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교육·학습을 위한 AI 활용
AI와 함께 교육자의 역량도 자란다 : 바이브코딩으로 만든 AI시대 진로탐색 프로그램
개발 경험이 없는 문과 출신 교육자가 생성형 AI와 협업해 수업용 진로탐색 프로그램을 만든 이야기
🤖 활용 AI 도구
ChatGPT, Claude, Gemini, Cursor
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
시작은 ‘필요한 교구가 없는 상황’이었습니다. 고등학생 대상 AI 리터러시 수업을 준비하면서 진행할 ‘활동’을 고민하고 있었고, AI 리터러시를 가르치면서 종이 활동지로 수업을 한다는 것이 만족스럽지 않았습니다. 그래서 디지털 미디어 시대인 만큼 학생들이 조금 더 인터랙티브하게 참여할 수 있는 활동을 생각하다 학생들이 재미로 즐기는 ‘이상형 월드컵’, ‘밸런스 게임’ 같은 형식의 간단한 활동이 좋겠다는 생각이 들었습니다.
그리고 무엇보다도 고등학생들은 진로 문제에 관심이 많을 수밖에 없고, 특히 AI 시대의 일자리 문제 때문에 걱정하는 학생들도 많을 거라고 생각해 ‘AI 시대의 직업 월드컵’을 해보기로 했습니다. 하지만 아무리 검색을 해도 제 입맛에 꼭 맞는 프로그램은 없었습니다. 그때 떠오른 이야기가 “요즘은 AI가 코딩을 잘한다더라.”였습니다. ‘나는 프로그래밍 경험이 없는데 정말 가능할까?’ 하는 두려움도 있었지만, 일단 생성형 AI에게 가능한지를 물어보는 것으로 시작했습니다.
이처럼 교육 현장에서 교육자들이 문제를 인식하거나 부족한 점을 발견했을 때, 이제는 자신에게 필요한 학습 도구가 없다고 포기하면 안 되는 시대가 됐습니다. 나에게 꼭 맞는 교구를 직접 커스텀해 이러한 문제를 해결해 갈 수 있는 도전이 필요한 시점이라고 생각합니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
첫 바이브코딩은 ChatGPT 하나로 프로그램을 만들어냈습니다. 우선 ChatGPT에게 아이디어를 주고, 할 수 있는지 없는지부터 묻는 것으로 시작했습니다. 홀랜드(Holland)의 직업 적성 검사를 기반으로 AI 시대의 직업 추천 로직을 설계하고, 웹앱을 개발하고 코드를 수정하는 전 과정을 ChatGPT와의 협업으로 해결했습니다. 비록 프로그램이 복잡하지 않고, 베타버전에 가깝기는 했지만, 하나의 프로그램이 성공적으로 돌아가게 했다는 것이 첫 도전의 성과라고 할 수 있습니다.
두 번째 바이브코딩은 첫 결과물을 업그레이드하는 것이었고, 첫 바이브코딩에서 얻은 경험이 여러모로 도움이 됐습니다. 첫 도전에서 어느 정도 생성형 AI를 활용해 프로그래밍을 하는 단계와 구조가 머릿속에 들어와 있었기 때문에 그런 점들을 고민하며 조금 더 영리하게 AI를 활용해 보고자 했습니다. 그래서 이번에는 적성이 아닌 대학의 단과대를 9개 클러스터로 묶어 학생들의 관심사와 선호를 묻는 양자택일 문항을 만들고, 클러스터를 분류해 각 클러스터별로 다시 특정 업무 관련 양자택일 문항을 선택하게 해 최종적으로 AI 시대에 새로 등장하게 될 직업들을 매칭해주는 방식으로 프로그램을 조금 더 고도화 했습니다.
특히 기획 단계에서는 하나의 AI에 의지하는 것이 아니라 ChatGPT, Gemini, Claude의 답안을 서로 비교해 가면서 처음 할 때보다 훨씬 더 정교하게 구조를 짰습니다. 각 AI들에게 동일한 질문을 주고, 각각의 답변에 따라 세부 질문을 달리하고, 내가 필요한 정보들을 골라내고, 그걸 조합해서 다시 AI들에게 동일한 프롬프트를 넣어서 교차검증 하는 방식을 택했습니다. 이 과정이 마치 교육자인 제가 기획자이자 설계자가 돼 하나의 AI 팀을 이끌어 가는 느낌이었습니다. 이렇게 기획을 마치고 나서는 스펙 문서를 정리해 코딩 특화 AI인 Cursor에게 넘겨주어 프로그램을 완성했습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
우선 실제로 학생들의 참여도가 높아졌다는 점입니다. 제가 만든 프로그램은 실제 고등학교의 AI 리터러시 특강에서 활용했는데, 보통 100~200명이 듣는 대형 특강을 진행하면 집중도가 떨어지기 마련입니다. 일반적인 특강처럼 종이 활동지나 관련 영상을 시청하는 수동적인 방식이 아니라 스마트폰으로 QR을 찍어 ‘참여’할 수 있는 방식의 프로그램을 사용했기 때문에 학생들이 지루하지 않게 느꼈다고 생각합니다. 학생들이 얼마나 수업에 집중했는지는 평균 80%가량의 참여율로 확인할 수 있었고, 이것 역시 코딩 과정에서 AI에게 학생들의 답변 데이터를 저장할 수 있게 해달라고 지시한 내용입니다(개인정보는 수집하지 않음).
그리고 무엇보다 제가 강의에서 학생들에게 전달하고 싶은 바를 충분히 반영한 활동을 넣어 강의의 완성도를 더욱 높였다는 것입니다. 저는 프롬프트 기술을 가르치는 AI 교육이 아닌, 미래 사회의 소통 역량으로서 AI 리터러시를 가르치고 있고, 직업 역시 ‘돈 버는 일’이 아니라 ‘우리 사회를 발전시키기 위해 해결책을 찾아가는 것’이라고 가르치고 있습니다. 하지만 기존 교육 방식으로는 이걸 효과적으로 담아낼 교육 도구가 없었고, 이 문제를 해결하고자 제가 의도한 내용을 담아낸 프로그램을 제작해 학생들에게 더 효과적이고 설득력 있게 전달할 수 있었습니다.
마지막으로, 저는 이게 교육자뿐만 아니라 누구에게나 가장 중요한 부분이라고 생각하는데, 저의 기존 역량을 확장했다는 점입니다. 저는 문과 출신의 개발 경험이 없는 40대입니다. 이제 와서 코딩을 새로 배워 제가 가진 아이디어들을 구현해 내기에는 쉽지 않은 것이 현실입니다. 몇 년 전이었다면 ‘나는 못 하니까’ 하며 포기했을 것이고, 남들이 하는 방식처럼 종이 활동지를 쓰는 비슷비슷한 수업을 하면서 학생들의 집중도도 떨어졌을 것입니다. 하지만 이제 AI의 도움으로 아이디어를 현실화할 수 있고, ‘가르치는 사람’에 그쳤던 저의 역할이 ‘창조하는 사람’으로 넓어졌다는 것이, 그리하여 또 다른 것에 도전해 보고 싶다는 일종의 효능감이 생겼다는 것이 저 개인에게는 가장 큰 의미라고 생각합니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
제 바이브코딩의 핵심은 ‘자연어’와 ‘무료 버전’입니다. 바이브코딩을 검색해 보면 이미 코딩에 익숙한 개발자 출신들이 만드신 콘텐츠들이 많습니다. 대부분 전문용어나 명령어들을 섞어서 쓰시기 때문에 비개발자라면 후기 글 또한 해독이 필요하고, 바이브 코딩에 진입 장벽이 생길 수밖에 없습니다.
바이브코딩은 ‘프로그래밍에 대한 전문 지식이 없는 사람이 LLM 기반의 AI를 활용해 자연어 그대로 프로그래밍을 하는 것’입니다. 이 말 그대로 명령어 하나 없이 자연어로 프롬프트를 작성해 프로그램을 만들어낼 수 있다는 것이 수많은 비개발자나 문과 출신들에게 희망이 될 수 있을 것입니다.
또한, 전 과정의 98%가 무료 버전으로 진행됐다는 것이 중요한 특징입니다. 저의 첫 프로그램은 기획부터 코딩, 디자인까지 전부 ChatGPT의 무료 버전으로만 가능했습니다. 두 번째 프로그램 역시 기획에서 코딩, 프로토타입까지 무료 버전으로 완성했습니다. 비록 아쉽게도 디자인 수정만 남겨놓은 상태에서 수업 일정이 임박했는데, Cursor의 토큰이 모두 소진되어 어쩔 수 없이 한 달 유료 결제를 해야 했지만, 시간 여유만 있었다면 이것 역시 무료 버전으로 커버할 수 있었을 거라고 봅니다.
아시다시피 생성형 AI 구독료 차이에 따른 디지털 격차가 이미 시작된 것이 사실입니다. 유료 구독을 할 수 있는 사람이나 회사는 그럴 수 없는 사람이나 회사를 크게 앞서갈 거라는 뜻입니다. 하지만 이처럼 비용 문제로 유료 구독을 할 수 없는 사람들이 AI 활용을 주저해서는 안 됩니다. 저는 디지털 리터러시 전공자인 만큼 이 문제의 심각성을 인지하고 있었습니다. 그렇기 때문에 바이브코딩 과정에서 꾸준히 무료 버전으로만 끝내보겠다는 의지를 다졌고, 그 결과물로 증명했다고 생각합니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
아이디어만 있다면 충분히 할 수 있습니다. 다시 한번 강조하지만 저는 프로그래밍 언어를 배워본 적이 없는 문과 출신의 40대입니다. 하지만 정말 자연어만으로 프로그램을 만들 수 있었습니다. 그건 저에게 ‘어떤 것을 만들겠다’라고 하는 분명한 목표 지점이 있었기 때문입니다. AI가 그걸 구현하도록 하는 것은 경력이나 전공이 중요한 것이 아니라 나의 아이디어라고 생각합니다.
그리고 AI에게 잘 구현하도록 프롬프트를 쓰는 방법은 경험을 통해 얻을 수 있습니다. 처음에는 아무것도 모르고 시작했지만, 바이브코딩을 하는 과정에서 실시간으로 저의 프롬프트 실력도 늘어갔고, 심지어 정확한 오류를 찾지는 못해도 코드의 어떤 부분이 이상하다는 것을 파악하는 눈까지 생겼습니다.
그렇다고 제가 바이브코딩 강의를 들은 것도 아닙니다. AI 활용을 주제로 한 다양한 교육 프로그램이 등장하고 있고, 교육자분들 중에도 ‘일단 배워야 한다’는 생각 때문에 그런 강의를 듣는 분들이 계실 거로 생각합니다. 하지만 AI 활용은 직접 경험에서 얻을 수 있는 배움이 가장 크다는 것을, 그러니 망설이지 말고 도전해 보라는 것을 전해드리고 싶습니다. 프롬프트 창에 '코딩 문외한인데 프로그램 만들 수 있나요?'라는 초보적인 질문부터 시작하면 됩니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
더 자세한 제작기는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.
https://blog.naver.com/realmediaedu/224322035356
https://blog.naver.com/realmediaedu/224322381057
시작은 ‘필요한 교구가 없는 상황’이었습니다. 고등학생 대상 AI 리터러시 수업을 준비하면서 진행할 ‘활동’을 고민하고 있었고, AI 리터러시를 가르치면서 종이 활동지로 수업을 한다는 것이 만족스럽지 않았습니다. 그래서 디지털 미디어 시대인 만큼 학생들이 조금 더 인터랙티브하게 참여할 수 있는 활동을 생각하다 학생들이 재미로 즐기는 ‘이상형 월드컵’, ‘밸런스 게임’ 같은 형식의 간단한 활동이 좋겠다는 생각이 들었습니다.
그리고 무엇보다도 고등학생들은 진로 문제에 관심이 많을 수밖에 없고, 특히 AI 시대의 일자리 문제 때문에 걱정하는 학생들도 많을 거라고 생각해 ‘AI 시대의 직업 월드컵’을 해보기로 했습니다. 하지만 아무리 검색을 해도 제 입맛에 꼭 맞는 프로그램은 없었습니다. 그때 떠오른 이야기가 “요즘은 AI가 코딩을 잘한다더라.”였습니다. ‘나는 프로그래밍 경험이 없는데 정말 가능할까?’ 하는 두려움도 있었지만, 일단 생성형 AI에게 가능한지를 물어보는 것으로 시작했습니다.
이처럼 교육 현장에서 교육자들이 문제를 인식하거나 부족한 점을 발견했을 때, 이제는 자신에게 필요한 학습 도구가 없다고 포기하면 안 되는 시대가 됐습니다. 나에게 꼭 맞는 교구를 직접 커스텀해 이러한 문제를 해결해 갈 수 있는 도전이 필요한 시점이라고 생각합니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
첫 바이브코딩은 ChatGPT 하나로 프로그램을 만들어냈습니다. 우선 ChatGPT에게 아이디어를 주고, 할 수 있는지 없는지부터 묻는 것으로 시작했습니다. 홀랜드(Holland)의 직업 적성 검사를 기반으로 AI 시대의 직업 추천 로직을 설계하고, 웹앱을 개발하고 코드를 수정하는 전 과정을 ChatGPT와의 협업으로 해결했습니다. 비록 프로그램이 복잡하지 않고, 베타버전에 가깝기는 했지만, 하나의 프로그램이 성공적으로 돌아가게 했다는 것이 첫 도전의 성과라고 할 수 있습니다.
두 번째 바이브코딩은 첫 결과물을 업그레이드하는 것이었고, 첫 바이브코딩에서 얻은 경험이 여러모로 도움이 됐습니다. 첫 도전에서 어느 정도 생성형 AI를 활용해 프로그래밍을 하는 단계와 구조가 머릿속에 들어와 있었기 때문에 그런 점들을 고민하며 조금 더 영리하게 AI를 활용해 보고자 했습니다. 그래서 이번에는 적성이 아닌 대학의 단과대를 9개 클러스터로 묶어 학생들의 관심사와 선호를 묻는 양자택일 문항을 만들고, 클러스터를 분류해 각 클러스터별로 다시 특정 업무 관련 양자택일 문항을 선택하게 해 최종적으로 AI 시대에 새로 등장하게 될 직업들을 매칭해주는 방식으로 프로그램을 조금 더 고도화 했습니다.
특히 기획 단계에서는 하나의 AI에 의지하는 것이 아니라 ChatGPT, Gemini, Claude의 답안을 서로 비교해 가면서 처음 할 때보다 훨씬 더 정교하게 구조를 짰습니다. 각 AI들에게 동일한 질문을 주고, 각각의 답변에 따라 세부 질문을 달리하고, 내가 필요한 정보들을 골라내고, 그걸 조합해서 다시 AI들에게 동일한 프롬프트를 넣어서 교차검증 하는 방식을 택했습니다. 이 과정이 마치 교육자인 제가 기획자이자 설계자가 돼 하나의 AI 팀을 이끌어 가는 느낌이었습니다. 이렇게 기획을 마치고 나서는 스펙 문서를 정리해 코딩 특화 AI인 Cursor에게 넘겨주어 프로그램을 완성했습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
우선 실제로 학생들의 참여도가 높아졌다는 점입니다. 제가 만든 프로그램은 실제 고등학교의 AI 리터러시 특강에서 활용했는데, 보통 100~200명이 듣는 대형 특강을 진행하면 집중도가 떨어지기 마련입니다. 일반적인 특강처럼 종이 활동지나 관련 영상을 시청하는 수동적인 방식이 아니라 스마트폰으로 QR을 찍어 ‘참여’할 수 있는 방식의 프로그램을 사용했기 때문에 학생들이 지루하지 않게 느꼈다고 생각합니다. 학생들이 얼마나 수업에 집중했는지는 평균 80%가량의 참여율로 확인할 수 있었고, 이것 역시 코딩 과정에서 AI에게 학생들의 답변 데이터를 저장할 수 있게 해달라고 지시한 내용입니다(개인정보는 수집하지 않음).
그리고 무엇보다 제가 강의에서 학생들에게 전달하고 싶은 바를 충분히 반영한 활동을 넣어 강의의 완성도를 더욱 높였다는 것입니다. 저는 프롬프트 기술을 가르치는 AI 교육이 아닌, 미래 사회의 소통 역량으로서 AI 리터러시를 가르치고 있고, 직업 역시 ‘돈 버는 일’이 아니라 ‘우리 사회를 발전시키기 위해 해결책을 찾아가는 것’이라고 가르치고 있습니다. 하지만 기존 교육 방식으로는 이걸 효과적으로 담아낼 교육 도구가 없었고, 이 문제를 해결하고자 제가 의도한 내용을 담아낸 프로그램을 제작해 학생들에게 더 효과적이고 설득력 있게 전달할 수 있었습니다.
마지막으로, 저는 이게 교육자뿐만 아니라 누구에게나 가장 중요한 부분이라고 생각하는데, 저의 기존 역량을 확장했다는 점입니다. 저는 문과 출신의 개발 경험이 없는 40대입니다. 이제 와서 코딩을 새로 배워 제가 가진 아이디어들을 구현해 내기에는 쉽지 않은 것이 현실입니다. 몇 년 전이었다면 ‘나는 못 하니까’ 하며 포기했을 것이고, 남들이 하는 방식처럼 종이 활동지를 쓰는 비슷비슷한 수업을 하면서 학생들의 집중도도 떨어졌을 것입니다. 하지만 이제 AI의 도움으로 아이디어를 현실화할 수 있고, ‘가르치는 사람’에 그쳤던 저의 역할이 ‘창조하는 사람’으로 넓어졌다는 것이, 그리하여 또 다른 것에 도전해 보고 싶다는 일종의 효능감이 생겼다는 것이 저 개인에게는 가장 큰 의미라고 생각합니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
제 바이브코딩의 핵심은 ‘자연어’와 ‘무료 버전’입니다. 바이브코딩을 검색해 보면 이미 코딩에 익숙한 개발자 출신들이 만드신 콘텐츠들이 많습니다. 대부분 전문용어나 명령어들을 섞어서 쓰시기 때문에 비개발자라면 후기 글 또한 해독이 필요하고, 바이브 코딩에 진입 장벽이 생길 수밖에 없습니다.
바이브코딩은 ‘프로그래밍에 대한 전문 지식이 없는 사람이 LLM 기반의 AI를 활용해 자연어 그대로 프로그래밍을 하는 것’입니다. 이 말 그대로 명령어 하나 없이 자연어로 프롬프트를 작성해 프로그램을 만들어낼 수 있다는 것이 수많은 비개발자나 문과 출신들에게 희망이 될 수 있을 것입니다.
또한, 전 과정의 98%가 무료 버전으로 진행됐다는 것이 중요한 특징입니다. 저의 첫 프로그램은 기획부터 코딩, 디자인까지 전부 ChatGPT의 무료 버전으로만 가능했습니다. 두 번째 프로그램 역시 기획에서 코딩, 프로토타입까지 무료 버전으로 완성했습니다. 비록 아쉽게도 디자인 수정만 남겨놓은 상태에서 수업 일정이 임박했는데, Cursor의 토큰이 모두 소진되어 어쩔 수 없이 한 달 유료 결제를 해야 했지만, 시간 여유만 있었다면 이것 역시 무료 버전으로 커버할 수 있었을 거라고 봅니다.
아시다시피 생성형 AI 구독료 차이에 따른 디지털 격차가 이미 시작된 것이 사실입니다. 유료 구독을 할 수 있는 사람이나 회사는 그럴 수 없는 사람이나 회사를 크게 앞서갈 거라는 뜻입니다. 하지만 이처럼 비용 문제로 유료 구독을 할 수 없는 사람들이 AI 활용을 주저해서는 안 됩니다. 저는 디지털 리터러시 전공자인 만큼 이 문제의 심각성을 인지하고 있었습니다. 그렇기 때문에 바이브코딩 과정에서 꾸준히 무료 버전으로만 끝내보겠다는 의지를 다졌고, 그 결과물로 증명했다고 생각합니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
아이디어만 있다면 충분히 할 수 있습니다. 다시 한번 강조하지만 저는 프로그래밍 언어를 배워본 적이 없는 문과 출신의 40대입니다. 하지만 정말 자연어만으로 프로그램을 만들 수 있었습니다. 그건 저에게 ‘어떤 것을 만들겠다’라고 하는 분명한 목표 지점이 있었기 때문입니다. AI가 그걸 구현하도록 하는 것은 경력이나 전공이 중요한 것이 아니라 나의 아이디어라고 생각합니다.
그리고 AI에게 잘 구현하도록 프롬프트를 쓰는 방법은 경험을 통해 얻을 수 있습니다. 처음에는 아무것도 모르고 시작했지만, 바이브코딩을 하는 과정에서 실시간으로 저의 프롬프트 실력도 늘어갔고, 심지어 정확한 오류를 찾지는 못해도 코드의 어떤 부분이 이상하다는 것을 파악하는 눈까지 생겼습니다.
그렇다고 제가 바이브코딩 강의를 들은 것도 아닙니다. AI 활용을 주제로 한 다양한 교육 프로그램이 등장하고 있고, 교육자분들 중에도 ‘일단 배워야 한다’는 생각 때문에 그런 강의를 듣는 분들이 계실 거로 생각합니다. 하지만 AI 활용은 직접 경험에서 얻을 수 있는 배움이 가장 크다는 것을, 그러니 망설이지 말고 도전해 보라는 것을 전해드리고 싶습니다. 프롬프트 창에 '코딩 문외한인데 프로그램 만들 수 있나요?'라는 초보적인 질문부터 시작하면 됩니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
더 자세한 제작기는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.
https://blog.naver.com/realmediaedu/224322035356
https://blog.naver.com/realmediaedu/224322381057
