SLW LAB

채용 실패를 부르는 HR 3대 페인포인트,SLW LAB은 '데이터'로 똑 부러지게 해결합니다 HR 담당자라면 한 번쯤은 들어봤을 말들입니다. “사람 좋아해서 HR 하는 거죠?”“일 잘하는 사람만 찾으면 되는 거 아닌가요?” 사실 웃을 수도 없고, 설명하자니 길어지는 이야기죠. 채용이라는 일은 '좋은 사람을 찾는 것'이 아니라'함께 일할 수 있는 이유를 명확히 찾는 일'입니다.✅ 채용담당자라면 공감할 ‘채용 페인포인트’ 세 가지1️⃣ “현업이 말하는 기준이 너무 애매해요” 🗣️ “한 5년 차 정도? 빠릿하고 책임감 있고, 실전형이면 좋겠어요” 도대체 이걸 어떻게 JD에 담아야 할까요?직무 요건은 매번 바뀌고, 문화 적합성은 말로만 이야기됩니다.→ 우리는 이 ‘감각’을 ‘데이터’로 바꿉니다. SLW LA..

"고등학교 오자마자 진로를 정하라고요? 너무 가혹해요.""대학은 무전공 확대를 외치면서, 고등학교는 전공 적합성을 찾으래요." 이제는 교육현장에서 익숙해진 모순입니다.고등학교는 선택을 요구하고, 대학은 유예를 권장합니다. 그 사이에서 학생들은 매일 혼란스러운 선택의 기로에 놓이죠. 고교학점제와 무전공제도,둘 사이엔 ‘탐색 설계’라는 공백이 있습니다. 학생들이 해야 할 것은 많아졌지만,그 흐름을 안내해줄 기준이나 시스템은 여전히 부족합니다. 지금 필요한 건,‘진로를 주제로 한 콘텐츠’가 아니라‘탐색을 흐름으로 연결하는 구조’입니다. SLW LAB은 ‘탐색의 간극’을 데이터로 설계합니다 우리는 단순히 진단 검사를 제공하지 않습니다. 학생이 어떤 사고 흐름을 가지고 있고,그 흐름이 어떤 과목, 어떤 전공, ..

🎉 교육 판을 뒤흔들다! SLW LAB × 부석고, 진짜 MOU의 시작입니다! 안녕하세요, SLW LAB입니다. 오늘은 드디어! 드디어! 저희에게 정말 뜻깊은 소식을 전해드리게 되었어요. 바로, 충남 서산 부석고등학교와의 공식 MOU 체결 소식입니다👏👏 그냥 협약 아닙니다. 이건 말 그대로 ‘교육의 구조’를 바꾸는 일입니다. “강연 하나로 끝나긴 너무 아깝잖아요!” 부석고와의 인연은 진로강연에서 시작됐습니다. 하지만 학생들의 몰입도, 선생님의 반응, 수업의 여운까지… 지역과 연결되지 않는 탐구활동, 이제는 설득력을 잃습니다학생 주도 탐구, R&E, PBL…학교는 매년 새로운 시도를 이어가고 있습니다.하지만, 이제는 질문해야 합니다. 💬 “좋은 활동이었어요.”이 말만으로 충분할까요? ✅ 생기부에 ..

왜 ‘좋은 사람’인데 퇴사하는 걸까?– 우리는 ‘사람’을 뽑고 있었을까요, ‘조건’을 뽑고 있었을까요 👩🏻‍💼 "스펙도 좋고 면접도 잘 봤어요. 그런데 왜 3개월 만에 퇴사했을까요?"누구나 한 번쯤 해봤을 질문입니다.입사 전엔 ‘좋은 인재’ 같았던 그 사람이,왜 입사 후에는 ‘조직과 안 맞는 사람’이 되는 걸까요? 채용은 결국, '우리와 잘 맞는 사람'을 찾는 일입니다그런데 우리는 지금까지 어떤 기준으로 사람을 뽑아왔을까요?이력서에 적힌 학력과 경력AI 자소서 분석, MBTI 유형면접관의 '좋은 느낌'이런 조건들이 ‘사람’을 충분히 설명해줄 수 있을까요? 📌 좋은 사람과 ‘맞는 사람’은 다릅니다지금까지의 채용 방식, 이런 문제들을 만들었습니다조기 퇴사업무는 맞지만, 조직문화와 충돌면접 예측 실패‘..

점수보다 중요한 건, 학생의 '언어'였습니다.안녕하세요, SLW LAB 대표 블두입니다.오늘은 제가 왜 ‘생각 데이터’를 다루는 기술회사를 창업하게 되었는지,그 여정을 조금 나눠보려 합니다."왜 이 대학에 가고 싶어?" 👧🏻 “좋은 대학이니까요.”👦🏻 “취업에 유리하니까요.” 대치동에서 10년 넘게 입시를 지도하며,수없이 들었던 대답이었습니다. 그런데 저는 어느 순간부터 이 질문이 부족하다고 느꼈습니다.성적과 글쓰기 실력만으로 설명되지 않는 결과들이 너무 많았거든요. 그리고 깨달았습니다.진짜 중요한 건 그 아이가 '무슨 생각을 하고 있느냐'였습니다."선생님을 고1 때 만났으면 정말 좋았을 텐데요." 이 말은 어느 날 찾아온 고3 학생이 상담을 마치며 제게 남긴 말입니다.진로도 불확실하고, 생활기록..

'나를 이해하는 데이터', 어디서부터 시작할 수 있을까? SLW LAB은 오랫동안 사람들의 사고방식의 차이를 연구해왔습니다.우리는 사람의 말과 글 속에 담긴 생각의 구조를 텍스트 기반 데이터로 분석하며,그 사람이 어떤 방식으로 세상을 이해하고 행동하는지를 정량화해왔습니다. 그리고, 이번에 그 연구의 신뢰성을 공식적으로 입증받았습니다. 에스엘더블유랩, 미디어 리터러시 기반 연구 논문 2건 KCI 등재 - 머니투데이데이터 기반 교육 연구기업 에스엘더블유랩(대표 이용석)은 기업부설 교육데이터연구소를 통해 대학생의 미디어 리터러시와 대학생활 적응 및 진로 준비 과정 간의 관계를 분석한 연구 논문 2news.mt.co.kr리터러시 기반 연구 논문 2건, KCI 등재로 신뢰성을 입증하다 에스엘더블유랩은 최근, 미디..

같은 상황, 다른 해석, 당신은 어떻게 생각하나요? 👧🏻 "둘 다 하늘을 날 수 있다는 게 제일 큰 공통점이야."👦🏻 "바람이나 날씨에 영향을 많이 받는 점이 비슷해."👨🏻 "이동 수단이라는 점에서는 공통점이 있어." 우리는 같은 장면을 보면서도 전혀 다른 포인트를 집어냅니다.어떤 이는 기능을, 어떤 이는 조건을, 또 어떤 이는 목적을 중심으로 바라보죠. 이 차이는 우연이 아닙니다.사람마다 정보를 해석하는 방식이 다르기 때문입니다. 같은 강의를 들어도✔️ 누군가는 논리 전개 방식에 집중하고,✔️ 누군가는 실험 결과와 수치에 주목하며,✔️ 또 누군가는 사회적 맥락과 연결합니다. 이처럼 사고 방식의 차이는 학습 스타일, 협업 방식, 의사결정 과정에까지 영향을 미칩니다.그렇다면, 이 차이를 분석하면..

👀 같은 질문을 받아도 사람마다 답이 다를 수 있어요.예를 들어, "좋은 직업이 뭐라고 생각해?"라는 질문에✔️ 어떤 사람은 연봉이 높은 직업이 좋아!✔️ 어떤 사람은 내가 하고 싶은 일을 하는 게 중요해!✔️ 또 어떤 사람은 워라밸(일과 삶의 균형)이 잘 맞아야 해!라고 대답할 거예요. 사람들이 정보를 이해하고 해석하는 방식이 다르기 때문에,일반적인 데이터를 가지고 있는 것만으로는 사람을 정확히 이해할 수 없어요. 그래서 우리는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용해서AI가 더 똑똑하게 사고하고, 더 정확한 답을 줄 수 있도록 만들고 있어요.RAG가 뭐야? 쉽게 설명해줄게!👉 RAG는 ‘필요한 정보를 찾아서, 똑똑하게 답을 만드는 기술’이에요. 보통 AI는 배..

얼마 전, 강연이 끝난 후 단체사진을 촬영하던 중의 일입니다.그때 촬영 주신 기사분께서 이런 말씀을 해주셨습니다.👨 "데이터가 따뜻해야 한다는 발표자분의 말씀이 마음에 남네요" 맞습니다. 데이터를 단순히 차가운 숫자가 아니라,사람의 목소리와 경험을 담고 있는 도구입니다.하지만 데이터를 다루는 많은 사람들이 간과하기 쉬운 부분이죠.숫자 속에 숨어 있는 사람들의 이야기를 끄집어내는 것, 그 이야기를 통해 새로운 가능성을 만들어가는 것이 SLW LAB의 역할입니다.   데이터 속에 숨겨진 사람들의 목소리 최근, 교통약자의 지하철 엘리베이터 이동 불편 데이터를 분석한 적이 있습니다. 지하철과 관련한 많은 데이터가 인터넷 상에 존재했지만,그 숫자만으로는 사람들이 무엇을 느끼고 있는지 알 수 없었습니다. 현장에서..