1. 저는 단순히 AI를 기능을 구현하는 도구로 쓴 것이 아니라, 사용자와 콘텐츠 사이의 간극을 좁히는 큐레이터로 AI를 활용했습니다. 문해력 격차라는 사회적 문제를 개별 학습자가 느끼는 '게임의 재미'로 전환하기 위해, AI의 실시간 텍스트 최적화 능력을 핵심 엔진으로 설계했습니다

2. 저는 이번 프로젝트에서 OpenAI의 최신 LLM(GPT-4o 등)을 핵심 엔진으로 활용했습니다. 단순히 API를 호출하는 것에 그치지 않고, 러버블(Lovable)이라는 AI 앱 빌더를 통해 '바이브 코딩' 프로세스를 구축했습니다.

3. 학습의 도구화'가 아닌 '콘텐츠의 학습화'입니다. 사용자가 매일 소비하는 숏폼, 웹툰, 뉴스 등 일상 미디어를 학습 재료로 활용하는 데 집중했습니다. 또한, 러버블을 활용해 기획자가 기술적 제약 없이 사용자의 피드백을 실시간으로 UI/UX에 즉각 반영하는 '애자일(Agile)한 기획-개발 구조'를 구축한 것이 저만의 전략입니다.

4. 멀티모달 학습 확장: 텍스트를 넘어 이미지와 영상 콘텐츠까지 문해력 학습의 재료로 활용하여 미디어 리터러시의 범위를 넓히겠습니다.

소셜 게이미피케이션: '나 혼자' 성장하는 것을 넘어, 친구들과 함께 퀘스트를 수행하는 소셜 리그 기능을 도입하여 사회적 문해력 격차를 놀이 문화로 확산시키겠습니다.

5. 네, 기술적으로는 누구나 API를 연동하고 유사한 앱을 구성할 수 있는 시대라고 생각합니다.
하지만 '어떤 문제를 해결할 것인가'에 대한 기획의 정교함과, 학습자가 지루함 없이 끝까지 퀘스트를 완료하게 만드는 '사용자 경험(UX) 설계'는 단순히 기술을 안다고 해서 가능한 것이 아닙니다.
저는 미디어 커뮤니케이션 전공자로서, 학습자가 느끼는 디지털 리터러시의 결핍을 '게임의 재미'로 치환하는 독자적인 게이미피케이션 로직을 연구했습니다. 기술은 도구일 뿐이지만, 그 도구를 통해 사용자의 성장을 가장 즐겁게 설계하는 방식은 저만의 고유한 전략입니다.
따라서 기술은 누구나 따라 할 수 있어도, '나 혼자만 뇌벨업'이 제공하는 학습의 몰입감과 그 서비스 철학은 쉽게 복제할 수 없는 경쟁력이라고 확신합니다.