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교육·학습을 위한 AI 활용
AI와 만든 웹 학습 플래너, 개인용 도구에서 대학 커뮤니티 공유 서비스로
AI를 활용해 내게 필요한 맞춤형 웹 학습 플래너를 만들고, 대학 커뮤니티에 무료 공개한 뒤 실제 이용자를 고려하며 지속적으로 개선한 사례입니다.
🤖 활용 AI 도구
ChatGPT, Codex, Gemini
본 사례는 학습 당사자가 생성형 AI를 활용하여 자신의 공부 방식에 맞는 도구를 직접 설계·개발하고, 그 결과물을 다른 학습자도 사용할 수 있도록 공개한 사례입니다.
별도의 설치나 회원가입 없이 아래 링크에서 바로 사용할 수 있습니다.
https://truanobis.github.io/StudyPlanner/cpa_app_timetable_monthly.html#/
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
CPA 시험을 준비하면서 과목, 세부 주제, 이론, 문제, 진도, 공부 시간과 일정을 하나의 흐름으로 관리하고 싶었습니다. 그러나 기존 플래너는 단순한 할 일이나 시간표 관리에 집중되어 있어, 과목부터 개별 문항까지 이어지는 학습 구조와 실제 공부 시간을 함께 관리하기 어려웠습니다.
필요한 도구를 찾는 대신 직접 만들기로 했습니다. 2026년 1월 15일 최초 실행 가능한 버전을 완성하고, 1월 20일 대학 커뮤니티 CPA 게시판에 “[공유] CPA 1차 대비 웹 스터디 플래너 만들어봤습니다”라는 제목으로 공개했습니다.
혼자 사용하려고 만든 도구였지만, 같은 시험을 준비하는 학우들에게 도움이 될 수 있다고 생각해 접속 링크와 사용 방법을 함께 나누었습니다. 해당 게시물에는 2026년 7월 28일 확인 기준 공감 16개, 댓글 6개, 스크랩 11개가 기록되어 있습니다. 첨부파일의 스크린샷을 참고해 주세요!
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
ChatGPT, OpenAI Codex, Google Gemini를 요구사항 정리, 코드 구현, 오류 분석, 코드 검토와 문서화에 활용했습니다.
프로그램의 목적, 데이터 구조, 화면 구성과 작동 방식은 제가 직접 결정했습니다. AI에는 현재 코드와 해결할 문제, 원하는 동작을 구체적으로 전달하고 구현안을 만들게 했습니다. 이후 브라우저에서 직접 사용하며 결과를 검증하고, 문제가 있으면 화면 캡처와 재현 과정을 다시 전달해 수정했습니다.
예를 들어 ‘오늘’ 버튼이 전날로 이동하는 문제, 노트의 링크를 누르면 일반 카드 클릭으로 처리되는 문제, 대용량 PDF에서 본문이 사라지는 문제 등을 실제 사용 과정에서 발견하고 개선했습니다.
새 기능은 실험용 버전에 먼저 적용한 뒤 정상 작동을 확인하고 메인 버전에 반영했습니다. 복잡한 기능은 다른 AI에게 다시 코드 리뷰를 맡겨 안정성·보안·데이터 손실 가능성을 점검했습니다. 최초 실행 버전부터 2026년 7월 24일 안정화 버전까지 155개의 후속 Git 커밋을 거쳤습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
머릿속에 있던 개인적인 공부 방식이 실제로 접속하고 사용할 수 있는 웹 서비스가 되었습니다.
과목·주제·모듈·문항을 계층형 카드로 관리하고, 각 카드의 진도와 공부 시간을 연결할 수 있습니다. 날짜별 시간표, 월간 달력, D-Day, Markdown·수식·이미지 노트, 검색과 내부 링크, JSON 백업·복원, PDF 및 Obsidian 내보내기도 한 화면 흐름 안에서 사용할 수 있습니다.
무엇보다 개인용 도구를 대학 커뮤니티에 공개하면서 개발 기준도 달라졌습니다. 혼자 쓸 때는 문제가 생기면 데이터를 초기화할 수 있었지만, 이용자가 생긴 뒤부터는 기존 사용자의 데이터가 업데이트 이후에도 유지되어야 했습니다. 이에 데이터 호환성, 자동 저장, 백업·복원과 기존 이용자에게 소급 적용되는 오류 수정을 중요한 기준으로 삼았습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
이 프로그램에는 사용자의 학습 내용을 AI 서버로 전송하는 기능이 없습니다. AI는 프로그램 개발 과정의 협업 도구로 활용했고, 완성된 앱은 사용자의 브라우저에서 작동하도록 만들었습니다.
학습 데이터는 브라우저의 localStorage와 IndexedDB에 저장되며, 별도의 회원가입이나 개인정보 입력이 필요하지 않습니다. GitHub Pages를 통해 배포하여 서버 운영비 없이 링크만으로 공유할 수 있습니다.
AI가 만든 코드를 그대로 채택하지 않고, 사람이 문제와 완료 기준을 정한 뒤 실험·검증·교차 검토하는 방식을 사용했습니다. 이를 통해 AI의 빠른 구현 능력과 사용자의 실제 경험을 결합했습니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
현재 앱 자체를 누구나 링크로 바로 사용할 수 있으며, CPA 외에도 자격시험, 대학 수업, 장기 학습처럼 내용을 여러 단계로 나누고 시간과 진도를 함께 관리해야 하는 분야에 적용할 수 있습니다.
개발 과정도 재현할 수 있습니다. 일상에서 반복되는 불편을 하나 정하고, 현재 방식과 원하는 결과를 AI에게 구체적으로 설명한 뒤 작은 기능부터 구현하면 됩니다. 실험용 복사본에서 먼저 테스트하고, 데이터를 백업하며, 중요한 변경은 기록하고 다른 AI에게 검토시키는 방식으로 안정성을 높일 수 있습니다.
제 사례의 핵심은 AI가 학습을 대신한 것이 아니라, 학습자가 AI를 활용해 자신의 문제를 해결하는 도구의 설계자이자 제작자가 되고, 그 결과물을 다른 학습자와 공유했다는 점입니다.
별도의 설치나 회원가입 없이 아래 링크에서 바로 사용할 수 있습니다.
https://truanobis.github.io/StudyPlanner/cpa_app_timetable_monthly.html#/
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
CPA 시험을 준비하면서 과목, 세부 주제, 이론, 문제, 진도, 공부 시간과 일정을 하나의 흐름으로 관리하고 싶었습니다. 그러나 기존 플래너는 단순한 할 일이나 시간표 관리에 집중되어 있어, 과목부터 개별 문항까지 이어지는 학습 구조와 실제 공부 시간을 함께 관리하기 어려웠습니다.
필요한 도구를 찾는 대신 직접 만들기로 했습니다. 2026년 1월 15일 최초 실행 가능한 버전을 완성하고, 1월 20일 대학 커뮤니티 CPA 게시판에 “[공유] CPA 1차 대비 웹 스터디 플래너 만들어봤습니다”라는 제목으로 공개했습니다.
혼자 사용하려고 만든 도구였지만, 같은 시험을 준비하는 학우들에게 도움이 될 수 있다고 생각해 접속 링크와 사용 방법을 함께 나누었습니다. 해당 게시물에는 2026년 7월 28일 확인 기준 공감 16개, 댓글 6개, 스크랩 11개가 기록되어 있습니다. 첨부파일의 스크린샷을 참고해 주세요!
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
ChatGPT, OpenAI Codex, Google Gemini를 요구사항 정리, 코드 구현, 오류 분석, 코드 검토와 문서화에 활용했습니다.
프로그램의 목적, 데이터 구조, 화면 구성과 작동 방식은 제가 직접 결정했습니다. AI에는 현재 코드와 해결할 문제, 원하는 동작을 구체적으로 전달하고 구현안을 만들게 했습니다. 이후 브라우저에서 직접 사용하며 결과를 검증하고, 문제가 있으면 화면 캡처와 재현 과정을 다시 전달해 수정했습니다.
예를 들어 ‘오늘’ 버튼이 전날로 이동하는 문제, 노트의 링크를 누르면 일반 카드 클릭으로 처리되는 문제, 대용량 PDF에서 본문이 사라지는 문제 등을 실제 사용 과정에서 발견하고 개선했습니다.
새 기능은 실험용 버전에 먼저 적용한 뒤 정상 작동을 확인하고 메인 버전에 반영했습니다. 복잡한 기능은 다른 AI에게 다시 코드 리뷰를 맡겨 안정성·보안·데이터 손실 가능성을 점검했습니다. 최초 실행 버전부터 2026년 7월 24일 안정화 버전까지 155개의 후속 Git 커밋을 거쳤습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
머릿속에 있던 개인적인 공부 방식이 실제로 접속하고 사용할 수 있는 웹 서비스가 되었습니다.
과목·주제·모듈·문항을 계층형 카드로 관리하고, 각 카드의 진도와 공부 시간을 연결할 수 있습니다. 날짜별 시간표, 월간 달력, D-Day, Markdown·수식·이미지 노트, 검색과 내부 링크, JSON 백업·복원, PDF 및 Obsidian 내보내기도 한 화면 흐름 안에서 사용할 수 있습니다.
무엇보다 개인용 도구를 대학 커뮤니티에 공개하면서 개발 기준도 달라졌습니다. 혼자 쓸 때는 문제가 생기면 데이터를 초기화할 수 있었지만, 이용자가 생긴 뒤부터는 기존 사용자의 데이터가 업데이트 이후에도 유지되어야 했습니다. 이에 데이터 호환성, 자동 저장, 백업·복원과 기존 이용자에게 소급 적용되는 오류 수정을 중요한 기준으로 삼았습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
이 프로그램에는 사용자의 학습 내용을 AI 서버로 전송하는 기능이 없습니다. AI는 프로그램 개발 과정의 협업 도구로 활용했고, 완성된 앱은 사용자의 브라우저에서 작동하도록 만들었습니다.
학습 데이터는 브라우저의 localStorage와 IndexedDB에 저장되며, 별도의 회원가입이나 개인정보 입력이 필요하지 않습니다. GitHub Pages를 통해 배포하여 서버 운영비 없이 링크만으로 공유할 수 있습니다.
AI가 만든 코드를 그대로 채택하지 않고, 사람이 문제와 완료 기준을 정한 뒤 실험·검증·교차 검토하는 방식을 사용했습니다. 이를 통해 AI의 빠른 구현 능력과 사용자의 실제 경험을 결합했습니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
현재 앱 자체를 누구나 링크로 바로 사용할 수 있으며, CPA 외에도 자격시험, 대학 수업, 장기 학습처럼 내용을 여러 단계로 나누고 시간과 진도를 함께 관리해야 하는 분야에 적용할 수 있습니다.
개발 과정도 재현할 수 있습니다. 일상에서 반복되는 불편을 하나 정하고, 현재 방식과 원하는 결과를 AI에게 구체적으로 설명한 뒤 작은 기능부터 구현하면 됩니다. 실험용 복사본에서 먼저 테스트하고, 데이터를 백업하며, 중요한 변경은 기록하고 다른 AI에게 검토시키는 방식으로 안정성을 높일 수 있습니다.
제 사례의 핵심은 AI가 학습을 대신한 것이 아니라, 학습자가 AI를 활용해 자신의 문제를 해결하는 도구의 설계자이자 제작자가 되고, 그 결과물을 다른 학습자와 공유했다는 점입니다.
📎 첨부파일 (1)
📄 Screenshot_20260728_234805_Everytime.jpg
