Atlas Curriculum Insights 보고서는 Atlas 의 단원 계획을 분석하여 교육 과정 계획, 검토 및 지속적인 개선을 지원하는 구조화된 보고서로 변환합니다.

이 기능을 활용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

• 여러 과목과 학년에 걸친 교육과정을 단 몇 분 만에 분석하세요.
• 수직적 정렬 및 개념 발전 과정을 보여주는 종합 보고서를 생성합니다.
• 표준 적용 범위의 공백, 중복 및 새로운 추세를 자동으로 식별합니다.
• 누가 분석을 수행하든 일관되고 체계적인 인사이트를 받아보세요.
• 보다 신속하고 정보에 기반한 의사결정을 지원하는 실행 가능한 권장 사항을 확인하세요.

이 기능이 수행하지 않는 작업은 다음과 같습니다.

• Atlas 시스템 전체를 하나의 보고서로 분석해 보세요. 분석할 특정 강좌 및 단원 계획 범주를 선택할 수 있습니다. 최상의 결과를 얻으려면 특정 과목 영역 또는 학년 범위를 선택하세요.
• 누락된 기준 목록을 제공하십시오(이는 기준 분석 보고서에서 가장 잘 수행할 수 있습니다). 대신, 보고서는 전반적인 교육과정의 질과 연계성에 초점을 맞추고, 연계성이 뛰어난 영역과 개선이 필요한 영역을 강조합니다.
• 전문가의 판단을 대체합니다. AI가 생성한 인사이트는 교육과정 논의 및 계획을 지원하기 위한 것입니다.
• 여러 학년도에 걸친 교육과정 데이터를 비교합니다. 현재 분석에는 현재 학년도 데이터만 포함되어 있습니다.
• 교사 성과를 평가합니다. 이 기능은 교육과정 연계 및 검토 목적으로만 설계되었습니다.

설정 마법사

설정 과정은 작업 공간 상단에 표시되는 다섯 가지 명확한 단계로 나뉩니다.

1. 분석 유형 : 개요 분석 또는 심층 분석(아래 설명 참조) 중에서 선택하십시오.
2. 과목 : 감사에 포함할 특정 과목을 검색하고 선택하세요.
3. 단위 및 범주 : AI가 읽어야 할 커리큘럼 맵의 특정 부분을 선택하세요.
4. 맥락 : AI에 구체적인 지침이나 "관점"을 제공하세요(예: "주 교육 표준의 관점에서 검토하세요" 또는 "STEM 통합을 찾아보세요").
5. 분석 : 선택 사항을 검토하고 최종 보고서를 생성합니다.

1단계: 분석 유형 선택

새로운 분석을 시작할 때 가장 먼저 해야 할 일은 AI가 처리할 데이터의 범위를 정의하는 것입니다. 적절한 범위를 선택하면 더욱 실질적인 권장 사항을 얻을 수 있습니다.

옵션 A: 개요

이 기능을 활용하여 부서 또는 학년 전체의 상황을 큰 그림으로 파악해 보세요.

• 용량: 최대 15개 강좌 분석 가능.

• 데이터 범위: 최대 5개의 교육과정 범주 (예: 핵심 질문, 내용, 기술)를 선택할 수 있습니다.

• 다음과 같은 경우에 가장 적합합니다: 많은 강좌에서 나타나는 광범위한 패턴, 수직적 격차 또는 고수준의 중복성을 파악하는 데.

옵션 B: 심층 분석

이 기능을 활용하여 특정 교육과정 연계성을 세부적으로 조사할 수 있습니다. 이 검토 과정에서는 더 많은 단원 범주를 공유하여 전체 단원의 학습 진행 과정을 자세히 살펴볼 수 있습니다.

• 용량: 최대 5개 강좌 분석 가능.

• 데이터 범위: 모든 단위 데이터와 사용자가 선택한 특정 단위 범주를 포함합니다.

• 최적 사용 용도: 세부적인 학습 연계성 점검, 특정 기술이 학년 간에 어떻게 전수되는지 확인, 또는 복잡한 학제 간 학습 단위를 설계하는 데 적합합니다.

2단계: 강좌 선택 및 주문

이 단계에서는 AI가 분석할 특정 과목을 지정해야 합니다. 수직적 정렬(예: 6학년부터 8학년까지의 수학) 또는 수평적 정렬(예: 10학년 전체 과목) 등 어떤 형태의 정렬을 원하든, 정확한 선택은 고품질 보고서를 얻는 데 매우 중요합니다.

1. 강좌 목록 필터링

가운데 필터 패널을 사용하여 학교 커리큘럼 데이터베이스의 범위를 좁히세요.

• 강좌 제목이나 특정 교육과정 개발자의 이름을 입력하세요.

• 드롭다운 메뉴를 사용하여 학년 , 과목 , 학교 또는 지도 유형별 로 필터링하세요.

• 기본적으로 시스템은 AI가 분석할 데이터가 있도록 단위가 있는 강좌를 선택합니다.

2. 수강 과목 선택

가운데 열에 있는 강좌 이름 옆의 확인란을 클릭하여 분석에 추가하세요.

• 수용 인원 제한: * 개요를 보려면 최대 15개 코스를 선택할 수 있습니다.

  • 심층 분석을 위해서는 최대 5개의 강좌 까지만 수강할 수 있습니다.

  • 단원이 많거나 학습량이 매우 많은 과목의 경우, 선택 과목 수를 더욱 제한해야 할 수도 있다는 점에 유의하십시오.

• 실시간 카운터: 오른쪽 패널의 선택한 강좌(X/15) 카운터를 사용하여 진행 상황을 확인하세요.

3. 분석 순서 구성

오른쪽 패널에 강좌가 표시되는 순서는 AI가 인사이트를 생성하는 데 사용하는 순서입니다. 이는 특히 수직적 정렬 보고서에 중요합니다.

• 드래그 앤 드롭: 선택한 강좌 왼쪽에 있는 6점 핸들 (⋮⋮)을 사용하여 강좌를 드래그하여 새 위치로 이동할 수 있습니다(예: "수학 6"을 "수학 7" 위에 배치).

• 강좌 제거: 오른쪽 패널의 강좌 카드에서 "X" 아이콘을 클릭하여 선택 항목에서 해당 강좌를 제거하세요.

4. 최종 선택

목록이 제대로 정리되고 정렬되면 다음과 같습니다.

• 페이지 상단 또는 하단의 [다음: 단위 및 범주]를 클릭하여 3단계로 진행하세요.

• 분석 깊이(개요 vs. 심층 분석)를 변경해야 하는 경우 [이전]을 클릭하여 1단계로 돌아가십시오.

꿀팁

가장 관련성 높은 피드백을 받으려면 "논리적인 순서"를 선택하세요. 예를 들어 중학교 수학 과정을 청강하는 경우, AI가 기술들이 어떻게 서로 연관되어 발전하는지 파악할 수 있도록 시간 순서대로(수학 6 → 수학 7 → 대수 기초) 과목을 선택하세요.

3단계: 단위 및 범주 선택

수강 과목을 선택한 후, 3단계에서는 "불필요한 정보를 걸러낼" 수 있습니다. 가장 관련성이 높은 과목과 매핑 카테고리만 선택함으로써 AI가 더욱 집중적이고 실행 가능한 인사이트를 제공할 수 있도록 도울 수 있습니다.

1. 특정 단위 선택

왼쪽 열에는 이전 단계에서 선택한 강좌 목록이 표시됩니다.

• 일괄 선택: 기본적으로 강좌 내의 모든 단원이 선택됩니다(예: 6/6 선택 ). 강좌 이름 옆의 확인란을 사용하여 해당 강좌 전체를 이 분석에 포함하거나 제외할 수 있습니다.

• 세부 선택: 강좌 이름 옆의 화살표(>)를 클릭하면 강좌를 확장하여 개별 단원 제목을 볼 수 있습니다. "1학기" 또는 특정 "캡스톤 프로젝트"와 같이 특정 부분만 분석하려는 경우에 유용합니다.

2. 매핑 카테고리 선택

오른쪽 열에는 선택한 강좌에 포함된 매핑 범주(필드)가 표시됩니다. 개요 보고서에서는 최대 5개의 범주를 선택할 수 있으며, 심층 분석 보고서에서는 사용 가능한 모든 범주를 선택할 수 있습니다 .

• 공통 범주: 시스템은 모든 강좌에 공통으로 존재 하는 범주(예: 교육과정 표준 , 핵심 질문 )를 우선적으로 고려합니다. 이러한 범주를 선택하면 전체 데이터 세트에서 일관된 비교가 가능합니다.

• 카테고리 유형: 각 카테고리 옆에 있는 레이블을 주의 깊게 살펴보세요.

  • 표준 및 필터링된 표준: 주 또는 국가 기준과의 일치성에 중점을 둡니다.

  • 자유 텍스트: 학습 활동 이나 핵심 질문 과 같은 설명적인 내용을 분석합니다.

  • 평가: 사용된 평가 및 평가 방법을 평가합니다.

  • 체크리스트: 사용된 특정 교육 도구를 평가합니다.

3. 최종 선택

선택이 완료되면:

• [다음: 컨텍스트]를 클릭하여 4단계로 이동하면 AI에 구체적인 지침을 제공할 수 있습니다.

• 놓친 강좌가 있거나 심층 분석에서 개요 분석으로 전환해야 하는 경우 [ 이전 ]을 클릭하세요.

꿀팁

보다 실질적인 결과를 얻으려면 표준, 콘텐츠 및 기술과 같은 핵심 범주에 집중하십시오.

4단계: 분석에 맥락 추가하기

이 단계에서는 AI에게 데이터를 어떻게 분석할지 알려줍니다. 검토 유형을 선택하고 추가 정보를 제공함으로써 최종 보고서가 특정 목표에 맞춰 작성되도록 할 수 있습니다.

1. 리뷰 유형을 선택하세요

인공지능의 논리를 안내하기 위해 다음 두 가지 옵션 중 하나를 선택해야 합니다.

• 주제/학과별 검토(수직적 분석):

  • 사용 시점: 여러 학년에 걸쳐 하나의 과목 영역을 살펴볼 때 사용합니다(예: 수학 6, 수학 7, 대수).

  • AI 집중 분석: 시간이 지남에 따라 복잡성이 어떻게 증가하는지 살펴보고, 학년 간에 필요한 사전 기술이 부족한 부분이 있는지 파악할 것입니다.

• 학제간 검토(수평적 분석):

  • 사용 시점: 같은 학년 내의 서로 다른 과목을 비교할 때 사용합니다(예: 9학년 영어와 9학년 역사).

  • AI 중점 분야: 교사들이 공통 주제, 기술 또는 프로젝트에서 협력할 수 있는 기회, 즉 "자연스러운 중복"을 찾을 것입니다.

2. 추가 정보 제공 (선택 사항)

AI는 전문가들이 구축하고 위에서 선택하신 내용을 바탕으로 최적화된 프롬프트를 사용하지만, 텍스트 상자를 통해 결과를 더욱 구체화할 수 있습니다.

• 구체적인 질문: "우리가 중점적으로 다루는 '지속가능성'이 모든 단원에 반영되어 있는가?" 와 같은 질문을 해보세요.

• 제약 조건 검토: "특히 우리 교육 기준과 총괄 평가 간의 연계성에 중점을 두세요." 와 같은 메모를 추가하세요.

• 용어: AI에게 학교 고유의 특정 키워드 또는 내부 계획을 검색하도록 지시하세요.

3. 선택 요약 내용을 검토하세요

오른쪽에는 지금까지의 진행 상황 요약을 확인할 수 있습니다.

• 분석 용량: 현재 선택 항목이 차지하는 "공간"의 크기를 보여줍니다(예: 5.8% 사용됨 ).

  • 중요 참고 사항 : 분석 용량이 100%를 초과하는 경우, 강좌, 학점 또는 학점 범주를 선택 해제하여 분석에서 정보를 제외해야 합니다.

• 과목 및 학점 수: 처리될 총 과목 및 학점 수를 확인합니다.

• 빠른 확인: 요약에서 각 강좌 옆에 있는 화살표(>) 를 클릭하면 시작하기 전에 어떤 단원이나 범주가 포함되어 있는지 다시 확인할 수 있습니다.

4. 최종 단계: 보고서 생성

맥락에 만족하셨다면:

1. [분석 시작] 버튼을 클릭하세요.

2. 시스템에서 처리를 시작합니다. 이 페이지에 머무르시거나 다른 페이지로 이동하셔도 됩니다. 보고서가 완료되면 '모두 ' 사이드바에 표시됩니다.

꿀팁

특정 단원이나 과목을 잊어버린 경우 [이전]을 클릭하여 되돌아가세요. 단계 간 이동 시 컨텍스트 설정이 저장됩니다.

5단계: 분석 검토 및 관리

AI가 처리를 완료하면 종합 보고서를 생성합니다. 이 페이지는 결과를 종합하여 경영진이나 부서 팀과 공유하는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다.

1. 보고서 구조 탐색

레이아웃은 동일하게 유지되지만, 개요 분석을 실행했는지 심층 분석을 실행했는지에 따라 특정 섹션이 변경됩니다.

보고서 유형에 관계없이 모든 분석에는 다음 내용이 포함됩니다.

• 요약 보고서: 커리큘럼의 전반적인 현황을 개괄적으로 설명하고, 주요 강점과 중요한 문제점(예: 누락된 데이터 또는 구조적 결함)을 파악합니다.

• 우선 조치 단계: 보고서 말미에 있는 이 단계는 교육과정 연계성을 개선하기 위해 팀이 즉시 수행해야 할 세 가지 주요 과제를 제시합니다.

• 내보내기 도구: 인쇄/PDF 버튼을 사용하여 결과를 공유 가능한 버전으로 다운로드하십시오.

맞춤형 추천

모든 보고서 하단에는 AI가 과정별 피드백을 제공합니다. 다음 섹션에 표시됩니다.

• 데이터 상태 문제: 정확한 분석을 위해 추가 콘텐츠가 필요한 "비어 있는" 단위를 식별합니다.

• 학년 수준 적합성: 단원의 학습 목표가 해당 학년의 발달 기대치를 크게 벗어나는 경우 알려줍니다.

2. 조치 사항 기록

보고서 영역 상단에는 작업 공간 밖으로 데이터를 이동하는 도구가 있습니다.

• 인쇄/PDF: 이 버튼을 클릭하면 깔끔하고 인쇄하기 쉬운 보고서 버전을 생성할 수 있습니다. 오프라인 회의나 인증 문서에 첨부하기에 적합합니다.

• 전체 화면(확장 아이콘): 이 기능을 사용하면 사이드바와 마법사 단계를 숨겨 데이터에 집중할 수 있습니다.

• 사이드바 접기(화살표 아이콘) : 이 기능을 사용하면 왼쪽 사이드바만 숨겨 데이터에 집중할 수 있습니다.

3. 결과 다듬기

커리큘럼은 역동적입니다. 보고서에서 지적된 부족한 부분을 이미 수정했거나, 다른 "맥락" 관점을 시도해보고 싶다면 다음과 같이 하세요.

• 보고서 다시 생성: 오른쪽 상단의 이 버튼을 클릭하여 AI 로직을 다시 실행하세요. 그러면 Atlas 지도에서 최신 데이터가 가져와집니다.

• 매개변수 수정: [이전] 버튼을 사용하여 마법사를 되돌려 선택한 강좌, 단원 또는 상황별 프롬프트를 변경할 수 있습니다.

커리큘럼 인사이트 사이드바

왼쪽 패널은 AI가 생성한 모든 교육과정 보고서를 위한 개인 라이브러리 역할을 합니다. 여기에서 본인의 작업물, 동료들이 공유한 인사이트, 그리고 즐겨찾기로 표시해 둔 가장 중요한 분석 자료 사이를 빠르게 전환하며 볼 수 있습니다.

1. 보기 토글

패널 상단에서 세 가지 주요 범주를 사용하여 보고서 목록을 필터링할 수 있습니다.

• 전체: 사용자가 생성했거나 볼 권한이 있는 모든 보고서를 표시합니다.

• 나와 공유됨: 다른 교육자 또는 관리자가 작성하여 공동 검토를 위해 명시적으로 나와 공유한 보고서를 보여줍니다.

• 즐겨찾기: 빠르게 접근할 수 있도록 "즐겨찾기"에 추가한 보고서 목록입니다(즐겨찾기 추가 방법은 아래 참조).

2. 보고서 정리하기

목록에 있는 각 보고서에는 제목과 타임스탬프(예: 2026년 5월 12일 오후 10시 46분 )가 포함되어 있으므로 가장 최근의 교육과정 데이터를 보고 있는지 확인할 수 있습니다.

보고서 제목 옆에 있는 점 세 개(케밥 모양) 메뉴를 클릭하면 이름 변경, 즐겨찾기 추가, Atlas 사용자와 분석 공유 또는 삭제와 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

3. 새롭게 시작하기

사이드바 상단의 '새 분석' 버튼을 클릭하여 현재 작업 공간을 지우고 설정 마법사의 1단계( 분석 유형 )로 돌아갑니다.

분석이 생성되는 즉시 보고서는 "모두" 탭에 자동으로 저장됩니다. 보고서가 누락된 경우 "나와 공유됨" 탭에서 다른 부서장이나 담당자가 생성한 보고서인지 확인하십시오.