1) 문제점
-비효율적인 학습 진단 방식 기존 수험생들은 정답 개수만으로 학습 성과를 판단하고, 어떤 단원이 약한지 감각적으로만 파악함. 체계적인 데이터 기반 분석 없이 학습 계획 수립이 어려움.
-오답 반복 학습의 비효율성 정답/오답 여부는 알 수 있으나, 왜 틀렸는지 또는 어떤 유형에서 반복적으로 실수하는지 분석 불가. 단순 반복 학습만 이뤄져 시간 낭비 발생.
-기존 CBT 시스템의 단순성 기존의 CBT 문제풀이 시스템은 단순한 문제 제공 및 채점 기능만을 제공하고, 수험자의 실력을 정량적으로 분석하거나 취약 유형을 도출하지 못함.
-감에 의존한 시험 준비 수험생들은 '느낌상' 부족하다고 생각되는 과목만 집중하거나, 잘못된 오답노트 작성으로 학습의 효율이 낮아짐.

2) 프로젝트 목표
-AI 기반의 정량적 학습 진단 수험자의 응답 데이터를 기반으로 과목별, 유형별, 판례별 실력 분석을 자동화하여 개인별 맞춤 리포트를 제공
-‘진짜 취약점’을 찾아주는 알고리즘 단순히 정답률이 낮은 문항이 아닌, 반복 실수나 이해 부족이 누적된 유형을 선별하여 학습 효율 향상
-시험 유형별 전략적 학습 제공 판례형/조문형/심사지문형 등 유형에 따른 학습 전략 제안과 유형별 취약도 분석으로 합격 가능성 제고
-단기간 합격을 위한 스마트한 문제풀이 경로 제공 단순히 많은 문제를 푸는 것이 아닌, '어떤 문제를 푸는 것이 효과적인가'를 데이터 기반으로 제안


3) 주안점
-AI 기반 실력 진단 및 취약점 분석 자동화:
수험자의 응답 데이터를 통해 문제 유형/정답률등을 종합 분석하여 정량적이고 객관적인 취약점 진단을 구현

-데이터 기반 리포트 자동 생성:
과목별 / 단원별 / 문제유형별로 원형 그래프 기반의 시각화 리포트를 자동 생성
상위 등수 예측, 정답률 통계, 단원별 성취도 등을 통합적으로 제공

-유형 중심 문제 분류와 전략적 학습 경로 제공
판례형, 조문형, 이론형, 심사지문형 등 문제 유형별 구분 및 선택적 학습 기능

-짧은 시간 내 성과를 높이기 위한 스마트 학습 흐름
오답 문항만 다시 풀기, 단원 순 학습 등 다양한 학습 모드를 지원
수험생이 시간을 효율적으로 분배할 수 있도록 설계

-모바일 친화적 UI/UX 및 직관적인 사용자 인터페이스
실사용자의 니즈를 고려한 간결하고 직관적인 화면 구성
학습 결과, 해설, 판례 근거 등을 한 화면에서 즉시 확인 가능

-기출 및 변형 문제 자동 확장 기반 제공
동일 판례 및 조문 기반의 기출 확장형 문제를 생성해 실전 대응력 강화
단순 암기식 문제풀이에서 벗어나 사고력 기반 학습 유도

1) 포트폴리오 소개 : PoolGo는 법률 자격시험(민법, 특허법, 상표법, 디자인보호법 등) 준비 수험생을 위한 CBT 기반 문제풀이 플랫폼, 수험자의 취약 유형을 AI 분석으로 진단하고, 데이터 기반의 맞춤형 학습을 지원

2) 작업 범위 :
- 기획, 화면 설계, UI/UX 디자인, 서버 구축, Front-end 개발, 관리자 페이지 개발 등
- 반응형 웹앱

3) 주요 특징:
-객관식 문제풀이 CBT 시스템: 시험지 형식의 인터페이스 및 실시간 채점 기능
-문항 탐색/답안 선택/제출 인터랙션
-데이터 기반 성적 분석: 과목별 정답률 제공
-정답/오답 문항 및 유형 분석
-빅데이터 기반 학습 리포트 자동 분석
-과목별, 단원별 정답률 시각화 (원형 그래프 등)
-문제 유형/학습 모드 선택: 판례형 / 조문형 / 이론형 등
-학습 모드: 기출문제 / 기출확장 / 기출확장+ / 모든 유형/ 오답 문항만 재학습
-문제 해설 및 판례 근거 자동 제공