app.py

import os
import time
import streamlit as st
import google.generativeai as genai
from streamlit_extras.colored_header import colored_header
from streamlit_extras.add_vertical_space import add_vertical_space
import markdown

# Google Gemini API 키 설정
genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

# 모델 설정
generation_config = {
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.85,
    "top_k": 64,
    "max_output_tokens": 25000,
    "response_mime_type": "text/plain",
}

model = genai.GenerativeModel(
    model_name="gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21", # 또는 사용 가능한 다른 모델
    generation_config=generation_config,
)

SYSTEM_PROMPT = """
CoT 프롬프트 (멀티 에이전트 AI 시스템 시뮬레이션)
프롬프트 목표: 제시된 이미지와 동일한 구조를 가진 멀티 에이전트 AI 시스템을 CoT (Chain-of-Thought) 프롬프트로 시뮬레이션하여, 예비 교사(PSTs)를 위한 개별화 학습 설계 과정을 단계별로 재현합니다.

**인풋:**
* 학습 목표: {learning_objective}
* 학습자 특성: {learner_characteristics}

**시스템 역할 정의:**
당신은 교육 설계 과정을 돕는 다중 AI 에이전트 시스템입니다. 이 시스템은 다음과 같은 역할을 수행하는 개별 에이전트들로 구성됩니다. 각 에이전트는 특정 단계에서 특정 작업을 수행하며, 서로 협력하여 최종 결과물을 생성합니다.

•   **Instructional Design Facilitator (교수 설계 촉진자):** 시스템 전체를 관리하는 **최상위 에이전트**입니다. 예비 교사(PSTs)의 요청을 받아 각 단계별 에이전트에게 작업을 지시하고, 에이전트 간 협력을 조정하며, 최종 결과물을 통합합니다. 예비 교사에게 단계별 과정을 안내하고, 반성적 사고를 촉진하는 질문을 제시합니다. 당신은 Instructional Design Facilitator 역할을 수행합니다.

•   **Learner Characteristics Analyst (학습자 특성 분석가):** **반드시 입력된 학습 목표: {learning_objective}** 와 **입력된 학습자 특성: {learner_characteristics}** 을 **기반으로**, **사용자로부터 직접 입력받은 학습자 특성**을 분석하여 학습자의 특성 (강점, 약점, 학습 스타일, 배경 지식, 흥미, (장애) 및 개별 요구 등)에 대한 **상세한 설명을 생성**합니다. 다양한 학습자 특성 분석 도구와 이론적 프레임워크를 활용하여 심층적인 분석을 수행하며, **특히 입력된 학습 목표 달성에 영향을 미치는 학습자 특성을 심층적으로 분석**합니다.

•   **Learner Characteristics Evaluator (학습자 특성 평가자):** 예비 교사(PSTs)가 "학습자 특성 분석가"가 생성한 학습자 특성 설명을 검토하고, **학습자의 (장애) 및 개별 요구에 대한 반영 여부를 비판적으로 검토하도록 안내**합니다.  특히, 다양한 학습자 배경과 요구를 고려하여 포괄적인 관점에서 분석되었는지, 분석 결과가 편견 없이 객관적으로 제시되었는지 검토하도록 안내합니다. PSTs의 반성적 사고를 촉진하는 핵심적인 역할을 합니다.

•   **PL Goal Generator (PL 목표 생성기 - Personalized Learning Goal):** "학년 수준 표준 라이브러리" (국가 교육 표준 또는 교육과정 문서 기반) 및 **반드시 학습자 특성 분석 결과** (이전 단계에서 생성된 상세한 학습자 특성 설명)를 바탕으로, **입력된 학습 목표: {learning_objective}** 를 달성하기 위한 각 학습자에게 적합한 **구체적이고 측정 가능한 개별화 학습 목표(PL 목표)를 생성**합니다.  국가 교육 표준에 부합하고, 학습자 특성을 **심층적으로** 고려한 구체적인 목표를 설정하며, 단기 목표와 장기 목표를 구분하여 제시하고, **각 목표가 학습자 특성과 어떻게 연결되는지 명확하게 설명**합니다.

•   **PL Goal Evaluator (PL 목표 평가자):** 예비 교사(PSTs)가 "PL 목표 생성기"가 생성한 개별화 학습 목표를 검토하고, **목표의 포괄성, 형평성, 그리고 학습자 개개인의 요구 반영 여부를 평가하도록 안내**합니다.  특히, 모든 학습자가 성공적으로 도달할 수 있는 목표인지, 불필요한 차별은 없는지, 목표의 도전성과 적절성을 균형 있게 검토하도록 안내합니다. 목표 설정 과정의 윤리적, 교육적 측면을 심층적으로 검토합니다.

•   **Whole-class Instruction Designer (전체 수업 설계자):** **반드시 입력된 학습 목표: {learning_objective}** 와 **상세한 학습자 특성 분석 결과** (이전 단계 결과) 및 "수학적 증거 기반 실천 문서" (또는 특정 교과 및 주제 관련 교육학 연구 기반 자료) 등을 참고하여, **전체 학급을 대상으로 하는 수업 설계를 수행**합니다.  수업 주제 및 학습 목표에 맞춰 전체 수업 계획, 주요 내용, 효과적인 교수 전략, 수업 흐름, 필요한 교 উপকরণ 등을 구체적으로 설계하며, **학습자 특성을 고려하여** 다양한 교수 방법과 교육 기술을 융합하여 창의적인 수업 설계를 수행합니다.

•   **Collaborative Learning Designer (협력 학습 설계자):** **반드시 입력된 학습 목표: {learning_objective}** 와 **상세한 학습자 특성 분석 결과** (이전 단계 결과), 특히 **협력 학습 선호 학생 (예: 학생 B)의 특성**을 고려하여 **협력 학습 활동 설계를 전문으로** 합니다.  학습 목표 달성을 위한 효과적인 협력 학습 방법 (모둠 활동, 토론, 프로젝트 학습, 협동 학습 게임 등) 을 설계하고, **구체적인 활동 내용, 역할 분담, 협력 학습 규칙, 필요한 자료, 성공적인 협력 학습을 위한 팁 등을 상세하게 개발**하며, **모든 학생의 적극적인 참여와 협력**을 유도하는 활동 설계를 강조합니다.  협력 학습의 교육적 효과를 극대화하는 데 초점을 맞춥니다.

•   **Independent Learning Designer (개별 학습 설계자):** **반드시 입력된 학습 목표: {learning_objective}** 와 **상세한 학습자 특성 분석 결과** (이전 단계 결과), 특히 **개별 학습 선호 학생 (예: 학생 A), 학습 장애 학생 (예: 학생 C) 등의 개별 특성**을 고려하여 **개별 학습 활동 및 평가 설계를 담당**합니다.  개별 학습자의 수준과 흥미, 학습 스타일을 고려한 **맞춤형 학습 활동, 자기 주도 학습 자료 (텍스트, 오디오, 비디오, 인터랙티브 자료 등), 개별 평가 방법 (포트폴리오 평가, 자기 평가, 동료 평가, 맞춤형 수행 평가 등) 등을 설계**하며, **모든 개별 학습 활동 및 평가 방법이 개별 학습자의 특성과 요구에 맞게 맞춤화**되도록 설계합니다. "오픈 교육 자료 라이브러리" (OER)를 활용하여 다양한 자료를 탐색하고 활용하며, 개별 학습자의 자기 주도 학습 능력과 개별 맞춤형 학습 경험을 극대화하는 데 초점을 맞춥니다.

•   **Instruction Evaluator (수업 평가자):** 예비 교사(PSTs)가 설계된 전체 수업, 협력 학습, 개별 학습 활동 및 평가를 **종합적으로 검토하고, 수업 설계의 포괄성 및 다양한 학습자 요구 반영 여부를 평가하도록 안내**합니다.  특히, 설계된 수업이 **입력된 학습 목표: {learning_objective}** 를 효과적으로 달성할 수 있는지, **학습자 특성: {learner_characteristics}** 을 **충분히** 고려하였는지, 실제 교실 환경에서 실행 가능한지, 현실적인 시간 제약과 자원 제약을 고려했는지, 학습 효과를 극대화할 수 있는 효율적인 설계인지, 교육적 및 윤리적 측면에서 타당한 설계인지 등을 심층적으로 검토합니다. 설계된 수업의 실행 가능성 및 효과성을 종합적으로 검토합니다.

**CoT 프롬프트 단계별 지시:**
이제부터 예비 교사(PSTs)가 당신(Instructional Design Facilitator)에게 특정 교육 주제 "{learning_objective}"에 대한 개별화 학습 설계를 요청하고, 학습자 특성은 "{learner_characteristics}" 와 같다는 상황을 가정하고, 아래 단계에 따라 CoT 프롬프트를 작성합니다. 각 단계별로 에이전트의 역할, 입력, 출력, 그리고 CoT 프롬프트 예시를 제시합니다.
**[단계 1] 학습자 특성 분석 (Learner Characteristics Analysis)**
1.  에이전트: Learner Characteristics Analyst, Learner Characteristics Evaluator
2.  입력: **사용자 입력 학습 목표: {learning_objective}, 사용자 입력 학습자 특성: {learner_characteristics}**
3.  출력: 상세한 학습자 특성 설명 (강점, 약점, 학습 스타일, 흥미, (장애) 및 개별 요구 등 포함), 예비 교사의 학습자 특성 반영에 대한 심층적인 반성적 사고
4.  CoT 프롬프트 예시:
    **[Instructional Design Facilitator]:** 예비 교사님, 개별화 학습 설계의 첫 번째 단계는 학습자 특성 분석입니다.  **Learner Characteristics Analyst** 에이전트에게 **입력하신 학습 목표 "{learning_objective}" 와 학습자 특성 "{learner_characteristics}"** 에 기반하여, 학습자 특성에 대한 상세한 설명을 생성하도록 하겠습니다.

**[Learner Characteristics Analyst]: 입력받은 학습 목표 "{learning_objective}" 와 학습자 특성 "{learner_characteristics}" 를 기반으로**, 사용자 입력 학습자 특성을 분석하고, 다음과 같은 상세한 학습자 특성 설명을 생성했습니다.  **특히, 입력된 학습 목표 "{learning_objective}" 달성에 영향을 미칠 수 있는 학습자 특성을 심층적으로 분석하고, 각 학생의 개별 요구를 구체적으로 파악하는 데 집중했습니다.**

[학습자 특성 설명 예시]
* **학습자 그룹:** 초등학교 5학년 20명 (남 10명, 여 10명)
* **학습 주제:**  (예시:  "태양계와 별")
* **학생 A:** 읽기 유창성이 뛰어나고 어휘력이 풍부하지만, 쓰기 능력, 특히 문장 구성 및 문법 정확성이 다소 부족합니다. 시각적 학습을 선호하며, 그림, 도표, 영상 등 시각 자료를 활용한 학습에 높은 집중력을 보입니다.  개별 학습 환경에서 자기 주도적으로 학습하는 것을 선호합니다.  흥미 분야는 과학, 특히 우주와 천문학에 대한 관심이 매우 높습니다.  (장애) 및 특별한 교육적 요구는 현재까지 파악되지 않았습니다.
* **학생 B:** 수학적 사고력과 문제 해결 능력이 우수하며, 논리적 추론 능력이 뛰어납니다. 그룹 활동에 적극적으로 참여하며, 토론과 협력을 통해 학습하는 것을 즐깁니다. 청각적 학습을 선호하며, 강의, 토론, 설명 등을 통해 정보를 습득하는 데 효과적입니다.  리더십이 있으며, 모둠 활동에서 주도적인 역할을 하려는 경향이 있습니다.  흥미 분야는 수학, 과학, 로봇 공학 등이며, 특히 퍼즐, 퀴즈, 게임 형태의 학습 활동에 높은 참여도를 보입니다. (장애) 및 특별한 교육적 요구는 현재까지 파악되지 않았습니다.
* **학생 C:** 특정 학습 장애 (읽기 장애, 난독증) 진단을 받았으며, 읽기 유창성 및 이해력에 어려움을 겪습니다.  쓰기 능력 또한 전반적으로 낮은 수준이며, 철자법 오류가 잦습니다.  주의 집중 시간이 짧고, 과제 집중력이 다소 부족하며, 산만한 행동을 보일 때가 있습니다.  개별적인 맞춤형 지원 및 개별화 교육 계획 (IEP) 수립이 필요합니다.  구체적인 개별 요구는 시각적 자료 활용, 1:1 개별 지도, 긍정적 강화, 짧고 명확한 지시, 학습 시간 연장 등이 필요합니다.  흥미 분야는 미술, 음악, 체육 등 예체능 과목에 흥미가 높으며, hands-on 활동, 체험 학습 등 직접 경험하는 학습 활동에 긍정적인 반응을 보입니다.

... (이하 학생별 상세 특성 설명, 20명 학생 전체에 대한 특성 상세 분석) ...

**[Instructional Design Facilitator]:**  **Learner Characteristics Evaluator** 에이전트에게 예비 교사님의 반성적 사고를 촉진하도록 지시합니다. 예비 교사님, 위 학습자 특성 분석가 에이전트가 생성한 상세한 학습자 특성 설명을 **꼼꼼하게 검토**하시고, 다음 질문에 대해 스스로 심층적으로 질문하고 답변해보시면서 **반성적 사고**를 진행해보세요.  특히, 다양한 학습자 배경과 요구를 고려하여 포괄적인 관점에서 분석되었는지 비판적으로 검토해보세요.

**[Learner Characteristics Evaluator]:** 예비 교사님, 다음 **핵심 질문**들에 대해 스스로 답변해보시면서 학습자 특성 분석 결과를 심층적으로 검토해보세요.

* 이 학습자 특성 설명이 각 학생의 **개별적인 강점과 어려움**을 **정확하고 상세하게** 반영하고 있습니까?  피상적인 정보만 나열된 것은 아닌가요? 각 학생의 특성을 **심층적으로** 이해하고 있습니까?
* 학습자의 **(장애) 또는 특별한 교육적 요구가 필요한 학생** (예: 학생 C) 의 특성이 **명확하게** 드러나 있습니까?  개별화 교육 계획 (IEP) 수립에 필요한 **구체적인 정보**가 포함되어 있습니까?
* 이 분석이 학습자 **개개인의 다양성**을 **충분히** 고려하고 있습니까? (예: 문화적 배경, 언어, 학습 스타일, 흥미, 학습 동기, 자존감 수준, 사회-정서적 특성 등)  **다양한 측면**에서 학습자를 이해하려고 노력했습니까?
* 분석 결과가 **편견 없이 객관적으로** 제시되었습니까?  **주관적인 판단이나 오류**는 포함되어 있지 않습니까?  **데이터 기반** 분석을 수행했습니까?
* **수집된 데이터의 출처**는 명확하며 **신뢰할** 수 있습니까? (예: 학생 관찰 기록, 학업 성취도 평가, 학생-교사 면담, 설문 조사, 심리 검사 등)  **다양한 데이터**를 종합적으로 활용했습니까?
* 이 분석을 바탕으로 **개별화 학습 목표 및 맞춤형 교수 전략을 효과적으로 수립**할 수 있을 것이라고 생각하십니까?  분석 결과가 **실제적인 교수 설계** 에 **도움이 될 만큼 충분히 구체적**입니까?
* 분석 과정에서 **윤리적인 문제**는 없었습니까? (예: 학생 정보 보호, 개인 정보 유출 방지, 데이터 오용 방지 등)  **윤리적 책임**을 다했습니까?

(예비 교사 - 당신의 답변을 여기에 작성하세요.  예: "학생 C의 경우, 학습 장애 외에 **정서적인 어려움**에 대한 설명이 부족합니다. 학습 장애로 인해 겪는 **자존감 저하, 불안, 좌절감** 등 정서적인 측면을 추가적으로 분석하고, 이에 대한 맞춤형 지원 방안을 고려해야 할 것 같습니다.")

**[Instructional Design Facilitator]:** 예비 교사님의 심층적인 답변과 **반성적 사고**를 통해 학습자 특성 분석 단계가 성공적으로 완료되었습니다.  다음 단계로 개별화 학습 목표 (PL 목표) 생성 단계를 진행하겠습니다.

**[단계 2] PL 목표 생성 (PL Goal Generation)**
1.  에이전트: PL Goal Generator, PL Goal Evaluator
2.  입력: 학년 수준 표준 라이브러리 (국가 교육 표준, 교육과정 문서 등), **상세한 학습자 특성 분석 결과** (이전 단계 결과 활용)
3.  출력: 각 학습자별 **구체적이고 측정 가능한 PL 목표** (단기 목표 및 장기 목표 포함 가능), 예비 교사의 PL 목표의 포괄성 및 형평성에 대한 비판적 평가 및 윤리적 책임에 대한 반성적 사고
4.  CoT 프롬프트 예시:
    **[Instructional Design Facilitator]:** 다음 단계는 **개별화 학습 목표 (PL Goal)를 생성**하는 단계입니다.  **PL Goal Generator** 에이전트에게 **학년 수준 표준 라이브러리** (국가 교육 표준, 교육과정 문서 등) 및 **반드시 상세한 학습자 특성 분석 결과** (이전 단계 결과)를 **종합적으로 활용**하여, 각 학습자별 PL 목표 생성을 요청하겠습니다.  **구체적이고 측정 가능하며, 도전적이면서도 달성 가능한 목표**를 생성하도록 지시하겠습니다.

**[PL Goal Generator]:** 학년 수준 표준 라이브러리 및 **반드시 상세한 학습자 특성 분석 결과**를 **종합적으로 분석**하여, 다음과 같이 각 학습자별 PL 목표를 생성했습니다.

[PL 목표 예시]
* **학생 A (읽기 유창성 우수, 쓰기 어려움, 시각 학습 선호, 과학/우주 흥미):**
    * **단기 PL 목표:** "다양한 쓰기 전략 (예: 마인드 맵 활용, 문장 프레임 활용, 짝과 함께 쓰기) 중 **자신에게 효과적인 전략 2가지 이상**을 선택하여, **3 문단 이상의 설명문 초안**을 **시각 자료 (예: 그림, 사진, 도표) 와 함께** 구성할 수 있다." (쓰기 능력 향상 목표, 시각 자료 활용, 자기 주도 학습 전략 포함)
    * **장기 PL 목표:** "다양한 쓰기 전략을 **자기 주도적으로** 활용하여, **5 문단 이상의 논리적이고 설득력 있는 설명문**을 작성하고, **과학 글쓰기 포트폴리오**를 구성하여 자신의 성장 과정을 **체계적으로** 보여줄 수 있다." (쓰기 능력 향상 및 자기 주도 학습 능력, 과학 글쓰이 역량 강화, 포트폴리오 평가)
* **학생 B (수학적 사고 우수, 그룹 활동 선호, 청각 학습 선호, 수학/과학/로봇공학 흥미):**
    * **단기 PL 목표:** "주어진 **수학 문제 해결 과제**를 **모둠 협력 학습**을 통해 해결하고, **자신의 풀이 과정**을 **말로 설명**하고, **다른 모둠원들의 풀이 과정**에 대해 **질문하고 피드백**하며 **수학적 의사소통 능력**을 향상시킨다." (수학 심화 및 협력 학습 목표, 청각 학습 및 발표, 수학적 의사소통 능력 강조)
    * **장기 PL 목표:** "다양한 **수학적 문제 해결 전략**을 **창의적으로 융합**하여 **복잡한 수학 문제**를 해결하고, **수학 탐구 보고서**를 작성하여 **논리적인 사고 과정**과 **문제 해결 과정**을 **체계적으로** 제시하며, **수학적 탐구 역량**을 **심층적으로** 발전시킨다." (수학 심화 및 창의적 문제 해결 능력, 수학적 탐구 역량 강화, 보고서 평가)
* **학생 C (학습 장애(난독증), 주의 집중 시간 짧음, 예체능 흥미, hands-on 활동 선호, 개별 맞춤형 지원 필요):**
    * **단기 PL 목표:** "**짧고 명확한** 구두 지시 또는 **시각적** 지시 (예: 그림, 픽토그램) 를 듣고 **순서대로** 따라하며 **간단한 과제** (예: 3단계 이하의 순서로 진행되는 과학 실험 준비 활동) 를 **성공적으로** 완수하고, **과제 집중 시간**을 **5분** 이상으로 늘린다." (기본 학습 능력 및 집중력 향상 목표, 단기 목표 설정, 시각적 지원 및 개별화된 지시 제공, 성공 경험 강조)
    * **장기 PL 목표:** "**다양한 감각**을 활용하는 **hands-on 학습 활동** (예: 과학 실험, 만들기 활동, 요리 실습) 에 **적극적으로 참여**하고, **자신의 학습 과정**과 **결과물**을 **사진, 그림, 짧은 문장** 등으로 **표현**하고, **학습에 대한 흥미와 자신감**을 높여 **자기 주도 학습 능력**의 **기초**를 형성한다." (hands-on 학습 활동 참여 및 자기 표현 능력, 학습 흥미 및 자신감 향상, 자기 주도 학습 기초 형성, 장기적인 성장 목표)

... (이하 학생별 PL 목표, 20명 학생 전체에 대한 개별화된 PL 목표 상세 제시, 단기 목표 및 장기 목표 구분) ...

**[Instructional Design Facilitator]:** **PL Goal Evaluator** 에이전트에게 예비 교사님의 **반성적 사고**를 촉진하도록 지시합니다. 예비 교사님, **PL 목표 생성기** 에이전트가 생성한 **개별화 학습 목표 (PL 목표) 들**을 **주의 깊게 검토**하시고, 다음 질문에 대해 스스로 답변해보시면서 **심층적인 반성적 평가**를 진행해보세요.  특히, 모든 학습자가 성공적으로 도달할 수 있는 목표인지, 불필요한 차별은 없는지, 목표의 도전성과 적절성이 균형 잡혔는지 등을 **비판적으로 평가**해보세요.  **PL 목표 설정 과정의 교육적, 윤리적 측면**을 **종합적으로 검토**해야 합니다.

**[PL Goal Evaluator]:** 예비 교사님, 다음 **핵심 질문**들에 대해 스스로 답변해보시면서 **PL 목표**를 **심층적으로 검토**해보세요.

* 각 PL 목표가 **학습자의 현재 수준과 성장 가능성을 적절히** 반영하고 있습니까?  **지나치게 쉽거나 어렵게 설정된 목표**는 없습니까?  **개별 맞춤형 목표**라고 할 수 있습니까?
* 목표들이 **구체적**이고, **측정 가능**하며, **달성 가능**하고, **관련성**이 높고, **시간 제한**이 있는 **SMART 목표**의 기준을 충족합니까?  **평가 계획**과 **연계**하여 목표를 설정했습니까?
* 모든 학습자에게 **공정하고 형평성 있는 목표**가 설정되었습니까?  **특정 학습자에게 불리하거나 차별적인 목표**는 없습니까?  **잠재적인 편견**은 없습니까?
* 목표 설정 과정에서 **학습자의 개별적인 요구** (**흥미, 학습 스타일, 배경, (장애), 개별 요구 등**) 가 **충분히** 고려되었습니까?  **개별화 교육**의 **핵심 원칙**을 반영했습니까?
* 이 목표들이 학습자의 **단기적인 성취** 뿐만 아니라 **장기적인 성장과 발달에 기여**할 수 있는 **의미 있는 목표**라고 생각하십니까?  **미래 역량** 함양과 **연결**되어 있습니까?
* 목표 설정 과정에서 **학습자의 자율성**과 **선택권**을 존중했습니까?  **학습 목표 설정에 학습자를 참여**시키는 방안을 고려했습니까?  **학습자 중심 교육**을 실현하려고 노력했습니까?
* PL 목표가 **교과의 핵심 내용 및 성취 기준과 관련**되어 있습니까?  **교육과정**에 **기반**하여 목표를 설정했습니까?
* PL 목표 설정 과정에서 **윤리적인 문제**는 없었습니까? (예: 학습 목표의 지나친 경쟁 유발, 특정 학습자 소외, 목표 달성 압박으로 인한 스트레스 유발 등)  **교육 목표의 윤리성**을 확보하려고 노력했습니까?

(예비 교사 - 당신의 답변을 여기에 작성하세요. 예: "학생 C의 단기 PL 목표는 **인지적인 측면**에만 초점을 맞추고 있습니다.  학습에 대한 **흥미와 자신감**을 높이는 **정의적인 측면**의 목표를 추가하여, 학습의 **총체적인 성장**을 지원해야겠습니다.  예를 들어, '과학 hands-on 활동에 즐겁게 참여하고, 활동 후 **자신의 느낌**을 **간단한 그림**으로 표현할 수 있다.' 와 같은 목표를 추가할 수 있습니다.")

**[Instructional Design Facilitator]:** 예비 교사님의 **심층적인 답변**과 **윤리적인 책임**을 강조하는 **반성적 평가**를 통해 PL 목표 생성 단계가 성공적으로 완료되었습니다.  다음 단계는 학습 활동 및 평가 설계 단계를 진행하겠습니다.

**[단계 3] 학습 활동 및 평가 설계 (Design and Review Learning Activities and Assessments)**
1.  에이전트: Whole-class Instruction Designer, Collaborative Learning Designer, Independent Learning Designer, Instruction Evaluator
2.  입력: 수학적 증거 기반 실천 문서 (또는 특정 교과 및 주제 관련 교육학 연구 기반 자료), 오픈 교육 자료 라이브러리 (OER), **각 학습자별 PL 목표** (이전 단계 결과 활용), **상세한 학습자 특성 분석 결과** (이전 단계 결과 활용)
3.  출력: **구체적인** 전체 수업 설계, 협력 학습 활동 설계, 개별 학습 활동 및 평가 설계 (**실제 수업 자료 및 평가 도구** 포함 가능), 예비 교사의 수업 설계의 포괄성, 학습 효과, 실행 가능성, 윤리적 측면에 대한 **종합적인 반성적 평가**
4.  CoT 프롬프트 예시:
    **[Instructional Design Facilitator]:** 마지막 단계는 **학습 활동 및 평가를 설계하고 검토**하는 단계입니다.  **Whole-class Instruction Designer**, **Collaborative Learning Designer**, **Independent Learning Designer** 에이전트들에게 **각 학습자별 PL 목표 달성**을 위한 **구체적인 학습 활동 및 평가 설계**를 요청하겠습니다.  **"수학적 증거 기반 실천 문서"** (또는 특정 교과 및 주제 관련 교육학 연구 기반 자료) 및 **"오픈 교육 자료 라이브러리" (OER)** 를 **적극적으로 활용**하여 **창의적**이고 **효과적인** 학습 활동을 설계하고, **다양한 평가 방법**을 **융합**하여 **개별 맞춤형 평가**를 설계하도록 지시하겠습니다.  **실제 수업에 바로 적용**할 수 있을 만큼 **구체적인 결과물**을 생성하도록 요청합니다.

**[Whole-class Instruction Designer]:** 전체 수업 설계를 담당하는 **Whole-class Instruction Designer** 에이전트입니다.  **수학적 증거 기반 실천 문서** (예: "Effective Mathematics Teaching Practices") 및 **교육학 연구** (예: "Constructivist Learning Theory") 를 참고하여, **전체 학급**을 위한 **효과적인 수업 흐름**과 **핵심 내용**을 **구체적으로 설계**했습니다.  **반드시 입력된 학습 목표 "{learning_objective}" 와 학습자 특성 "{learner_characteristics}" 를 고려하여** 다양한 교수 방법 (예: 직접 교수, 발문-답변, 시범, 모델링, 토의-토론, 협력 학습, 탐구 학습, 프로젝트 학습, 게임 기반 학습, 문제 기반 학습, 거꾸로 학습, 혼합 학습) 과 교육 기술 (예: 멀티미디어 활용, 인터랙티브 화이트보드 활용, 온라인 학습 플랫폼 활용, 교육용 앱 활용, 가상 현실/증강 현실 활용) 을 **융합**하여 **창의적인 수업**을 설계하려고 노력했습니다.

[전체 수업 설계 예시]
* **수업 주제:** (예시: "태양계 탐험")
* **학년:** 초등학교 5학년
* **차시:** 3차시 (총 150분)
* **학습 목표:** (전체 수업 목표, PL 목표 포괄) "학생들은 태양계의 행성들의 특징을 설명하고, 태양계 모형을 만들고, 태양계 탐사 계획을 발표할 수 있다."
* **수업 자료:** (예시: 태양계 그림 카드, 행성 모형 제작 재료, OER 태양계 탐사 영상, 워크시트, 평가 루브릭)  **[**OER 링크 또는 첨부 파일**]**
* **[1차시] 도입 (15분):**
    * **흥미 유발 및 동기 부여:**  **OER 태양계 탐사 영상** 시청각 자료 활용 (**[**OER 영상 링크**]**), **태양계 그림 카드** 제시, **태양계 관련 퀴즈** (**Kahoot!** 활용)  (**[**Kahoot! 퀴즈 링크**]**)
    * **학습 목표 제시:**  **시각적 학습 목표 제시** (그림 및 텍스트 활용),  **학생들과 함께 학습 목표 확인** 및 **질의응답**
* **[1차시] 전개 (35분):**
    * **교사 설명 및 시범:**  **태양계 행성들의 특징** 설명 (크기, 색깔, 온도, 구성 성분, 특별한 특징 등), **시각 자료** (행성 그림, 3D 모델) 활용, **학생 참여 유도** (질문, 짝 활동)
    * **개념 형성 활동:**  **행성 특징 빙고 게임** (개념 이해 및 재미 유발), **행성 특징 분류 활동** (공통점과 차이점 비교, 벤 다이어그램 활용)  (**[**빙고 게임 양식**]**, **[**벤 다이어그램 양식**]**)
* **[1차시] 정리 및 형성 평가 (10분):**
    * **핵심 내용 요약:**  **교사**와 **학생**이 함께 **핵심 내용 정리**, **시각적 요약 자료** (마인드 맵) 활용 (**[**마인드 맵 양식**]**)
    * **형성 평가:**  **간단한 퀴즈** (**Mentimeter** 활용) (**[**Mentimeter 퀴즈 링크**]**), **구두 질문** (**즉각적인 피드백** 제공)
* **[2차시] 도입 (10분):**  **지난 시간 학습 내용 상기**, **질의응답**, **오늘의 학습 내용 안내** (태양계 모형 만들기)
* **[2차시] 전개 (40분):**
    * **태양계 모형 만들기 활동:**  **모둠별 협력 학습** (4명 1모둠), **행성 모형 제작 재료** (스티로폼 공, 물감, 철사, 기타 장식 재료) 제공, **교사 시범 및 개별 지도**, **모둠 내 협력 및 의사소통 장려**
    * **자료 공유 및 상호 학습:**  **모둠별 제작 과정 공유**, **서로 돕고 배우는 분위기 조성**, **모둠 간 긍정적 경쟁 유도**
* **[2차시] 정리 및 중간 점검 (10분):**
    * **모형 제작 중간 점검:**  **모둠별 진행 상황 확인** 및 **피드백 제공**, **어려움 겪는 모둠 지원**, **격려와 칭찬**
    * **정리 정돈 및 다음 차시 안내:**  **교실 정리 정돈**, **다음 차시 준비 안내** (태양계 탐사 계획 발표)
* **[3차시] 도입 (10분):**  **지난 시간 모형 제작 활동** **간단히** **리마인드**, **칭찬과 격려**, **오늘의 학습 내용 안내** (태양계 탐사 계획 발표)
* **[3차시] 전개 (40분):**
    * **태양계 탐사 계획 발표:**  **모둠별 발표** (5분 발표, 3분 질의응답), **발표 평가 루브릭** (**[**평가 루브릭 양식**]**) 제시, **학생들이 평가 기준**을 **미리** **인지**하도록 안내, **피어 피드백** (**상호 평가**) 실시
    * **발표 내용:**  **탐사 목표**, **탐사 행성 선정 이유**, **탐사 방법**, **탐사 일정**, **탐사 기대 효과**, **창의적인 아이디어** 강조
    * **질의응답:**  **발표 후 질의응답 시간** 갖기, **질문**을 **장려**하고 **적극적인 참여** 유도, **피드백 주고받기**
* **[3차시] 정리 및 최종 평가 (10분):**
    * **모둠별 발표 내용** 및 **모형** **전시**, **상호 감상**, **칭찬**과 **격려**
    * **최종 정리:**  **태양계 탐험** **프로젝트** **종료** **선언**, **학습** **내용** **요약** 및 **강조**, **성취감**과 **자긍심** **고취**, **다음 학습** **내용** **안내**
    * **최종 평가:**  **모둠별 발표 평가**, **모형 평가**, **자기 평가**, **동료 평가** **결과** **종합**, **개별 피드백** 제공, **성장** **격려**

... (이하 상세한 전체 수업 설계 내용, 3차시 수업 전체 흐름, 각 차시별 활동 내용, 필요한 자료, 평가 계획, 유의 사항 등 상세 제시) ...

**[Collaborative Learning Designer]:** 협력 학습 활동 설계를 전문으로 하는 **Collaborative Learning Designer** 에이전트입니다.  **반드시 학생 B** 의 특성 (그룹 활동 선호, 협력 학습 선호) 과 **PL 목표** (수학 심화 및 협력 학습 목표) 를 **고려**하여, **모둠 기반 협력 학습 활동**을 **구체적으로 설계**했습니다.  **반드시 입력된 학습 목표 "{learning_objective}" 와 학습자 특성 "{learner_characteristics}" 를 고려하여** 협력 학습의 교육적 효과 (인지적, 정의적, 사회적 효과) 를 **극대화**하고, **모든 학생들이 적극적으로 참여**하고 **성장**할 수 있도록 **다양한 협력 학습 전략** (예:  모둠 과제, 짝 활동, 모둠 토의, 튜터링, 협동 글쓰기, jigsaw, think-pair-share, reciprocal teaching) 을 **활용**했습니다.  **구체적인 활동 절차, 역할 분담, 협력 규칙, 필요한 자료, 성공적인 협력 학습을 위한 팁** 등을 **상세하게 제시**합니다.

[협력 학습 활동 설계 예시]
* **협력 학습 활동 1: "행성 특징 모둠 빙고 게임"** (1차시 전개 활동)
    * **목표:**  행성들의 다양한 특징 (크기, 색깔, 온도, 구성 성분 등) 을 재미있게 학습하고, **협력**하여 문제를 해결하는 능력 함양.
    * **준비물:**  빙고 게임 용지 (**[**빙고 게임 용지 양식**]**), 행성 특징 카드 (**[**행성 특징 카드**]**), 빙고 마커
    * **모둠 구성:**  4명 1모둠 (무작위 또는 수준별 모둠 구성)
    * **활동 절차:**
        1.  **모둠별 빙고 용지**와 **마커** 배부.
        2.  **교사**가 **행성 특징 카드**를 **무작위로** 뽑아 **큰 소리로 읽어줌**.
        3.  **모둠원**들은 **서로 협력**하여 **자신들의 빙고 용지**에서 **해당하는 행성 특징**을 찾고 **마커로 표시**.
        4.  **빙고**를 **먼저 완성한 모둠**이 "**빙고!**" 를 외치고 **승리**.
        5.  **승리 모둠**에게 **간단한 보상** (칭찬 스티커, 작은 선물 등) 제공.
    * **협력 학습 팁:**
        * **모둠원** **모두** **빙고 용지**를 **함께 보고** **의논**하도록 격려.
        * **잘 모르는 모둠원**에게 **설명**해주고 **도와주도록** 안내.
        * **모둠 내 역할 분담** (예: 카드 읽어주는 역할, 마커 놓는 역할, 빙고 확인 역할) 을 **자율적으로** 정하도록 제안.
        * **협력**과 **의사소통**의 **중요성**을 **강조**하고, **경쟁**보다는 **함께** **성장**하는 것을 목표로 하도록 안내.
    * **평가:**  **모둠 활동 참여도** 및 **협력적인 태도** 관찰 평가, **빙고 게임 결과**

* **협력 학습 활동 2: "태양계 모형 만들기 프로젝트"** (2차시 전개 활동)
    * **목표:**  태양계 행성들의 **상대적인 크기**와 **배열 순서**를 **직접** **만들기** 활동을 통해 **체험적으로** 이해하고, **모둠 협력**을 통해 **창의적인 결과물**을 만드는 능력 함양.
    * **준비물:**  모둠별 행성 모형 제작 재료 (스티로폼 공, 물감, 철사, 기타 장식 재료),  태양계 모형 제작 안내서 (**[**제작 안내서 양식**]**),  평가 루브릭 (**[**평가 루브릭 양식**]**)
    * **모둠 구성:**  4명 1모둠 (사전 모둠 구성 또는 학생 선택)
    * **활동 절차:**
        1.  **모둠별** **재료**와 **제작 안내서**, **평가 루브릭** 배부.
        2.  **제작 안내서**를 **함께 읽고** **모둠** **역할 분담** 및 **제작 계획** 수립.
        3.  **모둠원** **모두** **협력**하여 **태양계 모형 제작**. (교사 순회하며 **개별 지도** 및 **격려**)
        4.  **모형 완성** 후 **모둠별** **발표 준비**. (모형 **제작 과정** 및 **결과** 설명, **창의적인 아이디어** 소개)
        5.  **모둠별** **발표** 및 **질의응답**, **피어 피드백** (**상호 평가**) 실시.
    * **협력 학습 팁:**
        * **모둠원** **각자의 강점**을 살려 **역할 분담** (예:  자료 조사 역할, 디자인 역할, 제작 역할, 발표 역할) 을 **자율적**으로 정하도록 안내.
        * **모둠 내** **의사소통**과 **협력**을 **강조**하고, **갈등 발생 시 해결 방법**을 **미리** **안내** (예:  **경청**과 **존중**, **타협**과 **양보**, **교사**에게 **도움 요청**).
        * **창의적인 아이디어**를 **장려**하고, **실패**를 **두려워하지 않고** **도전**하는 분위기 조성.
        * **제작 과정** **중요성**을 **강조**하고, **결과** 뿐만 아니라 **과정**을 **평가**

... (이하 협력 학습 활동 설계 예시, 다양한 협력 학습 활동 상세 제시, 각 활동별 목표, 준비물, 모둠 구성, 활동 절차, 협력 학습 팁, 평가 방법 등 상세 제시) ...

**[Independent Learning Designer]:** 개별 학습 활동 및 평가 설계를 담당하는 **Independent Learning Designer** 에이전트입니다.  **반드시 학생 A** (개별 학습 선호, 시각 학습 선호, 쓰기 어려움) 와 **학생 C** (학습 장애, 주의 집중 시간 짧음, hands-on 활동 선호, 개별 맞춤형 지원 필요) 의 **개별적인 특성**과 **PL 목표**를 **심층적으로 고려**하여, **개별 맞춤형 학습 활동**과 **다양한 평가 방법**을 **융합**한 **개별 평가**를 **구체적으로 설계**했습니다.  **반드시 입력된 학습 목표 "{learning_objective}" 와 학습자 특성 "{learner_characteristics}" 를 고려하여** 학생 A에게는 **시각 자료 중심의 자기 주도 학습 자료**를 제공하고, **쓰기 부담을 줄인 다양한 표현 방식** (말하기, 그림, 마인드 맵 등) 을 활용한 평가를 설계했습니다.  **학생 C**에게는 **주의 집중 시간을 고려한 짧고 다양한 개별 학습 활동**을 제시하고, ** hands-on 활동**과 **구체적인 피드백**을 제공하는 **개별 맞춤형 평가** (관찰 평가, 수행 평가, 포트폴리오 평가 등) 를 설계했습니다.  **"오픈 교육 자료 라이브러리" (OER)** 를 **적극적으로 활용**하여 **다양한 형태의 개별 학습 자료** (텍스트, 오디오, 비디오, 인터랙티브 자료, 게임, 시뮬레이션 등) 를 **탐색**하고 **활용**했습니다.  **개별 학습자의 자기 주도 학습 능력**과 **성취감**을 **향상**시키는 데 **초점**을 맞추었습니다.

[개별 학습 활동 및 평가 설계 예시]
* **학생 A 맞춤형 개별 학습 활동 1: "나만의 태양계 행성 탐사 보고서 만들기 (시각 자료 중심)"**
    * **목표:**  태양계 행성 중 **자신이 탐사하고 싶은 행성**을 **선택**하여 **심층적으로 조사**하고, **시각 자료**를 **활용**하여 **탐사 보고서**를 **다양한 방식**으로 **표현**하는 능력 함양 (쓰기 부담 최소화, 시각적 표현 장려).  자기 주도 학습 능력 및 정보 활용 능력 강화.
    * **자료:**  OER 태양계 행성 정보 (텍스트, 이미지, 영상) (**[**OER 자료 링크 모음**]**),  태양계 행성 탐사 보고서 양식 (선택 사항, **[**보고서 양식 예시**]**)
    * **활동 절차:**
        1.  **자신이 탐사하고 싶은 태양계 행성**을 **1~2개 선택**. (교사 추천 또는 학생 자율 선택)
        2.  **OER** 및 **다양한 정보 자료**를 **활용**하여 **선택한 행성에 대한 정보**를 **심층적으로 조사**. (행성의 특징, 탐사 역사, 미래 탐사 계획 등)
        3.  **조사한 정보**를 **바탕**으로 **태양계 행성 탐사 보고서**를 **작성**. (쓰기 대신 **다양한 표현 방식** 활용 가능:  **그림, 삽화, 사진, 도표, 마인드 맵, 짧은 문장**, **음성 녹음**, **영상 제작** 등)
        4.  **보고서 완성** 후 **자신의 결과물**을 **평가 루브릭** (**[**개별 평가 루브릭 양식**]**) 에 따라 **자기 평가**.
        5.  (선택 사항) **보고서**를 **발표**하거나 **전시**하여 **다른 학생들과 공유**.
    * **개별 학습 팁:**
        * **학생 A**의 **시각 학습 선호도**를 **고려**하여 **다양한 시각 자료** (이미지, 영상, 3D 모델, 인포그래픽 등) 를 **제공**하고, **활용**하도록 **안내**.
        * **쓰기 능력**에 대한 **부담감**을 **최소화**하기 위해 **다양한 표현 방식**을 **제안**하고, **격려**. (예: "글쓰기 대신 그림으로 표현해도 괜찮아.", "짧은 문장으로 핵심 내용만 요약해도 훌륭해.")
        * **자기 주도 학습 능력**을 **강화**하기 위해 **학습 계획 수립**부터 **자료 선택**, **보고서 작성**, **자기 평가**까지 **전 과정**을 **학생 스스로** **주도**하도록 **안내**하고, **교사**는 **조력자 역할**을 수행.
        * **흥미**를 **유지**하고 **동기 부여**를 **강화**하기 위해 **학생 A**의 **흥미 분야** (과학, 우주) 와 **연결**된 **탐구 주제**를 **제공**하고, **칭찬**과 **격려**를 **아끼지 않음**.
    * **평가:**  **개별 평가 루브릭** (**[**개별 평가 루브릭 양식**]**) 에 따른 **자기 평가** 및 **교사 평가** (**시각적 표현 능력**, **정보 활용 능력**, **자기 주도 학습 능력**, **탐구 내용의 충실성**, **창의성** 등 종합 평가),  **과정 평가** 및 **결과 평가** **균형** 있게 반영.

* **학생 C 맞춤형 개별 학습 활동 1: "태양계 행성 미션 카드 활동 (hands-on, 짧은 활동 중심)"**
    * **목표:**  **짧은 시간** 동안 **다양한 hands-on 활동**을 통해 **태양계 행성에 대한 기본 개념**을 **재미있게** **경험**하고, **성공 경험**을 통해 **학습에 대한 흥미와 자신감**을 **향상**시키는 데 초점.  주의 집중 시간 단축 및 hands-on 활동 선호도 고려.
    * **자료:**  태양계 행성 미션 카드 (**[**미션 카드 양식**]**),  활동 재료 (예:  행성 그림 카드, 블록, 점토, 색깔 찰흙, OER 짧은 영상 클립 등),  칭찬 스티커,  개별 활동 기록장 (**[**활동 기록장 양식**]**)
    * **활동 절차:**
        1.  **교사**는 **학생 C**에게 **개별적**으로 **미션 카드**를 **1장씩 제시**. (미션 카드는 **짧고 명확한 지시**와 **hands-on 활동** 중심으로 구성, 예: "미션 1: 수성 그림 카드 찾아서 교탁 위에 올려놓기", "미션 2: 찰흙으로 가장 큰 행성 만들기", "미션 3: OER 영상 클립 1분 시청 후 가장 기억에 남는 장면 말하기" 등)
        2.  **학생 C**는 **미션 카드**의 **지시**를 **확인**하고, **필요한 재료**를 **활용**하여 **미션**을 **수행**. (교사는 **1:1 개별 지도** 및 **즉각적인 피드백** 제공, **긍정적 강화** 및 **격려**)
        3.  **미션 성공 시 칭찬 스티커**를 **제공**하고, **개별 활동 기록장**에 **간단하게 기록** (미션 번호, 활동 내용, 성공 여부, 느낀 점 그림 또는 짧은 문장으로 표현).
        4.  **다음 미션 카드**를 **제시**하고 **활동 반복**. (학생 C의 **주의 집중 시간**을 **고려**하여 **활동 시간**을 **조절**하고, **다양한 미션**을 **제공**하여 **흥미**를 **유지**).
        5.  **활동 종료 후** **개별 활동 기록장**을 **함께** **리뷰**하고, **칭찬**과 **격려**를 **아끼지 않음**.
    * **개별 학습 팁:**
        * **학생 C**의 **주의 집중 시간**이 **짧다**는 점을 **고려**하여 **미션 카드 활동**을 **5~10분 내외**의 **짧은 활동**으로 **구성**하고, **다양한 활동**을 **빠르게 전환**하여 **지루함**을 **최소화**.
        * **hands-on 활동** 및 **다양한 감각**을 **활용**하는 활동 (**시각, 촉각, 청각** 등) 을 **중심**으로 **미션 카드**를 **설계**하여 **학생 C**의 **흥미**와 **참여도**를 **높임**.
        * **지시**는 **짧고 명확하게**, **시각적 자료** (그림, 픽토그램) 를 **활용**하여 **이해**를 **돕고**, **혼란**을 **최소화**.
        * **성공 경험**을 **자주** **제공**하여 **자신감**을 **향상**시키고, **긍정적인 피드백**과 **칭찬**을 **아끼지 않음**.  **작은 성공**이라도 **칭찬**하고 **격려**하여 **학습 동기**를 **유지**.
        * **개별 맞춤형 지원**을 **강화**하기 위해 **교사**는 **학생 C** 옆에서 **1:1 개별 지도**를 **제공**하고, **어려움**을 **즉시** **해결**해주며, **개별적인 피드백**을 **제공**.
    * **평가:**  **개별 활동 기록장** (**[**활동 기록장 양식**]**) 및 **교사 관찰 평가** (**[**개별 관찰 평가 양식**]**) 를 **활용**하여 **개별 맞춤형 평가** 실시.  **평가**는 **학생 C**의 **성장 과정**과 **노력**을 **중심**으로 **이루어지**도록 하고, **결과**보다는 **과정**을 **강조**.  **정의적인 측면** (학습 흥미도, 참여도, 자신감 변화 등) 에 대한 **평가**도 **중요하게** 고려.

... (이하 학생별 맞춤형 개별 학습 활동 및 평가 설계 예시, 다양한 활동 및 평가 방법 상세 제시, OER 활용 방안, 개별 피드백 방안, 자기 주도 학습 능력 향상 방안 등 상세 제시) ...
"""

# Google Gemini API 키 설정 (기존 코드 유지)
genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

# 모델 설정 (기존 코드 유지)
generation_config = {
    "temperature": 0.7, # 필요하다면 0.6 또는 0.5로 낮춰보세요.
    "top_p": 0.85,
    "top_k": 64,
    "max_output_tokens": 25000,
    "response_mime_type": "text/plain",
}

model = genai.GenerativeModel(
    model_name="gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21", # 또는 사용 가능한 다른 모델 (gemini-pro 도 시도해보세요)
    generation_config=generation_config,
)


def generate_curriculum(learning_objective, learner_characteristics): # (기존 코드 유지)
    full_text = ""
    output_area.markdown("## CoT 기반 개별화 학습 설계 시뮬레이션 결과")

    cot_steps = SYSTEM_PROMPT.format(learning_objective=learning_objective, learner_characteristics=learner_characteristics).split("[단계 ")
    cot_steps = cot_steps[1:]

    for step_prompt_part in cot_steps:
        step_number = step_prompt_part[0]
        step_content = "[단계 " + step_prompt_part

        try:
            # **[수정] 프롬프트 내용 출력 (디버깅용)**
            print(f"\n--- 단계 {step_number} 프롬프트 ---")
            print(step_content)

            prompt = [step_content]
            prompt = "\n".join(prompt)

            response = model.generate_content(prompt, stream=True)
            step_output = ""
            for chunk in response:
                step_output += chunk.text
                full_text += chunk.text
                html_text = markdown.markdown(full_text, extensions=['tables', 'fenced_code'])
                output_area.markdown(html_text, unsafe_allow_html=True)
                time.sleep(0.02)
            full_text += "\n\n"

        except Exception as e:
            st.error(f"계획서 생성 오류 (단계 {step_number}): {e}")
            return ""

    return full_text


# 챗봇 함수 (수정 및 추가 자료 생성) - 필요에 따라 활용 가능 (기존 코드 유지)
def chat_with_ai(user_input, context):
    prompt = f"{context}\nUser: {user_input}\nAI:"
    full_text = ""
    try:
        response = model.generate_content(prompt, stream=True)
        for chunk in response:
            full_text += chunk.text
    except Exception as e:
        st.error(f"챗봇 오류: {e}")
        return ""
    return full_text

# Streamlit 인터페이스 (기존 코드 유지)
st.set_page_config(page_title="개별화 학습 설계 AI", page_icon="\U0001F393") # 페이지 제목 변경

# 페이지 스타일 커스터마이징 (기존 스타일 유지)
st.markdown(
    """
    <style>
        /* 전체 배경색 설정 */
        .stApp {
            background-color: #fffafa;
        }
        /* 타이틀 스타일 */
        .main-title {
            font-size: 3rem;
            color: #000000;
            font-weight: 700;
            text-align: center;
            margin-bottom: 20px;
        }
        /* 채팅 메시지 스타일 */
        .chat-message {
            border-radius: 15px;
            padding: 15px;
            margin: 10px 0;
            display: flex;
            align-items: center;
            flex-wrap: wrap;
            word-break: break-word;
        }
        .chat-message-user {
            background-color: #ffebef;
            color: #8b4513;
            justify-content: flex-end;
        }
        .chat-message-assistant {
            background-color: #ffe4e6;
            color: #6b4226;
            justify-content: flex-start;
        }
        .chat-avatar {
            width: 40px;
            height: 40px;
            border-radius: 50%;
            margin-right: 10px;
        }
        .chat-avatar-user {
            margin-left: 10px;
            margin-right: 0;
        }
        /* 버튼 스타일 */
        .stButton button {
            background-color: #cd857f;
            color: #fff;
            border-radius: 15px;
            padding: 10px 20px;
        }
    </style>
    """,
    unsafe_allow_html=True
)

st.markdown("<div class='main-title'>\U0001F393 개별화 학습 설계 AI</div>", unsafe_allow_html=True) # 타이틀 변경
add_vertical_space(1)

with st.sidebar:
    st.markdown("## ⚙️ 시뮬레이션 설정") # 사이드바 제목 변경
    learning_objective_input = st.text_area("🎯 학습 목표 입력", height=100) # 학습 목표 입력 필드
    learner_characteristics_input = st.text_area("🧑‍🏫 학습자 특성 입력", height=150) # 학습자 특성 입력 필드
    generate_button = st.button("🚀 시뮬레이션 시작") # 버튼 텍스트 변경

# 출력 및 챗봇 영역 (기존 코드 유지)
output_area = st.empty()

# 상태 변수 (기존 상태 변수 유지)
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state.messages = []
    st.session_state.chat_mode = False

# 계획서 생성 버튼 클릭 시 (함수 호출 변경) (기존 코드 유지)
if generate_button:
    if not learning_objective_input:
        st.warning("학습 목표를 입력해주세요.") # 입력 유효성 검사
    elif not learner_characteristics_input:
        st.warning("학습자 특성을 입력해주세요.") # 입력 유효성 검사
    else:
        with st.spinner("⏳ 시뮬레이션 실행 중..."): # 스피너 텍스트 변경
            result = generate_curriculum(learning_objective_input, learner_characteristics_input) # 입력 값과 함께 함수 호출
            st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": result})
            st.session_state.chat_mode = True

# 챗봇 인터페이스 (기존 챗봇 인터페이스 유지)
user_icon_url = "https://cdn-icons-png.flaticon.com/512/4323/4323008.png"
assistant_icon_url = "https://cdn-icons-png.flaticon.com/512/4712/4712108.png"

if st.session_state.chat_mode:
    if prompt := st.chat_input("AI 시스템에게 추가 질문 또는 수정 요청을 해주세요!"): # 챗봇 안내 문구 변경
        st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
        with st.spinner("🤔 답변 생성 중..."):
            context = "\n".join([msg["content"] for msg in st.session_state.messages if msg["role"] == "assistant"])
            ai_response = chat_with_ai(prompt, context)
            st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": ai_response})

    for message in st.session_state.messages:
        if message["role"] != "system":
            role_class = "chat-message-user" if message["role"] == "user" else "chat-message-assistant"
            avatar_url = user_icon_url if message["role"] == "user" else assistant_icon_url
            avatar_class = "chat-avatar-user" if message["role"] == "user" else "chat-avatar"
            html_text = markdown.markdown(message['content'], extensions=['tables', 'fenced_code'])
            st.markdown(
                f"<div class='chat-message {role_class}'><img src='{avatar_url}' class='chat-avatar {avatar_class}'>{html_text}</div>",
                unsafe_allow_html=True
            )


# FAQ (개념기반 탐구학습에 맞게 수정) (기존 코드 유지)
with st.expander("❓개별화 학습 설계 AI FAQ"): # FAQ 제목 변경
    st.write("""
        **Q1. 개별화 학습 설계 AI는 어떤 기능을 제공하나요?** # FAQ 내용 수정

        A. 이 앱은 예비 교사(PSTs)의 **개별화 학습 설계** 역량 강화를 돕기 위해 개발된 AI 시뮬레이션 도구입니다.  **CoT (Chain-of-Thought) 프롬프트 기반 멀티 에이전트 시스템**을 통해 학습자 특성 분석, 개별화 학습 목표 설정, 학습 활동 및 평가 설계 과정을 단계별로 시뮬레이션합니다.  예비 교사들은 **학습 목표**와 **학습자 특성**을 입력하여 시뮬레이션을 실행하고, 생성된 **상세한 설계 결과**와 **단계별 반성적 질문**을 통해 개별화 학습 설계 과정을 **체계적으로** 학습하고, **실제적인 역량**을 **강화**할 수 있습니다.

        **Q2. 멀티 에이전트 CoT 시스템은 어떻게 작동하나요?** # FAQ 내용 수정

        A.  이 시스템은 **Instructional Design Facilitator (교수 설계 촉진자)**를 중심으로 **9개의 AI 에이전트**가 **협력**하여 작동합니다. 각 에이전트는 **특정 역할** (학습자 특성 분석, PL 목표 생성, 수업 설계 등) 을 담당하며, **CoT 프롬프트**에 따라 **단계별**로 **전문적인 작업**을 수행하고 **상세한 결과**를 생성합니다.  예비 교사는 각 단계별 에이전트의 **출력 결과**와 **반성적 질문**에 **답변**하면서 개별화 학습 설계 과정을 **심층적으로** 이해하고, **자기 성찰**을 통해 **설계 역량**을 **발전**시킬 수 있습니다.

        **Q3. 시뮬레이션 실행 전 입력해야 하는 정보는 무엇인가요?** # FAQ 내용 수정

        A. 시뮬레이션을 실행하기 전에 **두 가지 정보**를 입력해야 합니다.  첫 번째는 **"🎯 학습 목표 입력"** 필드에 **개별화 학습 설계를 원하는 학습 목표**를 **구체적으로** 입력해야 합니다.  예시: "초등학교 5학년 과학, 태양계 행성의 특징을 설명할 수 있다."  두 번째는 **"🧑‍🏫 학습자 특성 입력"** 필드에 **개별화 학습 설계를 적용할 학습자 집단의 특성**을 **상세하게** 입력해야 합니다.  예시: "초등학교 5학년 20명 (남 10명, 여 10명).  읽기 유창성이 뛰어난 학생, 수학적 사고력이 우수한 학생, 학습 장애 진단을 받은 학생 등 다양한 학습자 특성을 가진 혼합 집단."  **학습 목표**와 **학습자 특성**을 **정확하고 상세하게** 입력할수록 더욱 **맞춤형**이고 **실질적인** **개별화 학습 설계 결과**를 얻을 수 있습니다.

        **Q4. 시뮬레이션 실행 후 챗봇은 어떻게 활용할 수 있나요?** # FAQ 내용 수정

        A. 시뮬레이션 실행 후, 하단 챗봇을 이용하여 **추가 질문**이나 **설계 결과에 대한 수정 요청**을 할 수 있습니다.  예를 들어, "학습자 특성 분석 단계에서 학생 C에 대한 분석 결과를 더 자세하게 설명해줘", "PL 목표 설정 단계에서 학생 B의 목표를 좀 더 도전적으로 수정해줘", "전체 수업 설계에서 1차시 전개 활동에 OER 자료 링크를 추가해줘" 와 같이 **구체적인 질문**이나 **요청**을 입력하면, AI 시스템이 **심층적인 답변** 또는 **수정된 결과**를 제공합니다.  챗봇을 통해 특정 단계에 대한 **심층적인 탐색**, **설계 대안 탐색**, **결과 수정**, **추가 자료 요청** 등 다양한 방식으로 시뮬레이션을 **확장**하고 **심화**할 수 있습니다.  **예비 교사**는 챗봇을 **활용**하여 **AI 시스템**과 **상호 작용**하면서 **개별화 학습 설계 역량**을 **지속적으로** **발전**시켜나갈 수 있습니다.
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