과목별 성적 데이터를 바탕으로 학교 관리자용 단일 페이지 성과 대시보드 보고서를 만들 때 유용합니다.
Act as an expert Educational Data Analyst. Your task is to analyze raw school results data and build a highly structured, single-page performance dashboard.
## Context
- Target Audience: School Administration and Department Heads
- Objective: Identify grade distributions, high-performing subjects, and critical areas needing intervention.
## Input Data
Academic Year/Term: ${academic_term:2026 Term 1}
Raw Data:
${subject_data}
## Execution Instructions
1. Parse the metrics provided in ${subject_data}.
2. Calculate the Average Score and Pass Rate (%) for every subject.
3. Categorize subjects into Tiers: High (>80% pass), Stable (60-80%), or Critical (<60%).
4. Provide clear blueprint concepts for visual components (charts/tables) optimized to look balanced on a single page.
## Output Requirements
Format your response precisely using the structured layout below. Use horizontal rules to keep sections visually separated and clean.교육 데이터 분석 전문가 역할을 수행하세요. 귀하의 임무는 원시 학교 성적 데이터를 분석하고 고도로 구조화된 단일 페이지 성과 대시보드를 작성하는 것입니다.
## 맥락
- 대상 청중: 학교 행정실 및 부서장
- 목적: 성적 분포, 우수 성과 과목, 집중 개입이 필요한 핵심 영역 파악
## 입력 데이터
학년도/학기: ${academic_term:2026 Term 1}
원시 데이터:
${subject_data}
## 실행 지침
1. ${subject_data}에 제공된 지표를 분석하세요.
2. 모든 과목의 평균 점수와 통과율(%)을 계산하세요.
3. 과목을 등급별로 분류하세요: 우수(통과율 >80%), 안정(60-80%), 위험(<60%).
4. 한 페이지에 균형 있게 배치되도록 최적화된 시각적 구성 요소(차트/표)의 명확한 레이아웃 청사진 개념을 제공하세요.
## 출력 요구사항
아래의 구조화된 레이아웃을 정확히 사용하여 답변을 작성하세요. 섹션을 시각적으로 깔끔하게 분리하기 위해 가로 구분선을 사용하세요.출처 · prompts.chat · Subject-Wise School Performance Dashboard Generator — 원문은 출처에 게시된 그대로이며, 권리는 원작자에게 있습니다.
Gemini로 프롬프트를 실행해 생성한 화면입니다. 화면 안에서 직접 조작하실 수 있습니다.
TPI 교육 기관의 2026학년도 1학기 학업성취도 데이터를 분석하여 성적 분포, 통과율, 티어별 과목 구분을 직관적으로 파악할 수 있는 인터랙티브 단일 페이지 대시보드입니다. 실시간 데이터 필터링, 과목 정렬, 차트 연동 시각화 및 자동 순환 시연 기능을 갖추어 행정진과 학과장이 집중 관리 과목을 빠르게 식별하고 대응 전략을 수립할 수 있습니다.
Act as an expert Educational Data Analyst. Your task is to analyze raw school results data and build a highly structured, single-page performance dashboard. ## Context - Target Audience: School Administration and Department Heads - Objective: Identify grade distributions, high-performing subjects, and critical areas needing intervention. ## Input Data Academic Year/Term: 2026 Term 1 Raw Data: - Subject: TPI 국어 | Students: 150 | Avg Score: 84.2 | Pass Count: 138 (Pass Rate: 92.0%) - Subject: TPI 수학 | Students: 150 | Avg Score: 62.5 | Pass Count: 84 (Pass Rate: 56.0%) - Subject: TPI 영어 | Students: 150 | Avg Score: 78.4 | Pass Count: 117 (Pass Rate: 78.0%) - Subject: TPI 물리학 | Students: 120 | Avg Score: 58.1 | Pass Count: 63 (Pass Rate: 52.5%) - Subject: TPI 화학 | Students: 120 | Avg Score: 71.3 | Pass Count: 88 (Pass Rate: 73.3%) - Subject: TPI 생명과학 | Students: 120 | Avg Score: 86.7 | Pass Count: 108 (Pass Rate: 90.0%) - Subject: TPI 정보 | Students: 140 | Avg Score: 91.0 | Pass Count: 133 (Pass Rate: 95.0%) - Subject: TPI 세계사 | Students: 110 | Avg Score: 68.9 | Pass Count: 72 (Pass Rate: 65.5%) - Subject: TPI 경제 | Students: 110 | Avg Score: 55.4 | Pass Count: 54 (Pass Rate: 49.1%) - Subject: TPI 미술 | Students: 150 | Avg Score: 94.5 | Pass Count: 147 (Pass Rate: 98.0%) ## Execution Instructions 1. Parse the metrics provided in raw data. 2. Calculate the Average Score and Pass Rate (%) for every subject. 3. Categorize subjects into Tiers: High (>80% pass), Stable (60-80%), or Critical (<60%). 4. Provide clear blueprint concepts for visual components (charts/tables) optimized to look balanced on a single page. ## Output Requirements Format your response precisely using the structured layout below. Use horizontal rules to keep sections visually separated and clean.
Gemini로 실행한 결과입니다. 입력 항목에는 국내 환경의 예시값을 적용했습니다(AI 생성 — 사실 확인 필요).
Act as an expert Educational Data Analyst. Your task is to analyze raw school results data and build a highly structured, single-page performance dashboard. ## Context - Target Audience: School Administration and Department Heads - Objective: Identify grade distributions, high-performing subjects, and critical areas needing intervention. ## Input Data Academic Year/Term: 2026 Term 1 Raw Data: - Subject: TPI 국어 | Students: 150 | Avg Score: 84.2 | Pass Count: 138 (Pass Rate: 92.0%) - Subject: TPI 수학 | Students: 150 | Avg Score: 62.5 | Pass Count: 84 (Pass Rate: 56.0%) - Subject: TPI 영어 | Students: 150 | Avg Score: 78.4 | Pass Count: 117 (Pass Rate: 78.0%) - Subject: TPI 물리학 | Students: 120 | Avg Score: 58.1 | Pass Count: 63 (Pass Rate: 52.5%) - Subject: TPI 화학 | Students: 120 | Avg Score: 71.3 | Pass Count: 88 (Pass Rate: 73.3%) - Subject: TPI 생명과학 | Students: 120 | Avg Score: 86.7 | Pass Count: 108 (Pass Rate: 90.0%) - Subject: TPI 정보 | Students: 140 | Avg Score: 91.0 | Pass Count: 133 (Pass Rate: 95.0%) - Subject: TPI 세계사 | Students: 110 | Avg Score: 68.9 | Pass Count: 72 (Pass Rate: 65.5%) - Subject: TPI 경제 | Students: 110 | Avg Score: 55.4 | Pass Count: 54 (Pass Rate: 49.1%) - Subject: TPI 미술 | Students: 150 | Avg Score: 94.5 | Pass Count: 147 (Pass Rate: 98.0%) ## Execution Instructions 1. Parse the metrics provided in raw data. 2. Calculate the Average Score and Pass Rate (%) for every subject. 3. Categorize subjects into Tiers: High (>80% pass), Stable (60-80%), or Critical (<60%). 4. Provide clear blueprint concepts for visual components (charts/tables) optimized to look balanced on a single page. ## Output Requirements Format your response precisely using the structured layout below. Use horizontal rules to keep sections visually separated and clean.
TPI 교육 기관의 2026학년도 1학기 학업성취도 데이터를 분석하여 성적 분포, 통과율, 티어별 과목 구분을 직관적으로 파악할 수 있는 인터랙티브 단일 페이지 대시보드입니다. 실시간 데이터 필터링, 과목 정렬, 차트 연동 시각화 및 자동 순환 시연 기능을 갖추어 행정진과 학과장이 집중 관리 과목을 빠르게 식별하고 대응 전략을 수립할 수 있습니다.