시스템 가이드

본 프로토타입은 위시켓 RFP '도서 연동 실습 파일 자동 채점 프로그램 개발'을 토대로 제공해야 할 14개 화면과 데이터 흐름을 React/TypeScript 기반으로 구현한 기획 · 디자인 · 기술 통합 시연 자산입니다.

본 시스템은 단순 채점기가 아닌, 학습자 · 운영팀 · 교재 데이터를 묶는 통합 자산으로 설계되었습니다. AI 채점 결과 · 학습 이력 · 문제별 통계가 향후 교재 개정과 학습 추천 모델의 핵심 자산이 됩니다.

1. 1도서 인증 또는 출판사 SSO로 회원가입 및 로그인
2. 2도서 → 챕터 → 문제 선택 후 실습 파일 업로드
3. 3큐 진입 → 자동 채점 → 항목별 점수 + AI 피드백
4. 4학습 이력 누적 → 마이페이지 + 도서별 진도 추적

엑셀(.xlsx) OOXML 구조를 직접 파싱하여 함수 · 서식 · 차트 · 피벗 · VBA 매크로 등 항목별로 가중치 채점합니다. 액세스(.accdb·.mdb)는 내부 객체(테이블·쿼리·관계·매크로)를 정답 파일과 비교 분석합니다.

수업 시간 동시 100명 제출 시에도 안정적으로 처리하기 위해 GCP Cloud Tasks 또는 AWS SQS 기반 큐 인프라로 채점 요청을 분산 처리합니다. 학습자에게는 실시간 대기 순번과 예상 시간을 표시하고, 채점 완료 시 카카오톡 · 이메일로 자동 알림을 발송합니다.

자체 개발한 'AI Agent Orchestration Platform'에서 JSON Schema 검증을 거친 안전성 점수 78점 이상의 응답만 학습자에게 노출됩니다. 할루시네이션 위험이 있는 응답은 자동 차단되어 review 큐로 진입합니다.

모노톤 + Primary Blue(#0d47a1) 단일 강조 색감, 6px 라운드, 시니어 친화 폰트 위계.