인지 부하 줄이기, edit 개발 일지 1

Edit은 ...

지난 번에 edit의 전체적인 틀에 대해 말씀드렸는데요.

요약하자면 다음과 같습니다.

Edit은

1. 사용자의 상황, 배경 지식, 의도에 맞게 정보를 재구성하며,

2. 관련된 정보끼리 연결될 수 있도록 하고,

3. 능동적인 학습을 위한 task를 제안합니다.

이를 위해서는 정보를 잘 저장하고, 연결하고, 재구성하는 과정이 필요하다 생각하였는데요.

이번 주에는 정보를 저장하는 기능을 구현했습니다.

구현 UI

pdf를 업로드하면, OCR을 수행하고, 사용자의 요청에 따라 전처리(맞춤법 교정 등)를 하며, 사용자의 의도에 맞게 단위화한 후 데이터베이스에 저장하게 됩니다.

아직... 갈 길이 먼데요...

streamlit이라는 패키지가 간편하다는 얘기를 듣고 활용해봤는데 생각보다 여러 기능을 넣기에는 제약이 있는 것 같아 다시 flutter로 돌아가야 하나 고민이 됩니다 ...

앞으로

edit이 앞으로 해야 할 일은 다음과 같습니다.

1. 먼저 간단한 retrieval 알고리즘이라도 구현하여 정보를 잘 검색할 수 있도록 하고,

2. 어떻게 잘 재구성할 수 있을지 여러 방법론을 시도해봐야 하며,

3. 인지 부하를 줄일 수 있는 UX/기능을 고민하여 구현해야 합니다...

또 랜딩 페이지도...

갈 길이 머네요. 그렇지만 상당히 오랫동안 애먹었던 저장 부분을 구현하고, 또 정보를 다루는 기존 방법론들을 공부하며 방향성 측면에서도 발전이 있었던 한 주였습니다.

다음 주에는 기능을 발전시키고, 랜딩페이지를 만드는 게 목표입니다! (PMC S24 화이팅ㅠㅠ) 팀원을 구해야 겠다는 생각도 많이 들었어요.

모든 분들 프로젝트에도 많은 진전이 있길 바라겠습니다!

인지 부하 줄이기, edit

안녕하세요! Edit을 만드는 김예지입니다.

개발과 함께 주변의 학생들에게 기획에 대한 피드백을 받았는데요. 공통적으로 나오는 얘기가 ’타깃이 좁다‘ 였습니다. 그 과정에서 이 제품을 통해 전하고 싶은 핵심 가치는 단순히 ‘시험 공부 더 쉽게 하기’가 아니라 ’학습 과정의 인지 부하를 줄이는 것‘이라는 결론을 내렸어요. 여기서 ’학습’은 정보를 습득하는 모든 과정으로, 책상에 앉아서 하는 학교 공부보다 훨씬 넓은 범위를 칭해요.

‘인지 부하를 줄이는 세컨드 브레인 앱‘으로 재구성한 Edit의 큰 줄기인 구성, 기능, 효과를 아래와 같이 각 3가지의 포인트로 각각 정리해보았어요.

에딧의 전체 구성은 다음과 같아요.

1. 저장 : 메모, 파일, 메일 등 다양한 형식/상황의 정보를 저장할 수 있습니다.

2. 분류 : 저장된 정보를 적절히 분류하여 사용자의 input에 적절한 페르소나로 응답할 수 있도록 합니다.

3. 응답 : 사용자의 요청에 따라 적절히 응답합니다.

이때 에딧의 응답은 다음과 같은 사항을 고려해요.

1. 스키마 : 저장된 정보, 대화 로그 등을 바탕으로 사용자의 현재 지식 구조/상태(스키마)에 맞는 응답을 생성합니다.

2. 페르소나 : 요청의 맥락, 페르소나(유저가 인식하는 상태/유저에게 기대되는 사항)를 분류한 정보를 바탕으로 판단하여 활용합니다.

3. 니즈 : 사용자가 입력한 프롬프트에 나타난 니즈에 맞는 답변을 제시합니다.

에딧은 다음과 같은 기능으로 학습의 인지 부하를 줄여요.

1. 수용자 관점의 정보 재구성 : 수용자의 스키마, 페르소나, 니즈에 맞는 답변을 제시하여 내재적 인지 부하를 줄입니다.

2. 관련된 정보의 효과적인 연결 : 분류를 통해 관련된 정보끼리 함께 볼 수 있도록 하여 외재적 인지 부하를 줄입니다.

3. 능동적인 학습 : 사용자의 상황에 맞게 적절한 능동 학습 태스크를 제시하여, 새로운 지식이 효과적으로 습득될 수 있도록 합니다.

이를 통해 기대하는 효과는 다음과 같아요.

1. 관련된 정보를 바탕으로 깊이있는 지식 습득을 유도해요.

2. 학습의 부담을 줄여 비판적 사고와 고유의 관점 형성을 위한 여유를 만들어요.

3. 창작의 3단계 (기존 지식 습득->응용->피드백 및 개선) 중 첫 번째 단계의 문턱을 낮춰 지식의 산출을 위한 든든한 발판을 마련해요.

Edit은 노션에서 모티브를 많이 얻었습니다. 이반 자오가 자연의 디자인에서 영감을 받으며 노션을 만들었다면, 저는 치열한 노력과 미련한 고민의 산물들, 그중에서도 특히 고전 책들을 아끼는 마음으로 edit을 시작했습니다. 산만해질 정도로 정보가 늘어나는 시대에, 우리에게 필요한 건 ‘정말로 중요한 약간의 정보를 잘 소화하는 것’이고, 그게 다가올 100년 후에도 살아남을 우리 시대의 창작의 기반이 될 거라 생각해요.

큰 그림을 그리려 노력했습니다. 거창해보이지만, 앞으로 눈에 보이는 기능들로 하나씩 소개해드릴게요🥹 PMC S24를 위해서라도 앞으로 일주일에 한 번씩 소식 전하고, 늦어도 9월 말에는 극초기 버전으로라도 인사드리겠습니다! 감사합니다☺️

대학생 학습 copilot 에딧 1주차 개발일지

1주차 개발일지

안녕하세요! 강의록/기출문제 기반 학습 copilot 에딧을 만드는 김예지입니다. 조금 늦은 1주차 개발 일지를 가져왔어요.

지난주에는

1. 디자인 시스템을 만들었습니다. 아직 기초적인 UI라 별 건 없지만, 추후 일관된 디자인을 유지하면서도 수정이 용이할 수 있게 위젯들을 컴포넌트화하려 했어요. 테마 색상을 지정할 수 있는 소소한 기능도 넣었답니다.

2. 서버, db와 연동하여 기본적인 CRUD 기능을 구현했습니다.

3. PDF 뷰어를 만들고, 페이지를 로딩하거나 새로고침 버튼을 누를 때마다 OCR이 이뤄지도록 했어요. OCR 내용은 사용자가 수정하거나, 메모를 덧붙일 수도 있게 했습니다.

여기까지 만들고 보니, 어떻게 해야 강의록-교과서-기출 문제를 연결할 수 있을지 고민이 되더라구요. 양이 많기 때문에 정보들을 잘 ‘요약’하고, 이들을 잘 ‘연결‘하는 게 핵심이라는 생각이 들었습니다. (Summary&linking)

결국 한정된 자료(강의록과 교과서 pdf) 내에서 ’의미론적 검색‘을 구현하는 게 관건인 것 같습니다.(시험 문제의 발문이라는 쿼리에 대해 답이 될만한 내용을 찾아주는 것처럼요.) RAG나 searchGPT의 방법론을 많이 참고해야 할 것 같아요.

강의록과 기출 문제 기반으로만 잘 만들어둬도, 응용 가능성은 클 것 같습니다. 이번주에는 summary&linking 방법을 구상하고, 적용 직전까지 검증해보는 게 목표에요! 그 이후에는 남은 UI와 세부 기능을 구현하면 MVP는 완성할 수 있을 것 같습니다.

UI는 조금만 더 보완해서 가까운 시일에는 앱 스크린샷과 함께 가져오겠습니다! 감사합니다🙂