edu.crowny.org — 크라우니 에듀 영어교육 플랫폼
개요
ITC잉글리시 14건 특허 교수법(동시통역 기법)을 디지털화한 영어교육 플랫폼.
무엇을 했는지
ITC잉글리시 프로세스 스크리닝
- ITC영어 (윤성희 대표, 2002년 설립, 96개 프랜차이즈) 전체 프로세스 조사
- 14건 특허 교수법: 동시통역 기법 → 스피드 훈련 → 무의식 체화
- 4대 프로그램: 통역스쿨(12단계340수업), 통역대학(2년4학기), 비즈잉글리시(8단계200수업), 주니어(3단계108수업)
- 9대 기술: 단어암기/다이알로그/통역/프리토킹/직독직해/리스닝/스피드리딩/PT통역/몰입테스트
- 온·오프 하이브리드: 소그룹3-4인 + 온라인음성인식 + AI프리토킹(ChatGPT기반)
구현 내용
- 에듀서버.한선 — 한선씨 정규 서버 (hanseonc_high 컴파일 성공, 1.35MB TOAU)
- 9대 훈련모듈 (.한선): 단어훈련/대화훈련/통역훈련/프리토킹/직독직해/리스닝/스피드리딩/발표통역/몰입테스트
- 커리큘럼엔진.한선: 프로그램×모듈 매핑, 수업생성, 승급판정
- server.js — Node.js 실운영 서버 (포트 9650)
- public/ — SPA 대시보드 (6탭: Programs/Modules/Level Test/Process/Speed/Learning)
- API 16개 엔드포인트: 상태/프로그램/모듈/레벨진단/적응학습/승급판정/콘텐츠/학습이력/통계
통역스쿨 12단계 콘텐츠 (전체 완료)
| 단계 | 이름 | 주요 콘텐츠 |
|---|
| 1 | 기초대화 | 30단어, 3대화(인사/자기소개/일상), 10패턴 |
| 2 | 확장대화 | 20단어, 3대화(감정/의견/음식점), 10패턴 |
| 3 | 패턴훈련 | 20단어, 8핵심패턴+드릴, 10스피드드릴 |
| 4 | 리딩입문 | 20단어, 2리딩지문, 직독직해 청크 |
| 5 | 리스닝 | 15단어, 쉐도잉4단계(0.7x~1.2x), 받아쓰기, 속도적응 |
| 6 | 한영전환 | 15단어, 순차통역3카테고리(일상/비즈/시사), 스피드스위치 |
| 7 | 통역실전 | 15단어, 뉴스통역3기사(경제/사회/기술), 인터뷰통역2건, 토론준비 |
| 8 | 스토리텔링 | 15단어, STAR/Problem-Solution 구조, 1분스토리3주제, 논리연결표현 |
| 9 | 발표훈련 | 15단어, 발표템플릿(정보전달/설득형), 발표드릴2주제, Q&A대응4시나리오 |
| 10 | 동시통역 | 15단어, 동시통역3속도(100/130/160WPM), 압축/재구성/예측 기법 |
| 11 | 토론 | 15단어, 토론3주제(SNS/주4일/우주), 옥스포드/의회형, 찬반표현집 |
| 12 | 마스터 | 15단어, 모의컨퍼런스(UN기후/테크포럼), 종합시험(S~F등급), 졸업진로4경로 |
학습이력 시스템
- 파일 기반 JSON 저장 (데이터/users/*.json)
- 단어 퀴즈 (4지선다) + 정답/오답 추적
- 학습 통계: 완료수업/평균점수/연속정답/총시간
- 프론트엔드 Learning 탭: 콘텐츠 브라우징 + 퀴즈 + 진도 추적
셀코어 규칙 엔진
- 레벨규칙: 정확도90%↑ + 속도80%↑ → 승급
- 적응규칙: 오답률30%↑ → 난이도↓ + 반복↑
- 몰입규칙: 연속정답5+ + 응답시간3s↓ → 가속 / 10+ + 2s↓ → 초몰입
- 스피드배수: 쉐도잉(0.8→1.5x), 동시통역(1.0→2.0x), 스피드리딩(1.0→2.5x)
관련 파일 경로
- 프로젝트:
/Users/ef/crowny-edu/
- 서버:
server.js (Node.js, :9650) + 에듀서버.한선 (한선씨)
- 9모듈:
모듈/*.한선
- 커리큘럼:
커리큘럼/커리큘럼엔진.한선
- 프론트엔드:
public/ (index.html + css/edu.css + js/edu.js)
- CLAUDE.md:
/Users/ef/crowny-edu/CLAUDE.md
잔여 이슈
- 비즈잉글리시/주니어/통역대학 콘텐츠 데이터 추가 필요
- 음성인식/TTS 연동 (프리토킹/쉐도잉 실제 음성 구현)
- 사용자 인증 (현재 guest ID 기반 -> 로그인/회원가입)
- 포네 결제 연동
- 프리토킹 AI 대화 실제 구현 (LLM 연동)