CLEAR 과학 교과 데이터 분석 실습

중2 과학 '동물과 에너지' 단원 학생 60명의 다차원 학습 데이터 입체 진단 대시보드

CLEAR Framework 2026 AI 활용 선도교사 과학과 11번 과정 60인 다차원 과학 학습 데이터셋 실시간 연동 차트
CSV 데이터 다운로드

총 분석 학생 수

60

개념 이해도 평균

79.3

평균 보고서 수정

2.6

정서/참여 지도 필요군

15.0% (9명)

학습자 프로파일링 및 패턴 진단

정량 점수, 텍스트 표현, 사회·정서적 신호 등 다차원 데이터를 기반으로 분류한 세 개의 대표 가상 학생 프로필입니다. 카드를 클릭하면 상세 처방안이 업데이트됩니다.

중2 · 그룹 1 불안 위험

이서연

높은 인지적 성취, 높은 사회·정서적 불안

중2 · 그룹 2 평가 불일치

박지호

풍부한 탐구 보고서 표현과 높은 참여도, 낮은 정량 개념 시험 점수

중2 · 그룹 3 면밀한 관찰

정민아

평균적 개념 이해, 최근 과학 탐구 참여도와 정서 안정의 급격한 하락

이서연 (중2 · 그룹 1)

"실험을 할 때 내 실수가 모둠 전체에 피해를 줄까 봐 너무 걱정돼요. 답을 쓰고도 여러 번 확인하게 돼요."
개념 이해
0
탐구 설계
0
자료 해석
0
과학 흥미
0
수행 불안
0
또래 협업
0
진단 인사이트
권장 교수·학습 초점

과학 개념 이해도 점수 구간별 학급 분포

과학 탐구 수행 태도 및 관찰 라벨 분포

개념 점수 vs 보고서 수정 횟수 입체 매트릭스

학급 평균 6대 과학 다면 역량 분석

전체 60인 학생 다면 관찰 및 평가 분석 데이터

학생들의 상세 관찰 내용, 개념 오답의 구체적인 특징 및 보고서 수정 과정 데이터를 실시간으로 조회하고 개별 AI CLEAR 진단 처방안을 확인할 수 있습니다.

학생 ID (성명) 탐구 관찰 라벨 (정서태그) 개념 점수 탐구 세부 성취 및 오답 특성 수정 횟수 보고서 주요 수정 내용 상세 진단