① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

정보관리기술사 시험은 하루에 400분을 손으로 쓰는 시험입니다. 1교시는 100분 동안 13문제 중 10문제를 단답으로 쓰고, 2교시부터 4교시까지는 각각 100분 동안 6문제 중 4문제를 서술합니다. 채점자는 그렇게 쓴 답안을 한 장씩 넘기며 짧은 시간에 읽습니다.

저는 133회부터 138회까지 여섯 번 떨어졌습니다. 회차를 거듭해도 점수가 합격선 아래에서 크게 움직이지 않았습니다.

한동안 원인을 아는 것의 부족에서 찾았습니다. 그런데 공부량을 늘려도 점수가 그대로였습니다. 문제는 모르는 것이 아니라, 아는 것이 답안에서 보이지 않는 데 있었습니다. 같은 내용을 써도 어떤 답안은 읽히고 어떤 답안은 안 읽힙니다. 정의와 분류를 어디에 놓았는지, 그림과 표가 몇 페이지째에 있는지, 한 페이지에 얼마나 담았는지에 따라 달라집니다.

그런데 그것은 혼자서는 보이지 않습니다. 내가 쓴 답안을 내가 채점하면 언제나 후합니다. 무엇을 쓰려고 했는지 알고 읽기 때문에, 안 쓴 것도 쓴 것처럼 읽힙니다. 학원 첨삭은 주 1회에 한 문제였습니다. 저는 하루에 서너 문제를 썼으니, 쓴 답안의 대부분은 아무도 읽지 않은 채 버려지고 있었습니다.

그래서 AI에 맡길 일을 정했습니다. 공부를 대신 시키는 것이 아니라, 아무도 읽어 주지 않는 답안을 매일 읽게 하는 것이었습니다.


② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

두 곳에만 썼습니다. 채점과 그림입니다.

첫째, 답안 채점입니다. Claude와 Gemini를 썼습니다.

순서는 이렇습니다.
1) 채점 기준을 먼저 문장으로 적어 고정했습니다. 기술사 답안이 무엇으로 점수를 받는지를 정의, 분류 체계, 그림과 표의 유무, 사례, 결론의 구조, 분량, 최신 동향 반영 여부로 나눠 적었습니다.
2) 실제 답안지에 손으로 답안을 씁니다. 시간도 시험과 같게 재고 씁니다.
3) 그 답안지를 스마트폰으로 찍어 올립니다.
4) 위 기준으로 점수를 매기고, 감점 사유를 항목별로 근거와 함께 쓰게 합니다.
5) 지적받은 것 중 한 가지만 골라 다음 답안에 반영합니다.

여기서 사진으로 올린 것이 핵심이었습니다. 타이핑해서 넣으면 내용만 채점됩니다. 사진으로 올리면 글씨 크기, 한 페이지에 넣은 분량, 그림을 넣은 위치, 여백까지 함께 보입니다. 채점자가 실제로 보는 것과 같은 것을 AI도 보게 됩니다. 실제로 초반에 가장 많이 지적받은 것은 내용이 아니라 배치였습니다.

둘째, 답안에 넣을 개념도입니다.

기술사 답안은 그림 한 장이 문단 여러 개를 대신합니다. 다만 시험장에서는 자를 대고 그릴 시간이 없어서, 손으로 삼 분 안에 그릴 수 있는 그림이어야 합니다.

그래서 AI에게 그림을 그려 달라고 하지 않고 분류 축을 잡게 했습니다. 예를 들어 어텐션 메커니즘은 방식, 범위, 정보 차단, 모달리티, 트렌드라는 다섯 축으로 나누고 축마다 두세 개씩만 남겼습니다. 구조가 정해진 뒤에는 제가 draw.io로 직접 그렸습니다. 그림을 받는 것이 목적이 아니라, 외워서 손으로 재현할 수 있는 뼈대를 얻는 것이 목적이었기 때문입니다.


③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

139회에 합격했습니다.

바뀐 것을 숫자로 적으면 이렇습니다. 답안을 채점받는 횟수가 주 1회에서 매일로 바뀌었습니다. 여섯 번의 시험을 준비하는 동안 쓰기만 하고 버려지던 답안이, 전부 읽히고 점수와 사유가 붙은 답안이 됐습니다.

내용보다 답안의 모양이 먼저 달라졌습니다. 한 문제를 두 페이지에 욱여넣던 것을, 첫 페이지 위쪽에 정의와 분류를 놓고 그림을 가운데 두는 배치로 바꿨습니다. 그림은 삼 분 안에 그릴 수 있는 것만 외워 뒀습니다.

참고로 한국기술사회 기준 전 종목 기술사 53,266명 가운데 20대는 5명이고(2026년 9월 2일 기준), 그중 한 명이 되었습니다.


④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

가장 중요한 것부터 적겠습니다. 저는 AI에게 외울 것을 만들게 하지 않았습니다.

시험에 쓴 암기노트는 501개 항목마다 두문자를 붙인 것이고, 출제 가능성을 정리한 토픽 목록은 1,977개입니다. 둘 다 제가 손으로 만들었습니다. AI에게 시켰으면 몇 분이면 끝났을 일을 몇 달에 걸쳐 했습니다.

그렇게 한 이유가 있습니다. 시험장에서 떠오르는 것은 내가 만든 두문자뿐이기 때문입니다. 남이 정리해 준 것은 읽을 때 이해되는 것과 시험장에서 나오는 것이 다릅니다. 외우는 일은 만드는 과정 자체가 외우는 과정이라서, 그 과정을 넘기면 결과물만 남고 기억은 남지 않습니다.

그래서 역할을 이렇게 갈랐습니다. 만드는 일은 내가 하고, 채점하는 일은 AI가 합니다. 많은 AI 학습법이 이것을 정확히 반대로 합니다. AI에게 요약과 정리를 시키고 채점은 사람이 합니다. 제 경험으로는 그 방향이 뒤집혀 있습니다. 사람이 대신할 수 없는 것은 외우는 일이고, 사람이 매일 해 주기 어려운 것은 채점입니다.

나머지 세 가지도 적습니다.

채점 기준을 먼저 줍니다. 그냥 "채점해 줘"라고 하면 칭찬이 돌아옵니다. 무엇으로 점수를 주고 무엇을 감점하는지 먼저 문장으로 못박아야 지적이 나옵니다.

점수를 믿지 않고 추세만 봅니다. AI가 매기는 절대 점수는 후한 편이라 그대로 믿으면 안 됩니다. 다만 같은 기준으로 매일 재면 오르내림에는 의미가 있어서, 어제보다 나아졌는지를 보는 용도로만 썼습니다.

지적을 한 번에 다 고치지 않습니다. 한 번에 대여섯 개를 지적받는데 전부 고치려 하면 다음 답안이 엉킵니다. 한 번에 하나씩만 고쳤습니다.


⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

따라 할 수 있습니다. 필요한 것은 스마트폰 카메라와 AI 챗봇뿐이고, 새로 배울 기능도 없습니다.

순서만 지키면 됩니다. 먼저 채점 기준을 문장으로 적어 고정하고, 답안을 손으로 쓰고, 사진으로 찍어 올리고, 점수 대신 감점 사유를 읽고, 다음 답안에서 한 가지만 고칩니다.

기술사 시험만의 방법도 아닙니다. 손으로 쓰거나 길게 서술하는 시험, 자기소개서, 보고서처럼 "쓴 것을 누군가 읽어 줘야 느는" 일이면 그대로 옮겨집니다. 바뀌는 것은 1번의 채점 기준 한 장뿐입니다.

다만 한 가지는 권하지 않습니다. AI에게 요약노트를 만들게 하고 그것을 외우는 방식입니다. 만드는 수고를 아끼면 외울 것도 같이 얇아집니다. 저는 반대로 했고, 501개 항목의 두문자를 직접 지어내는 데 쓴 몇 달이 결국 시험장에서 남아 있던 전부였습니다.