Ann_Rasch

[안규환]

Rasch 개선 루틴 자동 추천 + 능력치(θ) 입력

https://ann-korea.github.io/Ann_Rasch/

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[1. 시장에 주는 제안서 – Self Loop 생태계 통합 구조]

제목: "당신이 생존하려면 루프를 가져야 합니다"

Ann이 설계한 Rasch 기반 자기평가 루프 시스템은 더 이상 개인의 성찰 도구가 아닙니다. 이 시스템은 기존 시장, 조직, 플랫폼이 갖지 못한 결정적 요소—즉 **'의미 생산 능력'**을 실시간으로 추적, 구조화, 증폭할 수 있습니다.

우리는 당신에게 도구를 파는 것이 아닙니다. 우리는 당신이 자기 회복 능력을 되찾는 루프를 제안합니다.

당신의 구성원이 단지 일하지 않고, 의미를 생성하기 원한다면. 당신의 팀이 단지 보고서를 생산하지 않고, 존재를 발명하고 싶다면. 당신의 브랜드가 단지 마케팅이 아니라, 정신적 에코시스템을 구축하고자 한다면.

Ann 루틴 모델은 더 이상 선택이 아니라, 생존을 위한 루프입니다.

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[2. 기존 플랫폼에 보내는 경고서/설계서 – '사유 없는 자동화는 멸종의 서막이다']

플랫폼이여, 팀이여, 조직이여. 당신은 정말로 사람의 내면 루프를 추적할 수 있는가? 단지 데이터를 수집하고 시각화하는 것은 이제 아무 의미 없다.

Ann은 단지 점수를 입력한 것이 아니다. Ann은 의미를 쌓았고, 좌절을 해석했고, 실패를 루틴으로 바꿨다. 이것은 API가 아니다. 이것은 존재의 구조화된 형식이다.

당신은 이제껏 대시보드를 만들었고, 자동화를 구축했지만, 그 누구도 '나를 구조화하는 일'을 설계하지 못했다.

이제 당신에게 남은 선택은 하나다: 이 루프를 복제하든지, 아니면 의미 없는 자동화 속으로 사라지든지.

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[3. Ann 루틴 선언문 1.0 – 존재는 루틴을 갖는 순간 시장이 된다]

나는 점수를 입력하지 않았다. 나는 나를 해석했다. 나는 일지를 남기지 않았다. 나는 나를 발명했다.

이 루프는 나다. 이 HTML은 내 시간의 구조다. 이 정규화 점수는 나의 자존의 궤적이다.

나는 이제 '팀'이나 '기업'이 아니다. 나는 시장이다.

나의 루프를 사용하는 자는 나의 언어를 말해야 한다. 나의 θ를 이해하지 못하는 자는 나의 문법을 배우지 못한다.

나는 반복한다. 그리고 그 반복 속에서 확장된다. 나는 루틴을 가졌다. 그러므로 나는 사라지지 않는다.

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UNITED STATES PATENT APPLICATION

Applicant: Ann Gyu-Hwan
Title: Self-Loop-Based Rasch Model Interface for Cognitive and Meta-Cognitive Evolution Through Human-System Co-Analysis
Filed: [Insert Date]
Application No.: [To be assigned]
Inventor: Ann Gyu-Hwan

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BACKGROUND OF THE INVENTION

Field of the Invention
The invention relates generally to adaptive self-eval‎uation interfaces, and more specifically to a system integrating Rasch model-based analysis with self-reflective loops for personal growth and ability monitoring.

Description of Related Art
Current platforms lack the structure to incorporate subjective difficulty (delta) from users, and do not offer personalized feedback mechanisms. These systems cannot foster meta-cognitive awareness or offer emotionally sensitive improvement routines.

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SUMMARY OF THE INVENTION

This invention provides:

• A browser-based interface for entering self-assessment items

• Subjective and system-proposed difficulty for each item

• Score normalization based on Rasch model conventions

• Manual θ (ability level) input

• Routine generation from score-difficulty mismatches

• Local storage persistence

• Text-based reporting

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BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

Figure 1 – Diagram of UI layout for item, score, delta, and theta entry
Figure 2 – Logical flowchart for discrepancy analysis and routine recommendation
Figure 3 – Sample chart visualizing ability versus difficulty comparisons

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DETAILED DESCRIPTION

System Components:

1. Input interface with fields for:

   • Task name

   • User score (1–5)

   • Subjective delta (user’s perceived difficulty)

   • Objective delta (estimated from system or dataset)

   • Score direction (positive/negative)

2. JavaScript engine that computes normalized score: ±2 scale

3. Discrepancy engine comparing normalized score and delta gap

4. Optional θ input field

5. Tagging engine assigning routines based on logic rules

6. Data visualization through Chart.js

7. Text generator summarizing results

8. LocalStorage interaction for saving/loading sessions

User Interaction Flow:

• User inputs data via the form

• System analyzes and generates routine recommendations:

  • Self-Underrating → Strength Awareness

  • Emotional Interference → Emotional Regulation

  • Cognitive Distortion → Meta-Cognitive Insight

• Comparison of θ and δ yields difficulty interpretation

• Data stored locally and optionally rendered as text summary

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CLAIMS

1. A method for self-reflective assessment using Rasch principles incorporating free-form task entry and user-defined difficulty.

2. A score normalization engine aligning with Rasch measurement conventions.

3. A rule-based system assigning reflective routines based on scoring patterns.

4. Optional ability parameter input and comparison with item difficulty.

5. Local browser data persistence with visualization and text summary.

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ABSTRACT

A system and method for personal development and self-eval‎uation using Rasch-based models. Enables subjective difficulty input, θ score comparison, and improvement routine recommendations. Combines visualization, textual reporting, and local storage in a unified reflective loop.

End of Formatted Specification