1. 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
저는 유아교육과 겸임교수로 교육대학원에서 강의합니다. 대학원생 대부분이 현직 어린이집 원장과 담임교사입니다. 누리과정·2024 개정 표준보육과정은 교사에게 유아의 놀이를 관찰하고, 배움을 읽어내고, 놀이를 지원하고, 발달을 평가하는 책무를 부여하고 있습니다. 그러나 현실에서는 시간과 업무 부담으로 관찰기록이 형식적인 문서 작업에 머무르고 있었습니다. 원장·교사의 설문·인터뷰로 이 문제를 확인했고, '교사가 촬영한 놀이 영상을 AI로 분석해 관찰기록과 평가를 지원하는 시스템'을 생각하게 되었습니다. 다만 저는 코딩 비전공자였고 외주 개발은 수천만 원이 드는 일이었습니다. AI가 없었다면 시작조차 못 했을 상황이었습니다.

2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
AI를 두 층위로 활용했습니다. 첫째, 시스템을 만드는 데 AI를 활용했습니다. AI 코딩 도구(Claude 기반 바이브코딩)와 대화하며 기획–설계–개발–배포 전 과정을 직접 수행했습니다. 웹 풀스택 시스템을 외주 없이 완성했고, 화면 설계·데이터베이스 구조·오류 수정까지 모두 AI와의 반복 대화로 해결했습니다. 둘째, 완성된 시스템이 AI로 교사를 돕습니다. 교사가 일상 보육 중 촬영한 놀이 영상을 업로드하면, 멀티모달 AI(Gemini)가 영상 속 사건을 의미 단위로 분절하고 유아의 발화·행동을 묘사한 뒤, 육아정책연구소의 표준화 도구(KICCE 유아관찰척도, K-SIED 영유아발달체크도구)의 문항과 연결해 평정 초안을 제안합니다. LLM이 관찰기록·놀이지원 계획·성장 리포트 초안을 생성하고, 최종 판단과 확정은 반드시 교사가 수행합니다.

3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
- 아이디어 단계였던 구상이 실제 작동하는 웹 시스템으로 완성되었습니다. 영상 업로드부터 AI 분석, 교사 확정, 성장 리포트 출력까지 전 과정이 구동됩니다. 외주 개발비나 개발 인력 없이 이룬 결과입니다.
- 교사가 수기로 수 시간 걸리던 관찰기록 초안 작성이 영상 업로드 후 수 분 내 초안 확인·수정으로 바뀌는 구조를 만들었습니다.
- 원장·교사 인터뷰에서 'AI 초안 + 교사 최종 검토' 방식에 대해 긍정적인 반응을 확인했고, 이 과정 자체가 연구가 되어, 한국보육지원학회 지원 연구로 수행 중이며 학술대회 발표를 준비하고 있습니다.

4. 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
- 도메인 전문가가 직접 개발하는 속도: 개발자에게 요구사항을 전달하는 대신, 현장의 요구를 들은 당일 AI와 함께 화면을 고쳤습니다. '전문 지식 → 제품 반영'의 거리가 0에 가까워지는 것이 AI 시대 비개발자 개발의 최대 장점이었습니다.
- AI에게 판정을 맡기지 않는 설계: 유아 발달이라는 민감한 영역에서 AI는 초안만 제안하고 교사가 확정하는 원칙을 제품 구조에 심었습니다. AI 활용의 윤리적 경계를 기능으로 구현한 것입니다.
- AI 표준화 준거 결합: AI가 마음대로 평가문을 쓰는 것이 아니라, 국책연구기관의 검증된 척도 문항에 관찰 근거를 매핑하도록 설계했습니다. 모든 AI 판정에는 원본 영상의 시점과 전사가 연결되어 근거를 추적할 수 있습니다.

5. 다른 사람도 따라할 수 있나요?
예, 이 사례의 핵심은 AI 활용의 방법론입니다. ① 자기 분야에서 반복되는 병목 업무를 하나 정의하고 ② AI 코딩 도구와 대화하며 최소 기능부터 구현하고 ③ 자기 분야의 전문 지식을 AI와 결합하고 ④ 'AI는 초안, 전문가가 확정', 즉 '검증' 원칙을 지키는 것, 이 네 단계는 어떤 직무의 비개발자도 적용할 수 있습니다.