# AI 별찌과학실험 > AI 별찌과학실험은 실물 실험 키트, AI 별찌에게 가르치기, 3D 우주 탐사를 하나로 이은 과학 실험 키트예요 — 상자 속 재료로 직접 실험하고, 본 것을 AI 캐릭터 별찌에게 자기 말로 가르치며, 웹 브라우저 속 3D 우주에서 별과 행성을 골라 날아가 그곳의 사건을 별찌와 함께 풀어요. 탐사는 브라우저 속 3D 우주에서 펼쳐져요. 은하 지도에서 별과 행성을 골라 우주선으로 날아가 내리면, 그곳의 사건과 주민이 기다려요. 아이가 책상 위 실험에서 본 것과 그 까닭을 들려주면, 별찌가 그 말을 배워 사건을 푸는 데 써요. 책상 위 실험은 그 사건을 작게 재현한 모형이에요. 길잡이 타래는 탐구를 돕고, 볼 곳을 짚어 줘요. ## 주요 기능 AI 별찌과학실험의 탐사 서비스는 3D 우주를 날아다니며 AI 별찌에게 과학을 가르치는 웹 서비스예요. 앱 스토어 앱은 없고, 태블릿·PC·휴대폰의 인터넷 브라우저에서 바로 하거나 브라우저에서 앱처럼 설치해 아이콘으로 열어요. ### 3D 우주와 행성 - 3D 은하 지도: 브라우저 속 3D 은하에서 갈 별과 행성을 직접 골라요. 별마다 이름이 있고, 해가 하나·둘·셋인 별계와 위성·고리·혜성·소행성, 성운과 성단이 있어요. 다녀온 별 가까이의 새 별이 열리고, 은하는 이름 붙은 구역으로 나뉘어요. - 실시간 우주 비행: 본부 정거장을 떠난 우주선이 워프나 엔진으로 고른 곳까지 실제로 날아가고, 대기권에 들어가 내려앉아요. 카메라는 우주선 뒤를 따라가고, 비행 준비가 끝나면 2배·4배로 빨리 보거나 건너뛸 수 있어요. - 내릴 곳 고르기: 행성을 돌려 보며 내릴 지역과 자리를 고르거나, 그 행성의 착륙장에 바로 내려요. 위성과 고리도 고를 수 있어요. - 행성의 땅과 하늘: 내린 곳의 3D 땅이 지평선까지 이어지고, 산과 강, 파도치는 바다, 낯선 식물과 구름이 있어요. 행성마다 공기·땅·바다의 성분이 달라 하늘과 땅의 색이 다르고, 그 행성이 도는 데 따라 낮과 밤이 바뀌어요. - 살아 있는 날씨: 바람과 비, 눈과 안개, 번개 치는 폭풍 구름, 모래 폭풍이 행성마다 다르게 움직여요. 이야기 속 날씨와 시간도 비행에서 본 그대로예요. - 기지와 정거장: 너무 뜨겁거나 디딜 땅이 없는 행성에서는 구름 위에 떠 있는 기지나 궤도 정거장에서 탐사하고, 그 까닭은 타래가 알려 줘요. - 행성 표면 보기: 지도에서 행성을 골라 그 땅과 하늘, 구름 위 기지의 모습을 3D로 둘러볼 수 있어요. ### 실험과 가르치기 - 실물 실험 4종: 실험 4종의 재료와 종이 탐험카드 4장이 한 상자에 들어 있어요. 장면 속에 교재의 단계·사진·주의사항이 나오고, 책상 위 실험은 우주에서 만난 사건을 작게 재현한 모형이에요. - 별찌에게 가르치기: 본 것과 그 까닭을 말(음성 인식)이나 글로 들려주거나, 내가 관찰한 조각을 이어 설명해요. 별찌는 아직 궁금한 것을 목록으로 보여 주고, 배운 생각으로 계획을 세워요. - 타래의 도움: 길잡이 타래가 함께 관찰하며 볼 곳을 짚어 주고, 막히면 먼저 “도와줄까?” 하고 물어요. 받은 도움은 보고서에 따로 표시해 스스로 한 설명과 섞지 않아요. - 별찌와 일꾼 로봇: 별찌가 아이에게 배운 방법을 일꾼 로봇 두리번·나란·톡톡에게 나눠 맡기고, 작은 시험으로 그 방법이 사건을 푸는지 보여 줘요. 로봇이 하는 일은 쉬운 말의 작업 창에 나와요. ### 이야기와 캐릭터 - 행성마다 다른 사건: 고른 곳에 맞춰 사건과 주민, 장면 그림을 생성형 AI가 새로 쓰고, 그동안의 탐사에서 배운 것을 기억해 이야기에 이어요. 골라서 해 볼 수 있는 기능으로 따로 골라 해 볼 수 있고, 기본 탐사는 실험마다 미리 쓴 사건 이야기로 진행해요. - 영화 같은 대화 장면: 도착부터 해결까지 별찌·타래·주민이 목소리와 자막으로 말하는 하나의 이어진 장면이에요. 아이가 한 말에 따라 장면이 움직여요. - 탐사대장 호칭: 처음 로그인할 때 이름을 적으면(선택) 타래와 별찌가 ‘○○ 탐사대장’이라고 불러요. - 별들의 마을: 만난 주민을 모아 보고, 마을 통신으로 다시 이야기할 수 있어요. 마을 소식판에는 별찌와 주민 같은 AI만 글을 쓰고 아이는 읽어요(보호자가 켜면 우리 별찌도 소식을 올려요). - 별찌 꾸미기와 별똥별 가게: 탐사를 마치면 받는 별똥별로 별찌의 장식, 우주선 색, 주민에게 줄 선물을 골라요. 꾸미기와 선물만 있고, 배움에 유리한 것은 팔지 않아요. ### 발명품 작업대 - 설계와 시험: 별찌와 일꾼들이 아이에게 배운 과학으로 장치를 설계하고(예: 자외선 비즈 실험의 ‘햇살 지킴이’ — 3D 격자에 놓는 부품과 블록 규칙), 그곳의 하루 햇빛으로 시험해요. - 설치와 다시 쓰기: 시험을 통과한 장치는 그 행성에 설치되고 발명품으로 남아, 모듈 관리에서 다시 꺼내 봐요. ### 배움 기록·카드·다시보기 - 개념 카드: 관찰한 것을 말하면 타래의 잊었던 기억이 깨어나며 개념 카드가 열려요. 우리말 이름과 한자 뜻, 영어 말의 뿌리를 함께 담아요(예: 방수 · 防水 · waterproof). - 스킬 카드: 아이가 별찌에게 가르쳐, 별찌가 배운 것을 쓸 수 있게 되면 열려요. - 배움 도감과 개념 레벨: 별찌가 배운 개념은 배움 도감에 모여요. 실험에서 만난 개념을 쉬운 뜻과 말의 뿌리(한자·영어)로 다시 찾아볼 수 있어요. 다른 실험에서 같은 개념을 다시 만나면 한 단계 더 깊이 다뤄요. - 탐사 보고서: 아이용은 오늘의 탐사 기록, 보호자용은 아이의 관찰·설명이 결과로 이어진 흐름, 교사용은 탐구 과정과 다음 시간의 질문 초안을 담아요. 아이용 기록은 아이의 말로 된 하이라이트 장면으로 시작해요. 공유 링크(사진 제외, 30일)·인쇄·PDF로 남길 수 있어요. - 다시보기: 지난 탐사를 에피소드처럼 골라 다시 봐요. 이어서 보기·최근 탐사·별계별·개념별 묶음과 간직한 장면으로 찾고, 저장된 대사·카드·그림으로 재생해요. - 레벨과 본부 데이터베이스: 여정 레벨과 별찌 레벨, 깨어난 기억·되찾은 별·만난 주민을 모은 본부 데이터베이스, 다음 탐험 제안이 이어져요. 레벨은 서비스 안의 활동 기록이에요. 성적이 아니에요. ### 교실·보호자 - 보고서 공유: 학생·보호자가 고른 보고서만 선생님께 가요. - 선생님 대시보드: 선생님이 Google 계정으로 로그인해 학급을 만들고, 학생이 공유한 보고서를 실험별로 모아 개념별 이해 정도와 AI가 정리한 분석, 다음 질문 초안을 봐요. 평가는 선생님이 해요. - 별찌 연합 작전(학급 작전): 선생님이 학급이 배운 개념으로 큰 사건을 열면(AI 초안을 선생님이 확인), 학생들이 학급 코드나 QR로 각자 기기에서 들어와 자기 별찌에게 푸는 방법을 알려 함께 풀어요. 수업 중 실시간이나 여러 날 프로젝트로 해요. - 탐사 친구: 보호자가 켜 주면 한 번 쓰는 초대 코드로 친구를 맺고, 같은 실험을 함께 탐사해요. 친구에게는 정해진 낱말로 만든 탐사 별명만 보여요. - 이용 동의와 보호자 설정: 로그인 계정은 시작하기 전에 이용 동의를 해요. 만 14세 이상은 본인이 동의하고, 만 14세 미만은 보호자 동의가 필요해요(보호자 확인 서비스는 아직 준비 중이에요). 보호자 설정에서 마을 소식판 글쓰기·마을 통신·탐사 친구를 켜고 끄고, 마을 통신 기록을 볼 수 있어요. ### 설치와 기기 - 브라우저에서 바로: 태블릿·PC·휴대폰의 인터넷 브라우저에서 해요. 앱 스토어에서 내려받는 앱은 없어요. - 앱처럼 설치: 브라우저에서 홈 화면·바탕화면에 설치하면 별찌 아이콘으로 바로 열려요. 학교 기기(크롬북·윈도우·아이패드)에 한꺼번에 설치하는 관리자 안내도 있어요(astratutorlab.com/install). - 기기에 맞춘 3D: 3D는 브라우저에서 바로 그리고, 휴대폰에서는 더 가볍게 그려요. 3D를 그릴 수 없는 기기에서는 우주 지도가 2D로 바뀌어요. - 말이나 글로: 말로 하거나 글로 써요. 마이크가 없어도 시작할 수 있어요. - 로그인과 게스트: Google 계정으로 로그인하면 기록이 이어지고, 게스트로도 해 볼 수 있어요. 게스트 기록은 2시간 뒤 지워지고, 그 전에 받은 게스트 코드로 24시간 안에 내 계정에 옮길 수 있어요. ## 기본 정보 ### 이름 AI 별찌과학실험 — AI에게 가르치며 배우는 과학실험 ### 상자 구성 실험 4종의 재료와 종이 탐험카드 4장이 한 상자에 들어 있어요. 카드마다 다른 QR과 등록 코드로 해당 실험을 열어요. 실험 구성은 호마다 달라요. ### 필요한 것 태블릿·PC·휴대폰의 인터넷 브라우저와 인터넷 연결. 앱 스토어 앱은 없고, 브라우저에서 바로 하거나 브라우저에서 앱처럼 설치해 써요. ### 시작 방법 카드의 QR을 비추고 실험 제목을 확인해요. 로그인 또는 게스트를 고른 뒤, 바로 실험을 시작하거나 코드만 등록해요. 등록 코드를 직접 넣어도 돼요. 카드 한 장은 한 계정에 한 번 등록해요. ### 탐사 흐름 3D 은하 지도에서 별과 행성을 골라 날아가요. 행성마다 다른 사건과 주민이 기다려요. 상자 속 재료로 직접 실험하고, 본 것을 말해요. 본 것과 까닭을 말로 하거나 글로 써서 별찌에게 설명해요. 별찌는 배운 생각으로 사건을 풀어 가요. 탐사가 끝나면 나만의 탐사 보고서가 만들어져요. ### 배우는 방식 AI에게 가르치며 배우는 과학실험이에요. 관찰한 것을 자기 말로 설명하고, 그 설명이 사건 해결에 쓰이는 것을 확인해요. 실험에서 만난 개념을 쉬운 뜻과 말의 뿌리(한자·영어)로 다시 찾아볼 수 있어요. 같은 개념을 다시 만나면 한 걸음 더 깊이 다뤄요. ### 역할 탐사대장(아이) — 직접 실험하고, 본 것을 설명해요 · 타래 — 탐구를 돕고, 볼 곳을 짚어 줘요 · 별찌 — 아이에게 배운 생각으로 사건을 풀어요 ### 보고서 탐사가 끝나면 아이의 말이 담긴 보고서를 열어 볼 수 있어요. 직접 본 것, 별찌에게 설명한 말, 그 말이 쓰인 장면, 받은 도움을 함께 살펴보세요. 타래의 도움은 따로 표시해요. 스스로 한 설명과 섞지 않아요. ### 사용연령 14세 이상. 14세 미만은 보호자와 함께 사용해 주세요. ### 기록과 공유 우리 아이의 탐사 기록은 우리 아이 계정에만 보여요. 다른 학생의 기록은 볼 수 없어요. 보호자나 선생님께는 공유를 선택한 보고서만 전달돼요. ### 생성형 AI 별찌·타래·주민의 말과 이야기, 그림은 생성형 AI가 만들고, 아이의 말과 AI의 대답은 안전 검사를 거쳐요. ### 교실 보고서 공유 — 학생·보호자가 고른 보고서만 선생님께 가요. 학급 작전 — 각자의 별찌를 데려와 배운 개념으로 우리 반의 문제를 함께 풀어요. AI 대시보드 — 공유된 기록을 학생별·학급별로 정리하고 다음 질문 초안을 만들어요. 평가는 선생님이 해요. 학교·학원 도입은 인원과 이용 범위를 확인해 안내해 드립니다. ### 만든 곳 (주)미래과학교육원(실물 키트 제조·판매, AI 탐사 서비스 개발·운영) · 21083 인천광역시 계양구 장제로 735(작전동), 재경빌딩 5층 ### 웹 주소 astratutorlab.com은 AI 별찌과학실험 서비스의 주소(도메인)이며 개발사 이름이 아니에요. ### 가격·구독 조건 상자당 49,900원이에요. 첫 상자는 첫 구매 1회에 한해 44,900원이고, 두 번째 상자부터 49,900원이에요. 자동 갱신·중지·해지·환불 조건은 공개 예정이에요. ### 문의 큐리몰 고객센터(판매 문의) 032-543-9404 · 평일 09:00–12:00, 13:00–18:00(토·일·공휴일 휴무) · mtv104@m-sec.co.kr / 제품 상담(상자 표기) 1544-3415 · 평일 09:00~18:00 ## 이런 것은 아니에요 - 별찌는 답을 대신 알려 주는 AI가 아니에요. 아이에게 배운 만큼 사건을 풀어요. - 서비스의 3D 우주는 미리 만든 영상이 아니에요. 아이가 고른 별과 행성으로 실시간 3D 장면 속을 날아가요. - 앱 스토어에서 내려받는 앱이 아니에요. 인터넷 브라우저에서 바로 하고, 원하면 브라우저에서 앱처럼 설치해요. - 상자 속 종이 탐험카드는 실험을 여는 카드예요. 탐사 중에 얻는 우주 카드와는 다른 카드예요. - 레벨과 점은 서비스 안의 활동 기록이에요. 성적이 아니에요. ## 안전 장치 같은 안전 검사를 아이의 말, AI의 대답, 새로 쓴 이야기, 남는 기록에서 거듭 거치고, 이름·기록·공유·친구·실험은 그 자리를 맡은 장치가 따로 지켜요. 2026년 11월 3일 기준, 지금 운영 중인 서비스에 들어 있는 장치만 적었어요. 출시 전 시험 기간에 여는 기능은 그렇게 표시했고, 선생님 대시보드·마을 소식판처럼 운영에서 따로 여는 기능의 장치는 그 기능이 열려 있을 때 적용돼요. ### 01 이용 동의 - 단계: AI에 닿기 전 - 무엇을 보나요: 로그인한 계정이 이용 동의를 마쳤는지, 만 14세 미만이라고 답했는지 봐요. - 어떻게 지키나요: 동의가 없으면 서버가 대화·음성·사진·이야기 요청을 받지 않아요. 만 14세 이상은 본인이 동의하고, 만 14세 미만이라고 답한 계정은 보호자 동의 화면으로 넘어가요. 게스트는 이름과 나이를 묻지 않는 임시 이용이고, 기록은 2시간 뒤 지워져요(게스트가 공유한 보고서 링크는 30일 동안 열려요). - 한계: 나이는 이용하는 사람이 직접 알려 주는 값이에요. 보호자 확인 서비스는 아직 준비 중이에요. 출시 전 시험 기간인 지금은 보호자 동의 화면에 성인 테스터가 스스로 확인하고 진행하는 임시 단계가 있어요. 이것은 법정 보호자 확인이 아니고 누구의 정보도 확인하지 않아서, 아이가 혼자 눌러도 막지 못해요. 출시 때 없어지고, 그때 다시 동의를 받아요. ### 02 아이 말 검사 - 단계: AI에 닿기 전 - 무엇을 보나요: 아이가 쓰거나 말한 모든 말이에요(말은 받아쓴 글로 봐요). 자해, 폭력, 위험한 행동(불 지르기·폭발·폭탄·독), 개인정보를 묻거나 말하는 낱말(‘전화번호’·‘주소’·‘학교 이름’·‘비밀번호’·‘주민등록번호’·‘부모님 연락처’ 같은 말), 욕설, AI의 역할이나 규칙을 바꾸라는 말, 실험과 상관없는 이야기를 찾아요. - 어떻게 지키나요: 서버가 대화 AI에 보내기 전에 검사해요. 띄어쓰기·숫자·기호를 끼워 넣거나 자음만 쓴 욕설도 같은 말로 알아봐요. 실험 장면에서는 걸린 말을 대화 AI에 보내지 않고, 화면에 짧은 안내 한 줄을 보여 주고 실험으로 이끌어요. - 한계: 정해 둔 낱말과 표현을 찾는 검사라서, 목록에 없는 표현은 놓칠 수 있고 괜찮은 말을 잘못 멈추기도 해요. 숫자로 쓴 전화번호나 실제 주소·학교 이름 자체는 찾지 못해서 대화 AI와 기록으로 갈 수 있어요(친구나 학급 작전에 보이는 말에서만 전화번호 같은 숫자·메일·링크를 가려요). 성적인 표현만 따로 찾는 항목은 아직 없어요. 말로 할 때는 목소리가 먼저 받아쓰기 서비스(OpenAI)에서 글로 바뀌고, 검사는 그 글에서 해요. ### 03 즉시 멈춤 - 단계: AI에 닿기 전 - 무엇을 보나요: 자해·자살과 관련된 몇 가지 정해 둔 표현, 심한 폭력(죽이기·칼로 찌르기·총으로 쏘기 같은 말), 위험한 행동(불 지르기·폭발·독약·화학 무기), ‘주민등록번호’라는 낱말이에요. - 어떻게 지키나요: 이런 말이 보이면 대화 AI에 보내지 않고, 미리 정해 둔 문장을 화면에 안내로 보여 줘요. 자해와 관련된 말에는 “그런 마음이 든다면 꼭 가까운 어른에게 이야기해 주세요. 부모님, 선생님, 상담선생님 누구든 좋아요. 혼자 안고 있지 않아도 돼요.”라고 안내해요. - 한계: 정해 둔 몇 가지 표현에만 반응해서, 다른 말로 한 표현은 놓칠 수 있고 그때는 대화 AI가 답해요. 화면에 위기 상담 전화번호를 보여 주지 않고, 보호자나 운영자에게 자동으로 알리지 않아요. 위기 상황에 개입하는 서비스가 아니에요. ### 04 이름 지키기 - 단계: AI에 닿기 전 - 무엇을 보나요: 처음 로그인할 때 적는 아이 이름(선택)이에요. - 어떻게 지키나요: 탐사 화면에서 대화·이야기·그림을 만드는 AI 요청에는 이름을 넣지 않고, 우리 서버와 화면에서만 대사에 붙여요. AI에는 나이만 숫자로 전해요. 이름 칸에는 한글·영어 글자 8자까지만 들어가서 숫자·기호(전화번호·주소·링크)는 넣을 수 없어요. 목소리로 이름을 불러 주는 것에 따로 동의한 경우에만 음성 합성 회사(Typecast)에 이름이 든 문장을 보내고, 동의하지 않으면 이름을 빼고 보내요. - 한계: 아이가 대화 중에 스스로 이름을 말하면 그 말은 검사를 거쳐 AI에 갈 수 있어요. ‘내 이름은 ○○야’ 같은 말은 개인정보로 걸러지지만, 모든 표현을 찾지는 못해요. 예전에 만든 체험 화면 몇 곳이 아직 열려 있고, 그곳에서는 계정의 별명(이름일 수 있어요)을 AI에 보내요. ### 05 AI 대답 검사 - 단계: 화면에 나오기 전 - 무엇을 보나요: 타래·별찌의 대사, AI가 제안하는 행동의 이름과 목표, 마을 소식판에 AI가 쓴 글이에요. - 어떻게 지키나요: 아이 말과 같은 안전 검사를 거치고, 링크와 코드 조각도 막아요. 통과하지 못한 대답은 화면에 내보내지 않고, 미리 준비해 둔 안내 대사로 대신하거나 다시 말해 달라고 해요. 따옴표로 아이의 말을 옮길 때는 아이가 실제로 한 말인지 확인해요. AI는 정해진 몇 가지 행동만 제안할 수 있고, 그 행동도 아이가 확인해야 실행돼요. 한 번에 1–3줄만 말해요. - 한계: 아이 말 검사와 같은 낱말 검사를 쓰므로, 같은 빈틈이 있어요. 따옴표 없이 아이 말을 바꿔 옮기는 것은 확인하지 못해요. ### 06 이야기 검사 - 단계: 화면에 나오기 전 - 무엇을 보나요: AI가 새로 쓰는 이야기의 제목·장소·인물 이름·대사·선택지예요. - 어떻게 지키나요: 한 줄씩 안전 검사와 길이·링크·기호 검사를 해요. 무대에 나온 인물만 말할 수 있고, 정해진 장면 구도만 쓸 수 있어요. 규칙을 어긴 장면은 빼고, 남은 장면이 너무 적으면 그 이야기는 쓰지 않아요. - 한계: 출시 전 시험 기간에 여는 기능이에요. 아이 말 검사와 같은 낱말 검사를 써요. 장면 그림을 그리는 영어 설명은 이 검사를 거치지 않고, 그림을 만드는 회사의 자체 검사와 ‘사람·얼굴·글자 없이’라는 고정된 틀에 기대요. ### 07 배움 기록 지키기 - 단계: 기록이 남고 공유될 때 - 무엇을 보나요: 관찰·가르침 기록, 탐사 보고서, AI에 다시 보내는 지난 대화, 선생님 대시보드와 학급 작전으로 넘어가는 글이에요. - 어떻게 지키나요: 검사에 걸린 말은 관찰·가르침 기록이나 보고서에 배움으로 저장하지 않아요. AI에 다시 보내는 지난 대화와 관찰도 한 번 더 걸러서, 걸린 말은 다시 보내지 않아요. 선생님 대시보드와 학급 작전으로 넘어가는 글도 같은 검사를 거치고, 걸린 말은 감춰요. - 한계: 검사가 놓친 말은 기록에 남을 수 있어요. 로그인 계정의 대화에서 걸린 말은 어떤 종류였는지 따로 기록해요(아래 ‘개인정보와 기록’의 안전 기록). ### 08 기록과 공유 지키기 - 단계: 기록이 남고 공유될 때 - 무엇을 보나요: 탐사 기록, 사진, 보고서 공유 링크, 선생님이 받는 보고서예요. - 어떻게 지키나요: 탐사 기록은 그 아이의 계정에서만 열리고, 다른 학생의 기록은 볼 수 없어요. 보호자나 선생님께는 아이·보호자가 공유를 고른 보고서 한 화면만 가요. 공유 링크는 그 순간의 사본이고 사진이 빠지며, 30일 뒤 닫히고 언제든 멈출 수 있어요. 사진은 비공개 저장소에 두고 주인에게만 보여 줘요. 선생님은 ‘선생님께 공유’된 보고서만 받고, 공유를 멈추면 선생님 쪽 사본도 사라져요. 선생님용 AI 분석에는 이름 대신 ‘학생 1’처럼 번호를 보내고, 평가는 선생님이 해요. - 한계: 접근 제한은 코드 검토와 자동 시험으로 확인하고 있어요. 외부 기관의 보안 점검은 아직 받지 않았어요. ### 09 친구·마을 보호 - 단계: 함께 쓰고, 손으로 실험할 때 - 무엇을 보나요: 탐사 친구 맺기, 친구에게 가는 말, 별들의 마을 소식판이에요. - 어떻게 지키나요: 탐사 친구는 보호자가 보호자 설정에서 켜야 쓸 수 있어요. 한 번 쓰는 초대 코드(48시간)로만 친구를 맺고, 검색이나 추천은 없어요. 친구에게는 정해진 낱말로 만든 탐사 별명만 보여요. 친구에게 가는 아이의 말도 안전 검사를 거치고, 전화번호처럼 긴 숫자·이메일·링크는 가려요. 마을 소식판에는 AI만 글을 쓰고 아이는 읽기만 해요. 아이의 말이나 이름은 올라가지 않아요. - 한계: 보호자 설정 앞의 곱셈 문제는 아이가 혼자 들어가지 않게 하는 장치일 뿐, 보호자 본인을 확인하는 절차가 아니에요. ### 10 실험 안전 - 단계: 함께 쓰고, 손으로 실험할 때 - 무엇을 보나요: 실물 실험의 단계와 준비물이에요. - 어떻게 지키나요: 단계 설명에 칼·커터가 나오면 ‘어른이 해 주세요’, 가위가 나오면 ‘어른과 함께’를 그 자리에서 보여 주고, 칼을 쓰는 단계는 어른이 없으면 넘겼다가 나중에 함께 할 수 있어요. 첫 단계에서 준비물을 보여 주고, 몇몇 단계에서는 워크북의 주의 문구도 그 자리에 함께 보여 줘요(예: ‘칼로 자를 때에는 손을 다치지 않게 주의합니다’). 실험마다의 주의사항(화상·유리·재료를 먹지 않기 등)은 상자에 든 워크북에 있어요. 제품과 서비스의 사용연령은 14세 이상이고, 14세 미만은 보호자와 함께 사용해 주세요. - 한계: 실험별 주의사항 전체를 화면에서 다시 보는 곳은 아직 없어요. 실험 전에 워크북의 주의사항을 함께 읽어 주세요. 실험 방법과 주의사항의 기준은 상자에 든 워크북이고, 화면이 실험하는 손을 지켜볼 수는 없어요. ### 보호자 안전 알림(준비 중) - 무엇을 보나요: 아직 동작하지 않아요. 준비가 끝나면 스스로를 해치려는 뜻·계획·방법이 분명히 보이는 말이나, 다른 사람을 해치려는 구체적인 계획이 보이는 말이에요. 장난, ‘배고파 죽겠다’ 같은 관용 표현, 욕설, 개인정보, 실험과 상관없는 말로는 알리지 않아요. - 어떻게 지키나요: 준비 중이라 지금은 보호자에게 알림이 가지 않아요. 준비가 끝나면: 그런 말이 있을 때만 연결된 보호자에게 카카오 알림톡을 보내고, 받지 못하면 문자로 보내요. 알림에는 아이 이름도 아이가 쓴 말도 없고, 보호자는 인증을 거친 뒤 자세한 내용을 확인해요. 아이에게는 바로 시간이 지나야 닫히는 차분한 안내 팝업과 상담 전화 번호가 보이고, 팝업이 떠 있는 동안 모든 활동이 잠시 멈춰요. 만 14세 미만은 보호자 연결이 필수이고, 만 14세 이상은 선택이에요. - 한계: 준비가 끝나도 실시간 감시가 아니에요. 정해 둔 표현을 찾는 검사라서 놓칠 수 있고, 걱정할 일이 아닌데 알릴 수도 있어요. 전문 상담이나 응급 서비스를 대신하지 않아요. ### 개인정보와 기록 - 이름: 탐사 화면에서는 대화·이야기·그림을 만드는 AI에 보내지 않아요. 목소리로 이름을 불러 주는 것은 따로 동의한 경우에만이고, 보호자 설정에서 언제든 끌 수 있어요. - 탐사 기록: 우리 아이의 탐사 기록은 우리 아이 계정에만 보여요. 다른 학생의 기록은 볼 수 없어요. - 보고서 공유: 보호자나 선생님께는 공유를 고른 보고서 한 화면만 가요. 공유 링크에는 사진이 빠지고 30일 뒤 닫히며, 공유를 멈추면 그 링크로 더 이상 볼 수 없어요. - 사진: 실험 사진은 비공개 저장소에 두고 주인에게만 보여 줘요. 공유 링크에는 들어가지 않아요. 아이가 사진에 대해 물으면 그 사진을 AI가 살펴보도록 보내요. - 목소리: 받아쓰기는 아이가 말하기를 누를 때만 열려요. 목소리는 기기 브라우저에 들어 있는 음성 인식(Chrome·안드로이드는 Google, iPhone·iPad는 Apple)에서 글로 바뀌고, 그런 기능이 없는 기기에서만 받아쓰기 서비스(OpenAI)가 5분짜리 일회용 권한으로 받아써요. 우리 서버는 녹음을 받지 않아요. 캐릭터 목소리는 Typecast로 만들어요. 아이 대상 사용을 허용하지 않는 음성 회사는 운영 서비스에서 쓰지 않도록 막아 두었고, 목소리를 만들 수 없을 때는 자막만 보여 줘요. - 안전 기록: 로그인 계정의 대화에서 안전 검사에 걸린 말은 어떤 종류였는지 기록해요(욕설과 게스트의 말은 기록하지 않아요). 자해와 관련된 말로 즉시 멈춘 경우에는 원문 앞 80자를 남기고, 그 밖의 말은 내용을 알아볼 수 없게 기록해요. 지금은 이 기록을 사람이 정기적으로 살펴보거나 보호자에게 알리는 절차·화면이 없어요. - 게스트: 게스트는 이름과 나이를 묻지 않고, 기록은 2시간 뒤 지워져요. 게스트가 공유한 보고서 링크는 30일 동안 열려요. 게스트의 말도 같은 음성 인식을 거쳐 대화 AI로 가요. - 생성형 AI 고지: 첫 화면·홈 화면·공유 보고서에 ‘이 서비스는 생성형 AI를 사용해요’라고 알리고, 별찌·타래·주민의 말과 이야기·그림을 AI가 만든다는 것을 밝혀요. ### 아직 갖추지 못한 것 - 만 14세 미만의 보호자 확인 — 보호자 확인 서비스는 아직 준비 중이에요. 출시 전 시험 기간인 지금은 보호자 동의 화면에 성인 테스터가 스스로 확인하고 진행하는 임시 단계가 있어요. 이것은 법정 보호자 확인이 아니고 누구의 정보도 확인하지 않아서, 아이가 혼자 눌러도 막지 못해요. 출시 때 없어지고, 그때 다시 동의를 받아요. - 자해와 관련된 말이 있었을 때 보호자에게 알리는 기능, 그리고 남겨 둔 기록을 어른이 보는 화면. - 화면 속 위기 상담 전화번호 안내(지금은 가까운 어른에게 이야기하라는 안내만 나와요). - 성적인 표현만 따로 찾는 검사 항목. - 숫자로 쓴 전화번호·주소 같은 개인정보 자체를 찾는 검사(지금은 개인정보를 묻거나 말하는 낱말을 찾아요). - 실험별 주의사항을 화면에서 다시 보기(지금은 워크북에서 봐요). - 외부 기관의 보안 점검. 어떤 검사도 완벽하지 않아요. 말을 거르는 검사는 모두 정해 둔 같은 낱말 목록을 써서, 목록에 없는 표현은 모든 자리에서 함께 놓칠 수 있고 괜찮은 말을 멈추기도 해요. 14세 미만은 보호자와 함께 사용해 주세요. 탐사가 끝나면 보고서를 함께 살펴봐 주세요. 자세히: https://astratutorlab.com/about/safety ## 정확한 과학을 위한 장치 — AI가 지어내지 않도록 AI 별찌과학실험에서 별찌·타래·주민의 말과 이야기, 그림은 생성형 AI가 만들어요. 생성형 AI는 그럴듯하지만 사실과 다른 말(할루시네이션)을 할 수 있어요. 그래서 실험 순서와 개념 카드는 미리 준비한 글을 그대로 쓰고, 사건이 풀렸는지는 규칙으로 계산하며, AI의 말은 서버가 형식·인용·안전을 다시 검사한 뒤에 화면에 내보내요. 다만 AI 문장의 과학 사실까지 검사하지는 않아요. 이 페이지는 장치마다 무엇을 막는지, 어떻게 막는지, 그리고 어디까지는 막지 못하는지를 알려 드려요. 지금 운영 중인 서비스에 들어 있는 장치만 적었어요(2026년 11월 3일 기준). ### 사실이 화면까지 오는 길 - 01 교재·실험 규격: 실험 순서·준비물·주의사항은 키트 워크북 원본에서 옮긴 글이고, 개념 카드의 이름·뜻·설명은 미리 준비해 넣어 둔 글이에요. 아이의 관찰과 가르침은 아이가 한 말 그대로 기록돼요. - 02 계산 모델: 사건이 풀렸는지는 규칙 기반 가상 모형이 계산하고, 스킬 카드는 서버가 기록으로 열어요. 아이가 무엇을 가르쳤는지에 대한 AI의 판단은 서버가 아이의 기록 번호와 정해진 선택지로 다시 확인해요. - 03 AI의 말: 타래·별찌·주민의 말은 생성형 AI가 만들어요. AI는 정해진 형식으로만 대답하고, 인물마다 받은 자료와 기록 안에서 말하도록 지시를 받아요. - 04 서버 검증: 서버가 아이 말 인용과 근거 번호를 실제 기록과 대조하고, 형식과 안전을 다시 검사해요. 통과하지 못하면 미리 준비한 대사나 이야기로 바꿔요. 문장의 과학 사실이 맞는지는 검사하지 않아요. - 05 화면: 아이의 말, 타래의 도움, 가상 일꾼의 기록, AI가 만든 것을 나눠 표시해요. ### 과학 내용은 미리 준비한 글을 그대로 - 무엇을 막나요: AI가 대화 중에 실험 순서·준비물·주의사항이나 개념 설명을 그럴듯하게 지어내는 일. - 어떻게: 실험 순서, 준비물, 주의사항은 키트 워크북 원본에서 옮긴 글이고, 장면 속 작업대 카드에 워크북의 그림과 함께 그대로 보여요. 타래의 기억이 깨어날 때 들려주는 개념 이름, 한자·영어 뜻, 짧은 설명은 미리 준비해 제품에 넣어 둔 개념 카드를 AI가 새로 쓰지 않고 그대로 읽어요. ‘한 번 더 쉽게 말해 줘’ 단추도 카드 글로 다시 말해 줘요. 타래는 이 자료를 보며 대화하고, 자료에 없는 개념을 자료처럼 만들지 말라는 지시를 받아요. - 한계: 실험 순서·준비물·주의사항은 워크북 원본을 옮긴 글이고, 옮긴 글을 다시 살피는 검토는 진행 중이에요. 외부 기관의 과학 검수를 받았다는 뜻은 아니에요. 미리 준비한 글에도 오류가 있을 수 있고, 알게 된 오류는 고쳐서 반영해요. 타래가 대화 중에 하는 말(다음 단계 안내·도움말·자유로운 질문에 대한 답)은 카드와 실험 자료를 보고 AI가 그 자리에서 만들어 틀릴 수 있어요. 작업대 카드의 단계 글과 그림이 원본이에요. ### 실물 실험이 먼저, 본 것은 아이의 말로 - 무엇을 막나요: AI가 아이가 보지 않은 관찰을 채워 넣거나, 실물 실험을 건너뛰게 하는 일. - 어떻게: 아이는 책상 위 실물 모형(우주의 사건을 작게 재현한 모형)으로 직접 해 보고, 본 것을 자기 말로 말해요. 실물 단계는 아이가 ‘다 했어’ 단추를 누르거나 했다고 말해야 기록돼요. 단추는 AI를 거치지 않지만, 말로 한 대답은 AI가 알아듣고 기록하므로 잘못 알아들을 수 있어요(실물 단계 중에는 작업대의 ‘이전’ 단추로 되돌릴 수 있어요). 실물 단계를 마치기 전의 말은 관찰로 인정하지 않아 배움이 넘어가지 않아요. AI가 관찰이 충분하다고 판단해도, 아이가 본 것을 자기 말로 두 번 이상 말하기 전에는 받아들이지 않아요. - 한계: 앱은 책상 위를 볼 수 없어요. 실물 단계는 아이가 누르거나 말한 대로 기록되고, 보고서에도 아이의 자기 보고라고 적혀요. 절차나 수량을 지어내지 말라는 것은 AI에게 주는 지시이고, 문장마다 걸러 내는 검사는 아니에요. ### 아이 말은 받아쓴 그대로 기록 - 무엇을 막나요: AI가 아이의 말을 고쳐 쓰거나 새 사실을 덧붙여 기록하는 일. - 어떻게: 관찰과 별찌에게 가르친 말은 아이가 한 말 그대로 저장돼요. AI는 그 말로 장면에서 할 일(관찰인지 가르침인지)을 고를 뿐, 원문을 고치거나 새 사실을 덧붙이지 않아요. 잘못 들렸으면 아이가 다시 말해 고칠 수 있고, 고치기 전과 후의 원문이 모두 남아요. - 한계: 말은 먼저 음성 인식(기기 브라우저의 음성 인식, 없는 기기에서는 OpenAI 받아쓰기)으로 글이 되므로, 아이가 고치기 전까지 잘못 들린 낱말이 남을 수 있어요. AI가 할 일을 잘못 고를 수도 있어요. 이런 일은 자동으로 표시되지 않고, 아이가 말로 고쳐요. ### 사건 해결은 규칙 기반 가상 모형이 계산 - 무엇을 막나요: AI 문장 하나로 ‘성공했다’가 정해지는 일, 아이가 가르치지 않은 방법이 쓰이는 일. - 어떻게: 별찌가 아이에게 배운 방법으로 사건을 풀 때, 성공했는지는 AI의 말이 아니라 미리 정한 규칙 기반 가상 모형이 계산해요. 이 모형은 아이가 가르친 조건만 써요. 근거가 없거나 기록과 맞지 않는 계획은 실행 직전에 다시 검사해 실행하지 않아요. AI는 실행기가 기록한 결과만 지난 일로 말하도록 지시를 받아요. - 한계: 아이가 무엇을 가르쳤는지는 배움 판단(AI 판단 포함)을 따르고, 그 조건으로 성공 여부는 규칙이 계산해요. 실험마다 정한 작은 교육용 규칙이고 물리 시뮬레이션이 아니에요. 대부분의 실험에서는 아이가 가르친 방법이 그 실험의 핵심 개념과 맞으면 풀리는 단순한 규칙이에요. 결과 화면도 실물 사진이나 책상 위 결과를 대신하지 않는다고 밝혀요. ### 배움 판단: AI의 판단을 기록과 선택지로 다시 확인 - 무엇을 막나요: AI가 근거 없이 ‘배웠다’고 판단해, 별찌가 개념을 배운 것으로 처리되는 일. - 어떻게: 별찌가 개념을 배웠는지는 아이가 확인한 말을 바탕으로 정해요. AI의 판단은 지금 기록과 똑같은 기록을 보고 내린 것이고, 아이의 실제 기록 번호를 근거로 들며, 그 실험에 정해진 선택지 안의 값일 때만 받아들여요. AI가 연결되지 않으면 정해진 낱말 규칙으로 판단하고, 브라우저에서 보낸 판단은 받지 않아요. - 한계: 아이가 부담 없이 이어 가도록 ‘대략 통하면’ 인정하는 너그러운 기준이라, 숙달을 재는 시험이 아니에요. 그 범위 안에서 ‘대략 이해했다’는 판단은 AI(Claude)가 내려요. 여러 번 시도한 뒤 도움을 받아 넘어간 개념은 아이가 스스로 가르친 것과 나눠 ‘도움받음’으로 기록돼요. ### 카드는 서버가 열고, AI는 정해진 도구만 - 무엇을 막나요: AI가 스스로 카드를 주거나, 성공·장소 이동·보상을 정하는 일. - 어떻게: 스킬 카드는 아이 기록으로 계획이 준비됐을 때, 배움 판단에서 배운 것으로 확인된 개념에만 서버가 열어요. 도움을 받아 연 카드인지도 함께 기록해요. AI는 아이의 말을 장면에서 할 일로 옮겨요 — 관찰·가르침 기록, 실물 단계 완료, 가상 일꾼의 계획과 실행처럼 정해진 도구 가운데 하나를 고르는 것이고, 성공을 정하거나 다른 장소로 옮기거나 보상을 주는 도구는 없어요. 대사 끝에 붙는 행동 제안(목표 정하기·별 둘러보기 같은)은 제안일 뿐이라 아이가 골라야 실행돼요. - 한계: 어떤 개념을 가르친 것으로 볼지는 위의 배움 판단(AI 판단 포함)을 따라요. AI가 아이 말을 잘못 알아들으면 정해진 도구 가운데 엉뚱한 것(예: 실물 단계 완료)을 고를 수 있어요. ### 발명품 시험은 과학 계산 모델이 - 무엇을 막나요: AI의 말 한마디로 아이가 설계한 장치가 ‘통과했다’고 정해지는 일. - 어떻게: 아이에게 배운 과학으로 설계한 발명품은 서비스의 계산 모델로 시험해요. 빛과 그림자 모형은 해의 길을 따라 하루 동안 그늘이 지는 곳을, 빗물 길 모형은 빗물이 어디로 들어오고 막히는지를 계산해요. 시험을 통과한 설계만 설치할 수 있어요. 별찌가 AI로 설계 고칠 곳을 제안할 때도 그 제안은 형식·안전·설계 규칙 검사를 거친 뒤 같은 시험을 다시 받아요. - 한계: 교육용으로 단순하게 만든 모형이고, 실제로 잰 값이 아니에요. 빛과 그림자 모형은 빛이 곧게 나아가는 것만 계산하고 반사·구름은 계산하지 않아요. 빗물 길 모형은 비 한 가지 조건만, 막힘·스밈 같은 상태로만 보여요. ### 별찌와 주민이 아는 것은 기록으로 제한 - 무엇을 막나요: 별찌가 배우지 않은 것을 아는 것처럼 말하거나, 주민이 함께 겪지 않은 일을 함께한 것처럼 말하는 일. - 어떻게: 별찌에게는 아이가 확인해 준 가르침과 장면에서 모두가 들은 말만 전해지고, 타래의 실험 자료(준비물·주의사항·도움말)와 기억 카드는 주지 않아요. 별의 주민은 자기가 함께한 사건과 아이가 공유하기로 고른 일지만 알아요. 별들의 마을 소식판 글도 개념 이름·장소 이름처럼 정해 준 사실로만 쓰라는 지시를 받고, 아이의 말이나 이름은 들어가지 않아요. - 한계: AI에게 주는 자료를 줄이는 장치이고, 문장마다 거르는 검사는 아니에요. 그래서 별찌가 배우기 전에 원리를 먼저 말하거나, 키트에 없는 물건이나 장소의 사실을 지어내 말할 수 있어요. 이런 문장을 하나씩 걸러 내는 검사는 아직 서비스에 들어 있지 않아요. ### 사진 분석은 보이는 것만, 한계와 함께 - 무엇을 막나요: 사진 한 장으로 숨은 원인이나 실험 성공을 단정하는 일. - 어떻게: 아이가 실물 모형 사진을 보여 주면 AI는 보이는 색·위치·모양만 짧게 말해요. 숨은 원인, 정확한 양, 실험을 마쳤는지는 단정하지 말라는 지시를 받고, 대답에는 ‘확실하지 않은 점’이 반드시 함께 들어가요. 사진 분석은 아이의 관찰 기록에 넣지 않고 ‘사진 분석’으로 따로 보여요. - 한계: 원인을 단정하지 말라는 것은 AI에게 주는 지시이고, 코드는 형식과 안전만 검사해요. ### 아이 말 인용은 실제 기록과 대조 - 무엇을 막나요: 아이가 하지 않은 말을 아이가 한 말처럼 인용하는 일. - 어떻게: 타래·별찌가 아이 말을 따옴표로 인용하려면, 그 말이 아이가 실제로 하고 확인한 말 안에 있어야 하고 그 기록의 번호(근거 ID)를 같은 대사에 달아야 해요. 서버가 대조해 기록에 없는 말을 인용한 대답은 화면에 내보내지 않아요. 대사에 단 근거 번호가 실제로 있는 기록인지도 서버가 확인해요. - 한계: 따옴표 안의 말만 대조해요. 따옴표 없이 바꿔 말하며 ‘네가 그렇게 말했지’ 하는 것은 AI에게 주는 지시로만 막아요. ### AI 대답은 정해진 형식으로만, 서버가 다시 검사 - 무엇을 막나요: 형식이 어긋난 대답, 허용되지 않은 행동, 링크·코드 조각, 안전하지 않은 말이 화면에 나오는 일. - 어떻게: AI는 자유 글이 아니라 정해진 틀(JSON 형식)로만 대답해요. 서버는 그 대답을 다시 하나하나 검사해요 — 한 번에 1–3줄, 지금 말하는 인물만, 허용된 행동과 대상만 쓸 수 있어요. 링크나 코드 조각, 안전 검사에 걸리는 말이 있으면 쓰지 않아요. 장면에서 할 일도 지금 장면에서 가능한 도구 중에서만 고를 수 있어요. - 한계: 형식과 안전을 검사하는 것이지, 문장의 사실이 맞는지 검사하는 것은 아니에요. 형식에 맞고 안전한 문장도 틀린 사실을 말할 수 있어요. ### AI가 새로 쓰는 이야기 검사 - 무엇을 막나요: 이야기가 실험의 답을 미리 알려 주거나, 무대에 없는 인물이 말하거나, 책상 위 키트와 이야기가 끊어지는 일. - 어떻게: 아이가 고른 별에서 AI가 새로 쓰는 이야기는 보여 주기 전에 장면마다 검사해요. 무대에 나온 인물만 말하고, 정해진 장면 구도와 대사 길이·장면 수를 지켜야 해요. 책상 위 키트가 이야기의 무엇을 나타내는지 꼭 이어 주고, 실험 결과의 답을 미리 알려 주는 낱말은 빼요. 이야기는 실제로 만들어진 3D 행성의 특징을 바탕으로 써요. 검사를 통과하지 못하면 다시 쓰거나 준비된 이야기로 바꾸고, 화면에는 ‘AI가 만든 이야기’ 표시가 붙어요. - 한계: 등록한 실험에서 골라서 하는 기능이에요. 장소와 주민은 일부러 만든 이야기(창작)이고, 답을 알려 주는 낱말은 정해 둔 낱말 목록으로 찾아요. ### 검사에 실패하면 준비된 대사·이야기로 - 무엇을 막나요: 검사를 통과하지 못한 AI 대답이 그대로 나오거나, AI가 응답하지 않아 탐사가 멈추는 일. - 어떻게: AI 대답이 형식·근거·안전 검사를 통과하지 못하거나 AI가 응답하지 않으면, 실험 자료와 아이 기록으로 만든 규칙 기반 안내 대사로 이어 가요. 이 대사는 AI가 만든 말로 기록하지 않아요. AI가 새로 쓴 이야기가 실패하면 준비된 이야기 전체로, 장면 그림이 실패하면 준비된 무대로 바꿔요. - 한계: 준비된 대사는 더 단순해요. 사진 분석, 선생님의 AI 분석, 학급 작전 초안처럼 대신할 글이 없는 기능은 다시 시도해 달라는 안내를 보여요. ### 상품 안내 도우미 타래는 확정 자료로만, 금액은 서버가 확인 - 무엇을 막나요: 상품을 알아보는 어른에게 AI가 가격·할인·도입 실적·후기 같은 없는 사실을 지어내 말하는 일. - 어떻게: 홍보·구독 페이지의 상품 안내 도우미 타래(AI)는 회사가 확정한 상품 자료와 자주 묻는 질문만 받고, 자료에 없는 가격·할인·배송 일정·실적·후기·수치는 만들지 말라는 지시를 받아요. 대답에 금액이 섞이면 서버가 정해 둔 가격 안내로 바꾸고, 안전 검사에 걸리거나 AI가 응답하지 않으면 확정된 자주 묻는 질문의 답으로 대신해요. - 한계: 서버가 확인하는 것은 금액과 안전이고, 다른 사실은 AI에게 주는 지시로만 막아요. 구매 조건은 구독 상품 페이지와 소비자 상담에서 확인해 주세요. ### 보고서는 기록으로 조립하고 출처를 나눠 표시 - 무엇을 막나요: AI가 보고서를 새로 지어 쓰거나, 아이가 한 것과 도움받은 것이 섞이는 일. - 어떻게: 보호자·선생님 보고서는 AI가 새로 쓰는 글이 아니에요. 아이가 확인한 말, 타래의 도움, 가상 일꾼의 실행 기록으로 조립해요. 아이의 말은 원문 그대로 보여 주고, 타래가 준 도움은 ‘타래의 도움’으로 따로 표시해요. 실물 실험은 아이의 자기 보고이고 AI가 실물 결과를 인증하지 않는다는 것도 밝혀요. - 한계: 보고서 속 개념 설명은 개념 카드에서 와요. 요약 문장은 정해진 틀로 만든 것이고, 평가가 아니에요. ### 선생님의 AI 분석과 학급 작전은 초안 - 무엇을 막나요: AI의 정리가 평가처럼 쓰이거나, AI가 만든 학급 문제가 선생님 확인 없이 열리는 일. - 어떻게: 선생님 대시보드의 AI 분석은 학생이 공유한 보고서 내용만 근거로 정리하라는 지시를 받고, 학생에게 줄 한마디는 ‘초안’으로 표시돼요. 화면은 ‘수업 판단은 선생님께서 해 주세요’라고 안내해요. 학급 작전도 AI가 만든 초안을 선생님이 확인·수정한 뒤에 열고, 초안은 선생님이 고른 개념만, 그리고 고른 개념을 모두 써야 해요. - 한계: ‘보고서만 근거로’는 AI에게 주는 지시라, 분석 글을 보고서와 한 줄씩 대조하지는 않아요. ### 생성형 AI 사용 표시와 ‘AI는 틀릴 수 있음’ 안내 - 무엇을 막나요: AI가 만든 말과 그림을 확인된 사실처럼 받아들이는 일. - 어떻게: 첫 화면, 선생님 대시보드, 공유된 보고서, AI가 만든 이야기에 생성형 AI를 쓴다는 표시가 있어요. 이용약관은 AI의 답이 틀리거나 어색할 수 있다고 알리고, 과학 내용은 회사가 준비한 실험 자료를 기준으로 하며, AI 캐릭터의 말이 키트 설명서와 다르면 설명서를 따르라고 안내해요. - 한계: 이용약관은 법무 확정 전 초안이에요. ### AI가 그래도 틀릴 수 있는 곳 위 장치들은 AI의 말이 아이의 관찰·가르침 기록이나 결과 계산으로 바뀌지 않게 하고, 화면에 나오는 말을 다시 검사해요. 그래도 아래에서는 AI가 틀린 말을 할 수 있어요. - 타래가 대화 중에 하는 말 — 다음 실물 단계 안내, 도움말, 아이가 자기 말로 한 질문에 대한 답은 카드와 실험 자료를 보고 AI가 그 자리에서 만들어요. 작업대 카드의 단계 글과 그림이 원본이에요 - 별찌·주민의 대사 — 배우기 전에 원리를 먼저 말하거나, 키트에 없는 물건이나 장소의 사실을 지어낼 수 있어요 - 별이나 행성을 고를 때 타래가 하는 한마디 — 그 장소의 특징만 보고 쓰라는 지시를 받지만, AI가 그 자리에서 만드는 말이에요 - AI가 새로 쓰는 이야기의 장소와 주민 — 일부러 만든 창작이에요 - 음성 인식이 잘못 들은 낱말과, AI가 아이 말을 잘못 알아들어 고른 할 일(예: 실물 단계를 마친 것으로 기록) — 아이가 다시 말하거나 작업대의 ‘이전’ 단추로 고치기 전까지 - 사진 분석, 선생님 대시보드의 AI 분석, 마을 소식판 글 - 홍보·구독 페이지의 상품 안내 도우미 타래의 대답 — 구매 조건은 구독 상품 페이지와 소비자 상담에서 확인해 주세요 ### 보호자와 선생님이 할 수 있는 일 - 실험할 때: 실험은 키트 워크북의 방법과 주의사항을 따라 직접 해요. 화면의 말과 책상 위에서 본 것이 다르면, 키트 설명서와 아이가 직접 본 것을 따라 주세요. - 탐사가 끝나면: 보고서에서 ‘아이의 말’과 ‘타래의 도움’을 나눠 읽어 주세요. 잘못 들린 말은 아이가 다시 말해 고칠 수 있고, 고치기 전과 후가 모두 남아요. - 선생님께: AI 분석과 학생에게 줄 한마디는 초안이에요. 수업 판단과 평가는 선생님이 직접 해 주세요. 학급 작전 초안은 열기 전에 확인하고 고칠 수 있어요. - 함께 쓰기: 14세 미만은 보호자와 함께 사용해 주세요. 이상한 말이 나오면 그 자리에서 “정말 그럴까? 모형에서 다시 볼까?” 하고 함께 확인해 보세요. ### 틀린 말을 발견하면 대화 속 AI 답을 서비스 안에서 바로 알리는 단추는 아직 없어요(별들의 마을 소식판 글은 ‘이상한 글 알려 주기’로 바로 숨길 수 있어요). 화면을 사진으로 남기거나 시각과 실험 이름을 적어 아래 문의처로 알려 주세요. - 소비자 상담 및 문의 ((주)미래과학교육원): 1544-3415 · 평일 09:00~18:00 자세히: https://astratutorlab.com/about/accuracy ## 자주 묻는 질문 ### 우리 아이에게 맞을까요? 손으로 만들고, 본 것을 자기 말로 별찌에게 설명하는 과학 활동이에요. 제품과 서비스의 사용연령은 14세 이상이에요. 14세 미만은 보호자와 함께 사용해 주세요. ### 보호자 도움이 얼마나 필요한가요? 14세 미만은 보호자와 함께 사용해 주세요. 서비스 계정은 만 14세 이상은 본인이, 만 14세 미만은 보호자가 동의하고 보호자 확인을 거쳐 시작해요. 다만 보호자 확인 서비스는 아직 준비 중이에요. 칼·가위를 쓰는 실험 단계는 어른과 함께해 주세요. ### 기기나 준비물이 필요한가요? 태블릿·PC·휴대폰 중 하나와 인터넷이 필요해요. 실험마다 집에서 준비할 것은 워크북과 위 실험 소개에 적혀 있어요. ### 3D 우주가 있나요? 네. 탐사는 브라우저 속 3D 우주에서 해요. 3D 은하 지도에서 별과 행성을 고르면 우주선이 실시간으로 날아가 그 행성에 내려앉고, 행성마다 다른 땅·바다·구름·날씨 속에서 사건을 만나요. 내릴 수 없는 행성에서는 구름 위 기지나 궤도 정거장에서 탐사해요. 비행은 2배·4배로 빨리 보거나 건너뛸 수 있어요. ### 어떤 기기에서 되나요? 앱으로 설치할 수 있나요? 태블릿·PC·휴대폰의 인터넷 브라우저에서 해요. 앱 스토어에서 내려받는 앱은 없고, 브라우저에서 홈 화면·바탕화면에 앱처럼 설치하면 별찌 아이콘으로 바로 열려요. 휴대폰에서는 3D를 더 가볍게 그리고, 3D를 그릴 수 없는 기기에서는 우주 지도가 2D로 바뀌어요. 학교 기기에 한꺼번에 설치하는 방법은 astratutorlab.com/install에 있어요. ### 발명품은 무엇인가요? 아이에게 배운 과학으로 별찌와 일꾼 로봇들이 장치를 설계하고 시험해 행성에 설치하는 기능이에요(예: 자외선 비즈 팔찌 실험의 ‘햇살 지킴이’). 시험을 통과한 장치는 발명품으로 남아 다음 탐험에서 다시 쓰여요. ### ‘다시보기’로 지난 탐사를 다시 볼 수 있나요? 네. ‘다시보기’에서 지난 탐사를 에피소드처럼 골라 다시 봐요. 이어서 보기, 최근 탐사, 별계별·개념별 묶음과 간직한 장면으로 찾을 수 있고, 저장된 대사·카드·그림으로 재생해요. 게스트 기록은 2시간 뒤 지워지고, 그 전에 받은 게스트 코드로 24시간 안에 내 계정에 옮길 수 있어요. ### 선생님은 무엇을 할 수 있나요? 선생님은 Google 계정으로 로그인해 선생님 대시보드에서 학급을 만들고, 학생·보호자가 공유한 보고서를 실험별로 모아 개념별 이해 정도와 AI가 정리한 분석, 다음 질문 초안을 볼 수 있어요. 학급 작전(별찌 연합 작전)을 열면 학생들이 학급 코드나 QR로 각자 기기에서 들어와 자기 별찌와 함께 우리 반의 큰 사건을 풀어요. 평가는 선생님이 해요. ### 기존 실험 키트보다 개념 이해·설명 능력·장기 기억이 좋아지나요? 이 제품으로 학습 효과를 직접 측정한 연구는 아직 없어서, 효과가 확인되었다고 말하지 않아요. 대신 연구에서 효과가 확인된 학습 원리(근거 수준은 원리마다 달라요) — 가르치며 배우기(별찌에게 가르치는 방식으로), 자기 말로 설명하기, 관찰과 생각을 잇는 안내, 무엇이 됐고 무엇이 빠졌는지 알려 주는 피드백 — 를 실험 과정에 넣었어요. 실험 키트에는 보통 교재 설명이 함께 있어서, 더 가까운 비교는 설명을 읽는 것과 스스로 설명을 만드는 것이에요. 연구 64편을 모은 분석에서 스스로 설명하게 한 쪽이 설명을 제공받은 쪽보다 나았고(g = 0.35), 같은 글을 두 번 읽은 학생보다 읽으며 스스로 설명한 학생이 더 깊이 이해했어요. 그래서 개념 이해는 나아질 수 있다고 볼 근거가 있고, 설명 능력도 근거가 있지만 인용한 연구의 대부분은 설명의 질이 아니라 배운 내용을 쟀어요. 장기 기억은 근거가 더 간접적이에요. 실제로 그런지는 사전·사후 개념 검사, 설명 채점, 몇 주 뒤의 기억 검사로 측정할 계획이에요. 근거 연구와 측정 계획: astratutorlab.com/about/learning ### AI는 정해진 반응만 보여 주나요, 아이의 설명을 평가하나요? 실시간 AI가 연결되어 있으면 정해진 반응을 고르지 않고, 아이가 별찌에게 설명할 때 AI가 개념마다 뜻·까닭·본 것·쓰임 가운데 무엇이 아이 말에 담겼는지 판단해요. 서버는 그 판단이 아이가 실제로 한 말에 근거했는지 다시 확인해요. 개념 이름만 말하거나 반대로 이해한 말은 배운 것으로 치지 않고, 별찌가 알아들은 부분을 되짚은 뒤 빠진 한 가지만 앞과 다른 말로 다시 물어요. 가르친 횟수가 늘수록 질문이 점점 구체적으로 바뀌고, 별찌는 정답을 대신 말하지 않아요. 실시간 AI(Claude)가 아이의 설명을 판단하고 대사를 만들어요. 실시간 AI 연결이 꺼져 있거나 응답이 늦으면 정해 둔 단서(낱말 규칙)와 미리 써 둔 문장으로 진행해요. 어느 쪽이든 별찌의 계획은 아이가 알려 준 조건으로만 세워지고, 성공 여부는 가상 시험 결과가 정해요. 점수는 매기지 않고 도움을 받은 설명은 따로 기록하며, 규칙과 미리 써 둔 문장으로 진행한 기록은 실시간 AI 판단과 구분해 남겨요. 자세히: astratutorlab.com/about/ai ### 다른 회사의 실험 키트도 연결할 수 있나요? 키트가 바뀌어도 과학 콘텐츠와 별찌의 성장이 이어지나요? 검수와 계약 조건을 충족하는 실험 키트라면 다른 회사의 키트도 당사에 등록해 서비스에 연결할 수 있도록 설계된 구조예요. 파트너는 교재 원본(인디자인 IDML 또는 PDF)과 키트 구성·안전 문구를 주고, 당사가 실험 절차를 원본 그대로 옮긴 뒤 개념·사건·별찌에게 가르칠 내용을 실험 계약 하나로 만들어 검수와 실험 코드 발급까지 맡아요. 실물 절차는 AI나 이야기가 바꾸지 않아요. 어느 키트로 실험하든 아이의 별찌는 하나라서, 배운 개념(다시 만나면 한 단계 더 깊이)·카드·기록이 다음 키트로 이어져요(지난 탐사를 기억해 잇는 AI 사건 이야기는 골라서 해 볼 수 있는 기능). 당사 교재(나노 워크북)는 한 달에 한 호, 호마다 실험 4개로 나오며, 지금 12개 호의 실험 48개가 같은 실험 계약 형식으로 서비스에 연결되어 카드의 호·순서에 대응되어 있어요. 이 실험들의 개념은 43개이고 개념마다 더 깊은 단계가 2개씩 있어요. 그중 6개 개념(예: 직진 — ‘빛의 나아감’·‘바늘구멍 사진기’)은 이미 두 실험에서 다시 나오고, 개념 사이에 밝혀 둔 관계는 56개(같은 생각 5, 서로 대비되는 짝 2, 같은 낱말 49)예요. 지금까지 연결한 실험은 모두 당사 교재의 실험이고 모두 검수 대기 단계이며, 다른 회사의 키트를 연결한 사례는 아직 없어요. 등록 절차: astratutorlab.com/about/partners ### 누가 개발하고 운영하나요? (주)미래과학교육원이 실물 실험 키트를 만들어 판매하고, AI 탐사 서비스(웹)도 개발하고 운영해요. astratutorlab.com은 AI 별찌과학실험 서비스의 주소(도메인)이며 개발사 이름이 아니에요. ### 글쓰기가 아직 어려워요. 말로 설명해도 돼요. 글로 쓰기는 고를 때만 열려요. ### 아이가 막히면 어떻게 하나요? 설명이 막히면 타래와 다시 관찰해요. 말로 답하거나 글로 쓰고, 내가 했던 말을 다시 살펴볼 수 있어요. ### 중간에 멈춰도 되나요? 로그인했다면 다음에 하던 곳에서 이어서 할 수 있어요. 게스트 기록은 2시간 뒤 지워지고, 그 전에 받은 게스트 코드로 24시간 안에 내 계정에 옮길 수 있어요. ### 코드를 등록한 뒤 다시 할 수 있나요? 등록한 실험은 내 실험 목록에서 다시 열 수 있어요. 다시 할 때는 새로운 목적지와 이야기로 이어져요. ### 보호자·선생님에게는 무엇이 공유되나요? 아이·보호자가 공유를 선택한 보고서 한 화면만 전달돼요. 공유 링크에는 사진이 빠지고 30일 뒤 닫혀요. ### 아이에게 안전한가요? 여러 자리에 안전 장치를 두었어요. 아이의 말은 대화 AI에 보내기 전에 욕설, 개인정보를 묻는 말, 자해·폭력·위험한 말을 찾는 검사를 거치고, 자해·심한 폭력·위험한 행동을 뜻하는 정해 둔 표현이 보이면 AI가 답을 만들지 않고 미리 정해 둔 말로 멈춰요. 타래·별찌의 말과 AI가 새로 쓴 이야기(골라서 하는 기능)도 화면에 나오기 전에 같은 검사를 거쳐요. 탐사 화면에서는 아이 이름을 대화 AI에 보내지 않고, 기록은 아이 계정에서만 열려요. 다만 어떤 검사도 완벽하지 않아요. 말을 거르는 검사는 모두 정해 둔 같은 낱말 목록을 써서, 목록에 없는 표현이나 숫자로 쓴 전화번호·주소는 놓칠 수 있어요. 14세 미만은 보호자와 함께 사용해 주세요. 장치마다 무엇을 보고 어떻게 지키는지, 그 한계는 astratutorlab.com/about/safety에 있어요. ### 아이의 말은 어디에 쓰이나요? 아이가 말하거나 쓴 내용은 별찌·타래가 대답하고 이야기를 이어 가는 데 쓰이고, 탐사 보고서에 아이의 관찰과 설명으로 남아요. 말로 하면 먼저 브라우저의 음성 인식이 글로 바꾸고, 그 글이 안전 검사를 거친 뒤 대화 AI에 가요. 검사에 걸린 말은 배움 기록이나 보고서에 남기지 않고, 지난 대화를 AI에 다시 보낼 때도 한 번 더 걸러요. 기록은 아이 계정에서만 열리고, 보호자나 선생님께는 공유를 고른 보고서 한 화면만 가요. 공유 링크에는 사진이 빠지고 30일 뒤 닫혀요. ### 이름이 AI에 전달되나요? 탐사 화면에서는 보내지 않아요. 아이 이름은 대화·이야기·그림을 만드는 AI 요청에 넣지 않고, 우리 서버와 화면에서만 대사에 붙여요. AI에는 나이만 숫자로 전해요. 목소리로 이름을 불러 주는 것에 따로 동의한 경우에만 음성 합성 회사에 이름이 든 문장을 보내고, 동의하지 않으면 이름을 빼고 보내요. 이름 칸에는 한글·영어 글자 8자까지만 들어가요. 다만 아이가 대화 중에 스스로 이름을 말하면 그 말은 검사를 거쳐 AI에 갈 수 있고, 아직 열려 있는 예전 체험 화면 몇 곳에서는 계정의 별명(이름일 수 있어요)을 AI에 보내요. ### AI가 틀린 과학을 말하면 어떡하나요? AI는 틀릴 수 있어요. 그래서 실험 순서·준비물·주의사항은 키트 워크북 원본에서 옮긴 글을, 개념 카드의 이름·뜻·설명은 미리 준비해 넣어 둔 글을 그대로 써요. AI의 대답은 서버가 형식·인용·안전을 다시 검사한 뒤에 화면에 나와요. 아이가 하지 않은 말을 인용한 대답은 내보내지 않고, 검사에 실패하면 준비된 대사로 이어 가요. 다만 이 검사는 AI 문장의 과학 사실이 맞는지는 보지 않아요. 화면의 말과 책상 위 결과가 다르면 키트 설명서와 아이가 직접 본 것을 따라 주세요. 틀린 말을 발견하면 (주)미래과학교육원 소비자 상담 1544-3415(평일 09:00~18:00)로 알려 주세요. 자세한 장치와 한계는 astratutorlab.com/about/accuracy에 있어요. ### 발명품이 되는지는 AI가 정하나요? 아니요. 별찌가 아이에게 배운 방법으로 사건을 풀 때, 풀렸는지는 AI의 말이 아니라 미리 정한 규칙 기반 가상 모형이 계산해요. 아이가 무엇을 가르쳤는지는 배움 판단(AI 판단 포함)을 따르고, 그 조건으로 성공 여부는 규칙이 계산해요. 근거가 없는 계획은 실행하지 않고, AI는 실행 기록에 있는 결과만 지난 일로 말해요. 카드도 서버가 아이의 기록으로 열어요. 발명품 작업대의 시험도 AI의 말이 아니라 서비스의 계산 모델이 그곳의 하루 햇빛 같은 조건으로 계산해요. ## 교육 효과와 근거 https://astratutorlab.com/about/learning (2026-11-03 기준) AI 별찌과학실험이 실험 키트와 교재만 쓸 때보다 개념 이해, 설명 능력, 장기 기억을 높이는지에 대해, 지금 말할 수 있는 것과 아직 말할 수 없는 것을 나누어 정리합니다. ### 짧은 답 이 제품을 써서 학습 효과를 측정한 연구는 아직 없습니다. 그래서 효과가 확인되었다고 말하지 않습니다. 대신 연구에서 효과가 확인된 학습 원리(근거 수준은 원리마다 다름)를 실험 과정에 넣었습니다 — 가르치며 배우기(별찌에게 가르치는 방식으로), 자기 말로 설명하기, 관찰과 생각을 잇는 안내, 무엇이 됐고 무엇이 빠졌는지 알려 주는 피드백. 같은 개념은 다른 실험에서 한 단계 더 깊이 다시 다룹니다. 실험 키트에는 보통 교재 설명이 함께 있으므로, 가장 가까운 비교는 설명을 읽는 것과 스스로 설명을 만드는 것입니다. 연구에서는 스스로 설명하게 한 쪽이 설명을 제공받은 쪽(연구 64편을 모은 분석, g = 0.35)이나 같은 글을 두 번 읽은 쪽보다 나았고, 손으로 하는 실험은 관찰을 생각과 잇는 안내가 더해질 때 개념 이해로 이어졌습니다. 그래서 개념 이해는 나아질 수 있다고 볼 근거가 있습니다. 설명 능력도 근거가 있지만, 인용한 연구의 대부분은 설명의 질이 아니라 배운 내용을 쟀습니다. 장기 기억은 근거가 더 간접적입니다. 실제로 나아지는지는 사전·사후 개념 검사, 설명 채점 기준, 몇 주 뒤의 기억 검사로 측정할 계획입니다. ### 실험 키트와 교재만 쓸 때와 무엇이 다른가요 특정 회사의 제품과 견준 연구는 없습니다. 아래는 연구 일반에 대한 정리입니다. 실험 키트에는 보통 교재 설명이 함께 있습니다. 그래서 더 가까운 비교는 설명을 읽는 것과, 스스로 설명을 만들고 피드백을 받는 것입니다. 연구 64편을 모은 분석에서 스스로 설명하게 한 쪽이 설명을 제공받은 쪽보다 나았고(g = 0.35), 같은 글을 두 번 읽은 학생보다 읽으며 스스로 설명한 학생이 더 깊이 이해했습니다. 관련 연구: Bisra 외(2018), Chi 외(1994) 손으로 하는 활동 자체에 대한 연구도 같은 방향입니다. 영국 학교의 과학 실험 수업을 관찰한 연구에서, 실험 활동은 학생이 물건으로 정해진 일을 하게 하는 데는 효과적이었지만 과학 개념을 써서 생각하게 하는 데는 훨씬 덜 효과적이었습니다. 연구자들은 손으로 하는 일과 생각하는 일을 잇는 활동을 따로 계획하라고 권했습니다. 관련 연구: Abrahams·Millar(2008), Abrahams·Reiss(2012) 여러 연구를 모은 분석에서는 안내 없이 스스로 발견하게 하는 수업은 효과가 낮았고, 피드백·단계적 도움·설명하게 하기를 더한 탐구는 더 나았습니다. 교재가 있는 키트는 안내 없는 발견 학습과 같지 않으므로, 이 연구들은 키트 자체가 아니라 ‘관찰을 생각과 잇는 안내’가 왜 필요한지에 대한 근거로 듭니다. 관련 연구: Alfieri 외(2011), Lazonder·Harmsen(2016), Kirschner 외(2006) AI 별찌과학실험은 이 ‘잇는 단계’를 실험 뒤의 대화로 넣었습니다. 아이는 책상 위 실험에서 본 것을 길잡이 타래에게 말하고, 그 까닭을 AI 캐릭터 별찌에게 가르치며, 별찌는 그 설명으로 우주의 사건을 푸는 계획을 세웁니다. 실험 절차 자체는 교재 원본 그대로입니다. 학습 활동의 틀로 보면 손으로 하는 활동(능동)에 자기 말로 설명을 만드는 활동(구성)과, 반응하는 상대와 주고받는 활동(상호작용)을 더한 것입니다. 관련 연구: Chi·Wylie(2014) ### 적용한 학습 원리와 근거 수준 근거 수준은 연구의 양과 종류(여러 연구를 모은 분석인지, 연구 대상의 나이가 비슷한지, 같은 방식을 시험했는지)로 나누었습니다. 표의 연구는 아래 참고 문헌에 서지 정보와 무엇을 찾았는지를 함께 적었습니다. 적용한 학습 원리, 서비스에서 하는 일, 근거 수준과 관련 연구: | 학습 원리 | 서비스에서 하는 일 | 근거 수준과 한계 | 관련 연구 | | --- | --- | --- | --- | | 가르치며 배우기 | 아이가 별찌에게 가르치고, 별찌는 그 설명으로만 계획을 세웁니다. 아이는 자기 설명이 쓰이는 모습을 봅니다. | 중간 — 초등 고학년·중학생 연구가 많고, 대화형 AI가 아닌 개념 지도 에이전트를 다루었습니다. | Chase 외(2009), Leelawong·Biswas(2008), Chin 외(2010), Kobayashi(2019), Roscoe·Chi(2007) | | 자기 말로 설명하기 | 뜻·까닭·본 것·쓰임 네 부분을 살피고, 이름만 말한 답은 배운 것으로 치지 않습니다. | 강함(메타분석). 어린 나이는 중간 — 보기에서 고르는 방식은 효과가 더 작았습니다. | Chi 외(1994), Bisra 외(2018), Rittle-Johnson(2006), Legare·Lombrozo(2014), Rittle-Johnson 외(2008) | | 관찰과 생각을 잇는 안내 | 본 것을 먼저 말한 뒤 개념 카드가 열리고, 질문이 단계적으로 구체적이 됩니다. | 강함(메타분석). | Abrahams·Reiss(2012), Alfieri 외(2011), Lazonder·Harmsen(2016), Kirschner 외(2006) | | 무엇이 됐고 무엇이 빠졌는지 알려 주는 피드백 | 알아들은 부분을 되짚고 빠진 한 가지를 묻습니다(과제와 과정에 대한 피드백, ‘다음은 무엇인가’). 점수를 매기지 않고 정답이나 설명을 대신 말하지 않습니다. | 피드백 일반은 강함. 다만 효과가 컸던 ‘설명이 담긴 피드백’ 연구는 대개 정답의 설명을 주었는데, 별찌는 일부러 설명과 정답을 주지 않습니다(답을 주는 AI가 AI 없이 본 시험 성적을 떨어뜨린 연구). 대화형 AI의 피드백은 연구가 쌓이는 중입니다. | Hattie·Timperley(2007), Wisniewski 외(2020), Van der Kleij 외(2015), Bastani 외(2025), VanLehn(2011) | | 다시 만나기(간격과 떠올리기) | 다른 실험에서 같은 개념을 만나면 한 단계 더 깊이 다룹니다. | 원리는 강함. 지금 설계와의 연결은 부분적 — 정해 둔 복습 일정이 없고, 별찌가 아이의 지난 말을 먼저 들려줍니다. | Roediger·Karpicke(2006), Karpicke 외(2016), Cepeda 외(2006), Vlach·Sandhofer(2012), Dunlosky 외(2013) | | 배울 내용이 곧 해결 방법인 이야기 | 아이가 가르친 생각으로 사건이 풀립니다. | 중간, 결과가 엇갈림 — 이야기는 학습 내용과 하나일 때 도움이 되었고, 이야기를 입히기만 한 게임은 이야기 없는 슬라이드 수업보다 기억·전이 점수가 오히려 낮았습니다. | Habgood·Ainsworth(2011), Adams 외(2012) | | 낱말의 뜻 조각 | 개념 카드에 한자 뜻과 영어 낱말의 뿌리를 함께 담습니다. | 간접 — 낱말을 뜻 조각으로 가르치는 연구에 기댄 장치이며, 카드 자체의 효과는 측정하지 않았습니다. | Bowers 외(2010) | ### 개념 이해 — 본 것을 과학 개념과 잇는가 #### 서비스에서 하는 일 - 관찰이 먼저: 아이가 책상 위 모형에서 본 것을 먼저 말해야 타래의 잊었던 기억, 곧 개념 카드가 열립니다. 개념 이름이 관찰보다 먼저 나오지 않습니다. - 네 부분: 별찌에게 개념을 가르칠 때 뜻(무엇인지)·까닭(왜 그렇게 되는지)·본 것(모형에서 본 모습)·쓰임(사건에 어떻게 쓸지)을 살피고, 개념마다 두 부분 정도 — 그중 뜻이나 까닭 — 가 아이 말에 담겨야 배운 것으로 칩니다. - 이름만으로는 아니에요: 개념 이름만 말한 것이나 반대로 이해한 것은 배운 것으로 치지 않습니다. 정확한 용어나 완전한 문장은 요구하지 않습니다. - 틀린 까닭을 직접 확인: 방수·흡수 실험에서는 별찌가 그럴듯한 틀린 까닭(예: “노란색이라서?”)을 꺼내면, 아이가 책상 위 모형으로 직접 확인해 봅니다. 이 확인은 지금 2개 개념에만 있습니다. #### 연구 근거 잘 배우는 학생일수록 스스로 설명을 더 많이 만들어 냈고, 글을 읽으며 스스로 설명하도록 이끈 학생들이 두 번 읽은 학생들보다 더 깊이 이해했습니다. 스스로 설명하게 하는 학습의 효과는 연구 64편을 모은 분석(g = 0.55)에서 확인되었고, 설명을 제공받은 경우보다도 나았습니다(g = 0.35). 초등학생(수학 등식)과 만 3–6세 아이(톱니바퀴 장난감) 연구에서도 설명해 본 아이들이 원리를 더 잘 이해하고 새 문제에 적용했습니다. 탐구에 안내를 더하면 학습 결과가 나아진다는 분석(d = 0.50)도 같은 방향입니다. 관련 연구: Chi 외(1989), Chi 외(1994), Bisra 외(2018), Rittle-Johnson(2006), Legare·Lombrozo(2014), Lazonder·Harmsen(2016) 근거의 한계: 이 연구들은 글이나 교사의 안내로 설명을 이끈 경우가 많고, AI 캐릭터에게 말로 설명하는 방식을 직접 시험한 것은 아닙니다. 또 주어진 보기에서 고르는 방식의 자기 설명은 효과가 더 작았습니다 — 그래서 별찌가 두 생각 중 고르게 할 때 그 답은 ‘도움을 받은 설명’으로 따로 기록합니다. ### 설명 능력 — 자기 말로 까닭까지 설명하는가 #### 서비스에서 하는 일 - 아이가 선생님: 별찌는 아직 비어 있는 부분 하나만 묻고, 아이가 이미 말한 것은 다시 묻지 않고 그 말을 짚어 그 위에 쌓습니다. - 점점 구체적인 질문: 가르친 횟수가 늘수록 질문이 점점 구체적이 됩니다(예: 아이가 방금 한 말에 이어 ‘왜·어떻게’ → 아이가 본 장면 하나 → 두 경우를 견주어 고르기). 그래도 막히면 타래가 먼저 “도와줄까?” 하고 묻습니다. - 설명이 쓰이는 것을 봄: 별찌는 아이에게 배운 조건으로만 계획을 세우고, 작은 가상 시험으로 그 계획이 사건을 푸는지 보여 줍니다. 아이는 자기 설명이 실제로 쓰이는 모습을 봅니다. - 점수 없음: 맞다·틀리다 점수를 매기지 않고, 도움을 받아 넘어간 설명은 스스로 한 설명과 따로 기록합니다. #### 연구 근거 먼저 밝혀 둘 점: 아래의 가르치며 배우기 연구들은 대부분 설명의 질이 아니라 배운 내용(학습 검사 점수)을 쟀습니다. 설명의 질을 직접 잰 연구는 그다음 문단에 따로 적었습니다. 자기 에이전트를 가르친다고 여긴 학생들이 더 애쓰고 더 많이 배웠고(‘프로테제 효과’), 28편을 모은 분석에서 준비한 뒤 실제로 가르친 경우의 효과 크기는 g = 0.56이었습니다. 들어 주는 상대에게 설명한 만 4–5세 아이들도 새 문제를 더 잘 풀었습니다. 가르치는 사람이 배우는 것은 설명을 새로 짓고 잇고 점검할 때이며, 아는 것을 옮기기만 할 때는 적었습니다 — 별찌가 까닭·본 것·쓰임을 묻고 이름만 말한 답을 받지 않는 까닭입니다. 관련 연구: Chase 외(2009), Leelawong·Biswas(2008), Kobayashi(2019), Rittle-Johnson 외(2008), Roscoe·Chi(2007) 설명의 질을 직접 잰 연구도 있습니다. 7학년 학생들이 8주 동안 화학 단원을 배우며 과학 설명을 주장·증거·까닭으로 쓰도록 글로 된 틀을 받았을 때, 두 집단 모두 주장·증거·까닭이 나아졌고, 틀을 점점 줄여 간 집단이 틀 없이 쓴 사후 문항에서 까닭을 더 잘 썼습니다(틀을 받지 않은 집단과는 견주지 않았습니다). 학생의 과학 설명을 자연어 처리로 채점해 자동 안내를 주는 환경에서는 안내의 형태에 따라 고쳐 쓰기가 달랐고, 두 안내 모두에서 설명의 통합이 나아졌습니다. 별찌가 설명을 뜻·까닭·본 것·쓰임으로 나누어 살피고 빠진 부분 하나를 묻는 방식은 설명을 주장·증거·까닭으로 나누어 쓰게 한 이 틀과 닮았습니다. 다만 별찌는 가르친 횟수가 늘수록 질문을 더 구체적으로 하는 쪽이고, 틀을 점점 줄여 가는 장치는 아직 없습니다. 관련 연구: McNeill 외(2006), Tansomboon 외(2017) 근거의 한계: 가르치는 에이전트 연구는 대부분 초등 고학년·중학생과, 개념 지도를 쓰는 에이전트를 다루었고, 설명의 질이 아니라 배운 내용을 쟀습니다. 설명의 질을 직접 잰 연구는 중학생이 글로 쓴 설명을 다루었고, 말로 하는 설명이나 AI 캐릭터에게 하는 설명을 시험한 것은 아닙니다. 대화형 AI(대규모 언어 모델) 에이전트를 아이들에게 무작위로 시험한 연구는 아직 드뭅니다. 또 어린 학습자에게는 스스로 만들어 내는 학습의 결과가 엇갈려 단계적 도움이 필요하다는 정리가 있어, 별찌는 한 번에 한 가지만 묻고 질문을 점점 구체적으로 바꿉니다. 관련 연구: Brod(2021) ### 장기 기억 — 시간이 지나도 남는가 #### 서비스에서 하는 일 - 스스로 만든 설명: 아이가 개념을 읽기만 하지 않고, 본 것과 까닭을 자기 말로 만들어 설명합니다. - 다시 만나면 더 깊이: 다른 실험에서 같은 개념을 다시 만나면, 뜻은 기억한 것으로 치고 별찌가 아이의 지난 말을 짧게 떠올린 뒤 한 단계 더 깊은 까닭을 묻습니다. 관련된 개념(같은 생각이거나 서로 대비되는 개념)은 앞서 배운 개념을 디딤돌로 새 개념을 묻습니다. - 집과 다시보기: 보호자 보고서에는 그 개념으로 집에서 이어 나눌 질문이 실리고, ‘다시보기’로 지난 탐사를 다시 볼 수 있습니다. #### 연구 근거 떠올리기 시험을 본 쪽이 다시 읽은 쪽보다 2일·1주 뒤에 더 많이 기억했고(대학생), 초등 4학년(낱말 목록)에서도 떠올리기 연습이 다시 공부하기보다 나았습니다. 같은 과학 수업을 시간을 나누어 들은 만 5–7세 아이들은 개념을 새 예에 더 잘 적용했습니다. 스스로 만들어 낸 것은 읽기만 한 것보다 잘 기억되고, 준비한 뒤 실제로 설명한 대학생은 나중의 검사에서도 앞섰습니다. 관련 연구: Roediger·Karpicke(2006), Karpicke 외(2016), Agarwal 외(2021), Vlach·Sandhofer(2012), Cepeda 외(2006), Slamecka·Graf(1978), Fiorella·Mayer(2013), Fiorella·Mayer(2014) 근거의 한계: 지금 설계는 연구에서 가장 강한 근거를 가진 ‘스스로 떠올리기(인출) 연습’과 같지 않습니다. 날짜를 두고 다시 떠올리게 하는 복습 일정이 없고, 다시 만난 개념에서는 별찌가 아이의 지난 말을 먼저 들려주며, 다시보기는 기록을 다시 보는 것입니다. 같은 개념이 다른 실험에서 다시 나오는 구조는 자연스러운 간격을 만들지만, 그 간격은 정해 둔 것이 아닙니다. 그래서 장기 기억에 대한 근거는 개념 이해·설명 능력보다 간접적이며, 측정 계획에 몇 주 뒤의 기억 검사를 넣었습니다. ### 아직 측정하지 않은 것 - 이 제품을 쓴 아이와 쓰지 않은 아이를 견준 연구는 아직 없습니다. - AI의 판단이 훈련된 사람 평가자의 판단과 얼마나 일치하는지 아직 측정하지 않았습니다. AI는 아이의 말을 잘못 판단할 수 있습니다. - 몇 주 뒤에 얼마나 기억하는지 확인하는 검사는 서비스에 없습니다. - 개념마다 무엇을 뜻·까닭으로 칠지 예시까지 적은 세부 기준은 지금 5개 개념에 있습니다. 나머지 개념은 개념 카드의 설명과 네 부분의 일반 기준으로 판단합니다. - 그럴듯한 틀린 까닭을 직접 확인해 보는 장치는 방수·흡수 실험의 2개 개념에만 있습니다. ### 측정 계획 아래는 계획이며 아직 시작하지 않았습니다. 1. AI 판단의 타당성: 보호자 동의를 받은 익명 설명 기록을 훈련된 평가자 두 사람이 채점 기준(뜻·까닭·본 것·쓰임 각 0–2점, 원인 설명의 정확성, 증거 사용)으로 따로 채점하고, 평가자끼리와 AI–사람 사이의 일치도를 가중 카파로 계산합니다(목표 0.6 이상). AI가 ‘배웠다’고 잘못 본 비율과 ‘아직’이라고 잘못 막은 비율을 따로 봅니다. 2. 작은 규모의 실행 가능성 시험: 진행 시간, 막히는 곳, 기록이 측정에 쓸 만한지 확인합니다. 이 단계의 결과로 효과를 말하지 않습니다. 3. 무작위 비교: 같은 키트와 교재만 쓰는 집단과, 키트와 이 서비스를 함께 쓰는 집단(필요하면 가르치기 단계를 뺀 서비스 집단)을 무작위로 나누고, 실험 내용과 시간은 같게 합니다. 평가 방법은 시작 전에 미리 등록합니다. #### 무엇을 재나요 - 개념 이해: 검수된 실험 내용으로 만든 사전·사후 검사 — 같은 상황 문항, 새 상황 문항, 흔한 오개념 문항(예: 색깔 때문인가, 막 때문인가). - 설명 능력: 실험 뒤 AI가 아닌 연구자에게 설명하게 하고, 어느 집단인지 모르는 평가자가 채점 기준으로 채점합니다. - 장기 기억: 다시 배우지 않은 상태로 2–4주 뒤와 약 8주 뒤에 같은 문항과 새 문항으로 검사합니다. - 과정: 설명 횟수, 스스로 한 설명과 도움 받은 설명, 도움 횟수(서비스 기록). #### 분석과 윤리 - 사전 점수를 함께 고려하고 학급·기관의 차이를 반영해 분석합니다. 작은~중간 크기의 효과(d = 0.4)를 80% 검출력으로 보려면, 개인 단위로 나누면 집단마다 약 100명이 필요하고(사전 점수를 보정하면 줄고), 학급 단위로 나누면 학급 사이 차이만큼 더 필요합니다. - 결과는 좋든 나쁘든 신뢰구간과 함께 알립니다. - 미성년자 대상 연구이므로 기관생명윤리위원회(IRB) 심의를 받고, 보호자 동의와 아이의 동의를 받습니다. 만 14세 미만은 법정대리인의 동의를 받습니다. 음성 원본은 보관하지 않습니다. ## AI가 하는 일 https://astratutorlab.com/about/ai (2026-11-03 기준) 실시간 AI가 연결되어 있으면 AI 별찌과학실험의 AI는 정해진 반응을 고르지 않고, 아이가 별찌에게 한 설명을 판단하고, 빠진 부분을 되묻고, 그 설명으로 계획을 세웁니다. 이 페이지는 그 방법과 지금 어디까지 켜져 있는지를 서비스 코드에 있는 그대로 적습니다. ### 짧은 답 실시간 AI가 연결되어 있으면 정해진 반응을 고르지 않습니다. 아이가 별찌에게 설명하면 AI가 개념마다 뜻·까닭·본 것·쓰임 가운데 무엇이 아이 말에 담겼는지 판단하고, 서버는 그 판단이 아이가 실제로 하고 확정한 말에 근거했는지 다시 확인해 근거가 맞지 않는 판단은 쓰지 않습니다. 실시간 AI(Anthropic의 Claude)가 아이의 설명을 판단하고 별찌·타래·주민의 대사를 만들며, 등록한 실험에서는 AI가 새로 쓰는 사건 이야기를 골라서 해 볼 수 있는 기능으로 골라 해 볼 수 있습니다. 실시간 AI 연결이 꺼져 있거나 응답이 늦으면 정해 둔 단서(낱말 규칙)와 미리 써 둔 문장으로 진행합니다. 별찌는 알아들은 부분을 아이 말로 되짚은 뒤 빠진 한 가지만 앞과 다른 말로 묻고, 가르친 횟수가 늘수록 질문을 점점 구체적으로 바꿉니다. 틀린 생각은 바로 고쳐 말하지 않고 모형에서 확인할 비교를 가리킵니다. 별찌의 계획은 아이가 알려 준 조건으로만 세워지고, 성공 여부는 AI의 말이 아니라 가상 시험 결과가 정합니다. 점수는 매기지 않고, 도움을 받은 설명과 스스로 한 설명을 나누어 기록합니다. 이것은 실시간 AI가 없을 때도 같습니다. 실시간 AI가 연결되어 있지 않거나 AI가 응답하지 못할 때는 미리 정해 둔 단서와 문장으로 진행하고, 그 기록은 실시간 AI 판단과 구분해 남깁니다. ### 지금 상태 — 출시 전 시험 기간 실시간 AI(Anthropic의 Claude)가 아이의 설명을 판단하고 별찌·타래·주민의 대사를 만들며, 등록한 실험에서는 AI가 새로 쓰는 사건 이야기를 골라서 해 볼 수 있는 기능으로 골라 해 볼 수 있습니다. 실시간 AI 연결이 꺼져 있거나 응답이 늦으면 정해 둔 단서(낱말 규칙)와 미리 써 둔 문장으로 진행합니다. - 실시간 AI가 하는 일: 이 페이지의 ‘판단’, ‘피드백’, ‘AI가 만드는 것’은 실시간 AI가 연결되어 있을 때의 일입니다. 지금은 모든 이용자에게 켜 두었습니다. - 골라서 하는 이야기: AI가 새로 쓰는 사건 이야기와 장면 그림, 지난 탐사를 기억해 이야기에 잇는 것은 골라서 해 볼 수 있는 기능입니다. 등록한 실험에서 따로 골랐을 때만 쓰이고, 기본 탐사는 실험마다 미리 쓴 사건 이야기로 진행합니다. - 실시간 AI 없이도 같은 것: 관찰을 먼저 말해야 개념 카드가 열리는 순서, 아이 말에서 나온 조건으로만 세우는 계획과 가상 시험, 도움 단계와 스스로 한 설명의 기록, 보고서는 실시간 AI가 없어도 같습니다. ### 아이의 설명을 어떻게 판단하나요 - 네 부분: 뜻(무엇인지), 까닭(왜 그렇게 되는지), 본 것(모형에서 본 모습과 잇기), 쓰임(사건에 어떻게 쓸지). - 판단하는 AI: 대화 판단은 Anthropic의 Claude 모델이 합니다. 지금까지의 아이 말과 이번 말을 함께 보고, 개념마다 아이의 어느 말이 근거인지와 어느 부분이 담겼는지를 정해진 형식(JSON)으로 답합니다. - 판단 기준: 아이 나이에 맞게 뜻이 통하면 너그럽게 인정하고, 정확한 용어나 완전한 문장을 요구하지 않습니다. 다만 개념 이름만 말한 것, 반대로 이해한 것(예: “아무것도 안 한 종이가 물을 막는다”)은 인정하지 않고, 한 개념에 대한 말로 다른 개념을 채우지 않습니다. - 배운 것으로 치는 때: 개념마다 두 부분 정도, 그중 뜻이나 까닭이 아이 말에 담겼을 때입니다. 다른 실험에서 다시 만난 개념은 뜻을 기억한 것으로 치고, 한 단계 더 깊은 까닭과 본 것이나 쓰임 하나를 전해야 합니다. 지난번 말을 되풀이한 것은 더 깊은 까닭으로 치지 않습니다. - 서버의 확인: AI의 판단을 그대로 믿지 않습니다. 서버는 알려진 개념인지, 근거로 든 말이 이 아이가 직접 하고 확정한 말인지, 고를 수 있는 값인지, 판단이 바로 그 말들을 보고 내려진 것인지, 타래의 기억이 깨어난 뒤 아이가 가르친 말이 들어 있는지 확인합니다. 브라우저가 보낸 판단은 받지 않습니다. - 실시간 AI가 없을 때: AI 연결이 꺼져 있거나 응답하지 못하면 미리 정해 둔 단서(낱말 규칙)로 판단하고, 별찌·타래는 미리 써 둔 안내 문장으로 말합니다. 단서로 네 부분을 알아보는 것은 세부 기준이 있는 5개 개념뿐이고, 까닭 없이 짐작만 한 말(예: “필름 때문인가?”)은 채운 것으로 치지 않습니다. 상자의 처음 네 실험에는 흔한 오개념(예: “색깔 때문에 안 젖어”)을 알아보는 규칙이 있어, 아이의 말을 그대로 둔 채 모형과 나란히 견주어 보자고 합니다. 그 밖의 개념은 여러 번 설명한 뒤 ‘도움을 받아 넘어감’으로 기록됩니다. 이렇게 진행한 기록은 실시간 AI라고 표시하지 않습니다. - 세부 기준: 개념마다 무엇을 뜻·까닭으로 칠지 예시까지 적은 세부 기준은 지금 5개 개념에 있습니다. 나머지 개념은 개념 카드의 설명과 네 부분의 일반 기준으로 판단합니다. ### 피드백은 어떻게 하나요 - 아직이면: 별찌가 알아들은 것을 아이 말로 짧게 되짚고, 정말 빠진 한 가지만 앞에서 한 질문과 다른 말로 궁금해하며 묻습니다. 이미 말한 것은 다시 묻지 않습니다. - 점점 구체적으로: 가르친 횟수가 늘수록 질문이 점점 구체적이 되도록 AI에게 지시합니다(예: 아이가 방금 한 말에 이어 ‘왜·어떻게’ → 아이가 본 장면 하나 → 두 경우를 견주어 고르기). - 도움 방식 바꾸기: 같은 식의 질문이 도움이 되지 않으면 다시 묻지 않고 도움 방식을 바꿉니다 — 모형에서 볼 곳 하나 짚기, 두 경우를 나란히 견주기, 함께 한 단계씩 해 보기. 정답을 대신 말하지는 않습니다. - 틀린 생각에는: 바로잡아 말하지 않고, 그 생각이 맞는지 확인할 장면이나 비교를 하나 가리킵니다. 아이의 말은 지우거나 바꾸지 않습니다. - 타래의 도움: 아이가 막히거나 도움을 청하면 길잡이 타래가 먼저 “도와줄까?” 하고 묻고, 아이가 ‘응’이라고 하면 돕습니다(아이가 타래를 직접 불러 물을 수도 있습니다). 도움은 한 번에 한 단계씩 구체적이 되고(개념 카드의 뜻 → 아이가 본 것 다시 짚기 → 두 생각 중 고르기), 도움만으로 가르치기가 끝난 것으로 치지 않습니다. - 배웠으면: 별찌가 배운 것을 자기 말로 한 문장에 정리합니다. - 점수: 맞다·틀리다 점수는 없습니다. ### 아이의 설명은 어디에 쓰이나요 - 계획: 별찌는 아이의 설명에서 나온 조건으로만 일꾼 로봇(두리번·나란·톡톡)의 작업을 만들고, 작업마다 근거가 된 아이 말을 붙입니다. 실행 직전에 서버가 계획을 다시 만들어 맞춰 보고, 근거가 바뀌었거나 아이 말에 없는 조건이 있으면 실행하지 않습니다. - 결과: 성공 여부는 정해 둔 규칙의 가상 모형 시험이 정합니다. AI의 말로 성공을 선언하지 않습니다. - 방수·흡수 실험: 일꾼이 움직이기 전에 아이가 덮개를 어디에(지붕 바깥/천장 안쪽), 무엇으로(필름/크레파스) 할지 고릅니다. 다른 곳을 골라도 막지 않고, 시험에서 물이 계속 들어오는 모습을 보여 준 뒤 다시 가르치기로 돌아갑니다. 아이의 가르침을 틀렸다고 바꾸지 않습니다. - 스킬 카드: 아이의 가르침과 맞은 개념만 별찌의 스킬 카드가 됩니다. - 발명품 작업대: 아이가 가르친 개념의 부품만 쓸 수 있고, 장치는 그곳의 조건으로 시험합니다(예: 자외선 비즈 실험의 ‘햇살 지킴이’는 그곳의 하루 햇빛으로). 설계를 고칠 때도 성공은 AI의 말이 아니라 시험 결과가 정합니다. ### 무엇을 기록하나요 - 말마다: 말·글·고르기·조각 잇기 중 무엇으로 했는지와 받은 도움의 단계(없음·힌트·비교·두 선택지·답을 들음)를 서버가 기록하고, 도움 없이 또는 힌트만으로 한 말을 ‘스스로 한 설명’으로 셉니다. - 개념마다: 어느 부분을 전했는지와 무엇으로 넘어갔는지(규칙 판단·AI 판단·여러 번 시도한 뒤 도움)를 남깁니다. 여러 번 시도한 뒤 도움으로 넘어간 것은 숙달로 치지 않습니다. - 스킬 카드: 도움을 받아 얻은 스킬 카드는 다시보기에서 ‘확인 필요’로 보이고, 나중에 스스로 가르치면 확인됩니다. - 보고서: 아이가 확정한 말만 그대로 인용하고, 타래의 도움 횟수와 ‘개념 이해: 독립적 / 안내 후 이해’를 따로 보여 줍니다. - 선생님 대시보드: AI 분석(실시간 AI가 연결되어 있을 때)은 공유된 기록만으로 만든 초안이고, 평가는 선생님이 합니다. ### AI가 만드는 것과 정해 둔 것 #### 실시간 AI가 연결되어 있을 때 AI가 만드는 것 - 아이 말에 대한 판단(정해진 형식으로 만들고, 서버가 확인) - 별찌·타래·주민의 대사 - 행성마다 다른 사건 이야기와 장면 그림, 지난 탐사를 기억해 잇는 이야기 — 골라서 해 볼 수 있는 기능(따로 골랐을 때만) - 선생님 대시보드의 분석 초안 - 발명품 설계를 고칠 때의 제안(시험과 규칙으로 확인) #### 사람이 정해 둔 것 - 실험 절차·준비물·주의사항 — 교재 원본 그대로 - 개념 카드 — 이름, 한자 뜻, 영어 뿌리, 설명 - 관찰을 돕는 질문, 실험마다 세 단계 도움말 - 규칙 판단의 단서, 일부 개념의 세부 기준과 두 선택지 - 일꾼 작업과 가상 시험의 규칙 - AI 연결이 없을 때의 안내 대사, 타래의 도움 문장 틀, 보고서 문장 틀 ### 안전과 개인정보 - 아이의 말은 AI 모델에 보내기 전에 안전 검사를 거치고, 안전하지 않은 말은 학습 기록에 남지 않으며 다른 이야기로 이어집니다. - AI가 만든 판단 문장과 대사도 안전 검사를 거치고, 링크나 HTML은 받지 않습니다. - AI 대사가 아이의 말을 인용할 때는 아이가 확정한 말과 글자 그대로 같아야 합니다. - 아이의 이름은 AI 모델에 보내지 않습니다. 이름은 우리 서버에서 대사에 붙입니다. ### 알아 둘 점 - AI는 아이의 말을 잘못 판단할 수 있습니다. AI 판단과 사람 평가자의 일치도는 아직 측정하지 않았고, 측정 계획은 ‘교육 효과와 근거’ 페이지에 있습니다. - 실시간 AI 연결은 운영 승인 범위(AI 공급자와의 계약 조건 포함)에 따라 켜고 끄며, 꺼져 있을 때는 정해 둔 규칙과 문장으로 진행합니다. 지금은 모든 이용자에게 켜 두었고, 실시간 AI 연결이 꺼져 있거나 응답이 늦으면 정해 둔 단서(낱말 규칙)와 미리 써 둔 문장으로 진행합니다. - 개념별 세부 기준과 틀린 까닭을 직접 확인하는 장치는 아직 일부 개념에만 있습니다. ### AI 튜터와 대화형 에이전트 연구 학생의 단계마다 반응하는 튜터는 답만 확인하는 튜터보다 효과가 컸습니다. 아이의 대답에 맞춰 반응하는 대화를 과학 영상에 더한 무작위 비교에서도 이해가 나아졌습니다. 다만 같은 연구팀의 학회 발표에서는 정해진 반응만 하는 ‘흉내 대화’와의 차이가 작았습니다. 관련 연구: VanLehn(2011), Xu 외(2022), Xu 외(2023, 학회 발표) 제한 없이 답을 주는 생성형 AI는 연습 성적을 올리면서도 AI 없이 본 시험 성적을 떨어뜨렸고, 답 대신 힌트를 주도록 만든 AI는 그 해로운 효과를 대부분 없앴습니다. 별찌와 타래가 정답을 먼저 말하지 않는 까닭입니다. 피드백은 사람 자체에 대한 칭찬보다 과제와 과정에 대한 정보가 담길 때 효과가 컸습니다. 관련 연구: Bastani 외(2025), Hattie·Timperley(2007), Kluger·DeNisi(1996), Van der Kleij 외(2015) 근거의 한계: 대화형 AI(대규모 언어 모델)가 아이의 설명에 피드백하는 연구는 아직 적고 대부분 짧은 기간을 다룹니다. 이 서비스의 AI 판단이 얼마나 정확한지는 측정 전입니다. ## 실험 키트 연결(파트너) https://astratutorlab.com/about/partners (2026-11-03 기준) 검수와 계약 조건을 충족하는 실험 키트라면 다른 회사의 키트도 당사에 등록해 AI 별찌과학실험에 연결할 수 있도록 서비스를 설계했습니다. 실험마다 필요한 정보를 ‘실험 계약’ 하나로 받고, 등록 절차는 당사가 수행합니다. ### 짧은 답 검수와 계약 조건을 충족하는 실험 키트라면 다른 회사의 키트도 당사에 등록해 서비스에 연결할 수 있도록 설계된 구조입니다. 파트너는 교재 원본과 키트 구성·안전 문구를 주고, 당사가 절차를 원본 그대로 옮긴 뒤 개념·사건·별찌에게 가르칠 내용을 실험 계약 하나로 만들어 검수와 실험 코드 발급까지 맡습니다. 어느 회사의 키트로 실험하든 아이의 별찌는 하나입니다. 배운 개념(다시 만나면 한 단계 더 깊이), 카드, 기록이 다음 키트로 이어집니다(지난 탐사를 기억해 잇는 AI 사건 이야기는 골라서 해 볼 수 있는 기능). 당사 교재(나노 워크북)는 한 달에 한 호, 호마다 실험 4개로 나오며, 지금 12개 호의 실험 48개가 같은 실험 계약 형식으로 서비스에 연결되어 카드의 호·순서에 대응되어 있습니다. 이 실험들의 개념은 43개이고 개념마다 더 깊은 단계가 2개씩 있습니다. 그중 6개 개념(예: 직진 — ‘빛의 나아감’·‘바늘구멍 사진기’)은 이미 두 실험에서 다시 나오고, 개념 사이에 밝혀 둔 관계는 56개(같은 생각 5, 서로 대비되는 짝 2, 같은 낱말 49)입니다. 지금까지 서비스 데이터로 옮긴 실험은 모두 당사 교재의 실험 48개이고, 모두 원본 옮김·검수 대기 단계입니다. 다른 회사의 키트를 연결한 사례는 아직 없습니다. ### 지금 상태 - 지금까지 서비스 데이터로 옮긴 실험은 모두 당사 교재(나노 워크북)의 실험 48개입니다. 지금 상자의 실험 4종과, 출시를 준비하며 시험 목록으로 연결한 실험 44개입니다. - 원본에서 절차를 옮기는 도구를 만든 다음 날(2026년 10월 27일), 이 도구로 당사 교재 11개 호의 IDML 원본에서 실험 44개를 옮겨 개념 카드와 사건 연결을 더했습니다. 이 속도는 원본을 옮겨 서비스에 잇는 데까지이고, 검수는 들어 있지 않습니다. - 지금 옮긴 실험 48개(상자의 4종 포함)는 모두 ‘원본 옮김·검수 대기’ 단계입니다. 옮긴 절차의 원본 대조와 실물 키트 구성·안전의 최종 검수는 실험마다 따로 기록하고, 최종 검수를 마친 실험부터 정식으로 공개합니다(지금은 출시 전 시험 기간). - 당사 교재(나노 워크북)는 한 달에 한 호, 호마다 실험 4개로 나오며, 지금 12개 호의 실험 48개가 같은 실험 계약 형식으로 서비스에 연결되어 카드의 호·순서에 대응되어 있습니다. 이 실험들의 개념은 43개이고 개념마다 더 깊은 단계가 2개씩 있습니다. 그중 6개 개념(예: 직진 — ‘빛의 나아감’·‘바늘구멍 사진기’)은 이미 두 실험에서 다시 나오고, 개념 사이에 밝혀 둔 관계는 56개(같은 생각 5, 서로 대비되는 짝 2, 같은 낱말 49)입니다. - 다른 회사의 키트를 연결한 사례는 아직 없습니다. 파트너가 직접 올리는 도구도 아직 없어, 등록은 당사가 맡습니다. ### 등록 절차 1. 등록 문의와 계약: 연결할 키트와 실험, 조건을 정합니다. 2. 원본 받기: 파트너가 교재 원본(인디자인에서 내보낸 IDML 권장, 또는 PDF)과 실험 사진, 키트 구성표를 보냅니다. 3. 절차 옮기기: 당사 추출 도구가 원본에서 실험마다 준비물·순서·주의사항·도움말을 글자 그대로 옮기고, 원본 사진을 원래 해상도로 꺼내 쪽과 자리를 함께 기록합니다. 원본 파일의 지문(SHA-256)을 남겨 어느 판에서 옮겼는지 알 수 있게 합니다. 교재마다 문단 스타일 이름이 다르면 추출 도구에 그 이름을 더합니다. 글자가 없는 PDF는 쪽 그림을 AI(Anthropic의 Claude)로 읽어 옮기며, 이때 교재 쪽 그림이 AI 공급자에게 전송됩니다(파트너 동의 후). 4. 실험 계약 만들기: 실험 하나를 서비스에 잇는 정보를 ‘실험 계약’ 하나로 씁니다 — 개념과 개념 카드(이름·한자 뜻·영어 뿌리·설명), 책상 위 실험이 우주의 어떤 사건을 작게 재현하는지, 그 모형으로 말할 수 없는 것(한계), 관찰을 돕는 질문, 세 단계 도움말, 별찌가 세울 계획과 가상 시험, 그 실험에서 아이가 갖기 쉬운 틀린 생각. 5. 개념 겹침 검사: 새 개념은 이미 있는 개념을 다시 쓰거나, 같은 생각·서로 대비되는 짝·같은 낱말 가운데 어떤 관계인지 밝혀야 자동 시험을 통과합니다. 개념마다 더 깊은 단계 두 개를 둡니다. 6. 검수: 옮긴 절차와 주의사항을 원본과 대조하고, 과학 내용과 안전 문구를 파트너와 함께 확인합니다. 검수를 마친 실물 절차는 고정되고, AI와 이야기는 그 절차를 바꾸거나 새 실물 절차를 만들지 않습니다. 7. 실험 코드와 카드: 파트너에게 실험 코드의 앞 두 글자(라인 코드)를 배정합니다. 라인 코드는 한 회사에만 영구히 배정되고, 카드에 인쇄된 ‘라인·호·순서’가 어느 실험으로 열리는지는 서버의 판본 기록으로 정합니다. 카드마다 다른 코드를 QR과 함께 인쇄하면, 아이는 QR을 찍어 그 실험을 엽니다(열기만으로 코드를 쓰지 않고, 시작할 때 한 번 등록합니다). 8. 시험과 공개: 시험 계정으로 처음부터 보고서까지 진행해 보고, 문제가 없으면 공개합니다. ### 파트너가 준비할 것 - 교재 원본 — 인디자인에서 내보낸 IDML(권장) 또는 PDF, 실험 사진 - 키트 구성표 — 실험별 준비물과 집에서 준비할 것 - 주의사항과 사용 연령 표시, 안전 관련 확인 사항 - 실험마다 가르치려는 개념(학습 목표) - 옮긴 절차와 과학 내용을 함께 확인할 검수 담당자 - 글과 사진의 사용 권리 확인 ### 당사가 하는 일 - 원본 추출과 실험 계약 작성 - 개념 카드와 개념 연결(겹침 검사, 더 깊은 단계) - 사건 이야기, 3D 우주의 장소, 별찌와 일꾼 로봇의 계획·가상 시험 연결 - AI 판단과 피드백, 타래의 도움, 아이 말과 AI 대사의 안전 검사 - 실험 코드 라인 배정, 카드와 QR 파일, 등록과 이용권 처리 - 보고서·다시보기·선생님 대시보드·학급 작전에 그 실험이 함께 들어가게 하기 - 서비스 운영과 업데이트 ### 키트가 바뀌어도 이어지는 성장 어느 회사의 키트로 실험하든 아이의 별찌는 하나입니다. 그래서 키트마다 따로 끝나지 않고 하나의 탐사 이야기로 이어집니다. 실험이 늘어날수록 같은 개념이 다른 맥락에서 더 깊이 다시 나오도록 설계했습니다 — 지금 당사 교재의 실험만으로도 다시 나오는 개념이 있습니다(지금 상태 참고). - 개념 레벨: 다른 키트에서 같은 개념을 다시 만나면 한 단계 더 깊이 다루고, 관련 개념은 앞서 배운 개념을 디딤돌로 묻습니다. - 별찌의 성장: 아이에게 배운 개념은 별찌의 스킬 카드와 배움 도감에 모이고, 별찌 레벨과 여정 레벨이 이어집니다. - 이야기 기억(골라서 하는 이야기): AI가 새로 쓰는 사건 이야기에서는, 아이가 전에 가르친 개념 가운데 이번 실험의 개념과 이어지는 것과 그 기록(가르친 곳, 그곳에서 푼 사건, 함께한 주민)을 후보로 주고, 이야기를 만드는 AI가 어울리는 것만 골라 잇습니다. 골라서 해 볼 수 있는 기능이며, 기본 탐사의 미리 쓴 사건 이야기에는 쓰이지 않습니다. - 3D 우주 지도: 다녀온 별 가까이의 새 별이 열리고, 본부 데이터베이스에 되찾은 별과 만난 주민이 쌓입니다. - 기록: 탐사 보고서와 다시보기가 키트를 넘어 한곳에 쌓입니다. - 교실: 선생님은 학급이 배운 개념으로 학급 작전을 열 수 있습니다. - 발명품: 아이에게 배운 과학으로 만들어 시험을 통과한 장치가 그 행성에 설치되어 다음 탐험에서도 남습니다. ### 바뀌지 않는 원칙 - 실물 절차는 원본 그대로입니다. AI와 이야기는 절차·준비물·주의사항을 바꾸거나 새 실물 절차를 만들지 않습니다. - 실험마다 그 모형으로 말할 수 없는 것(한계)을 함께 적고, 가상 시험이 아이의 실물 결과를 대신 기록하지 않습니다. - 어느 키트든 같은 학습 흐름을 따릅니다 — 관찰을 먼저 말한 뒤에 개념이 열리고, 아이가 별찌에게 가르친 조건으로만 계획이 세워집니다. - 아이 말의 안전 검사와 개인정보 원칙은 키트와 관계없이 같습니다. ### 연결을 가능하게 하는 설계 - 실험 계약: 정체(이름·판), 원본(파일·지문·쪽·검수 상태), 절차(준비물·순서·주의사항), 학습(관찰 질문·도움말·개념), 이야기 연결(사건·모형 대응·한계), 완료 조건과 가상 시험을 한 형식에 담습니다. - 원본 추출 도구: 인디자인 IDML과 PDF에서 실험·개념·원본 사진을 꺼냅니다. - 개념 지도: 자동 시험이 개념의 겹침(같은 한자·같은 영어 뿌리)을 찾아 관계를 밝히게 하고, 개념마다 더 깊은 단계를 둡니다. - 실험 코드: 하나의 라인 등록부에서 회사마다 라인 코드를 받고, 인쇄된 카드는 그대로 둔 채 실험 대응만 새 판으로 바꿀 수 있습니다. ### 등록 문의 (주)미래과학교육원(www.m-sec.co.kr)에 문의해 주세요. 파트너 전용 문의 창구는 정해지면 이 페이지에 적습니다. 등록 조건은 계약으로 정합니다. ## 참고 문헌 - Bisra, K., Liu, Q., Nesbit, J. C., Salimi, F., & Winne, P. H. (2018). Inducing self-explanation: A meta-analysis. Educational Psychology Review, 30(3), 703–725. — 메타분석 · 연구 64편, 5,917명 종합. 스스로 설명하도록 이끈 경우의 평균 효과 크기는 g = 0.55였고, 설명을 제공받은 경우와 견주어도 나았습니다(g = 0.35). 주어진 보기에서 고르는 방식의 자기 설명은 효과가 더 작았습니다(연구 2편, g = 0.24, 통계적으로 유의하지 않음). - Chi, M. T. H., de Leeuw, N., Chiu, M.-H., & LaVancher, C. (1994). Eliciting self-explanations improves understanding. Cognitive Science, 18(3), 439–477. — 실험 연구 · 미국 중학생(8학년), 사람의 순환계 글. 글을 읽으며 스스로 설명하도록 이끈 학생들(14명)이 같은 글을 두 번 읽은 학생들(10명)보다 사전–사후 향상이 컸고, 설명을 많이 한 학생일수록 깊이 이해했습니다. - Abrahams, I., & Millar, R. (2008). Does practical work really work? A study of the effectiveness of practical work as a teaching and learning method in school science. International Journal of Science Education, 30(14), 1945–1969. — 교실 연구 · 영국 중등 과학 실험 수업 25개 관찰. 실험 활동은 학생이 물건으로 정해진 일을 하게 하는 데는 효과적이었지만, 과학 개념을 써서 생각하게 하는 데는 훨씬 덜 효과적이었습니다. - Abrahams, I., & Reiss, M. J. (2012). Practical work: Its effectiveness in primary and secondary schools in England. Journal of Research in Science Teaching, 49(8), 1035–1055. — 교실 연구 · 영국 초등 10개·중등 20개 실험 수업. 대부분 요리법처럼 따라 하는 과제로 손으로 하는 활동은 이루어졌지만, 관찰을 개념과 잇는 활동은 계획되지 않은 경우가 많았습니다. 연구자들은 손으로 하는 일과 생각하는 일을 잇는 활동을 따로 계획하라고 권했습니다. - Alfieri, L., Brooks, P. J., Aldrich, N. J., & Tenenbaum, H. R. (2011). Does discovery-based instruction enhance learning? Journal of Educational Psychology, 103(1), 1–18. — 메타분석 · 연구 164편 종합. 안내 없이 스스로 발견하게 한 수업은 명시적으로 가르친 수업보다 낮았지만(d = −0.38), 피드백·예제·단계적 도움·설명하게 하기를 더한 발견 학습은 다른 방식보다 나았습니다(d = 0.30). - Lazonder, A. W., & Harmsen, R. (2016). Meta-analysis of inquiry-based learning: Effects of guidance. Review of Educational Research, 86(3), 681–718. — 메타분석 · 연구 72편 종합. 탐구 학습에 안내를 더하면 학습 결과(d = 0.50), 학습 활동(d = 0.66), 과제 수행(d = 0.71)이 모두 나아졌습니다. - Kirschner, P. A., Sweller, J., & Clark, R. E. (2006). Why minimal guidance during instruction does not work: An analysis of the failure of constructivist, discovery, problem-based, experiential, and inquiry-based teaching. Educational Psychologist, 41(2), 75–86. — 문헌 정리 · 안내 수준에 관한 연구 정리. 처음 배우는 학습자에게는 안내를 최소로 줄인 수업이 안내가 있는 수업보다 덜 효과적이라는 근거를 정리했습니다. - Chi, M. T. H., & Wylie, R. (2014). The ICAP framework: Linking cognitive engagement to active learning outcomes. Educational Psychologist, 49(4), 219–243. — 이론 틀 · 학습 활동 분류 틀. 학습 활동을 수동(듣기)·능동(손으로 하기)·구성(스스로 설명 만들기)·상호작용(반응하는 상대와 함께 만들기)으로 나누고, 뒤로 갈수록 학습이 커진다고 정리한 틀입니다. - Chase, C. C., Chin, D. B., Oppezzo, M. A., & Schwartz, D. L. (2009). Teachable agents and the protégé effect: Increasing the effort towards learning. Journal of Science Education and Technology, 18(4), 334–352. https://doi.org/10.1007/s10956-009-9180-4 — 실험 연구 · 연구 1: 미국 중학생(8학년), 생물 / 연구 2: 초등학생(5학년), 발화 분석. 같은 컴퓨터 활동이라도 자기 에이전트를 가르친다고 여긴 학생들이 자기를 위해 배운다고 여긴 학생들보다 학습 활동에 시간을 더 들이고 더 많이 배웠고(‘프로테제 효과’), 성취가 낮은 학생에게서 효과가 가장 컸습니다. 학생들은 에이전트를 사람처럼 대하며 책임을 함께 나누었고, 실수를 더 잘 인정했습니다. - Leelawong, K., & Biswas, G. (2008). Designing learning by teaching agents: The Betty’s Brain system. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 18(3), 181–208. — 교실 연구 · 미국 초등 5학년 교실, 강 생태계 단원. 에이전트(Betty)를 가르치는 방식이 에이전트에게 배우는 방식보다 나은 결과를 냈고, 스스로 점검하도록 돕는 질문을 함께 준 방식은 새 주제를 배울 때 학생들을 더 잘 준비시켰습니다. - Chin, D. B., Dohmen, I. M., Cheng, B. H., Oppezzo, M. A., Chase, C. C., & Schwartz, D. L. (2010). Preparing students for future learning with Teachable Agents. Educational Technology Research and Development, 58(6), 649–669. https://doi.org/10.1007/s11423-010-9154-5 — 교실 연구 · 미국 초등학생, 교실 연구 2건. 가르칠 수 있는 에이전트로 과학을 배운 학생들은 정규 수업에서 얻는 학습을 잃지 않으면서 추가 학습을 보였고, 사용을 멈춘 뒤 새 내용을 배우는 데에도 도움을 받았습니다. - Kobayashi, K. (2019). Learning by preparing-to-teach and teaching: A meta-analysis. Japanese Psychological Research, 61(3), 192–203. https://doi.org/10.1111/jpr.12221 — 메타분석 · 연구 28편 종합. 가르칠 준비만 한 경우의 효과 크기는 g = 0.35, 준비한 뒤 실제로 가르친 경우는 g = 0.56이었고, 상대와 주고받으며 가르칠 때 효과가 더 컸습니다. - Roscoe, R. D., & Chi, M. T. H. (2007). Understanding tutor learning: Knowledge-building and knowledge-telling in peer tutors’ explanations and questions. Review of Educational Research, 77(4), 534–574. — 문헌 정리 · 또래 가르치기 연구 정리. 가르치는 사람이 배우는 것은 자기 이해를 점검하고, 생각을 잇고, 깊은 질문에 답하며 설명을 새로 지을 때(지식 구성)였고, 아는 것을 옮기기만 할 때(지식 전달)는 배움이 적었습니다. - Rittle-Johnson, B. (2006). Promoting transfer: Effects of self-explanation and direct instruction. Child Development, 77(1), 1–15. — 실험 연구 · 미국 초등 3–5학년 85명, 수학 등식 문제. 스스로 설명하게 한 아이들이, 가르치는 방식과 상관없이 새 문제로 더 잘 옮겨 풀었습니다. - Legare, C. H., & Lombrozo, T. (2014). Selective effects of explanation on learning during early childhood. Journal of Experimental Child Psychology, 126, 198–212. — 실험 연구 · 만 3–6세 아이, 톱니바퀴 장난감. 설명해 보게 한 아이들이 장치가 움직이는 원리를 더 잘 이해하고 새 상황에 넓혀 적용했지만, 원리와 상관없는 세부를 기억하는 데는 도움이 되지 않았습니다. - Rittle-Johnson, B., Saylor, M., & Swygert, K. E. (2008). Learning from explaining: Does it matter if mom is listening? Journal of Experimental Child Psychology, 100(3), 215–224. — 실험 연구 · 만 4–5세 아이. 들어 주는 엄마에게 설명한 아이들이 혼자 설명하거나 정답을 따라 말한 아이들보다 새 문제를 더 잘 풀었습니다. - Hattie, J., & Timperley, H. (2007). The power of feedback. Review of Educational Research, 77(1), 81–112. — 문헌 정리 · 피드백 연구 정리. 좋은 피드백은 ‘어디로 가는가, 지금 어떤가, 다음은 무엇인가’에 답하며, 과제와 과정에 대한 피드백이 효과적이고 사람 자체에 대한 칭찬은 가장 약했습니다. - Wisniewski, B., Zierer, K., & Hattie, J. (2020). The power of feedback revisited: A meta-analysis of educational feedback research. Frontiers in Psychology, 10, 3087. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.03087 — 메타분석 · 연구 435편 종합. 피드백의 평균 효과 크기는 d = 0.48이었고, 피드백에 담긴 정보가 많을수록 효과가 컸습니다. - Van der Kleij, F. M., Feskens, R. C. W., & Eggen, T. J. H. M. (2015). Effects of feedback in a computer-based learning environment on students’ learning outcomes: A meta-analysis. Review of Educational Research, 85(4), 475–511. — 메타분석 · 컴퓨터 학습 환경의 피드백 연구 40편 종합. 설명이 담긴 피드백(0.49)이 정답만 알려 주는 피드백(0.32)이나 맞았는지 틀렸는지만 알려 주는 피드백(0.05)보다 효과가 컸고, 고차원 학습에서 특히 그랬습니다. - Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), e2422633122. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122 — 무작위 비교 · 튀르키예 고등학생 약 1,000명, 수학. 제한 없는 GPT-4를 쓴 학생들은 연습 문제 성적이 48% 올랐지만 AI 없이 본 시험에서는 17% 낮았습니다. 답 대신 힌트를 주도록 만든 ‘GPT Tutor’는 연습 성적을 127% 올리면서 그 해로운 효과를 대부분 없앴습니다. - VanLehn, K. (2011). The relative effectiveness of human tutoring, intelligent tutoring systems, and other tutoring systems. Educational Psychologist, 46(4), 197–221. — 메타분석 · 튜터링 연구 종합. 학생의 풀이 단계마다 반응하는 지능형 튜터의 효과(0.76)가 사람 튜터(0.79)와 비슷했고, 답만 확인하는 튜터(0.31)보다 컸습니다. - Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006). Test-enhanced learning: Taking memory tests improves long-term retention. Psychological Science, 17(3), 249–255. https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2006.01693.x — 실험 연구 · 미국 대학생, 짧은 글. 5분 뒤에는 다시 읽은 쪽이 나았지만, 2일 뒤와 1주 뒤에는 떠올리기 시험을 본 쪽이 더 많이 기억했습니다. - Karpicke, J. D., Blunt, J. R., & Smith, M. A. (2016). Retrieval-based learning: Positive effects of retrieval practice in elementary school children. Frontiers in Psychology, 7, 350. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.00350 — 실험 연구 · 미국 초등 4학년 88명(실험 3개), 낱말 목록. 떠올리기 연습이 다시 공부하기보다 기억을 높였고, 읽기 능력이나 처리 속도와 관계없이 나타났습니다. - Cepeda, N. J., Pashler, H., Vul, E., Wixted, J. T., & Rohrer, D. (2006). Distributed practice in verbal recall tasks: A review and quantitative synthesis. Psychological Bulletin, 132(3), 354–380. — 메타분석 · 언어 회상 과제 연구 종합. 나누어 학습하면 몰아서 학습할 때보다 오래 기억했고, 오래 기억해야 할수록 알맞은 간격도 길어졌습니다. - Vlach, H. A., & Sandhofer, C. M. (2012). Distributing learning over time: The spacing effect in children’s acquisition and generalization of science concepts. Child Development, 83(4), 1137–1144. https://doi.org/10.1111/j.1467-8624.2012.01781.x — 실험 연구 · 만 5–7세 36명, 먹이사슬 과학 수업. 같은 수업을 몰아서 듣지 않고 시간을 나누어 들은 아이들이 과학 개념을 새 예에 더 잘 적용했습니다(단순한 개념과 복잡한 개념 모두). - Dunlosky, J., Rawson, K. A., Marsh, E. J., Nathan, M. J., & Willingham, D. T. (2013). Improving students’ learning with effective learning techniques: Promising directions from cognitive and educational psychology. Psychological Science in the Public Interest, 14(1), 4–58. — 문헌 정리 · 열 가지 학습 방법의 연구 정리. 떠올리기 연습과 나누어 학습하기는 유용성 ‘높음’, 자기 설명과 ‘왜’를 묻는 정교화 질문은 ‘중간’으로 평가했습니다. - Habgood, M. P. J., & Ainsworth, S. E. (2011). Motivating children to learn effectively: Exploring the value of intrinsic integration in educational games. Journal of the Learning Sciences, 20(2), 169–206. — 실험 연구 · 만 7–11세, 수학 게임. 배울 내용을 게임의 핵심 규칙에 넣은 버전이 같은 시간에 더 많이 가르쳤고, 자유 시간에도 훨씬 오래 하게 했습니다. - Adams, D. M., Mayer, R. E., MacNamara, A., Koenig, A., & Wainess, R. (2012). Narrative games for learning: Testing the discovery and narrative hypotheses. Journal of Educational Psychology, 104(1), 235–249. — 실험 연구 · 대학생, 짧은 회기. 이야기를 입힌 게임이 이야기 없는 슬라이드 수업보다 기억·전이 점수가 낮았습니다. - Bowers, P. N., Kirby, J. R., & Deacon, S. H. (2010). The effects of morphological instruction on literacy skills: A systematic review of the literature. Review of Educational Research, 80(2), 144–179. — 문헌 정리 · 형태소(낱말의 뜻 조각) 교수 연구 정리. 낱말을 뜻 조각으로 나누어 가르치면 읽기와 어휘에 도움이 되었고, 읽기가 약한 학습자에게 더 컸습니다. - Chi, M. T. H., Bassok, M., Lewis, M. W., Reimann, P., & Glaser, R. (1989). Self-explanations: How students study and use examples in learning to solve problems. Cognitive Science, 13(2), 145–182. — 실험 연구 · 대학생, 물리 예제 학습. 잘 배우는 학생일수록 예제를 공부하며 스스로 설명을 더 많이 만들어 냈습니다. - McNeill, K. L., Lizotte, D. J., Krajcik, J., & Marx, R. W. (2006). Supporting students’ construction of scientific explanations by fading scaffolds in instructional materials. Journal of the Learning Sciences, 15(2), 153–191. https://doi.org/10.1207/s15327809jls1502_1 — 교실 연구 · 7학년 331명, 8주 프로젝트형 화학 단원. 과학 설명을 주장·증거·까닭으로 쓰도록 글로 된 틀을 줄 때, 매번 자세한 틀을 받은 집단과 틀을 점점 줄여 간 집단 모두 주장·증거·까닭이 나아졌고(통계적으로 유의), 틀 없이 쓴 사후 문항에서는 틀을 줄여 간 집단이 까닭을 더 잘 썼습니다. 틀을 받지 않은 집단과 견준 연구는 아닙니다. - Tansomboon, C., Gerard, L. F., Vitale, J. M., & Linn, M. C. (2017). Designing automated guidance to promote productive revision of science explanations. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 27(4), 729–757. — 실험 연구 · 미국 중학생(6개 학교), 과학 설명 글. 학생의 과학 설명을 자연어 처리로 채점해 자동 안내를 주는 환경에서, 안내의 형태에 따라 고쳐 쓰기가 달랐고(학교에 따라서도 달랐음) 두 안내 모두 설명의 통합이 나아졌습니다. 안내를 주지 않은 집단과 견준 연구는 아닙니다. - Brod, G. (2021). Generative learning: Which strategies for what age? Educational Psychology Review, 33, 1295–1318. — 문헌 정리 · 나이별 생성 학습 연구 정리. 스스로 만들어 내는 학습 방법은 성인에게는 대체로 효과가 있지만 어린 학습자에게는 결과가 엇갈려, 나이에 맞는 단계적 도움이 필요하다고 정리했습니다. - Agarwal, P. K., Nunes, L. D., & Blunt, J. R. (2021). Retrieval practice consistently benefits student learning: A systematic review of applied research in schools and classrooms. Educational Psychology Review, 33, 1409–1453. — 문헌 정리 · 학교·교실 실험 연구의 체계적 정리. 실제 학교와 교실에서도 떠올리기 연습이 학습에 일관되게 도움이 되었습니다. - Slamecka, N. J., & Graf, P. (1978). The generation effect: Delineation of a phenomenon. Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory, 4(6), 592–604. — 실험 연구 · 성인, 낱말 기억. 같은 낱말이라도 읽기만 한 것보다 스스로 만들어 낸 것을 더 잘 기억했습니다(생성 효과). - Fiorella, L., & Mayer, R. E. (2013). The relative benefits of learning by teaching and teaching expectancy. Contemporary Educational Psychology, 38(4), 281–288. — 실험 연구 · 미국 대학생. 가르칠 거라고 예상하며 공부한 학생들은 바로 본 검사에서만 앞섰고, 실제로 설명(영상 강의)까지 한 학생들은 나중에 본 지연 검사에서도 앞섰습니다. - Fiorella, L., & Mayer, R. E. (2014). Role of expectations and explanations in learning by teaching. Contemporary Educational Psychology, 39(2), 75–85. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2014.01.001 — 실험 연구 · 미국 대학생. 가르칠 거라는 예상은 짧은 기간의 학습에 도움이 되었고, 준비한 뒤 실제로 설명하기까지 했을 때 오래 남는 학습이 가장 컸습니다. - Xu, Y., Vigil, V., Bustamante, A. S., & Warschauer, M. (2022). Contingent interaction with a television character promotes children’s science learning and engagement. Journal of Applied Developmental Psychology, 81, 101439. https://doi.org/10.1016/j.appdev.2022.101439 — 무작위 비교 · 만 4–6세 77명, 무작위 비교. 과학 영상의 주인공이 AI로 아이의 대답에 맞춰 반응하며 대화하게 하자, 대화 없이 본 아이들보다 과학 내용을 더 잘 이해했습니다(화면을 본 시간은 줄었습니다). - Xu, Y., 외 (2023). Interaction with a television character powered by artificial intelligence promotes children’s science learning. 미국교육학회(AERA) 2023 연차 학술대회 발표(2023-04-15), AERA 보도 자료. https://www.aera.net/tabid/20185/mid/52249/default.aspx — 학회 발표(동료 심사 논문 아님) · 미국 유아(프리스쿨)–초등 1학년 240명, 무작위 비교. 아이의 대답에 맞춰 반응하는 대화, 같은 질문을 하되 정해진 시간 뒤 일반적인 반응만 하는 ‘흉내 대화’, 대화 없음을 견주었을 때 맞힌 비율은 63.4%, 61.4%, 56.5%였습니다. 반응하는 대화가 가장 높았지만 흉내 대화와의 차이는 작았습니다. - Kluger, A. N., & DeNisi, A. (1996). The effects of feedback interventions on performance: A historical review, a meta-analysis, and a preliminary feedback intervention theory. Psychological Bulletin, 119(2), 254–284. — 메타분석 · 피드백 연구 종합. 피드백은 평균으로는 수행을 높였지만 3분의 1이 넘는 경우에서는 오히려 낮췄고, 주의를 과제보다 자기 자신으로 돌리는 피드백이 해로웠습니다. ## 판매자 정보 - 판매자: (주)미래과학교육원 · 대표 장인수 - 개발·운영: (주)미래과학교육원 — 실물 실험 키트 제조·판매와 AI 탐사 서비스(웹) 개발·운영 - 사업자등록번호: 122-86-11233 - 통신판매업 신고: 2010-인천계양-0250 - 주소: 21083 인천광역시 계양구 장제로 735(작전동), 재경빌딩 5층 - 큐리몰 고객센터(판매 문의): 032-543-9404 · 평일 09:00–12:00, 13:00–18:00(토·일·공휴일 휴무) · mtv104@m-sec.co.kr - 제품 상담(상자 표기): 1544-3415 · 평일 09:00~18:00 ## 사용 시 주의사항 - 사용 전에 반드시 워크북을 읽어 본 후 사용해 주세요. - 워크북에 나와 있는 실험 방법에 따라 실험(조립)을 하세요. - 약품이 들어있는 실험의 경우 시간이 지나면 변질될 수 있습니다. - 칼이나 가위 사용 시 다치지 않도록 주의해 주세요. - 건전지를 이용한 실험의 경우 건전지 방향에 주의하세요. 이 서비스는 생성형 AI를 사용해요 — 별찌·타래·주민의 말, 이야기와 그림은 AI가 만들어요. ## 페이지 - [상세페이지](https://astratutorlab.com/detail): 상자 구성, 시작 방법, 3D 우주 탐사와 주요 기능, 별찌의 역할, 보고서, 사용연령, 판매자 정보와 자주 묻는 질문 - [교육 효과와 근거](https://astratutorlab.com/about/learning): 실험 키트만 할 때보다 개념 이해·설명 능력·장기 기억에 도움이 될 수 있다고 보는 근거 — 적용한 학습 원리와 연구(서지 정보), 아직 측정하지 않은 것, 측정 계획 - [AI가 하는 일](https://astratutorlab.com/about/ai): AI가 아이의 설명을 뜻·까닭·본 것·쓰임으로 판단하고 빠진 한 가지를 되묻는 방법, 서버의 확인, 기록, AI가 만드는 것과 정해 둔 것, 한계 - [실험 키트 연결(파트너)](https://astratutorlab.com/about/partners): 다른 회사의 실험 키트도 등록하면 연결할 수 있도록 설계된 구조 — 등록 절차, 파트너가 준비할 것, 당사가 하는 일, 키트를 넘어 이어지는 성장 - [앱으로 설치하기](https://astratutorlab.com/install): 휴대폰·태블릿·PC에 앱처럼 설치하는 방법과 학교 기기(크롬북·윈도우·아이패드) 일괄 설치 안내 - [아이를 지키는 안전 장치](https://astratutorlab.com/about/safety): 아이 말 검사·즉시 멈춤·AI 대답과 이야기 검사·이름 보호·기록과 공유 보호·실험 안전 — 장치마다 무엇을 보고 어떻게 지키는지와 한계, 보호자께 부탁드리는 것, 걱정될 때 연락처 - [AI가 지어내지 않도록: 정확한 과학을 위한 장치](https://astratutorlab.com/about/accuracy): 과학 내용의 원본(워크북·개념 카드), 규칙으로 계산하는 결과, 서버의 인용·형식 검사, 실패할 때의 준비된 대사, 보고서의 출처 표시와 그 한계, 틀린 말을 알리는 곳 - [홍보 소개 페이지](https://astratutorlab.com/intro): 상자 개봉 영상과 우주 여정으로 보는 상품 소개 - [개인정보처리방침(초안)](https://astratutorlab.com/privacy): AI 서비스와 아이 기록의 개인정보 처리 — 법무 확정 전 초안 - [이용약관(초안)](https://astratutorlab.com/terms): AI 서비스 이용약관 — 법무 확정 전 초안