멘토 중심 진단·제안형 멘토링 플랫폼
멘토도 멘티를 잘 알고, 멘티도 멘토를 잘 알고 시작한다.
Learning-Clinic은 교육기관 정보와 멘티 자가정보를 결합해 역량 건강검진을 생성하고, 멘토가 AI의 도움을 받아 맞춤형 멘토링 제안서를 작성한 뒤, 멘티의 수락을 거쳐 멘토링을 시작하는 플랫폼입니다.
기존 멘토링이 "일단 만나고 나서 서로 파악하는 방식"이었다면, Learning-Clinic은 시작 전에 서로를 충분히 이해하고 합의한 뒤 시작하는 방식을 만듭니다.
현재 교육 현장의 멘토링은 다음 문제를 겪고 있습니다.
| 문제 | 설명 |
|---|---|
| 멘토의 멘티 이해 부족 | 충분한 정보 없이 멘토링이 시작됨 |
| 정보 단절 | 기관이 가진 정보와 멘티가 느끼는 어려움이 연결되지 않음 |
| 불명확한 목표 | 멘토링 목표와 방식이 사전에 합의되지 않음 |
| 멘티의 이해 부족 | 왜 이 멘토와, 왜 이 방식인지 모른 채 시작 |
| 높은 이탈률 | 초반 핏 미스매치로 신뢰 형성이 늦고 중도 이탈 증가 |
배정 → 첫 만남 → 서로 파악 → (미스매치 발생) → 이탈
정보 수집 → 역량 건강검진 → 멘토 스타일/핏 확인 → 맞춤 제안 → 멘티 수락 → 멘토링 시작
핵심 차별점: 멘토링은 배정으로 시작하지 않고, 동의로 시작합니다.
- 기관 데이터 + 멘티 자가진단을 결합한 종합 분석
- AI가 초안을 생성하고, 멘토가 검토/확정
- 강점, 위험 신호, 기관 관찰 vs 자기인식 차이 분석
- 멘토의 철학, 피드백 스타일, 진행 방식 명시
- 멘티가 멘토를 이해한 상태에서 수락 결정
- 멘토 스타일과 멘티 선호도 비교 분석
- 잘 맞는 요소, 조정 필요 요소, 주의 포인트 제시
- AI 보조 기반 맞춤형 제안서 작성
- 목표, 기간, 방식, 기대 역할, 첫 주 액션까지 포함
- 멘티가 검토 후 수락/수정 요청/거절 선택
- 수락 후 자동 생성되는 전용 공간
- 목표, 일정, 세션 기록, 다음 액션 관리
Learning-Clinic에서 AI는 판단자가 아닌 보조자 역할을 합니다.
| AI 역할 | 설명 |
|---|---|
| 건강검진 초안 생성 | 기관/멘티 정보를 통합 분석하여 구조화된 초안 제공 |
| 핏 요약 생성 | 멘토 스타일과 멘티 선호도 매칭 분석 |
| 제안서 초안 작성 | 멘토링 목표, 방식, 액션 아이템 추천 |
| 근거 기반 표현 | 단정이 아닌 "관찰 기반 추정"으로 안전한 문구 생성 |
가드레일:
- AI는 최종 진단을 자동 확정할 수 없음
- 멘토 검토 필수, 초안/최종안 분리 저장
- 의료/정신건강 진단 문구 사용 금지
- 멘티 공개 문구는 비낙인적, 행동 중심
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│ Learning-Clinic 흐름 │
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│ 교육 기관 │ │ 멘티 │ │ 멘토 │
│ 담당자 │ │ │ │ │
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│ │ │
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│의뢰 등록 │ │ 자가진단 │ │
│ │ │ 제출 │ │
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│ │ │
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│ AI 건강검진 │ │
│ 초안 생성 │ │
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│ 멘토 검토 및 │◄────────────────────│ 멘토 프로필 │
│ 건강검진 확정 │ │ 스타일 카드 │
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│ 핏 요약 │
│ 생성 │
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│ 멘토링 제안서 │
│ 작성/공유 │
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│ 멘티 검토 │
│ 수락/수정/거절 │
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▼ (수락 시)
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│ 멘토링 │
│ 워크스페이스 │
│ 생성 │
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| 지표 | 기대 효과 |
|---|---|
| 멘토링 시작 전환율 | 제안 수락률 향상 |
| 초기 4주 유지율 | 핏 기반 매칭으로 이탈률 감소 |
| 멘토 준비 시간 | AI 초안으로 50% 단축 |
| 멘티 이해도 | 시작 전 멘토 이해도 향상 |
- 멘토: "감이 아닌 구조적 설계로 멘토링 시작"
- 멘티: "나를 이해한 제안을 받고 수락 결정"
- 기관: "정보가 실제 맞춤형 개입으로 연결"
| 분류 | 기술 |
|---|---|
| Frontend | React, TypeScript, Tailwind CSS |
| Backend | Spring Boot, Java |
| Database | PostgreSQL |
| AI/LLM | OpenAI API / Claude API |
| Infra | AWS / Docker |
- 기관 의뢰 등록
- 멘티 자가진단
- 멘토 프로필/스타일 카드
- AI 건강검진 초안 및 멘토 확정
- 핏 요약
- 멘토링 제안서 작성/공유
- 멘티 수락/수정 요청/거절
- 멘토링 워크스페이스
- 템플릿 추천
- 재제안 자동화
- 기관 커스텀 인테이크
- 주간 체크인 자동화
- 기관 시스템(LMS) 연동
- 멘토 추천 엔진
- 개입 효과 분석
- 다자 협업형 멘토링
MIT License
Learning-Clinic은 단순 멘토링 툴이 아니라, 상호 이해와 동의를 기반으로 멘토링을 설계하고 시작하게 만드는 플랫폼입니다.