흐름은 자유롭게, 학습은 체계적으로.
관심사·질문·오답에 반응해 다음 학습 경로를 설계하는 AI 언어 학습 경험
PATHFLOW는 제품 콘셉트이며, 이 저장소에서 실행 가능한 코드는 BranchUp 프런트엔드 프로토타입입니다.
기존 언어 학습은 모든 학습자에게 같은 순서를 제시하거나, 맥락이 이어지지 않는 일회성 답변에 머무르기 쉽습니다. PATHFLOW는 학습자의 목표와 관심사, 질문, 실수를 하나의 학습 흐름으로 연결해 매 순간 필요한 다음 단계를 제안합니다.
PATH — 레벨과 목표에 맞춘 체계적인 학습 경로
FLOW — AI 코치와 대화하며 자유롭게 확장되는 학습 경험
두 요소를 결합해 정해진 커리큘럼과 자유로운 대화 사이의 간극을 줄이는 것이 PATHFLOW의 핵심입니다.
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| 01. 나만의 학습 루트 목표·레벨·관심사를 바탕으로 살아 있는 동적 커리큘럼을 구성합니다. |
02. 대화형 AI 코치 질문과 예상 질문을 학습 경로에 연결해 탐색의 흐름을 유지합니다. |
발표 자료에서 제안한 품질 관리 흐름은 사용자 관심사 분석 → AI 콘텐츠 생성 → 검증의 세 단계입니다. 단순히 콘텐츠를 생성하는 데서 끝나지 않고, 학습 맥락과 톤을 점검하는 운영 구조를 함께 설계했습니다.
PATHFLOW의 제품 콘셉트는 레벨·문법·테마 신호를 조합해 학습자에게 가까운 관심사를 찾고, 이를 다음 콘텐츠와 학습 경로 생성에 활용합니다. 이 저장소는 포트폴리오용 정리본이므로, 위 알고리즘 도식은 최종 발표에서 제안한 개인화 설계 개념을 나타냅니다.
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| 1. 온보딩 목표를 입력하면 첫 학습 경로를 구성합니다. |
2. AI 코치 대화와 평가를 하나의 학습 경험으로 연결합니다. |
3. 실시간 커리큘럼 질문과 오답을 다음 학습의 이정표로 반영합니다. |
| 경로 | 내용 | 상태 |
|---|---|---|
branchup/ |
모바일 중심 학습 경로, 동적 브랜치, 레슨 퀴즈를 구현한 Next.js 프로토타입 | 실행 가능 |
pathflow/ |
PATHFLOW 제품 콘셉트와 원본 프로젝트 구조를 정리한 포트폴리오 기록 | 문서 중심 스냅샷 |
이 저장소는 포트폴리오 공개를 위해 정리한 sanitized snapshot입니다. 원본 저장소의 비밀정보, 환경 파일, 데이터, 모델 가중치, 생성 산출물 등은 포함하지 않습니다.
cd branchup
npm install
npm run dev브라우저에서 http://localhost:3100을 열고 390–420px 모바일 뷰포트로 확인하는 것을 권장합니다.
프로덕션 빌드 확인:
npm run build세부 기능과 프로젝트 구조는 branchup/README.md를 참고하세요.
체계적인 교육과 자유로운 탐색 사이에서, 새로운 언어 학습의 길을 설계합니다.