데이터과학과 인력사무소

한 줄: 교수·행정 선생님의 실제 문제를 학과 학생이 풀어보는 자체 공모전 매칭 플랫폼.

동기 — 두 가지 막힘이 서로를 풀 수 있다

학생 쪽 막힘

• "데이터를 분석하고 싶은데 진짜 문제가 안 보인다."
• 캐글 같은 외부 데이터셋은 문제 정의가 이미 끝난 상태라 학습 효과가 제한적.
• 포트폴리오에 "내가 직접 발굴한 문제" 항목이 비어 있음.

교수·행정 쪽 막힘

• "개선하고 싶은 게 있는데 직접 들여다볼 시간이 없다."
• 학과 운영 중 발견한 의문(예: 학생 수강 패턴, 졸업 후 진로 추적, 행정 처리 병목)들이 기록도 안 된 채 사라짐.

이 두 막힘은 서로의 답이다. 다만 매칭하는 자리가 없다.

무엇을 만들 것인가 (예비 그림)

결정 필요 — 오픈 질문 3가지

1. 구현 형태 — 학과 사람들이 많이 이용하게 하려면

현재 직관: B 또는 C가 빠른 시작. A는 사용자가 검증된 후.

2. 인센티브 구조 — 지속가능하려면

핵심은 양쪽 모두에게 의미 있는 보상. 한쪽만 매력적이면 의뢰가 쌓이거나 풀이가 쌓이는 비대칭 큐가 됨.

의뢰자(교수·행정) 측

• 의뢰만 등록해도 결과를 받을 가능성 자체가 보상 (현재는 0)
• 학생 풀이를 데이터과학과 결과물로 학과 홍보·연차 보고서에 활용 가능
• (미정) 의뢰 빈도 ↑ 시 학과 차원 인정

풀이자(학생) 측

• 포트폴리오 1개 추가 (실제 학과 문제 + 발표 기록)
• (미정) 학점 연동 — 캡스톤·졸업과제 대체 인정?
• (미정) 우수작 → 장학금 / 채용 추천서 / 컨퍼런스 발표 기회
• (미정) 학생-학생 팀 결성도 가능하게?

3. 첫 문제 — 어떤 시드 의뢰로 시작할 것인가

학생들이 "이런 종류의 문제가 올라오는구나"를 첫 인상으로 갖게 하는 1-2개. 너무 어려우면 진입 장벽, 너무 쉬우면 가치 의심.

후보 (아이디어 단계, 추가·교체 환영):

• 학과 학생 진로 패턴 분석 (졸업 후 5년 추적)
• 수강신청 데이터 → 트랙 제안 알고리즘
• 행정 문서 분류 자동화 (조교 시간 절감)

완료 기준 (예비)

• 첫 학기 안에:
  • 의뢰 5건 이상 등록
  • 학생 풀이 3건 이상 제출
  • 결과 발표회 1회 개최
• 두 번째 학기에:
  • 학생 반복 참여율 > 30% (한 번 푼 학생이 다음 학기에 다시 참여)
  • 의뢰자 반복 등록률 > 50%

다음 액션 (직속 task로 db.json에 등록)

1. 구현 형태 결정 — 4 옵션 비교 후 이번 주 안에 1개 선택
2. 인센티브 구조 설계 — 학과와 협의 가능한 범위 확인
3. 시드 의뢰 1-2건 직접 등록 — 의뢰 템플릿 검증
4. MVP 운영 계획 — 첫 학기 일정 확정

의견·질문·아이디어는 댓글로. 특히 내가 의뢰자라면 어떤 문제를 올리고 싶은가 또는 내가 학생이라면 어떤 인센티브가 있어야 시간을 낼까 두 관점에서.