ExamRizz는 Stream Learning Ltd가 개발한 AI 영어 평가 엔진입니다. 본 시스템은 강남 소재 자체 학원인 JSB College에서 2018년부터 실제 수업에 적용·개선되어 왔으며, 누적 300명 이상의 학생을 대상으로 학습 성과 데이터가 축적되어 있습니다. 이 누적 데이터 — 실제 교실 사용, 실제 학생 응답, 반복적 개선 — 이 ExamRizz를 단순 프롬프트 기반 도구와 구분 짓는 결정적 층위입니다.
병행 플랫폼인 examrizz.com은 영국에서 A Level 및 대학 입시 영어 학습 서비스로 운영되며, 한국 시장과는 다른 교육과정 맥락에서의 보정 데이터를 제공합니다. 두 플랫폼이 함께 작동함으로써 엔진은 단일 시장의 견해가 아닌, 교차 검증된 데이터에 기반하여 발전하고 있습니다.
팀은 세계 최대 규모의 교육 기술 컨퍼런스인 BETT 2026에 출품·발표를 진행하였으며, 양국에서 학교 파트너십 협의를 활발히 이어가고 있습니다. ExamRizz의 로드맵은 2028년 한국 평가 개혁으로 확대되는 논·서술형 평가, 그리고 보다 근본적으로 — 생성이 값싸진 시대에 학습의 증거란 무엇인가 — 라는 질문을 토대로 설계되어 있습니다.
최근 제작된 고3 모의고사의 32번 문항을 한 가지 사례로 살펴보겠습니다. 본 예시는 의도적으로 고난도로 설정되었습니다 — 추측이 아닌 보정을 통해 진정으로 어려운 문항을 생산하는 것이 현재 시장에서 충족되지 않은 영역 중 하나입니다. ExamRizz는 평균 난이도의 그럴듯한 문항을 만드는 데 그치지 않고, 바로 그 영역을 채우기 위해 설계되었습니다.
동일한 엔진이 보정된 패러프레이즈 변형과 채점 가능한 루브릭을 갖춘 서술형 문항을 생산합니다 — 모두 프롬프트 기반 AI가 재현할 수 없는 영역입니다. 양자 모두 표면적 그럴듯함이 아니라 논리 거리와 논리 충실도를 모델링해야 하기 때문입니다. 최근 제작된 방관자 효과 내신 세트에서 추출한 두 가지 압축 표본을 보여드립니다.
한국 고등학교 영어 교과에서 널리 다루는 주제인 방관자 효과(bystander effect)에 관한 짧은 예시 지문이, 어떤 접근 방식을 사용하는가에 따라 놀랄 만큼 다른 문항 산출물로 이어집니다. 차이는 문체에 있지 않습니다. 구조에 있습니다.
교과서 단원 PDF, 기존 지문 자료, 주제 사양, 교육과정 프레임워크, 또는 검수가 필요한 문항 자료.
HTML, PDF, 그리고 구조화된 데이터(JSON). 주 단위가 아닌 일 단위 납품. 품질 저하 없이 규모 확장 가능.
모든 산출물에 구조 추적 정보와 난이도 보정 정보가 첨부됩니다. 최종 납품 전 검토 가능; 요청 시 수정.