C O R E  S E R V I C E  2

보건 의료 교육 기관의 졸업목표, 졸업역량, 시기성과, 과정성과에 대한 R&D를 기반으로 보건 의료 표준 교육 커리큘럼을 정의,
성과 분석 및 기계학습에 필요한 데이터를 수집•분류•가공하기 위한 보건의료 용어 표준 데이터 라벨링 시스템을 제공합니다.
또한 AI와 빅데이터를 활용하여 다양한 성과 및 개인화 성취 수준을 분석하고 예측할 수 있습니다.

■ 학생 정서 이해 및 모니터링
■ 학생들의 부정행위 방지

■ 교수자들의 잘못된 평가 및 피드백 방지
■ 환자 개인정보 활용 방지

■ 학생들에게 개인화 학습/실습 계획 추천 및 성찰에 대한 피드백