먼저 학생의 생각을 받습니다
예상하기 → 조작하기 → 관찰하기 → 설명 고치기의 순서로 활동을 설계합니다. 정답 여부와 별개로 학생이 남긴 문장을 보존해, 다음 질문을 어디서 시작할지 판단할 수 있게 합니다.
분수 교구와 과학 탐구를 다룬 별도 로컬 MVP가 있습니다. 과학 화면은 조작을 설명하는 합성 모형이며, 검증된 과학 시뮬레이터로 제시하지 않습니다.
요약 앞에 원문과 맥락을 둡니다
교사가 확인할 대상은 학생의 설명과 해당 활동의 조건입니다. 피드백을 제안한 상태와 학생 기록에 반영한 상태를 구분하고, 원문이 바뀌면 이전 확인의 유효성도 다시 살피는 방식입니다.
가족 공유는 기록별 선택을 전제로 설계합니다. 현재 MVP의 학생·교사·부모 화면은 같은 브라우저에서 전환하는 시연이며, 실제 계정이나 학교의 접근 권한 관리를 구현한 것이 아닙니다.
개발 단계와 학교 운영을 구분합니다
DREAMTREE AI는 DEVELOPMENT 단계입니다. 로컬 MVP에서 기록·수정·공유 철회 등의 조작을 다루지만 실제 AI 응답, 로그인, 학교 서버, 기기 간 동기화는 연결되지 않았습니다.
학교 적용 전에는 교과 적합성, 접근성, 권한과 보관 기간, 교사 업무량, 실제 기기에서의 동작을 별도로 확인해야 합니다. 현재 공개 자료는 교육 효과나 학교 도입 실적을 증명하지 않습니다.
한 수업의 검증 질문부터 정합니다
첫 검토에서는 대상 활동, 수업 시간, 학생이 직접 남길 기록, 교사가 확인할 시점을 좁힙니다. 실제 학생 정보 없이 시연한 뒤, 현장 검토가 필요하면 책임자·데이터 범위·중단 조건을 먼저 합의합니다.