일시: 11/6(20시)
방법: zoom 회의
내역:
본 멘토링에서는 중간고사 발표 이후 받은 교수님의 피드백 내용을 공유하고, 이를 바탕으로 현재까지의 개발 진행 상황을 정리하여 설명하였습니다. 또한 기존에 설정한 개발 방향을 점검하고, 향후 진행 방향에 따라 MVP 구성 요소 일부를 조정할 필요성에 대해 멘토링을 진행하였습니다.
이번 멘토링에서는 서비스의 기능 구성과 개발 우선순위에 대한 전반적인 방향성을 중심으로 논의하였습니다. 멘토님께서는 초기 단계에서 복잡한 추천 알고리즘을 먼저 구현하기보다는, 기본 기능을 우선적으로 완성하는 것이 중요하다고 조언해 주셨습니다. 사용자가 실제로 러닝을 수행하고 기록을 남길 수 있는 환경이 먼저 구축되어야, 이후 추천 기능이나 개인화 기능 또한 실질적인 의미를 가질 수 있다는 점을 강조하셨습니다.
이에 따라 서비스 초기 단계에서는 사용자가 직접 주행한 코스를 기록하고, 해당 코스에 대한 평가를 받을 수 있는 기능을 중심으로 MVP를 설계하는 것이 바람직하다는 피드백을 받았습니다. 사용자들의 러닝 기록과 평가 데이터를 기반으로 평가가 높은 코스를 우선적으로 노출함으로써, 서비스에 대한 신뢰도를 자연스럽게 형성할 수 있다는 의견을 주셨습니다. 또한 사용자의 러닝 수준을 초급·중급·고급과 같은 단순한 등급 체계로 분류하여, 사용자가 자신의 현재 수준을 직관적으로 인식할 수 있도록 하는 방향이 적절하다고 말씀해 주셨습니다.
추가적으로 멘토님께서는 피드백 중심의 서비스 구조가 향후 추천 시스템으로 확장하기에 적합한 기반이 된다고 조언해 주셨습니다. 사용자의 러닝 기록과 평가 데이터를 토대로 등급을 부여하고, 이후에는 피드백 챗봇을 활용하여 사용자의 상태 변화에 따라 등급을 조정할 수 있도록 설계하는 것이 효과적이라는 의견을 주셨습니다. 이는 단순한 자동 추천을 넘어, 사용자와의 상호작용을 통해 신뢰도 높은 개인화 서비스를 제공할 수 있는 방향이며, 장기적으로 추천 알고리즘의 고도화로 자연스럽게 연결될 수 있는 구조라는 점에서 의미가 있다고 판단됩니다.