B

교사AI연수 이수관리 허브

3.20

파생 체인

단계 1 공교육 AI 대전환
단계 2 교사 AI 연수 의무화 (교육)
단계 3 교사 AI 역량 연수 이수 추적 + 인증 관리 SaaS

문제

교육청이 AI 교육 대전환을 추진하면서 교사 AI 연수가 사실상 의무화되고 있으나, 연수원별(KERIS, 시도교육연수원, 민간) 이수 기록이 분산되어 교사 1인의 AI 역량 현황을 파악하는 데 학교 관리자가 월 5-8시간을 소비한다. 교육청 단위 AI 연수 이수율 집계에도 2-3주가 걸려 정책 수립에 병목이 된다.

솔루션

교사별 AI 연수 이수 기록을 연수원 크로스체크로 자동 수집·통합하여 대시보드로 제공. 학교별/교과별 AI 역량 지표 + 미이수 교사 자동 알림 + 교육청용 집계 리포트 원클릭 생성.

타겟: 초중고 학교 관리자(교감/연구부장), 시도교육청 연수 담당 장학사
수익 모델: 학교 단위 라이선스 월 5.9만원/교(교사 50인 이하), 교육청 단위 연간 계약 교당 월 3만원(100교 이상), 무료 체험 1개월
생태계 역할: 교육
MVP 예상: 2_weeks

NUMR-V Scores

N Novelty
3.0/5
U Urgency
4.0/5
M Market
3.0/5
R Realizability
3.0/5
V Validation
3.0/5
NUMR-V Scoring System
N Novelty1-5시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1
U Urgency1-5사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성
M Market1-5타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X)
R Realizability1-51-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성
V Validation1-5시장 검증 통과 여부. 경쟁사 분석 + 수요 프록시 + 타이밍
SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20 Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15

실현성 (72%)

기술 복잡도
29.3/40
데이터 접근성
23.1/25
MVP 일정
20.0/20
API 보너스
0.0/15
실현성 분석
기술 복잡도/ 40핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10
데이터 접근성/ 25필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4
MVP 일정/ 20최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8
API 보너스/ 15공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산

시장 검증 (54/100)

경쟁 분석
8.0/20
시장 수요
3.8/20
타이밍
16.0/20
수익 참조
10.5/15
곡괭이 적합
10.5/15
1인 구축
5.0/10
검증 분석
경쟁 분석/ 20경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증
시장 수요/ 20검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거
타이밍/ 20현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성
수익 참조/ 15유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부
곡괭이 적합/ 15곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성
1인 구축/ 10혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도

기술 요구사항

백엔드 [medium] 프론트엔드 [medium] 데이터 파이프라인 [low]
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