📈 GROW · AI 학급리포트

검사만 하면, 우리 반 이야기가 리포트로 도착합니다. ✨ 클래스맵이 수집한 데이터를 AI가 읽고, 선생님이 바로 쓸 수 있는 언어로 정리해 드립니다.

🤔 이런 순간, 있으셨죠

• 📊 설문은 마쳤는데, 눈앞엔 숫자와 표뿐일 때
• ⏳ 3월에 만난 우리 반을 제대로 파악하는 데 몇 달이 걸릴 때
• 😔 겉으론 조용한데 어딘가 어려움을 겪고 있는 아이가 보이지 않을 때
• 💭 "무엇이 문제인지"는 알겠는데, "그래서 무엇을 해야 하는지"가 막막할 때

GROW는 바로 그 지점에서 시작합니다. 👇

🌱 GROW란?

클래스맵으로 검사를 실시하면, 결과를 그대로 돌려드리는 대신 AI가 학급 전체 데이터를 읽고 핵심만 골라 한 편의 리포트로 정리합니다. 📝

수백 개의 응답 속에서 지금 우리 반에 가장 중요한 신호를 찾아내고, 그것이 무엇을 의미하는지, 무엇을 해볼 수 있는지까지 문장으로 전해 드립니다.

선생님이 하실 일은 검사를 실시하는 것, 그다음은 GROW가 합니다. 🙌

🪟 학급을 읽는 네 개의 창, G·R·O·W

네 영역이 모일 때, 성적표 한 장으로는 결코 보이지 않던 학급의 입체적인 모습이 드러납니다. 🔍

📋 리포트에 담기는 것

1️⃣ 우리 반의 강점과 관심 필요 지점

가장 먼저 알아야 할 두 가지를, 가장 먼저 보여드립니다.

2️⃣ 학급 관계 네트워크 구조

• 응집력 — 학급 구성원 간 연결 밀도
• 상호성 — 쌍방향 친구관계 비율
• 소그룹 분절도 — 파벌화 정도
• 위계 집중도 — 영향력 집중 정도

교실을 하나의 관계망으로 그려, 눈으로는 보기 어려운 구조를 수치와 해석으로 함께 보여드립니다. 🕸️

3️⃣ 영역별 AI 해석

지표가 아니라 문장으로. "응집력 0.10"이 우리 반에서 무엇을 뜻하는지 설명합니다. 💬

4️⃣ 학급 민감성 · 규범 분석

우리 반 아이들은 무엇에 민감하게 반응하는가. 인기와 공격성은 어떤 관계에 있는가. 학급을 움직이는 보이지 않는 규칙을 읽어냅니다. 🧭

5️⃣ 우선 관심 학생

지금 가장 먼저 다가가야 할 학생을 이유와 함께 짚어 드립니다.

6️⃣ 교사 지도 제언

분석에서 멈추지 않습니다. 응집력 강화 방안부터 개별 학생 대응까지, 내일 교실에서 시도해 볼 수 있는 것을 제안합니다. ✅

📝 이렇게 사용합니다