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AI 문제 제작실

Text AI, CSV AI, 직접만들기로 문제 후보를 만들고 문제집으로 구성합니다.

Exam 보기 AI Note Lab 보기

텍스트 AI 가져오기

붙여넣은 텍스트를 구조화해 문제 후보 카드로 확인하고, 필요한 문제만 바구니에 담습니다.

Text AI

텍스트 붙여넣기

문제 텍스트를 붙여넣으면 AI 구조화를 검토할 수 있습니다. 문서/OCR 가져오기는 현재 범위에서 제외합니다.

자동 구조화

텍스트를 그대로 붙여넣고 AI 구조화를 누르세요. 태그는 정확도를 높이는 선택 힌트일 뿐 필수는 아닙니다.

태그 추가

필요하면 태그를 추가해 구조화 정확도를 높일 수 있습니다. 태그가 없어도 자동으로 구조화합니다.

태그 안내 보기

태그를 쓰면 더 정확하지만 필수는 아닙니다. 태그가 없어도 AI가 자동으로 구조화합니다.

입력창에 커서를 둔 상태에서 Alt+숫자를 누르면 태그를 빠르게 삽입할 수 있습니다. 단축키는 Text AI 입력창에 포커스가 있을 때만 동작합니다.

Alt+1 객관식 Alt+2 주관식 Alt+3 OX Alt+4 문제 Alt+5 지문 Alt+6 듣기 대본 Alt+7 이미지 Alt+8 보기 Alt+9 해설 Alt+0 정답
  • [객관식]: 객관식 문제 힌트입니다. 보기 개수로 4지선다/5지선다를 자동 판단합니다.
  • [주관식]: 주관식 문제 힌트입니다. 정답은 텍스트로 인식합니다.
  • [OX]: O/X 문제 힌트입니다.
  • [문제]: 문제 문항입니다.
  • [지문]: 독해 지문 또는 본문입니다.
  • [듣기 대본]: 듣기형 문제의 대본입니다.
  • [이미지]: 이미지나 그림 자료가 필요한 문제라는 힌트입니다. 실제 이미지 업로드는 별도 단계입니다.
  • [보기]: 선택지 목록입니다.
  • [해설]: 해설입니다.
  • [정답]: 정답입니다.
[듣기 대본]
Hello, students. Please bring a water bottle tomorrow.

[문제]
What should students bring?

[보기]
1. A notebook
2. A water bottle
3. A camera
4. A map
5. A ticket

[정답]
2

[해설]
대본에서 물병을 가져오라고 했습니다.

[OX]
[문제]
현재완료는 have 또는 has와 과거분사를 사용한다.

[정답]
O

[해설]
현재완료는 have/has + 과거분사입니다.

[주관식]
[문제]
현재완료에 사용하는 두 가지 조동사 형태를 쓰시오.

[정답]
have, has
입력창 높이
AI 구조화

AI 구조화는 붙여넣은 텍스트를 문제 후보 카드로 정리합니다. 실제 Gemini API 사용에 동의하면 설정된 Gemini 모델로 구조화와 1차 정답 검증을 수행하고, 동의하지 않으면 Mock/Fallback 구조화를 사용합니다.

구조화 결과는 자동 저장되지 않으며 선택된 문제 바구니 담기를 눌렀을 때만 저장됩니다.

체크하면 설정된 Gemini 모델로 구조화 및 1차 정답 검증을 실행합니다. 체크하지 않으면 Mock/Fallback 구조화를 사용합니다.

문제 후보 카드

구조화 결과가 이곳에 표시됩니다. 수정 저장은 화면 후보만 변경하며, 실제 저장은 바구니 담기에서만 실행됩니다.

후보 선택
전체 문제
0개
정상
0개
검토 필요
0개
이미지 필요
0개
오류
0개
아직 구조화된 문제가 없습니다. 텍스트를 붙여넣고 [구조화]를 누르면 이곳에 후보 카드가 표시됩니다.
텍스트 입력 → 구조화 → 후보 수정/선택 → 선택된 문제 바구니 담기 흐름으로 진행합니다.

AI 문제변형 LAB으로 이동 예정

AI 유사문제 만들기는 AI 문제 제작실이 아니라 AI 문제변형 LAB에서 제공될 예정입니다.

AI 문제변형 LAB 준비중

유사문제 만들기는 별도 LAB에서 정리합니다.

원본 문제 DNA 분석, 정답 검증, 저작권 위험도 검사는 AI 문제변형 LAB의 전용 흐름으로 분리합니다. 이 화면은 Text AI, CSV AI, 직접만들기, 문제집 만들기 4개 탭만 제공합니다.

AI 문제변형 LAB 준비중
AI 유사문제는 AI 문제변형 LAB에서 제공될 예정입니다.

현재 AI 문제 제작실에서는 Text AI, CSV AI, 직접만들기, 문제집 만들기 흐름만 사용합니다. 기존 `#similar-ai` 링크로 들어온 경우에도 이 안내만 표시하며 실제 AI 호출이나 후보 생성은 실행하지 않습니다.

AI 문제변형 LAB으로 이동 Text AI로 돌아가기 문제집 만들기 보기

CSV 업로드 AI

CSV 파일의 각 행을 문제 후보로 변환합니다. CSV로 가져온 문제는 개인용으로만 사용할 수 있으며 공개 공유할 수 없습니다.

private only
1 CSV 업로드

파일 선택

2 기본검증

컬럼/정답 확인

3 후보 변환

공통 candidate

4 미리보기

Preview 카드 확인

5 수정

필요한 문제만 보완

6 바구니 담기

정상 문제를 한 번에 담기

CSV 업로드 문제는 외부 자료 기반일 수 있으므로 개인용/private only로 처리됩니다. 공개 공유는 AI 생성 문제만 가능합니다.

CSV 문제 업로드

CSV 파일의 각 행을 문제 후보로 변환합니다. CSV로 가져온 문제는 개인용으로만 사용할 수 있으며 공개 공유할 수 없습니다.

CSV 양식 다운로드

CSV 파일 선택

인코딩은 UTF-8 우선, CP949/EUC-KR 순서로 자동 감지합니다. comma/tab delimiter를 자동 인식합니다.

최대 2MB · 500행

CSV를 업로드하면 각 행이 문제 후보로 변환됩니다. CSV 문제는 개인용으로만 저장되며 공개 공유할 수 없습니다.

CSV 양식 다운로드
지원 컬럼과 type 보기
question_type question_text passage listening_text choice_1~5 answer explanation choice listening reading ox

듣기형 문항은 `listening_text` 컬럼에 대본을 넣으면 후보에 대본/TTS 필요 배지가 표시됩니다. 이번 화면에서는 음성을 생성하지 않습니다.

검증 결과

CSV 파일을 선택하고 미리보기/구조화를 실행하세요.

검증 대기
전체 행
0
저장 가능
0
오류 행
0
정상행 보기 후보 카드에서 수정 후 바구니에 담을 수 있는 행입니다.
row_no type source question_text difficulty policy status
아직 검증된 행이 없습니다.
검토 필요 행 보기 저장은 가능하지만 해설/검증 상태를 확인할 행입니다.
row_no type question_text reason answer
검토 필요 행이 없습니다.
오류행 보기 저장 대상에서 제외되는 행입니다.
row_no type error_message
아직 오류 행이 없습니다.

CSV 업로드 → 후보 생성 → 후보 수정/선택 → 선택된 문제 바구니 담기 흐름으로 진행합니다. CSV 문제는 개인용으로 저장되며 공개 공유할 수 없습니다.

CSV 품질 검토

미리보기/구조화 후 후보 카드에서 수정하고 선택한 문제만 바구니에 담습니다. 동의한 경우에만 Gemini 3.1 Flash-Lite 정답검증을 실행합니다.

후보 목록
CSV 업로드 문제는 개인용/private only로 처리됩니다. AI 정답검증은 문제와 보기/정답 정보를 Gemini API로 전송합니다. 문제와 보기만으로 풀 수 있는 문항은 지문/대본 없이도 검증할 수 있습니다. 지문/대본 의존 문제는 근거 자료가 없으면 검증 불가로 표시됩니다.

직접만들기

Text AI와 같은 태그 규칙을 사용해 문제를 직접 작성하고 후보 카드로 검토합니다.

MVP

태그 기반 직접 작성

직접만들기는 Text AI와 같은 태그 규칙을 사용해 문제를 작성합니다. 작성한 문제는 후보 카드로 변환되고, 수정/선택 후 문제집에 담을 수 있습니다.

manual_created
저장 정책

직접 작성 문제는 기본적으로 개인용으로 저장되며 공개 공유할 수 없습니다. 정답 검증과 저작권 검증을 통과한 경우에만 공유 후보가 될 수 있습니다.

검증 상태

이번 MVP에서는 Gemini 정답검증과 저작권검증을 실제 호출하지 않습니다. 후보에는 AI 정답 검증 전 상태가 metadata로 남습니다.

직접만들기 입력 예시 보기 
[객관식]
[문제]
Choose the correct sentence.

[보기]
1. I have been to Busan before.
2. I go to Busan yesterday.
3. I am go to Busan.
4. I has been to Busan.
5. I will went to Busan.

[정답]
1

[해설]
현재완료 경험을 나타내는 have been 형태가 맞습니다.
입력창 높이

직접만들기 후보 카드

구조화 결과가 이곳에 표시됩니다. 수정 저장은 화면 후보만 변경하며, 실제 저장은 바구니 담기에서만 실행됩니다.

후보 선택
전체 문제
0개
정상
0개
검토 필요
0개
이미지 필요
0개
오류
0개
아직 구조화된 직접 작성 문제가 없습니다. 태그 규칙에 맞춰 입력한 뒤 [구조화]를 누르면 후보 카드가 표시됩니다.

문제집 만들기

내가 생성한 문제를 문제 바구니에 담고, 바구니에서 시험지로 구성합니다.

준비 중

시험지 기본 정보

문제 바구니를 시험지로 만들 때 사용할 제목과 공개 범위를 정리합니다.

문제 바구니

내가 생성한 문제를 담아 시험지로 만듭니다.

담긴 문제 0개

담긴 문제를 확인하고 시험지로 만들 수 있습니다.

내가 생성한 문제

CSV 업로드 또는 일반 텍스트로 저장한 문제를 불러옵니다.

내가 생성한 문제 0개

저장 완료된 문제만 문제 바구니에 담을 수 있습니다.

직접 만든 문제

직접 만들기 탭에서 작성한 문제를 가져옵니다.

작성 중인 문제 0개

여러 문제를 작성한 뒤 문제집으로 묶는 흐름입니다.

기존 문제 검색

기존 문제 DB에서 조건에 맞는 문제를 검색합니다.

문제 바구니

담긴 문제를 확인하고 필요 없는 문제를 삭제할 수 있습니다.

담긴 문제 0개
아직 담긴 문제가 없습니다. 내가 생성한 문제에서 바구니에 담아주세요.

선택된 문제

문제집에 포함될 문제를 확인하고 순서를 조정합니다.

총 0개 · 저장 전
아직 선택된 문제가 없습니다. 문제 바구니나 내가 생성한 문제에서 문제를 추가하세요.

저장된 문제집 상세

저장된 문제집의 제목과 설명을 확인하고 기본 정보만 수정합니다.

읽기 전용 문항