼형 힌트 X.
  3. 단계형 progression + 회귀 — 4단계(개념→접근→풀이 힌트→답 직전), 이해도 따라 앞 단계 회귀.
  4. 학생이 직접 답 선택 — AI는 후보·질문만, 마지막 답을 대신 고르지 않음.
  5. 맞춤 설정 기반 개인화 — 학습 단계·목적·어려운 부분을 시스템 프롬프트에 반영(Skip 시 일반 힌트).
  • Human in the Loop: 선생님이 AI 상호작용 기록을 검증. 결정 사유: ADR-0009.

버전: v0.1은 단계형 힌트 1~5단계 + 마지막 단계에서 AI가 정답·풀이 흐름 노출, 컨텍스트 필드는 강점·취약점이었다. 2026-05-21 ADR-0009대화형 사고 유도(v0.2)로 전환되며 superseded(기록 보존 — 의사결정은 누적 아티팩트). 변경 대비는 prd §2.

관련

  • 기획·디자인·개발: prd (v0.2 시나리오·변경 이력·비기능) · design (화면·인터랙션) · frd (데이터 모델·API·마이그레이션) · 상태 status.
  • 컨테이너 관계: 진입 오픈챌린지 / 풀이 챌린지식-풀이(1차 MVP 핵심 채널).
  • 도메인(SSOT): qna (QnaContext/QnaMessageactor=AI 결합) · challenge (막힘 시 qnaContextId lazy 생성). 권한 경계: studyroom · member. 결정: ADR-0009.