비대칭적 정보
사건 맥락이 파편화되어 교사는 늘 정보 열세에 놓입니다.
- 누가/언제/무엇을/어떻게
- 증거 유무, 위험 신호
- 관계 역학(학생·학부모)
Class Operational Intelligence Platform
전쟁터 같은 교육현장을 위한
학급 문제상황 대응 전략 시뮬레이터
민원·학폭·갈등 대응을 상황 + 데이터 + 최적화 전략으로 표준화하고,
증거 중심 기록으로 교사의 법적·행정적 리스크를 줄이는 Classroom OS.
- 사건 진행 단계별 액션·기한·근거·산출물 자동 정리
- 관계(학생/학부모/교사) & 기록 통합 → 전략 시뮬레이션
- 규정 준수(Policy) 기반의 “검증 가능한 액션 그래프” 생성
* REDCLX는 조언을 ‘글’로 끝내지 않습니다. 방어 가능한 기록 구조와 절차를 남깁니다.
Detect → Decide → Act → Archive
사건 대응 전 과정을 구조화
Evidence-first
증거물/산출물 중심 설계
Policy-aware
규정·지침 기반 제약/검증
WHY: 교사의 고충은 ‘능력’이 아니라 ‘시스템 부재’의 문제
교실은 감정의 지뢰밭입니다. 사건의 맥락은 파편화되어 있고, 기록은 흩어져 있으며, 규정 리스크는 높습니다.
방어 수단의 부재
기록되지 않은 헌신은 법적·행정적 방어가 되기 어렵습니다.
- 상담록/통지/보고 산출물
- 시점·근거·책임 추적
- 사후 감사/분쟁 대비
절차의 누락 리스크
단 한 번의 실수(누락/순서 오류)가 큰 피해를 만들 수 있습니다.
- 필수 보고/기한
- 금지 행위(PII 등)
- 선후관계/의존성
HOW: 상황 + 데이터 + 최적화 전략 알고리즘
데이터 기반 최적의 ACTION을 추천하고, 케이스를 바탕으로 학급 관리 시스템(OS)을 구축합니다.
1
데이터 통합
교사·학생·학부모의 관계와 기록을 케이스 단위로 묶어 관리합니다.
관계 & 기록 → 케이스 아카이빙
2
전략 분석 엔진
“지금 연락하면 어떤 리스크가 있는가?” 같은 What-if 시뮬레이션으로 최적 전략을 도출합니다.
시뮬레이션 → 최적 전략
3
실행 및 방어
대응 실행과 동시에 방어 기록(근거·기한·산출물)을 남깁니다.
방어 기록 → 대응 실행
4
케이스 관리
사건/상황별 케이스를 분류하고, 이력 관리로 재발 방지 인사이트를 확보합니다.
케이스 분류 → 기록 아카이빙 → 이력 관리
5
관계·패턴 분석 & 시스템 구축
케이스간 역학 관계를 시각화하고, 패턴을 식별해 운영 시스템을 정밀화합니다.
역학 관계 분석 → 패턴 식별 → 시스템 구축
제품 미리보기: 단계·액션·기록이 한 화면에
케이스별 관리 / 스텝 관리 / 최적 액션 추천 / 기록 관리 / 교사 액션 기반 자동 스텝 생성
케이스별 관리
각 사건/상황을 하나의 묶음으로 관리. 이후 케이스간 역학관계 분석으로 정밀 시스템 구축.
스텝 관리
사건 진행 단계 및 교사의 액션 단위로 관리하여 누락과 혼선을 최소화.
온디바이스 AI 기반 액션 추천
기록·상황 흐름·지침 기반으로 다음 액션을 최적화하여 리스크를 관리.
증거/산출물 중심 기록
상담록·보고·통지·캡처 등 증거물을 단계별로 저장/관리해 감사 가능성을 강화.
핵심 기술: Neuro-Symbolic Compliance Engine
LLM(Neural)의 생성 능력 + 규정 논리(Symbolic)의 엄격함 결합. “검증 가능한 행동 추천(Verified Action Graph)”을 목표로 합니다.
Policy Compilation
법령/지침을 If–Then–Must/Must-Not, 기한·선후관계 제약식으로 컴파일.
- MUST / MUST-NOT
- MUST_BEFORE
- Timebound constraints
Action Graph Generation
자유 텍스트 대신 구조화된 Action Graph만 생성(제약 디코딩/후보 생성).
- {action_type, 대상, 기한}
- 근거 조항, 리스크
- 필수 산출물/증거
Verifier + Self-Repair
제약 위반/누락/순서 오류를 반례로 보고 → LLM이 최소 수정으로 자가 복구.
- missing_obligations
- violations / ordering_errors
- info_gaps → 질문/보류
Input: 사건 서술 + (선택) 구조화 필드 + 정책 문서
1) Policy Compilation → 규칙 DSL (MUST / MUST-NOT / BEFORE / DEADLINE)
2) Candidate Action Graphs 생성 (JSON 스키마 강제)
3) Formal Verifier → 반례 리포트 생성
4) Self-Repair → 위반 0 또는 보류/추가 질문으로 안전 전환고위험 도메인에서는 “정답처럼 말하기”보다 “검증·기록·보류”가 안전합니다.
로드맵
현장 교사 커뮤니티 → 학교/교육청(B2B/B2G) 확장 → 인접 영역 확장
1단계: 현직교사 커뮤니티(개인)
민원·기록 대응 킷(Free/Pro), 개인 방어/정리, 바이럴 확산
2단계: 학교/교육청(B2B/G)
표준화/협업/리스크 관리(School/District), 관리자 보고, 감사 추적
3단계: 인접 영역 확장
상담/특수/아동보호 연계, ‘기록·책임’ 영역 솔루션
맞춤형 대응 추천
데이터 수집/분석 기반으로 상황별 다음 액션을 정밀화.
관계 분석 & 운영 시스템
복합 관계를 분석해 학교 운영 시스템을 체계화.
AI 에이전트/자동화
고도화된 AI 비서, 자동화된 솔루션 제공으로 교사 부담 감소.
데모/베타 신청
“현장 리스크를 줄이는 표준 절차+기록 시스템”을 함께 검증할 학교/교사를 찾습니다.
Proof Pack(준비중)
- 탐지→판단→조치→기록 데모 플로우
- 정책(지침/법규) 컴파일 규칙셋
- 시나리오 합성 벤치마크 & 지표
연락
team@redclx.example
B2G/B2B 파일럿, 현장 검증, 공동 연구/논문화 협업 환영
FAQ
자주 묻는 질문을 모았습니다.
REDCLX는 어떤 학교/교사에게 가장 유용한가요?
민원·학폭·갈등 이슈가 잦고, 기록·보고·조치의 표준화가 필요한 현장에 특히 유용합니다. 사건을 “케이스”로 묶어 단계별로 관리하는 팀(담임/부장/관리자) 구조에서 효과가 커집니다.
정보가 부족한 상황에서도 액션을 추천하나요?
조건 판정에 필요한 정보가 부족하면 “추가 질문/보류”로 안전 전환하도록 설계합니다. 최소 안전 절차(기록/에스컬레이션 등)만 우선 제안하고 나머지는 확인 후 진행합니다.
규정/지침은 어떻게 반영하나요?
자연어 정책을 MUST/MUST-NOT/기한/선후관계 제약으로 컴파일하고, 생성된 액션 그래프를 검증합니다. 위반·누락·순서 오류는 반례 리포트로 만들어 자가 수정 루프를 돌립니다.