입력 부담 — 이 제품이 사는지 죽는지를 정하는 문제

작성 2026-08-10 · 이 문서가 제품의 급소다

왜 이게 급소인가

Fogg 행동 모델에서 행동은 동기 × 능력 × 계기가 같은 순간에 모일 때 일어난다. 세 변수는 더해지는 게 아니라 곱해지고, 높은 동기는 드물고 불안정하다. 그래서 능력을 올리는 것이 동기를 올리는 것보다 거의 언제나 효과적이다 (근거: 지식 베이스 A-3).

리더가 매일 데이터를 넣지 않으면 퀘스트는 판정되지 않고, 판정이 없으면 보상도 성장도 없다. 그런데 "선생님이 성실하면 된다"는 설계는 동기에 기댄 설계다. 학기 초에는 되고 학기 중반에 무너진다.

Classcraft가 죽은 방식이 이것일 가능성이 크다. 교사가 매일 수동으로 포인트를 줘야 하는 구조였고, Houghton Mifflin Harcourt가 인수한 뒤 내놓은 후속 제품에서 행동관리 컴포넌트가 통째로 빠졌다 (근거: D-1). 그 기능의 운영 비용이 감당되지 않았다는 신호로 읽힌다.

이 문서의 결론을 먼저 적는다: 리더의 하루 입력이 60초를 넘으면 제품은 학기를 못 넘긴다.

네 가지 입력 방식

A. 강사가 명단에서 체크

가장 신뢰도가 높고 가장 부담이 크다. 출석처럼 강사가 이미 하고 있는 행동에만 붙여야 한다. 강사가 원래 안 하던 일(매일 숙제 여부 확인)을 새로 시키면 그게 곧 이탈 원인이 된다.

부담을 줄이는 설계는 세 가지뿐이다.

1. "전원 출석" 기본값 + 예외만 해제 — 결석이 전체의 5~15%이므로 탭 수가 1/10로 준다
2. 반 단위 분할 — 100명을 한 화면에 놓지 않는다. 반 하나가 한 화면
3. 저장 버튼 없음 — 탭이 곧 저장. 확인 단계를 없앤다

B. 학생 본인 체크 + 승인 큐

리더 부담이 가장 낮지만 신뢰가 없다. 안 하고 눌러도 아무도 모른다. 그런데 신뢰가 없으면 보상이 무의미해지고, 보상이 무의미해지면 제품 전체가 무의미해진다.

완화 방법 두 가지.

• 무작위 스팟체크 — 제출의 10%만 리더에게 확인 요청. 전수 확인의 1/10 비용으로 억지력을 만든다
• 최소 증빙 요구 — 그냥 체크가 아니라 한 줄 기록·숫자 입력을 요구한다. 이건 "연속만 채우려고 쉬운 걸 빨리 누르는" 경로도 함께 막는다(규칙 10)

자율 학습·습관처럼 결과가 본인에게 귀속되는 항목에는 이 방식이 오히려 맞다. 감시 인식이 가장 낮아 자율성을 해치지 않는다(규칙 19·20).

C. 사진·파일 제출

숙제·과제처럼 산출물이 있는 항목에 적합하다. 신뢰도가 B보다 높고 A보다 부담이 낮다. 다만 저장 용량과 개인정보 부담이 생긴다 — 학생 얼굴이 찍힌 사진은 관리 대상이 다르다.

설계 결정: 사진 제출은 "산출물만" 원칙. 인물이 포함된 사진은 업로드 시 경고하고, 얼굴 인식·생체정보는 다루지 않는다.

D. 외부 출결 연동

리더 부담이 0이라 이상적이지만 무료 경쟁자의 영역이다. 킵스쿨·랠리즈·클래스업이 QR·키오스크 출결을 이미 무료로 제공한다(근거: D-3).

여기서 전략이 갈린다.

사용자 결정은 "출결 포함 올인원"이다. 그 결정을 존중하되 순서를 붙인다 — 출결은 자체 구현 + 외부 연동 양쪽을 지원하고, 수납·문자·키오스크는 후순위로 둔다. 이유는 출결 데이터 없이는 퀘스트 완료를 자동 판정할 수 없어 출결이 기능이 아니라 전제이기 때문이다. 반면 수납·문자는 퀘스트 판정과 무관하며 차별점도 아니다.

권장 조합 — 항목별로 다른 방식을 쓴다

하나의 방식으로 통일하려는 게 실수다. 항목 성격에 따라 갈라야 한다.

이 조합이면 강사의 새로운 일은 출석 화면 한 번뿐이고 나머지는 학생이 넣는다.

목표 수치와 측정 방법

[설계 목표] 반 20명 기준 출석 입력 10초 이내, 강사 1인이 담당하는 100명 전체 60초 이내.

아래는 설계 추정치이지 측정치가 아니다. 실제 값은 mockup/roster.html을 눌러 측정하고 측정 결과에 기록한다.

세 번째 줄이 이 설계의 반증 조건이다. 모든 항목을 강사가 개별 체크하는 구조는 성립하지 않는다. 그래서 위의 「권장 조합」이 필요하다.

측정 결과

2026-08-10 · 자동화 검증 (Playwright, 1280×900)

⚠️ 0.375초는 사람의 조작 시간이 아니다. 스크립트가 좌표를 이미 알고 클릭한 시간이다. 이 수치가 증명하는 것은 "인터랙션 경로가 100명을 전부 처리할 수 있다"는 것뿐이다.

[추정] 사람 기준 — 조작 20회 × 약 1.3초(찾기+누르기) + 화면 파악 약 5초 ≈ 31초. 목표 60초 안에 들어올 가능성이 높지만 이건 계산이지 측정이 아니다.

[미측정] 실제 사람의 소요 시간. 인터뷰 Q5에서 원장·강사가 직접 누를 때 초시계로 잰다 (인터뷰 킷 Q5). 그 값이 나오면 아래 표에 기록한다.

60초를 넘으면 설계를 고치고 재측정한다.

검증에서 나온 설계 수정 1건

첫 구현은 탭 한 번마다 그리드 전체를 다시 그렸다. 20칸이라 성능 문제는 아니지만 저사양 기기에서 체감 지연이 되고, 자동화 검증에서도 DOM 핸들이 떨어져 나가 클릭이 실패했다. → 바뀐 칸 하나와 카운터만 갱신하도록 고쳤다(paintOne·updateCounters). 탭이 곧 저장이라 즉각 반응이 중요하므로 이건 목업이 아니라 제품 설계 결정이다.

반증 조건 — 이 가설이 틀렸을 때

인터뷰에서 다음이 나오면 「권장 조합」 가설을 폐기한다.

마지막 항목이 특히 중요하다. 우리는 강사를 사용자로 가정하고 설계했는데, 한국 학원에서 출결 입력은 데스크가 하는 경우가 있다. 그러면 "강사가 이미 하는 일에 얹는다"는 전제 자체가 무너진다. 인터뷰 첫 질문이 여기여야 하는 이유다.

관련 문서

• 지식 베이스 — Fogg 모델(A-3), 감시 인식(C-4), 국내 경쟁(D-3)
• 여정 설계 — 위저드 Q5가 이 선택을 받는다
• 인터뷰 킷 — 반증 조건을 인터뷰 질문으로
• 출석 명단 목업 — 실제로 눌러 시간을 재는 화면