① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
고교학점제로 학생이 직접 과목을 골라 배우게 되면서, 학교마다 어떤 과목을 여는지가 아이의 학습 설계에 중요해졌습니다. 자녀의 고교 진학을 앞두고 강서구 고등학교들을 알아보려 했지만, 학교알리미(학교정보공시)의 정보는 학교별·항목별·연도별로 흩어져 있었습니다. 학생 수, 교육과정 배당표, 학업성취 파일을 학교마다 따로 받아 열어보니 파일마다 형식과 표 구조가 달라 여러 학교를 나란히 놓고 보기가 매우 어려웠습니다. 그렇다 보니 학교 정보를 얻기 위해 사설 입시 컨설팅 등에 비용을 들이는 경우도 적지 않다는 점이 문제라고 느꼈습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
생성형 AI 클로드(Claude)의 코딩 도구인 클로드 코드를 사용했습니다. 대화만으로 자료 수집, 화면 제작, 웹 게시까지 한 곳에서 할 수 있어, 코드를 직접 짜지 않아도 원하는 결과를 만들 수 있다고 판단했습니다.
- 자료 수집: 학교알리미 공시자료를 학교별로 모으는 작업을 클로드와 함께 했습니다. 한글이 깨지는 문제, 제목이 겹친 복잡한 표 때문에 데이터가 밀리는 문제 등 막힐 때마다 오류 화면을 그대로 보여주고 해결 방법을 함께 찾았습니다.
- 비교 구조 설계: 학교를 세 영역으로 나눠 보도록 설계했습니다. 학년별·학급별 학생 수와 학급당 인원(학생 현황, 2026년), 2026학년도 입학생의 선택과목 개설 폭(교육과정), 과목별 A~E 성취 분포와 평균점수(학업성취, 2024·2025학년도)입니다. 처음 결과물이 마음에 들지 않았을 때는 보고 싶은 항목을 다시 정리해 설계부터 새로 요청했습니다.
- 화면 구현과 공유: 학교 카드, 비교표, 등급 분포 막대로 구성된 대시보드를 만들고, 클로드의 안내로 다른 학부모도 휴대폰에서 링크만 누르면 볼 수 있는 웹 페이지로 게시했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
- 흩어진 정보가 한 페이지로: 7개교의 학생 현황·교육과정·학업성취를 한 화면에서 확인하고, 학교를 누르기만 하면 바로 바꿔 볼 수 있게 되었습니다.
- 학습 계획의 출발점: 공통과목은 7개교가 모두 같고, 학교를 가르는 것은 선택과목이라는 점을 알게 되었습니다. 아이가 듣고 싶은 과목이 어느 학교에 열리는지 확인해, 진로와 연결한 과목 선택 계획을 미리 세워볼 수 있게 되었습니다.
- 비용 없이, 스스로 판단: 사설 컨설팅에 의존하지 않고, 누구나 볼 수 있는 공식 공시자료만으로 학교 정보를 직접 확인하고 비교할 수 있게 되었습니다.
- 정보를 찾아 헤매던 시간 대신, 아이와 함께 어떤 과목을 듣고 싶은지, 어떤 환경이 맞을지 고민하는 시간이 늘었습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
- 학부모가 궁금한 것부터: 공시 항목을 다 옮기지 않고, 학교를 고를 때 실제로 궁금한 학년별·남녀 학생 수, 교육과정, 과목별 성적 분포만 골라 담았습니다.
- 차이가 나는 곳에 집중: 공통과목은 7개교가 같다는 것을 먼저 보여주고, 실제로 학교마다 달라지는 선택과목 개설 폭을 교과별로 비교했습니다.
- 공정한 비교 기준: 일반 과목(A~E 5단계)과 진로선택 과목(A~C 3단계)의 평가 방식이 달라, 5단계 평가 과목만 따로 모아 지표를 계산했습니다. 평균점수 하나가 아니라 여러 지표로 보여주고, 읽을 때 주의할 점도 화면에 함께 안내했습니다.
- 한 번 만들면 계속 최신으로: 매년 공시가 갱신되면 다시 올리기만 하면 같은 주소에서 내용만 새 자료로 바뀝니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 코드를 직접 짜는 대신, 보고 싶은 결과를 클로드에게 말로 설명하는 것에서 시작했기 때문에 누구나 같은 방법으로 만들 수 있습니다.
- 링크 하나로 공유: 휴대폰에서 로그인이나 설치 없이 바로 열리는 웹 페이지라, 다른 학부모에게 주소만 보내면 됩니다.
- 학교는 계속 추가: 관심 있는 학교를 더 넣으면 같은 화면에서 함께 비교할 수 있습니다.
- 다른 지역·학교급: 우리 동네 학교로 바꾸거나 중학교 선택에도 그대로 적용할 수 있습니다.
- 다른 공공데이터: 도서관·급식·방과후 등 흩어진 공공 정보에도 같은 방식을 응용할 수 있습니다.

학교 정보는 이미 모두에게 공개되어 있었습니다. 부족했던 건 컨설팅 비용이 아니라 그 정보를 읽어낼 도구였고, 이제는 AI에게 묻는 것만으로 충분합니다.

[첨부] 1. 사례 요약 / 2. 실제 구현 화면 / 3. 클로드와의 실제 대화 / 4. 시연 영상 / 5. 전과 후 비교