*학습자 중심의 IF 설계가 무엇일까?
직관적이고 사용하기 쉬운 UI
학습자의 성향, 학습 수준, 관심사(행동 데이터 분석) 등을 고려한 학습 경험 제공
접근성 및 다중 디바이스에서 원활하게 작동하며, 장애가 있는 사용자를 위한 접근성 기능 포함
(예: 음성 지원, 고대비 모드, 키보드 내비게이션)
*B2C시장
Business-to-Consumer의 약자, 기업이 일반 소비자(개인 고객)를 대상으로 제품이나 서비스를 직접 제공하는 비즈니스 모델을 의미
*B2B(Business-to-Business)
기업 대 기업은 기업과 기업 사이의 거래를 기반으로 한 비즈니스 모델
외주 업체 서칭 및 협력 방안 수립
프로젝트에 필요한 외주 업체(콘텐츠 개발사, UI/UX 디자인 업체 등) 선정.
RFP(Request for Proposal)를 작성하여 외주 업체로부터 제안서를 받고 평가.
협력 계약 체결 후 업무 분담 및 관리 방안을 수립하여 품질을 보장.
직무의 핵심 역량은 무엇이라고 생각하나요?
기획 능력: AI와 교육 콘텐츠의 융합을 위한 전략적 사고와 기획력.
UI/UX 설계 역량: 사용자 중심 설계 및 분석 능력.
프로젝트 관리: 일정, 리소스, 협업 프로세스 관리.
커뮤니케이션 능력: 이해관계자와 원활하게 소통할 수 있는 조정 능력.
시장 분석 능력: 경쟁 환경 및 트렌드 파악 능력.
기술 이해: AI 및 디지털 서비스 기술에 대한 기본적인 이해.
프로젝트에 필요한 외주 업체(콘텐츠 개발사, UI/UX 디자인 업체 등) 선정.
RFP(Request for Proposal)를 작성하여 외주 업체로부터 제안서를 받고 평가.
협력 계약 체결 후 업무 분담 및 관리 방안을 수립하여 품질을 보장.
직무의 핵심 역량은 무엇이라고 생각하나요?
기획 능력: AI와 교육 콘텐츠의 융합을 위한 전략적 사고와 기획력.
UI/UX 설계 역량: 사용자 중심 설계 및 분석 능력.
프로젝트 관리: 일정, 리소스, 협업 프로세스 관리.
커뮤니케이션 능력: 이해관계자와 원활하게 소통할 수 있는 조정 능력.
시장 분석 능력: 경쟁 환경 및 트렌드 파악 능력.
기술 이해: AI 및 디지털 서비스 기술에 대한 기본적인 이해.
UX/UI의 차이는?
UI(User Interface)의 약어, 화면에 보여지는 인터페이스, 과거에는 GUI라는 개념으로 불림
UX(User Experience) 사용자 경험을 고려해 기획하고 구현하는 일
기획한 것이 제대로 기획되었는지 판단하는 기준, 지표는 무엇인가요?
1) 정량적 지표
사용자 만족도 (CSAT): 사용자 피드백을 설문조사나 리뷰를 통해 확인하여 서비스가 기대에 부합했는지 평가합니다.
이용률 및 유지율: 기획한 기능이나 서비스의 활성 사용자 수(DAU/MAU)와 이탈률을 분석해 사용자의 지속적 관심을 확인합니다.
전환율 (Conversion Rate): 기획 의도대로 사용자가 원하는 행동(예: 학습 콘텐츠 구매, 과제 제출)을 수행했는지 측정합니다.
에러 및 장애 발생률: 서비스 품질 측면에서 오류가 얼마나 발생했는지를 통해 기획의 실현 가능성을 평가합니다.
2) 정성적 지표
사용자 피드백: 사용자 인터뷰와 VOC를 통해 서비스가 실제로 필요한 가치를 제공했는지 확인합니다.
개발자와 QA 팀의 의견: 기획 의도가 개발 과정에서 명확히 전달되었고 실행 가능한지, 그리고 QA 단계에서 얼마나 기획 수정이 필요한지를 통해 기획의 완성도를 평가합니다.
사용자 피드백: 사용자 인터뷰와 VOC를 통해 서비스가 실제로 필요한 가치를 제공했는지 확인.
서비스 목표와의 부합성: 기획 단계에서 설정한 KPI와 OKR이 얼마나 달성되었는지를 통해, 기획이 적절히 이루어졌는지 판단합니다.
*활성 사용자란?
서비스에 로그인하거나, 특정 액션(Ex. 게시글 작성, 콘텐츠 조회)을 수행한 사용자
*DAU(Daily Active Users, 일간 활성 사용자 수) :하루 동안 서비스를 적극적으로 이용한 사용자 수
*MAU(Monthly Active Users, 월간 활성 사용자 수):한달 동안 서비스를 적극적으로 이용한 고유 사용자 수
*OKR(Objective and Key Results) 구성 요소
Objective (목표) : 무엇을 이루고자 하는가?
Key Results (핵심 결과) : 목표를 달성했음을 어떻게 알 수 있는가?
특징 : 도전적이고 야심 찬 목표를 설정하여 성장을 촉진 장점 : 우선순위 설정, 조직의 방향성 정렬
본인의 의견과 개발/디자인 피드백 사이에서 옳은 결정을 내리는 본인의 기준이 있다면 무엇인지?
최종 사용자(학생교사) 중심의 관점 : 최종 사용자인 학생교사에게 더 나은 가치를 제공하는 것
데이터와 근거 기반 판단 : 제안된 변경사항이 사용자 행동 데이터, 설문 결과, 시장 트렌드와 일치하는지 확인
목표와 우선순위 일치 : 현실적인 제약 사항(목표, 일정, 예산)을 고려하여 효율적으로 목표 달성할 수 있는 방안 선택
a/b 테스트
a/b 테스트나 프로토타입을 통해 사용자 반응을 검증하는 방법 활용
예를 들어, 이전 프로젝트에서 디자이너가 제안한 UI는 시각적으로 우수했지만, 학생들이 사용 시 혼란을 줄 가능성이 있었습니다. 데이터를 분석한 결과, 간단한 UI로 변경하면 사용자가 기능을 더 직관적으로 이해할 수 있음을 발견했습니다. 이를 바탕으로 협의하여 최종 결정을 내렸고, 만족도와 사용 편의성을 동시에 개선할 수 있었습니다.
*a/b 테스트가 뭐야?
두 가지 이상의 대안(A안, B안)을 비교하여, 어떤 옵션이 더 나은 결과를 제공하는지 데이터로 검증하는 실험 방법입니다. 일반적으로 웹사이트, 앱, 광고, 이메일 캠페인 등에서 사용자 경험(UX)을 최적화하거나 성과를 높이기 위해 사용됨
성과 측정 지표 : 클릭률(CTR), 전환율(CVR), 구매율 등 실험의 목적에 따라 성과를 측정할 지표(Key Metric)를 설정
=> 디지털 제품 기획과 마케팅에서 중요한 도구, 서비스 품질을 데이터 중심으로 개선하는 데 유용
*클릭률(CTR, Click-Through Rate)
디지털 마케팅 및 광고에서 사용되는 핵심 성과 지표(KPI) 중 하나로, 광고나 링크가 노출된 횟수 대비 클릭된 비율
*프로토타입(시제품/모형)이 뭐야?
제품, 서비스, SW등의 아이디어를 실현하기 전에 기능, 디자인, UX등을 시험하기 위해 만들어진 초기 버전.
목적 : 아이디어 검증, 디자인 테스트, 설계/기능상 문제 발견, 의사소통 도구(이해관계자, 투자자에게 아이디어를 시각적으로 설명)
종류 : 디지털 프로토타입 : Figma, Adobe XD, Sketch와 같은 툴을 이용해 화면 설계를 시뮬레이션
ex. SW : 코어 기능만 포함된 간단한 프로그램
*애자일 방법론이란?
변화에 빠르게 대응하고 유연한 개발 프로세스를 추구하는 SW 개발 방법론
전체 교과서 서비스를 한 번에 완성하지 않고, 모듈 단위로 설계, 개발, 검증
출시 후에도 지속적으로 새로운 AI 알고리즘을 학습하거나, 사용성 개선을 진행
AI는 반복 학습과 성능 평가가 필수 → 애자일 방식 주기적으로 성능을 검토하고 새로운 데이터를 추가 학습.
교육 환경(예: 학습 트렌드, 교육 정책)은 빠르게 변화.
→ 애자일은 유연하게 기능 수정과 새로운 요구사항 반영이 가능.
AI 모델 개발자, 디자이너, 교육 전문가, 기획자가 긴밀하게 협업하며 서비스를 완성
교과 내용, 학습자 수준이 다양하기 때문에 초기부터 모든 요구를 반영하기 어려움.
→ 점진적 개발을 통해 중요한 기능부터 구현.
*와이어프레임
웹 사이트/앱/기타 디지털 IF의 구조와 레이아웃을 시각적으로 표현한 설계 도구
주로 초기에 사용되며, 콘텐츠 배치, 사용자 흐름, 인터페이스의 주요 요소들을 간단히 나타냅니다.
*Bottom up?
세부 요소(데이터, 기능, 하위 시스템)부터 시작하여 전체 구조를 구축, 현장에서 발생하는 실질적인 문제나 요구사항을 먼저 분석하여 구성 요소 간의 구체적인 조화에 중점을 둠.
적합한 상황 : 사용자의 요구사항이 명확하지 않을 때, 작은 기능부터 시작하여 점진적으로 확장할 때/기존 시스템이나 환경과 통합하는 작업에 적합
장점 : 현실적이고 실질적인 요구사항 반영, 실제 사용자 요구사항 기반으로 시작하기 때문에 사용자 친화적임
단점 : 전체적인 큰 그림 설계가 부족할 수 있음，상위 단계와의 호환성 문제가 발생할 가능성
*Top-Down? (주로 많이 했었음)
전체 구조나 목표를 먼저 정의한 뒤, 이를 세부 단계로 나눠 진행
적합한 상황 : 프로젝트 목표가 명확하고, 요구사항이 잘 정의되어 있을 때. 새로운 시스템을 처음부터 설계할 때.
장점 : 프로젝트의 방향성과 목표 명확히 설정 가능
단점 : 초기 단계에서 세부 요구사항 누락 가능 o, 상위 설계가 하위 현실과 불일치할 경우 변경 비용 발생
데이터 분석할 수 있나요?
1. 데이터 수집 - SQL 쿼리문 작성 (JOIN, GROUP BY)
2. 데이터 전처리 (결측치 처리, 데이터 정규화, 이상치 탐지)
3-1. 코랩/Jupyter Notebook에서 통계 분석(평균, 중앙값, 분산) (데이터 시각화 Python Matplotlib)
3-2. 통계 기법(상관관계 분석, 회귀 분석, 가설 검정) 활용 가능
4. 예측 모델 제작 :머신러닝 및 모델링(Scikit learn 라이브러리 활용)
5. 분류, 회귀, 클러스터링 등 다양한 머신러닝 알고리즘 적용
*머신러닝?
컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 데이터를 통해 학습하고 스스로 성능을 개선하는 기술
인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 주어진 데이터를 분석하여 패턴을 찾고, 그 패턴을 활용해 새로운 데이터에 대한 예측이나 결정을 내리는 데 사용
*딥러닝?
머신러닝의 하위 분야, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)을 기반으로 한 알고리즘을 사용하여 데이터를 학습하고 예측하는 기술
딥러닝은 신경망을 여러 층(layer)으로 구성하여, 데이터에서 복잡한 패턴을 추출하고, 높은 수준의 특징을 학습하는 특징이 있습니다.