DATA DRIVEN

과정을 담아성장으로 연결합니다.

사람이 성장할 수 있는 기반을 만듭니다.

교사의 평가 설계·채점·피드백·기록을 돕는 클리포를 개발·운영합니다.
기관·기업의 평가·채점 업무에 맞는 AI를 설계·구축합니다.

교사가 판단하고,
클리포가 돕습니다.

채점 근거와 피드백, 기록 초안을 제안합니다. 교사는 결과를 검토·수정해 최종 확정합니다.

  1. 평가 설계
  2. 채점
  3. 피드백
  4. 기록
클리포 자세히 보기

기관·기업 평가·채점 AI

교육·연수, 역량·자격 평가에 AI 채점을 도입합니다.
기관마다 다른 평가 기준과 운영 절차에 맞춰 채점 AI를 설계·최적화합니다.

맞춤형 채점 AI
평가 목적·기준·답안 특성을 반영한 AI 채점
시스템 구축·연동
전용 평가 환경 구축 또는 기존 시스템 연동
검증·최적화
실제 평가 자료로 채점 결과를 검증하고 개선
평가·채점 AI 도입 문의

데이터 분석·AI 개발

교육·공공 데이터를 분석해 연구와 의사결정의 근거를 만듭니다.
데이터 구축부터 분석, AI 모델·서비스 개발까지 수행합니다.

분석·개발 문의

분석·개발 사례

  • 2024–현재
    정부기관 AI 모델·서비스 개발
  • 2024
    중등 글로벌 인문교양 교육지표 개발 연구
  • 2022
    학교 소규모화 지수 분석
  • 2021
    빅데이터 기반 미래교육 시나리오 분석

국가 연구개발 사업 주관

과학기술정보통신부·IITP · 인공지능 첨단 원천 유망기술 개발사업

맞춤형 교육을 위한
과정 중심 평가·학습진단 AI 기술 개발

과제·역량 평가부터 학습자의 지식 수준 진단·추적까지, 학교 현장에서 쓸 수 있는 AI를 개발·실증합니다.

주관기관
데이터드리븐
컨소시엄 전체 사업 규모
75억 원
연구개발 기간
4년2023–2026

공동 연구기관

  • 아이스크림에듀
  • 건국대학교
  • 서울대학교
  • 한국핵심역량교육학회
  • 경기도교육연구원

TTA 시험 검증

한국정보통신기술협회

0.95QWK

완전 일치에 근접한 AI 채점

QWK(이차 가중 카파)는 AI의 채점 결과가 정답으로 정해 둔 채점 결과와 얼마나 일치하는지 나타냅니다. 1이면 완전히 일치하며, 평가자 간 등급 차이가 클수록 일치도는 더 큰 폭으로 낮아집니다.

전 과목 · 실제 평가지 약 1,000종

QWK 시험에 사용한 평가자료

평가 AI 기반 기술의 텍스트 채점 시험 · 손글씨 인식 제외

시험성적서 TTA-26-02012 · 2026.08

생성형 AI 평가 특허

국내 등록 특허

3건

평가 설계·채점·기록

  • 평가계획 설계
    10-2836071

    성취기준과 평가 방식에 맞춘 세부 채점기준 생성

  • 평가결과·근거 생성
    10-2841562

    채점기준·성취기준에 따른 결과와 근거, 피드백 생성

  • 종합기록 작성
    10-2841567

    평가결과와 관찰기록을 종합한 기록 작성 및 생성근거 제공

특허권자 · 주식회사 데이터드리븐

1EdTech · 교육을 위한 개방형 표준 (새 탭에서 열림)

1EdTech Korea (새 탭에서 열림) 설립회원

클리포는 CASE(Competencies and Academic Standards Exchange) 표준을 적용해 성취기준과 역량을 공통의 구조화된 형식으로 표현합니다.

CASE 표준 알아보기 (새 탭에서 열림)

CLIPO · 표준 적용 및 인증·지정

제품 원칙

우리는 AI로 현장이 본래 하려던 일을
온전히 할 수 있게 합니다.

사람의 자리는 정확하게,
나머지는 극도로 편리하게

판단과 책임부터 설계합니다.

업무의 본질과 사회적 책임에 따라 사람이 판단하고 책임질 지점을 정합니다.

책임자가 설명할 수 있도록 설계합니다.

사람과 AI가 함께 만든 결과를 검토하고, 그 결과에 이른 과정을 설명할 수 있게 합니다.

주요 연혁

  1. 클리포 CSAP 인증 획득
    한국교육학술정보원장상 2건 수상
    1EdTech Korea 설립 참여
  2. 교육청용 AI 평가 엔진 공급 개시
    클리포 혁신제품 지정
  3. 클리포 정식 서비스 출시
  4. 과정 중심 평가 AI 연구개발 사업
    주관기관 선정
    학생 진로역량검사 AI 학습용 데이터 구축사업 주관
  5. 학생 진로탐색 상담 AI 학습용 데이터 구축사업 주관
  6. 학생·청소년 역량 AI 학습용 데이터 구축사업 주관
  7. TIPS 선정
  8. 데이터드리븐 설립
    스프링캠프 시드 투자 유치

도입·협력 문의

평가·채점 AI 도입 · 데이터 분석 · AI 개발

contact@datadriven.kr

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