ClassSnap

프로젝트 개요

지문을 무작위로 제공하는 대신 영어 독해력을 단계적으로 쌓아 올리는 리딩 학습 플랫폼. EnglishAI의 공동창업자·CTO로서 제품 아키텍처와 구현 총괄.

핵심 문제: 지문 생성은 쉽지만 교수법 순서는 어렵다

LLM은 영어 지문을 무한히 생성하지만, 그것은 커리큘럼이 아니다. 독해력은 정해진 스킬을 정해진 순서로, 학습자 수준보다 살짝 위의 난이도에서 다뤄야 자란다. 이 제약 없이 생성된 지문은 분량만 늘리고 실력 향상으로 이어지지 않는다.

따라서 생성 엔진을 교수법에 종속시키는 방향으로 설계. 훈련 대상 스킬과 학습자의 현재 수준을 지문을 구속하는 입력으로 삼고, 난이도는 자기보고가 아닌 측정된 수행 결과로 적응시키는 구조.

주요 역할 및 기여

• 교육학 이론 기반 Reading 스킬 학습 체계 설계 — 콘텐츠 파이프라인이 아닌 스킬의 순서가 제품을 주도하는 구조 구축
• 난이도 적응형 지문 생성·추천 엔진 구현 — Gemini 기반, 난이도를 학습자의 측정 수준으로 제한
• 학습 진도 추적·개인화 피드백 개발 — 문항별 결과를 교사가 즉시 활용 가능한 형태로 변환
• 교사-학생 대시보드 설계·구현 — 교실 도입의 관건이 학습자 화면이 아닌 교사 화면임을 반영

기술 스택

• AI: Google Gemini
• TTS: Azure Speech
• Frontend: Next.js, React, TypeScript
• Backend: Supabase
• UI: Tailwind CSS, Radix UI, Lucide React
• Infrastructure: Vercel