AI 합격 예측
시험장에 들어가기 전에
합격할 수 있는지 먼저 확인합니다.
공부한 시간이 아니라 공부한 내용을 읽습니다. 얼마나 봤는지 · 얼마나 맞혔는지 · 얼마나 자주 들어왔는지를 모아, 지금 시험을 보면 어떨지를 확률로 알려 주고 무엇을 먼저 해야 하는지까지 짚어 줍니다.
4가지
읽는 학습 신호
진도 · 정답률 · 학습 빈도 · 과제
700점
합격 기준
1000점 만점 환산 기준선
3단계
위험도 판정
안전 · 주의 · 위험
매일
다시 계산
학습이 쌓이면 예측도 바뀝니다
진도율만으로는 알 수 없는 것
혼자 공부할 때 가장 어려운 것은 «지금 잘하고 있는지» 를 스스로 알 수 없다는 점입니다. 합격 예측은 그 자리를 대신 봐 주기 위한 기능입니다.
- ❓
“지금 잘하고 있는 건지 모르겠다”
진도 60% 라는 숫자만으로는 시험에 붙을지 알 수 없습니다. 남은 40%가 쉬울지 어려울지도 알 수 없습니다.
→학습 기록을 읽어 «지금 시험을 보면 어떨지» 를 확률로 보여 줍니다.
- 🔍
“어디를 다시 봐야 할지 모르겠다”
틀린 문제는 알아도, 그 문제들이 어느 단원에 몰려 있는지는 눈에 잘 띄지 않습니다.
→단원별 정답률을 나란히 비교해 가장 약한 단원과 되돌아갈 차시를 짚어 줍니다.
- 🌙
“혼자 하다 어느 순간 손을 놓는다”
며칠 밀리면 다시 시작하기가 어렵습니다. 그 사이에 아무도 모른다는 것이 더 문제입니다.
→학습 속도가 떨어지면 담당 교수자에게 먼저 알려, 뒤처지기 전에 도움이 닿게 합니다.
직접 움직여 보면 바로 이해됩니다
네 가지 학습 신호를 옮겨 보세요. 합격확률과 위험도가 그 자리에서 바뀌고, 무엇을 먼저 올려야 확률이 가장 많이 오르는지도 함께 알려 줍니다.
네 가지 학습 신호를 움직여 보세요
값을 옮기면 오른쪽 합격확률이 바로 따라 바뀝니다. 실제 서비스에서는 이 값을 직접 넣지 않고 학습 기록에서 자동으로 읽습니다.
영상을 실제로 재생한 시간만 셉니다. 틀어 놓기만 하거나 빨리감기로 넘긴 구간은 진도에 들어가지 않습니다.20 / 30점
차시 퀴즈에서 맞힌 비율입니다. 전체 평균만이 아니라 어느 단원에서 틀렸는지를 함께 기록합니다.25 / 35점
일주일에 며칠 들어와 학습했는지 봅니다. 하루에 몰아서 한 학습보다 자주 나눠 한 학습이 시험까지 남습니다.9 / 20점
마감 안에 낸 과제의 비율입니다. 제출 여부만이 아니라 채점 결과와 피드백까지 함께 반영합니다.9 / 15점
조금만 더 채우면 안전권으로 올라섭니다
▲ 합격 기준 700점
이 확률을 만든 값
- 학습 진도20 / 30
- 퀴즈 정답률25 / 35
- 주간 학습일먼저 올릴 것9 / 20
- 과제 제출9 / 15
지금 해야 할 일 «주간 학습일» 에서 아직 11점이 비어 있습니다. 이 값을 채우는 것이 합격확률을 가장 크게 올립니다.
※ 여기 계산식은 이해를 돕기 위해 단순하게 만든 예시입니다. 실제 서비스는 학습 로그와 채점 기록을 학습한 분류 모델이 확률을 산출하며, 과정마다 기준과 가중치가 다릅니다.
AI 가 읽는 것은 네 가지뿐입니다
어려운 값이 아니라 학습하면서 자연스럽게 쌓이는 기록입니다. 따로 입력할 것이 없고, 어떤 값이 얼마나 반영되는지도 그대로 공개합니다.
- ▶30점
학습 진도
영상을 실제로 재생한 시간만 셉니다. 틀어 놓기만 하거나 빨리감기로 넘긴 구간은 진도에 들어가지 않습니다.
가져오는 곳 · 차시별 시청 기록
- ✓35점
퀴즈 정답률
차시 퀴즈에서 맞힌 비율입니다. 전체 평균만이 아니라 어느 단원에서 틀렸는지를 함께 기록합니다.
가져오는 곳 · 차시 퀴즈 채점 결과
- 📅20점
주간 학습일
일주일에 며칠 들어와 학습했는지 봅니다. 하루에 몰아서 한 학습보다 자주 나눠 한 학습이 시험까지 남습니다.
가져오는 곳 · 접속 · 학습 로그
- ✎15점
과제 제출
마감 안에 낸 과제의 비율입니다. 제출 여부만이 아니라 채점 결과와 피드백까지 함께 반영합니다.
가져오는 곳 · 과제 제출 · 채점 이력
기록에서 예측까지, 다섯 걸음
- 1
학습 기록 수집
시청 시간 · 접속 빈도 · 퀴즈 채점 · 과제 제출을 학습 로그로 모읍니다
- 2
지표로 변환
단원별 정답률, 주간 학습 리듬처럼 «비교할 수 있는 값» 으로 바꿉니다
- 3
모델 추론
합격확률 분류 모델이 확률을, LLM 이 서술형 답안을 함께 읽습니다
- 4
결과 산출
합격확률 · 위험등급 · 취약 단원을 저장하고 리포트를 만듭니다
- 5
피드백 · 알림
학습자 대시보드에 표시하고, 위험군이면 교수자에게 알립니다
확률 하나로 끝나지 않습니다
어느 단원이 약한지, 확률이 어떻게 움직여 왔는지, 그리고 다음에 무엇을 할지까지 한 장에 담아 드립니다.
예상 성적표
Azure AI 기초 (AI Fundamentals) · 8주차
단원별 정답률
출제 비중과 함께 봅니다
- AI 워크로드와 고려 사항출제 15–20%양호88%
- Azure 머신러닝 기본 원리출제 15–20%보통74%
- 컴퓨터 비전 워크로드출제 15–20%취약48%
- 자연어 처리(NLP) 워크로드출제 15–20%보통66%
- 생성형 AI 워크로드출제 20–25%취약57%
다음에 할 일
- 1순위컴퓨터 비전 워크로드 — 5 · 6차시 다시 보기정답률 48% · 가장 약한 단원
- 2순위생성형 AI 워크로드 — 차시 퀴즈 다시 풀기출제 비중이 가장 큰 영역
- 습관주 4일 이상 접속 유지하기지금 주 3일 · 하루만 늘려도 확률이 오릅니다
화면은 이해를 돕기 위한 예시입니다. 실제 값은 학습 기록에 따라 달라집니다.
리포트를 읽는 법
- 추이가 오르고 있는가
- 확률의 절댓값보다 방향이 중요합니다. 낮아도 오르고 있다면 지금 방식이 맞다는 뜻입니다.
- 출제 비중과 함께 볼 것
- 정답률이 같아도 출제 비중이 큰 단원이 점수에 더 크게 영향을 줍니다. 비중이 큰 약한 단원부터 봅니다.
- «다음에 할 일» 은 순서다
- 한꺼번에 다 하려 하지 않아도 됩니다. 1순위 하나만 마쳐도 다음 리포트에서 확률이 달라집니다.
- 확률은 계속 바뀐다
- 학습 기록이 쌓일 때마다 다시 계산합니다. 초반의 낮은 값은 데이터가 적어서일 때가 많습니다.
예상 시험문제로 한 번 더
강사가 출제한 예상 시험문제에 응시하면 그 결과가 예측에 함께 반영됩니다. 문항 유형과 배점이 본시험 형식을 따르므로, 시험장에서 처음 보는 형식이 없습니다.
학습흐름에서 예상시험 보기 →뒤처지기 전에 먼저 손을 내밉니다
위험군 조기경보(EWS)는 «누가 포기할 것 같은지» 를 맞히는 기능이 아니라, «누구에게 먼저 연락해야 하는지» 를 알려 주는 기능입니다. 알림 다음에는 반드시 사람이 옵니다.
- 01AI
감지
학습 속도가 눈에 띄게 떨어지거나 정답률이 내려가면 위험등급이 «주의» · «위험» 으로 바뀝니다.
- 02시스템
알림
담당 교수자와 강사 화면에 위험군이 모여 표시되고, 알림톡 · 메일로도 전달됩니다.
- 03교수자
지도
사람이 직접 연락해 무엇이 막혔는지 확인합니다. 보충 학습이나 일정 조정을 함께 정합니다.
- 04AI + 교수자
회복 확인
지도 이력이 기록되고, 이후 학습 기록으로 위험등급이 실제로 내려갔는지 다시 확인합니다.
- 대시보드에서 합격확률과 취약 단원을 바로 확인합니다
- «무엇을 먼저 하면 되는지» 를 순서대로 안내받습니다
- 위험등급은 낙인이 아니라 도움을 받는 신호로 쓰입니다
- 위험 순으로 정렬된 명단에서 누구부터 볼지 정합니다
- 진도 · 출결 · 정답률 · 최근 접속을 한 화면에서 봅니다
- 보낸 알림과 지도 내용이 이력으로 남아 이어서 볼 수 있습니다
숫자가 사람을 규정하지 않도록
학습자를 예측하는 기능은 잘못 쓰면 도움이 아니라 부담이 됩니다. 그래서 무엇을 하지 않을지부터 정해 두었습니다.
- 🌤️01
예측은 «예보» 이지 «판정» 이 아닙니다
합격확률은 지금까지의 학습 기록으로 본 전망입니다. 학습이 바뀌면 확률도 바뀝니다. 낮게 나왔다는 것은 «못 붙는다» 가 아니라 «여기를 더 하면 된다» 는 뜻입니다.
- 🧑⚖️02
마지막 판단은 사람이 합니다
AI 는 교수자가 놓치기 쉬운 신호를 먼저 짚어 줄 뿐입니다. 수강 · 수료 · 시험 응시 자격을 AI 가 대신 정하지 않습니다.
- 🤝03
낙인이 아니라 도움으로 씁니다
위험군으로 분류되었다는 이유로 과정에서 빼거나 불이익을 주지 않습니다. 위험 신호는 보충 학습 · 상담 · 일정 조정 같은 지원으로만 이어집니다.
- 🔒04
쓰는 것은 학습 기록뿐입니다
국적 · 나이 같은 개인 배경은 예측에 넣지 않습니다. 어떤 값이 확률을 얼마나 움직였는지도 함께 보여 주어, 결과를 그대로 믿지 않고 따져 볼 수 있게 합니다.
합격 예측에 대해 자주 묻는 질문
합격확률은 무엇을 보고 계산하나요?
영상 시청 패턴(실제로 재생한 시간), 퀴즈 정답률, 주간 학습 빈도, 과제 제출과 채점 결과를 함께 학습한 모델이 산출합니다. 예상 시험문제에 응시했다면 그 결과도 함께 반영됩니다. 국적·나이 같은 개인 배경은 넣지 않습니다.
확률이 낮게 나오면 시험을 못 보나요?
아닙니다. 응시 여부는 본인이 정합니다. 확률은 «지금 이대로 시험을 보면 어떨지» 를 알려 주는 참고 값이고, 함께 나오는 취약 단원과 다음 할 일이 실제로 도움이 되는 부분입니다. 확률은 응시 자격과 아무 관계가 없습니다.
얼마나 자주 갱신되나요?
학습 기록이 쌓일 때마다 다시 계산합니다. 처음에는 데이터가 적어 폭이 크게 흔들리고, 차시를 몇 개 마치고 퀴즈를 풀수록 값이 안정됩니다. 그래서 첫 주의 낮은 확률은 크게 의미를 두지 않아도 됩니다.
예상 시험은 실제 자격증 시험과 같나요?
실제 시험을 대신하지는 않습니다. 강사가 출제한 예상 문제로 형식과 난이도를 미리 겪어 보고, 그 결과로 합격 가능성과 취약 단원을 확인하는 연습 과정입니다. 자격 취득은 국제공인 시험 응시로 이루어집니다.
위험군으로 분류되면 어떻게 되나요?
담당 교수자에게 알림이 가고, 교수자가 직접 연락해 무엇이 막혔는지 확인합니다. 보충 학습이나 일정 조정을 함께 정하는 것이 목적이며, 과정에서 제외하거나 불이익을 주는 데 쓰지 않습니다.
내 학습 기록은 누가 볼 수 있나요?
본인, 담당 교수자·강사, 그리고 운영 관리자만 볼 수 있습니다. 기업 소속으로 수강하는 경우 소속 기업 담당자가 진도와 수료 여부를 확인할 수 있습니다. 메모처럼 본인만 쓰는 기록은 누구에게도 공개되지 않습니다.
예측은 학습이 쌓여야 시작됩니다
과정을 신청하고 첫 차시를 열면 그날부터 기록이 쌓입니다. 어떤 과정이 맞을지 모르겠다면 전화로 편하게 물어보셔도 됩니다.