AI tool audit before classroom adoption

AI 교육툴, 도입 전에 먼저 검토합니다.

EduProof는 학원과 학부모가 이해할 수 있는 3–4쪽 감사 리포트로 AI 도구의 학습가치, 안전성, 개인정보 리스크를 정리합니다.

1개 도구 기준 · 자료 접수 후 5영업일 내 초안 · 학생 개인정보 원문 없이 시작 가능

Proof artifact first

설명보다 먼저, 결과물을 보여줍니다.

EduProof의 핵심 산출물은 회의용 의견이 아니라 학부모와 운영진이 바로 읽을 수 있는 감사 문서입니다.

01

판정 밴드

Green / Yellow / Red로 도입 가능성과 조건을 빠르게 구분합니다.

Yellow
02

핵심 발견

학습 효과, 개인정보, 오답 대응, 교사 통제권을 짧은 문장으로 정리합니다.

High clarity
03

학부모 안내 문구

과장된 “AI 튜터” 표현을 실제 운영 가능한 안내문으로 바꿉니다.

샘플 열기 →

Workflow

도구 제출 → 20문항 점검 → 리포트 작성 → 공유

01

도구 제출

제품명, 사용 목적, 학생 연령, 데이터 수집 항목, 학부모 안내문을 받습니다.

02

20문항 점검

학습효과, 안전성, 개인정보, 교사 통제권, 부모 설명 가능성을 점검합니다.

03

감사 리포트

운영자용 리스크 메모와 학부모용 설명 문안을 분리해 작성합니다.

04

공유 준비

익명화, 제한사항, 도입 조건을 확인한 뒤 외부 공유 문장으로 정리합니다.

Rubric lanes

다섯 개의 질문 묶음으로 AI 도입 리스크를 봅니다.

01

학습 효과

어떤 과목·상황에서 실제로 도움이 되는가? 성적 향상 주장은 증거가 있는가?

02

안전 / 정확성

오답, 환각, 부적절한 피드백을 어떻게 감지하고 수정하는가?

03

개인정보

학생 답안, 로그, 음성, 성적 데이터가 어디에 저장되고 언제 삭제되는가?

04

교사 통제권

교사가 AI 피드백을 검토·수정·중단할 수 있는가?

05

학부모 설명 가능성

비전문가가 이해할 수 있는 문장으로 도입 목적과 한계를 설명할 수 있는가?

Trust boundaries

EduProof는 아직 인증기관이 아닙니다. 그래서 더 명확하게 말합니다.

성적 향상을 보장하지 않습니다.

AI 자동 감사라고 과장하지 않습니다.

증거와 리스크를 구조화해 도입 판단을 돕습니다.

실명·학생 데이터는 명시적 허락 없이 공개 리포트에 넣지 않습니다.

Start small

지금 쓰고 있거나 도입 검토 중인 AI 교육툴 하나를 보내주세요.

제품 링크와 학부모에게 설명하려는 문구만 있어도 시작할 수 있습니다. 초기 감사는 자료를 직접 확인해 위험 지점과 권장 표현을 먼저 정리합니다.