① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

학생들의 진학 준비를 돕다 보면 “지원 대학의 면접 질문만 모아 볼 수 없을까?”, “필요한 질문을 저장하고 바로 말하기 연습을 할 수 없을까?”처럼 해결하고 싶은 문제가 생깁니다. 자료와 아이디어는 있었지만, 코딩 지식이 부족하고 별도로 개발을 공부할 시간도 충분하지 않아 직접 웹사이트로 구현하기는 어려웠습니다.

생성형 AI를 활용하면서 필요한 기능을 일상적인 말로 설명하고, 만들어진 화면을 확인하며 수정하는 ‘바이브 코딩’을 시작했습니다. 이러한 방식으로 여러 교육·진학 도움 사이트를 제작했으며, 이번에는 학생들이 실제 면접 준비에 활용한 진학 면접 사이트를 대표 사례로 소개합니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

ChatGPT에 사용 목적과 필요한 기능을 설명하고, AI가 작성한 코드를 실행해 보며 보완했습니다. 처음부터 모든 기능을 한꺼번에 요구하기보다 대학별 자료 찾기, 질문 검색, 출처 확인, 질문 저장, 타이머 연습처럼 학생이 실제로 사용할 순서에 따라 기능을 나누어 구현했습니다.

요청의 핵심은 전문적인 개발 용어보다 사용자의 행동을 구체적으로 설명하는 것이었습니다. 예를 들면 “대학 이름을 입력하면 해당 대학의 면접 자료를 보여 줘”, “질문 옆에 별표를 눌러 다시 볼 질문을 모으게 해 줘”, “고른 질문을 보면서 시간을 재고 답변을 연습하게 해 줘”처럼 말로 기능을 요청할 수 있습니다. 이런 방식으로 화면을 확인하고, 검색 결과나 버튼의 동작이 의도와 다르면 문제를 다시 설명하며 수정했습니다.

자료를 어떤 기준으로 나누고 학생에게 어떤 순서로 보여 줄지는 직접 정했습니다. AI는 그 생각을 화면과 코드로 옮기는 데 활용했습니다. 완성된 사이트는 학생들이 대학과 면접 유형에 맞는 자료를 찾고, 질문을 골라 반복 연습할 수 있는 도구가 되었습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

코딩을 몰라 실행하기 어려웠던 아이디어를 실제로 작동하는 웹사이트로 만들 수 있게 되었습니다. 필요한 기능을 말로 요청하고 결과를 확인하는 과정을 반복하면서 제작의 진입 장벽이 낮아졌고, 제한된 시간 안에서도 학생에게 필요한 도구를 직접 만들어 제공할 수 있었습니다.

학생들은 지원 대학이나 관심 키워드로 질문을 찾고, 출처를 확인한 뒤, 자신에게 필요한 질문을 모아 면접 답변을 연습하는 데 사이트를 활용했습니다. 예를 들어 ‘지원동기’를 검색해 관련 질문을 고르고, 별표로 저장한 질문을 다시 열어 타이머와 함께 답해 볼 수 있습니다. 한 번 정리한 자료와 기능을 여러 학생이 각자의 준비 상황에 맞게 활용할 수 있어 많은 학생의 진학 준비를 돕는 기반이 되었습니다.

이 사례는 앞으로 만들겠다는 제안이 아니라, 바이브 코딩으로 직접 제작해 학생들의 준비에 활용한 실제 사례입니다. 여러 제작 경험 가운데 한 사이트를 예로 들어, AI가 비전문가의 생각을 실용적인 교육 도구로 바꾸는 과정을 보여 줍니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

첫째, ‘학생이 다음에 무엇을 할 것인가’를 기준으로 기능을 설계했습니다. 자료를 모아 두는 데서 그치지 않고 ‘지원 대학 찾기 → 질문과 출처 확인 → 필요한 질문 저장 → 직접 답변 연습’으로 이어지게 했습니다.

둘째, 한 기능씩 만들고 실제로 눌러 보며 개선했습니다. AI가 코드를 작성하면 검색어를 바꾸어 보고, 질문을 저장했다 다시 열어 보고, 타이머를 작동시키며 의도대로 움직이는지 확인했습니다. 수정할 때에도 “이 버튼을 눌렀을 때 이런 결과가 나와야 한다”처럼 상황과 기대하는 동작을 설명했습니다.

셋째, 진학 자료의 신뢰성을 함께 고려했습니다. 자료명과 출처를 확인할 수 있도록 구성하고, 전형과 일정은 대학의 최신 공식 안내를 다시 살펴보도록 했습니다. AI를 활용해 만드는 과정에서도 자료의 선택과 내용 확인, 기능 검증은 직접 맡았습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

전문적인 코딩 문법을 모두 익히지 않아도, 자신이 겪는 불편과 원하는 기능을 말로 설명하며 시작할 수 있습니다. 먼저 ‘누가, 어떤 상황에서, 무엇을 할 도구인지’를 정하고, 한 가지 기능부터 AI에 요청하면 됩니다.

예를 들어 “이 면접 자료를 대학별로 검색할 수 있는 웹페이지를 만들어 줘”로 시작한 뒤, “질문 옆에 출처를 보여 줘”, “별표로 저장한 질문만 따로 모아 줘”, “답변 연습용 타이머를 추가해 줘”처럼 기능을 차례로 확장할 수 있습니다. 실행과 공개 방법이 낯설다면 그 절차도 단계별로 설명해 달라고 요청할 수 있습니다.

핵심은 필요한 것을 구체적으로 설명하고, 만들어진 결과를 직접 사용해 보며 고치는 것입니다. 저 역시 이 방식을 여러 교육·진학 사이트 제작에 활용했습니다. 누구나 자신의 경험에서 발견한 문제를 출발점으로 삼아, AI와 대화하며 다른 사람에게 도움이 되는 도구를 만들어 볼 수 있습니다.