저는 방송통신대학교에 입학한 뒤, 온라인 강의를 혼자 듣고 시험까지 준비해야 하는 상황에서 AI를 본격적으로 활용하기 시작했습니다. 녹화강의는 시간과 장소의 제약이 적다는 장점이 있지만, 함께 공부할 동기를 찾기 어렵고, 내가 강의 내용을 제대로 이해했는지 스스로 확인하기 어렵다는 한계가 있었습니다. 그래서 저는 AI를 단순한 검색 도구가 아니라, 강의를 함께 정리하고 복습을 도와주는 학습 파트너로 활용해보고자 했습니다.

처음에는 ChatGPT를 활용해 강의 내용을 요약하고, 어려운 개념을 설명받고, 예상문제를 만들어보는 방식으로 공부했습니다. 여기에 음성인식 도구를 활용해 강의 내용을 텍스트로 바꾸고, 정리한 내용을 다시 AI에게 입력해 핵심 개념과 복습 문제를 요청했습니다. 하지만 곧 문제가 보였습니다. 강의 전사문에는 전공용어 오류가 많았고, 자료를 AI에 입력할 때마다 분량 제한에 걸렸으며, 매번 비슷한 프롬프트를 반복해야 했습니다. AI가 만든 설명이 실제 강의 내용에 근거한 것인지 확인하는 데도 시간이 필요했습니다.

이 경험을 바탕으로 저는 AI 활용 방식을 바꾸었습니다. 단순히 AI에게 “요약해줘”라고 요청하는 데서 멈추지 않고, 강의별로 전사문, 강의자료, 핵심 개념, 질문, 퀴즈, 복습 기록이 이어지는 저만의 학습 흐름을 만들었습니다. 강의를 들은 뒤 AI가 핵심 개념을 정리하게 하고, 그 내용을 바탕으로 예상문제를 생성하게 했습니다. 문제를 풀 때는 정답 여부뿐 아니라 제가 얼마나 확신하고 답했는지도 함께 기록했습니다.

이 방식의 핵심은 ‘AI가 정리한 내용을 그대로 믿는 것’이 아니라, AI를 활용해 제가 무엇을 알고 무엇을 모르는지 확인하는 데 있습니다. 맞혔지만 확신이 낮은 개념은 아직 불안정한 지식으로 보고, 틀렸지만 확신이 높았던 개념은 안다고 착각한 부분으로 분류했습니다. 이후 이런 개념을 다시 AI에게 설명하게 하거나, 추가 문제를 만들어 반복해서 풀었습니다. 그 결과 AI 활용의 초점이 단순한 자료 정리에서 이해도 점검과 복습 관리로 바뀌었습니다.

가장 큰 변화는 혼자 공부하는 부담이 줄었다는 점입니다. 이전에는 강의를 듣고 요약문을 만들면 공부가 끝났다고 생각했지만, 이제는 AI가 만든 질문에 답하고, 제 확신도를 확인하고, 취약한 개념을 다시 복습하는 방식으로 공부하게 되었습니다. 덕분에 학습 과정이 더 능동적으로 바뀌었고, 온라인 강의에서도 마치 옆에 학습 코치가 있는 것처럼 공부할 수 있었습니다.

저만의 개선 포인트는 여러 AI 도구를 단순히 따로 쓰는 것이 아니라, 하나의 학습 루틴으로 연결한 것입니다. 음성인식은 강의를 텍스트로 바꾸는 데, 생성형 AI는 핵심 개념 정리와 질문 생성에, 확신도 기록은 메타인지를 높이는 데 활용했습니다. 나아가 이 흐름을 더 편리하게 쓰기 위해 ‘강의 시작’ 버튼 하나로 전사, 요약, 퀴즈, 복습 진단이 이어지는 개인용 웹앱 형태로 구현해 실제 학습에 사용하고 있습니다.

이 사례는 다른 사람도 충분히 따라 할 수 있습니다. 먼저 강의 내용을 텍스트로 정리하고, AI에게 핵심 개념과 예상문제를 만들게 한 뒤, 문제를 풀 때 정답뿐 아니라 자신의 확신도를 함께 기록하면 됩니다. 중요한 것은 AI에게 답을 대신 맡기는 것이 아니라, AI를 통해 스스로의 이해도를 확인하는 것입니다. 저는 이 경험을 통해 AI가 공부를 대신해주는 도구가 아니라, 더 잘 배우고 성장하도록 돕는 러닝메이트가 될 수 있다는 것을 알게 되었습니다.