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① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
초등 학습을 위한 디지털 문제집을 만들면서 중요하게 생각한 것은 ‘문제를 푼 다음의 과정’이었습니다. 학습자가 직접 풀이를 남기고, 보호자가 확인하고, 틀린 문제를 다시 풀 수 있어야 학습 기록이 다음 공부로 이어진다고 보았습니다.
이 흐름을 구현하려면 문제 화면뿐 아니라 필기 입력, 답안 저장, 제출, 채점, 오답 관리가 서로 연결되어야 했습니다. 저는 생성형 AI를 활용해 이 요구사항을 구체화하고, 실제로 작동하는 웹 학습 도구인 Study Canvas를 개발했습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
OpenAI Codex를 개발과 검토 과정에 활용했습니다. 원하는 학습 흐름을 설명하고, 필요한 기능을 나누어 구현한 뒤 코드와 테스트 결과를 확인하며 개선했습니다.
먼저 ‘학습자 선택 → 문제집 선택 → 풀이 → 제출 → 보호자 채점 → 오답 복습’이라는 흐름을 정리했습니다. 이후 화면과 저장 기능을 연결하고, 필기나 답안이 유지되는지, 제출한 내용을 보호자가 채점할 수 있는지, 틀린 문제가 복습으로 이어지는지를 확인했습니다.
학습 콘텐츠를 확장하는 과정에서는 AI를 문항 구성과 검토 보조에도 활용했습니다. 이때 AI 검토 결과와 사람의 검토 여부를 구분하고, 참고 자료의 출처와 이용 조건을 표시하도록 구성했습니다.
AI가 제시한 설명만으로 완료를 판단하지 않고, 실제 코드와 저장된 결과, 테스트 및 화면 동작 기록을 함께 확인하는 방식으로 진행했습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
기획했던 학습 흐름을 실제로 실행할 수 있는 도구로 구현했습니다.
학습자는 문제 유형에 따라 필기, 선택, 텍스트 입력으로 답안을 작성할 수 있습니다. 보호자는 제출된 답안에 정답·오답·재풀이 판정을 남길 수 있고, 학습 기록은 오답 복습으로 이어집니다. 여러 학습자의 기록을 구분하고, 데이터를 백업하고 복원하는 기능도 구현했습니다.
개발 과정에서는 AI와 기능을 작은 단위로 나누고, 결과를 확인하면서 다음 단계로 진행할 수 있었습니다. 문제를 발견했을 때도 관련 코드와 저장·채점 흐름을 함께 살펴보며 수정 범위를 정리했습니다.
현재 확인한 성과는 이러한 기능의 구현과 동작 검증입니다. 학습자의 성적 향상이나 학습 시간 단축은 별도의 교육 효과 검증이 필요한 항목으로 구분하고 있습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
가장 중요한 기준은 학습자가 직접 풀이하고, 보호자가 최종 채점을 담당하도록 한 점입니다. 풀이와 판정, 복습을 하나의 흐름으로 연결해 학습 과정을 남기고자 했습니다.
AI 활용 과정에도 같은 기준을 적용했습니다. AI가 작성하거나 검토한 콘텐츠라는 사실을 표시하고, 사람이 검토한 자료와 구분했습니다. 학년과 난이도의 배치 역시 검토가 필요한 제안으로 다루었습니다.
또한 한 번 확인한 결과를 이후 버전에도 그대로 적용하지 않도록, 콘텐츠와 검증 자료가 어느 판본에 해당하는지 구분하는 절차를 마련했습니다. 기능을 추가하는 것과 함께, 그 결과를 다시 확인할 수 있는 근거를 남기는 데 중점을 두었습니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
같은 방식을 자신의 학습 도구나 업무 도구 개발에 적용할 수 있습니다.
먼저 해결하려는 상황을 한 문장으로 정리하고, 사용자가 실제로 거치는 순서를 적습니다. 다음으로 AI에 작은 기능부터 구현하도록 요청하고, 각 단계마다 확인할 조건을 함께 정합니다.
예를 들어 학습 도구라면 ‘답안을 작성한 뒤 새로고침해도 유지되는가’, ‘제출한 답안을 다시 확인할 수 있는가’, ‘오답을 재풀이할 수 있는가’를 확인 조건으로 삼을 수 있습니다.
제가 이 과정에서 얻은 교훈은 AI의 결과물을 직접 확인할 수 있는 크기로 나누는 것이 중요하다는 점입니다. AI와 함께 구현하고, 실제 동작과 근거를 확인하며 개선하는 방식은 다른 개인 프로젝트에도 활용할 수 있습니다.