배운 것을
바로 해보는 곳.
수업 자료를 확인하고, 자기 속도에 맞춰 학습합니다. 워크북을 직접 조작하고, 샌드박스에서 코드를 작성하고, 결과를 바로 실행해요. 자체 에이전트 클레어™도 같은 화면에 살아요. 완성한 코드와 문서는 아카이브와 포트폴리오에 쌓입니다. 수업은 끝나도 프로젝트는 계속되니까요. 오직 학원생에게만 열린 공간이에요.
워크북인데,
가만히 있지는 않아요.
조건을 바꾸면 결과도 달라집니다. 정답을 누르면 끝나는 문제가 아니라 생각을 바꿀 때마다 다시 시작되는 문제예요.
종이 한 장으로 가장 튼튼한 다리를 만들어볼까요?
처짐 0.8mm · 아직 버티고 있어요. 얼마나 더 길게 만들 수 있을까요?
사진 속 대상을 AI는 어떻게 구분할까요?
사진을 보여주기 전에, AI에게 무엇을 가르칠지 먼저 골라보세요.
털만 배운 AI는 움직이지 않는 인형도 강아지라고 생각해요. 같은 AI도 무엇을 보여주었느냐에 따라 다르게 판단해요.
페이지를 넘기는 대신 한 번 더 시도해봅니다.
매번 처음 만나는
AI가 아니에요.
가르쳐주는 AI는 많아요. 클레어™에게는 학생이 직접 가르쳐요. 배운 내용을 자기 말로 설명하면 설명한 내용에 따라 결과가 달라져요. 친구처럼 이야기를 듣고, 멘토처럼 한 번 더 묻습니다. 설명하려면 내가 아는 것과 모르는 것을 먼저 알아야 하니까, 그렇게 메타인지가 자라요.
지난 프로젝트와 설명, 어려워했던 지점을 기억해요. 오래 기억하는 이유는 더 많이 말하기 위해서가 아니라 지금 필요한 질문을 조금 더 정확히 건네기 위해서입니다.
다익스트라는 가까운 곳부터 확정해요. 아직 안 가본 곳 중에 제일 가까운 걸 고르고요.
좋아요. 그럼 A*는 무엇을 하나 더 쓰나요?
목적지까지 남은 거리를 어림해서 더해요. 그래서 덜 헤매요.
지난주에 만든 지도에서, 그 어림값이 실제보다 컸을 때 무슨 일이 있었죠?
LAB NOTE가장 빠른 길은 어떻게 찾을까
학생의 말. “다익스트라는 가까운 곳부터 확정하고, A*는 남은 거리를 어림해서 더해요. 어림값이 실제보다 크면 최단 경로를 놓칠 수 있어요.”
수업이 끝나면,
학생의 설명이
기록으로 남아요.
01학생이 설명해요.
02클레어가 학생의 표현과 관점에서 중요한 내용을 모아요.
03LS가 프로젝트 설명과 교육학적 맥락을 함께 정리해요.
04수업을 진행한 선생님이 검토하고 승인합니다.
05완성된 랩노트는 포켓으로 전달돼요.
자동으로 모아요. 자동으로 보내지는 않아요.
오늘 잘한 건,
오늘 알려드리고 싶어서요.
포켓™에서는 오늘 진행한 수업과 완성한 프로젝트를 확인할 수 있어요. 학생이 직접 설명한 내용과 다음에 이어갈 질문도 함께 전달됩니다. 출결과 일정, 공지와 상담 기록도 한곳에서 확인할 수 있어요.
“오늘 수업 어땠어?”라고 묻기 전에 오늘의 생각이 먼저 도착합니다. 학생들이 잘한 이야기는 저희도 조금 서둘러 전하고 싶거든요.
2026년 10월 출시 예정
놓치지 않으려고,
기억하는 일을 맡겼어요.
학생의 프로젝트와 설명, 출결과 상담, 수업 기록과 랩노트™가 하나의 학생 카드로 이어집니다. 데스크™ 안의 클레어™는 기록 사이에 놓인 작은 변화를 연결해요. 필요한 내용은 다음 수업 전에 선생님에게 조용히 알려줍니다.
기록은 많이. 알림은 필요한 만큼.
마지막으로 보고 결정하는 사람은 언제나 선생님입니다.