제출물: Edu-Insight Assistant

제가 만든 것 (What I build)
저는 교육자들을 위해 복잡한 학교 관리 데이터와 실행 가능한 통찰력 사이의 격차를 해소하도록 설계된 도구인 Edu-Insight Assistant를 만들었습니다. 이 도구는 교사들이 자연어(natural language)를 사용하여 학생 성과 데이터를 조회할 수 있게 함으로써, 교육 평가를 수동적인 데이터 처리 작업이 아닌 대화로 바꿀 수 있습니다.

데모 (Demo)
🔗 링크:
Passion-challenge
구축 방법 (How I Built It)
저는 반응성이 뛰어나고 성능 좋은 프런트엔드를 위해 Next.js를 사용했으며, 이를 Google Gemini 3.5 API에 연결했습니다. 핵심 로직은 교사의 자연어 질문을 받아 필요한 SQL을 생성하도록 Gemini에게 프롬프트를 보내고, 그 쿼리를 데이터베이스에서 실행하는 서버 측 API 경로(server-side API route)를 포함합니다. 이 아키텍처는 비기술적인 교육자들도 데이터 탐색을 할 수 있도록 만듭니다.

수상 부문 (Prize Categories):

• Google AI 활용 최우수: 자연어-to-SQL 변환 및 결과 해석에 Gemini 3.5 Flash를 활용했습니다.
• Snowflake 활용 최우수:
  프로덕션 규모의 분석 워크로드(analytical workloads)가 가능한 확장성 있는 데이터 레이어로 설계되어 Snowflake에서 작동합니다.