사람들이 겪는 문제를 발견하고, AI 제품으로 끝까지 해결합니다.

WorldLim

발견한 문제

사전의 뜻풀이와 자유로운 LLM 질의응답만으로는 낯선 개념의 경계·오해·관점·적용을 순서대로 배우기 어려웠습니다. 이 학습을 설계하고 다시 설명하는 숙련자의 품질은 전문성과 시간에 묶여 있었습니다.

핵심 판단

숙련자의 역할을 미리 설계·검수하는 강의 데이터와, 학습자가 지금 보고 있는 같은 자료 위에서 질문과 오해에 답하는 런타임 튜터로 나눴습니다.

확인한 범위3,778개 활성 학습 묶음 · 37,780개 하위 콘텐츠

이 사례에서 볼 수 있는 것이 교육 모델이 뜻 단위 학습 구조, 생성·검사·수정 gate, 화면과 같은 데이터를 보는 튜터로 이어진 방식을 볼 수 있습니다.

• 제품 데이터
• Repair gate
• 런타임 튜터
• Flutter