학생부 종합병원

좋은 학생부는 한 번의 활동으로 만들어지지 않습니다

병원이 환자를 보듯, 학생부를 봅니다. 진단하고, 처방하고, 실행하고, 다시 진단합니다.

학생 1명 = 아카이브 1개

학원을 옮겨도, 학년이 바뀌어도 아카이브는 학생을 따라갑니다.

12년의 평가 LOGIC

AI가 결과를 만드는 것이 아닙니다. 평가기준이 결과를 만듭니다.

전문가가 만든 평가기준과 시스템을 AI가 실행합니다. AI는 도구일 뿐이고, 판단의 근거는 대학의 평가기준과 12년의 사례 로직입니다.

A · STUDENT MEMORY

학생부, 보고서, 성적, 활동, 관심사, 계획, 이전 상담까지 기억합니다.

B · ADMISSIONS INTELLIGENCE

대학 평가기준, 평가요소, 합격 사례, 전형별 판단 로직을 갖고 있습니다.

C · PLANNING LOGIC

중복을 피하고, 부족한 역량을 보완하고, 학년을 넘어 종적으로 발전시킵니다.

Memory × Evaluation × Planning

좋은 프롬프트가 경쟁력이 아닙니다. 학생마다 축적된 개인 아카이브 + 대학 평가 로직 + 그 둘을 연결하는 AI — 이 결합이 경쟁력입니다.

학생 1명 = 아카이브 1개

한 학기의 활동이 다음 학기의 근거가 되도록, 학생의 성장축을 3년에 걸쳐 설계합니다. 학원을 옮겨도, 학년이 바뀌어도 아카이브는 학생을 따라갑니다.

고1 · 진단과 방향
- 6종 정밀진단 — 학업 A / 진로 B / 공동체 A
- 의생명 방향 확정, 첫 탐구 “항생제 내성” 수행
- 마인드맵에 활동 축적 시작
고2 · 처방과 연결
- “활동 간 종적 연결성 부족” 발견
- 항생제 내성 → 유전자 편집으로 심화
- 수행·세특이 전공 축으로 정렬
고3 · 지원과 면접
- 3년 아카이브 기반 지원선 판단
- 내 학생부에서 나올 질문으로 준비
- 하나의 Archive로 원서 완성