용량 안에서 설명 가능한 우선순위 점수

추천 목록은 가능한 시간 안에 들어가고 각 항목이 왜 선택됐는지 설명할 때 유용하다. 이 구현은 숨은 예측 모델 대신 명시적 점수를 사용한다.

우선순위 = 마감 긴급도 + 목표 가중치 + 취약도 + 망각 위험
           + 선행관계 + 연속성 - 노력 패널티 - 과부하 패널티

확정 마감과 도래 복습을 보호하고, 현재 영어 단계와 CS 학습에는 연속성 가중치를 준다. 예상 노력이 크면 한 항목이 하루를 독점하지 않도록 감점한다. 정렬 뒤에는 최대 5개와 시간 예산이라는 강한 제약을 적용하고 낮은 순위 신규 학습은 명시적으로 보류한다.

API는 항목과 함께 우승 신호에서 만든 이유를 반환한다. 30, 60, 120, 240분 예산에서 총시간과 5개 제한, 긴급 학업 보호를 검증했다. 이 테스트는 교육 성과 예측을 증명하지 않는다. 향후 완료·회상 결과로 보정하더라도 공식과 이유는 버전으로 남겨야 한다.