대학교 전공 수업 및 이론 중심 과목을 학습하는 과정에서, 단순 필기나 암기식 공부의 한계를 느껴 AI 기반 학습 방식을 적극적으로 활용하고 있습니다. 특히 교수님의 설명 속도나 수업 내용의 양이 많아 한 번의 강의만으로 모든 내용을 완전히 이해하기 어려운 경우가 많았고, 복습 과정에서도 중요한 개념이나 흐름을 놓치는 문제가 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AI를 학습 보조 도구로 활용하는 방법을 직접 구축하게 되었습니다.
우선 수업 시간에는 강의 내용을 음성으로 녹음하고, 이후 음성 데이터를 텍스트로 변환하여 강의 내용을 문서 형태로 정리하고 있습니다. 이 과정에서 음성 인식 AI(STT, Speech To Text) 기능을 활용하여 강의 내용을 빠르게 텍스트화하고 있으며, 변환된 내용을 기반으로 생성형 AI를 활용해 핵심 개념 정리, 요약, 예상 문제 생성, 오답 복습 등을 진행하고 있습니다.
특히 생성형 AI는 단순 요약 용도로만 사용하지 않고, 실제 시험 대비 학습에 맞춰 활용하고 있습니다. 예를 들어 전기·안전, 프로그래밍, AI 윤리 등 전공 수업 내용을 입력한 뒤 다음과 같은 방식으로 AI를 활용했습니다.
핵심 개념 요약 및 중요 포인트 정리

교수님 스타일에 맞춘 예상 객관식 문제 생성

( 서술형·단답형 문제 제작

틀린 문제 기반 오답 복습 문제 생성

코드 오류 분석 및 디버깅 학습

이해가 어려운 개념을 쉬운 예시로 재설명

반복 문제 생성 및 단계별 난이도 조절 등 )

이러한 AI 활용 학습 방식을 적용한 이후 가장 큰 변화는 복습 효율과 이해도가 크게 향상되었다는 점입니다. 이전에는 수업 내용을 다시 보기 위해 필기만 반복적으로 읽는 경우가 많았지만, 현재는 AI를 활용해 능동적으로 문제를 생성하고 직접 풀이하는 방식으로 학습 구조가 바뀌었습니다. 그 결과 단순 암기보다 개념 이해 중심의 학습이 가능해졌고, 부족한 부분을 빠르게 파악하여 반복 보완할 수 있게 되었습니다. 또한 오답 유형을 지속적으로 분석하면서 자신이 약한 개념이나 자주 실수하는 부분을 체계적으로 관리할 수 있게 되었습니다.
저만의 방식으로는 단순히 AI에게 “요약해줘”라고 요청하는 것이 아니라, 실제 시험 환경과 유사하게 학습 흐름을 설계한다는 점이 있습니다. 예를 들어:


“교수님 스타일처럼 문제를 만들어줘”


“내가 자주 틀리는 개념 중심으로 다시 문제를 내줘”


“처음 배우는 사람 기준으로 설명해줘”


“객관식 → 단답형 → 응용 문제 순서로 난이도를 높여줘”


와 같이 구체적인 조건을 설정하여 AI를 학습 파트너처럼 활용하고 있습니다. 또한 단순 정답 확인이 아니라 왜 틀렸는지 원인을 분석하고, 관련 개념까지 연결해서 다시 학습하는 방식으로 개선해 나가고 있습니다.