① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

― PPT 중심 통계교육을 학생 참여형 데이터 교육으로 전환했습니다.

기존 통계교육은 학생들에게 통계와 데이터를 설명하는 PPT 중심의 교육이 많아, 학생들이 직접 데이터를 만들어보고 분석 결과를 확인하는 경험이 부족했습니다. 특히 초등학생에게 ‘통계’, ‘데이터’라는 개념은 다소 어렵고 추상적으로 느껴질 수 있어, 학생들이 자연스럽게 참여하면서 데이터의 의미를 이해할 수 있는 새로운 교육 방식이 필요했습니다.
이에 ‘진로’라는 학생들에게 친숙한 소재와 ‘데이터’를 결합한 참여형 교육 프로그램 「데이터로 찾는 나의 미래(AI’M PICK)」를 기획·개발했습니다.
프로그램의 핵심은 학생이 단순히 통계자료를 전달받는 것이 아니라, 자신의 선택을 직접 데이터로 만들고 그 데이터가 분석되어 자신에 대한 새로운 결과로 돌아오는 경험을 하는 것입니다.
학생은 진로와 관련된 48개 문항(유아 12문항, 24문항 선택가능)에 직접 응답하고, 자신의 응답 데이터가 분석 과정을 거쳐 진로 유형으로 변환되는 과정을 경험합니다. 이후 자신의 유형에 맞는 직업과 한국의 인물을 확인하고, 개인별 결과지를 통해 자신의 관심과 가능성을 탐색할 수 있도록 구성했습니다.
특히 개발한 콘텐츠를 실제 교육 현장에 적용하기 위해 남원지역아동센터에서 총 5차례 통계교실을 운영하며 AI’M PICK을 활용했습니다. 이를 통해 단순히 아이디어 단계에 머무르지 않고 실제 학생들이 참여하는 교육 과정에서 프로그램을 적용하고 활용 가능성을 확인했습니다.


② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

― 기획부터 개발·데이터 구축·콘텐츠 제작까지 AI를 활용했습니다.

AI’M PICK은 단순히 AI에게 결과를 질문하는 방식으로 활용한 것이 아니라, 프로그램의 기획과 개발, 데이터 구축, 콘텐츠 제작 등 여러 단계에서 AI를 활용하여 하나의 교육서비스로 구현했습니다.
먼저 학생들의 진로 탐색을 위한 설문 구조는 커리어넷 진로심리검사의 공개 문항 구조를 참고하여 48개 문항으로 구성했습니다. 학생의 응답 데이터는 Excel/CSV 형태로 수집하고, Python과 Pandas를 활용하여 응답 데이터를 자동 집계·분석하도록 구현했습니다. 분석 결과는 6개의 기본 유형을 바탕으로 15개의 복합 유형으로 분류되며, 결과에 따라 학생별 진로 유형을 제공합니다.
또한 학생들이 자신의 결과를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 유형별 직업군과 한국의 인물을 연결했습니다. 한국민족문화대백과사전 등을 기반으로 105명의 한국 인물 데이터를 구축하고, AI를 활용하여 학생의 유형과 인물을 매칭하는 콘텐츠를 구성했습니다. 이를 통해 단순히 “당신은 ○○형입니다”라고 끝나는 것이 아니라, 실제 역사 속 인물과 연결하여 자신의 유형을 더욱 친숙하게 이해할 수 있도록 했습니다.
서비스 자체의 개발 과정에서는 Cursor를 AI 개발 도구로 활용하여 웹서비스 구현을 지원했으며, ChatGPT를 활용하여 프롬프트와 유형별 문구를 설계했습니다. 또한 Canva 등 AI 기반 콘텐츠 제작 도구를 활용하여 교육 영상과 홍보 콘텐츠를 제작했습니다.
즉, AI를 하나의 기능으로만 사용한 것이 아니라
아이디어 구상 → 데이터 및 콘텐츠 설계 → 웹서비스 개발 → 인물 매칭 → 문구 작성 → 교육·홍보 콘텐츠 제작
이라는 전체 제작 과정에서 활용했습니다.


③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

― ‘데이터를 배우는 학생’에서 ‘데이터를 만드는 학생’으로 변화시켰습니다.

AI’M PICK을 활용하면서 가장 중요하게 생각한 변화는 학생의 역할을 데이터의 단순한 소비자에서 데이터의 생산자로 전환하는 것이었습니다.
학생들은 프로그램에 접속하여 자신의 생각과 관심에 따라 문항에 직접 응답합니다. 이때 학생의 각각의 선택은 단순한 답변이 아니라 하나의 데이터가 됩니다.
그리고 그 데이터는 자동으로 분석되어 진로 유형으로 분류되고, 다시 직업과 인물 정보로 연결됩니다.
즉,
내가 선택한다→ 나의 데이터가 만들어진다→ 데이터가 분석된다→ 나의 유형을 발견한다→ 나와 연결된 직업과 인물을 탐색한다
라는 데이터의 흐름을 학생 스스로 경험하게 됩니다.
기존에는 ‘데이터’라는 개념을 표나 그래프를 통해 설명했다면, AI’M PICK에서는 학생 자신의 데이터가 실제 결과로 변화하는 과정을 직접 경험하도록 교육 방식을 전환했습니다.
또한 개인별 결과지뿐만 아니라 학급 단위의 데이터를 시각화하여, 학생 개인의 결과와 집단의 결과를 함께 살펴볼 수 있도록 구성했습니다. 이를 통해 데이터가 개인을 이해하는 데도 활용될 수 있고, 여러 사람의 데이터를 모아 하나의 현상을 살펴보는 데에도 활용될 수 있다는 점을 자연스럽게 경험할 수 있도록 했습니다.
실제 남원지역아동센터에서 총 5차례 프로그램을 활용하면서 이러한 교육방식을 현장에 적용했습니다. 학생들은 자신의 결과를 직접 확인하고 추천된 직업과 인물을 살펴보면서, 데이터와 진로 탐색을 자연스럽게 연결할 수 있었습니다.
운영자 측면에서도 변화가 있었습니다. 설문 수집부터 데이터 분석, 시각화, 결과지 출력까지의 과정을 자동화하여 반복적인 수작업을 줄이고, 담당자가 매번 새로운 교육자료를 제작하지 않아도 일정한 흐름으로 교육을 운영할 수 있도록 했습니다.


④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

― AI를 ‘답을 알려주는 도구’가 아니라 ‘데이터 경험을 만드는 도구’로 활용했습니다.

AI’M PICK의 가장 큰 차별점은 AI를 단순히 정보를 검색하거나 결과를 생성하는 도구로 활용하지 않았다는 점입니다.
프로그램에서 AI의 역할은 학생의 미래를 대신 결정하는 것이 아닙니다.
학생이 직접 데이터를 만들고, 그 데이터를 분석하고, 다양한 정보와 연결하여 자신의 가능성을 탐색할 수 있도록 돕는 것에 초점을 맞췄습니다.
특히 학생의 응답 데이터가
설문 데이터 → Python 자동 분석 → 유형 분류 → 직업 추천 → 위인 추천 → 개인 결과지·학급 시각화
로 이어지는 하나의 데이터 경험이 되도록 설계했습니다.
또한 어린 학생들이 데이터를 어렵게 느끼지 않도록 단순한 숫자와 통계표 대신 진로, 직업, 실제 인물, 이미지, 영상 등의 친숙한 콘텐츠와 데이터를 연결했습니다.
이를 통해 학생에게는 “데이터가 어렵다”는 느낌보다 “내가 선택한 것이 데이터가 되고, 그 데이터로 나를 알아볼 수 있다”는 경험을 제공하고자 했습니다.
운영자에게도 실질적인 개선 효과가 있도록 설문부터 결과 출력까지의 과정을 자동화했습니다. 기존에는 교육을 준비할 때 자료 제작과 결과 정리 등에 반복적인 업무가 발생했다면, AI와 데이터 처리 기술을 결합하여 표준화된 교육 콘텐츠와 자동화된 운영 흐름을 구축했습니다. PPT에서도 운영자의 핵심 요구를 ‘설문→분석→결과지가 한 흐름으로 연결되는 표준화된 교육 콘텐츠’로 정의했습니다.
결국 학생에게는 참여와 발견의 경험을, 운영자에게는 효율적이고 표준화된 교육 운영을 제공하는 것이 이번 프로젝트의 핵심적인 개선 포인트입니다.


⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

― 하나의 프로그램을 넘어 다른 통계교육 현장으로 확산할 수 있도록 설계했습니다.

AI’M PICK은 특정 교육 장소에서만 사용할 수 있는 일회성 콘텐츠가 아니라, QR코드를 통한 웹서비스 접속과 표준화된 데이터 처리 과정을 기반으로 다른 교육 현장에서도 활용할 수 있도록 설계했습니다.
학생은 별도의 복잡한 프로그램 설치 없이 웹서비스에 접속하여 설문에 참여할 수 있고, 수집된 데이터는 정해진 분석 과정을 거쳐 결과로 연결됩니다.
운영 과정 역시
① 학생 설문→ ② 응답 데이터 수집→ ③ Python·Pandas 자동 분석→ ④ 진로 유형 분류→ ⑤ 직업·위인 추천→ ⑥ 개인 결과지 및 학급 데이터 시각화
의 표준화된 구조로 구성했습니다.
실제 남원지역아동센터에서 총 5차례 활용한 경험을 바탕으로 교육 현장에서 반복적으로 사용할 수 있는 형태를 검토했으며, 향후에는 지역별 통계교실뿐만 아니라 학교, 지역아동센터, 돌봄기관 등 다양한 교육 현장에서도 활용할 수 있도록 확장할 수 있습니다.
또한 진로라는 소재뿐만 아니라 다른 교육 주제와 데이터를 결합한다면 다양한 형태의 데이터 교육 콘텐츠로 발전시킬 수 있습니다.
궁극적으로는 학생들이 데이터를 단순히 전달받는 것이 아니라 직접 데이터를 만들고, 분석 결과를 이해하고, 데이터를 통해 자신의 삶과 주변 현상을 바라보는 경험을 할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.


⑥ 최종적으로 전달하고 싶은 가치

― “데이터는 설명하는 것이 아니라 경험하는 것입니다.”

AI’M PICK이 궁극적으로 전달하고 싶은 메시지는 “데이터는 설명하는 것이 아니라 경험하는 것입니다.”입니다.
학생이 직접 응답하고, 그 응답이 데이터가 되고, 데이터가 분석되어 자신의 결과로 돌아오는 과정을 경험하면서 데이터는 더 이상 어렵고 추상적인 개념이 아니라 ‘나와 연결된 정보’가 됩니다.
또한 AI는 아이의 미래를 대신 정해주는 도구가 아니라, 아이가 자신을 이해하고 다양한 가능성을 탐색할 수 있도록 돕는 도구로 활용했습니다.
학생의 작은 선택을 데이터로 만들고,데이터를 AI와 분석 기술로 연결하고,그 결과를 다시 학생에게 돌려주는 것.
이것이 AI’M PICK이 구현하고자 한 새로운 데이터 교육의 방식입니다.
앞으로도 이러한 경험을 확산하여 학생들이 데이터를 이해하는 사람을 넘어 데이터를 직접 만들고 활용할 수 있는 미래세대의 데이터 시민으로 성장할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.