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교육·학습을 위한 AI 활용
학습 앱 창작
제 학습 성향에 맞춘 학습 앱을 창작했습니다.
🤖 활용 AI 도구
Google AI studio, Gemini
1. 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
저는 최근에 들어서야 학습에 AI를 활용하게 된 대학생입니다. 제미나이와 같은 AI를 자료 요약, 자기 확인용 문제 출제, 모르는 내용 점검 등 다양한 학습 자료 생성에 활용했습니다.
그런데 제미나이와 같은 챗봇형 AI는 학습에 최적화되어 있지 않다는 점이 문제였습니다. 그래서 노트북LM을 사용해 보았습니다. 노트북LM은 학습에 최적화되어 있으나, 한국어 지원에 아쉬움이 있고 자료를 입력하고 문제를 출력하는 과정에서 AI에게 세세하게 지시사항을 주기 어려웠습니다. 또한 자료 양에 제한은 없지만, 일정 수준 이상으로 양이 많아지면 제 기능을 못 하고 결국 한 수업의 강의 자료를 여러 부분으로 나누어 업로드해야 한다는 점이 불편했습니다.
그래서 저는 지금까지 느껴온 이러한 불편함을 바탕으로, 방학 동안 '배움터'(앱 링크: https://baeumter.ai.studio/ )라는 AI 활용 학습 지원 앱을 직접 개발해 보기로 했습니다.
2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
'구글 AI 스튜디오'라는 프로그램을 통해서 제가 만들고 싶은 앱의 기획과 각 메뉴의 기능 등을 구현했습니다. 다른 바이브 코딩 프로그램과 달리, 구글 AI 스튜디오는 사용량이 정해진 무료 프로그램이라 훨씬 접근성이 좋아 선택하게 되었습니다.
바이브 코딩을 하는 과정은 생각보다 어렵지 않았습니다. 유튜브 영상과 프롬프트를 작성하며 배운 점들을 참고하여 앱을 만들었습니다. 처음에는 노트북LM과 같은 시스템을 모방하여 우리나라 학생들이 사용하기 편리한 시스템을 만들어 보자는 생각에서 시작했습니다.
점점 앱이 현실화되면서 저만의 아이디어를 조금씩 더 더하게 되었습니다. '만약 AI가 나와 수업을 같이 들은 것처럼 강의 내용을 이해하고, 그에 맞는 자료를 생성해 주면 어떨까?'라는 질문을 던지게 되면서 만들고자 하는 앱을 더 구체화할 수 있었습니다.
3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
이 앱을 통해 AI를 활용할 때 느끼던 답답함을 줄일 수 있었습니다.
첫째, 사용자가 매번 처음부터 프롬프트를 짜지 않아도 되어 학습 시간을 대폭 단축할 수 있습니다.
둘째, 모르는 부분을 더 효과적으로 학습할 수 있어 진정한 개인 맞춤형 학습이 가능해졌습니다.
셋째, 기존 챗봇처럼 인터넷의 무분별한 정보를 가져와 환각(오류)을 일으키는 대신, 오직 주어진 강의 자료와 사용자가 입력한 설명에만 근거하여 답변을 출력하므로 오류 가능성을 낮췄습니다.
결과적으로 기존 노트북LM과 같은 앱들이 가졌던 한계점을 극복할 수 있었습니다.
4. 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
[앱 기능 차원의 개선 포인트]
이 앱은 모든 출력을 '강의 자료'에 기반합니다. 가장 효과적인 학습 방법인 '직접 설명하면서 모르는 지점을 찾고 이해하는 과정'을 가능하게 해줍니다.
또한 강의 자료와 실제 수업 내용 사이에는 명백한 공백이 존재합니다. 강의 자료에는 사진만 첨부하고 수업 시간에 설명으로 대신하시는 교수님들도 많고, 자료와 실제 수업 내용이 다른 경우도 있습니다. 그래서 저는 AI가 강의 자료를 기반으로 하되, 자료에서 명확하게 설명되지 않은 부분을 사용자에게 직접 질문하도록 설계했습니다. 이 과정을 통해 AI는 마치 사용자와 함께 수업을 들은 것처럼 내용을 이해하게 되며, 사용자의 학습 의도에 더 부합하는 학습이 가능해집니다.
[프롬프트 작성 및 바이브 코딩 방식의 개선 포인트]
앱 기능뿐만 아니라 프롬프트를 작성하는 방법에서도 개선점을 찾았습니다. 바이브 코딩을 하면서 느꼈던 가장 큰 어려움은, 제가 코딩을 전혀 할 줄 몰라 지금 AI가 잘하고 있는지 판단하기 어렵다는 점이었습니다. 오류가 발생해도 터미널을 보며 원인을 파악할 수 없어 모든 과정을 AI에게 의존해야 했습니다.
저는 이 과정에서 비전문가인 제가 AI를 가이드하며 효과적으로 프롬프트를 작성하는 방식을 체득했습니다.
기획 단계: 구현하고 싶은 기능을 최대한 자세히 설명한 뒤, "이 기능이 현실적으로 구현 가능한지 비판적으로 검토해 달라"고 요청합니다. 그러면 AI가 가능 여부를 판단해 줍니다.
선택 및 검증: AI에게 기능을 구현할 기획안을 약 3가지 제시하게 하고, 그 중 하나를 추천한 이유와 함께 설명해 달라고 합니다. AI가 코딩을 모르는 사람도 이해할 수 있는 수준으로 설명해 주면, 저는 내용을 확인한 뒤 추가하고 싶은 기능을 반영하여 프롬프트를 재입력합니다.
오류 수정 단계: 고쳐야 할 오류를 설명한 뒤 AI에게 원인 분석을 시킵니다. 원인을 해결할 몇 가지 대안을 세우게 한 뒤 하나를 추천받고, 해당 해결책을 도입했을 때 발생할 수 있는 추가 오류 가능성까지 계산해 달라고 요청합니다. 검토 후 안전하다고 판단되면 해결책을 적용합니다.
5. 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
바이브 코딩을 진행하는 과정 자체는 누구든 충분히 따라 할 수 있다고 생각합니다. 금전적인 부담이 없거나 적고, 전문 지식이 반드시 필요할 정도로 복잡한 과정은 아니기 때문입니다.
자신의 일상이나 학업에서 느끼는 소소한 불편함을 개선하고자 하는 의지만 있다면, 누구나 이와 같은 방식으로 AI를 활용해 자신만의 앱을 충분히 개발할 수 있습니다.
저는 최근에 들어서야 학습에 AI를 활용하게 된 대학생입니다. 제미나이와 같은 AI를 자료 요약, 자기 확인용 문제 출제, 모르는 내용 점검 등 다양한 학습 자료 생성에 활용했습니다.
그런데 제미나이와 같은 챗봇형 AI는 학습에 최적화되어 있지 않다는 점이 문제였습니다. 그래서 노트북LM을 사용해 보았습니다. 노트북LM은 학습에 최적화되어 있으나, 한국어 지원에 아쉬움이 있고 자료를 입력하고 문제를 출력하는 과정에서 AI에게 세세하게 지시사항을 주기 어려웠습니다. 또한 자료 양에 제한은 없지만, 일정 수준 이상으로 양이 많아지면 제 기능을 못 하고 결국 한 수업의 강의 자료를 여러 부분으로 나누어 업로드해야 한다는 점이 불편했습니다.
그래서 저는 지금까지 느껴온 이러한 불편함을 바탕으로, 방학 동안 '배움터'(앱 링크: https://baeumter.ai.studio/ )라는 AI 활용 학습 지원 앱을 직접 개발해 보기로 했습니다.
2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
'구글 AI 스튜디오'라는 프로그램을 통해서 제가 만들고 싶은 앱의 기획과 각 메뉴의 기능 등을 구현했습니다. 다른 바이브 코딩 프로그램과 달리, 구글 AI 스튜디오는 사용량이 정해진 무료 프로그램이라 훨씬 접근성이 좋아 선택하게 되었습니다.
바이브 코딩을 하는 과정은 생각보다 어렵지 않았습니다. 유튜브 영상과 프롬프트를 작성하며 배운 점들을 참고하여 앱을 만들었습니다. 처음에는 노트북LM과 같은 시스템을 모방하여 우리나라 학생들이 사용하기 편리한 시스템을 만들어 보자는 생각에서 시작했습니다.
점점 앱이 현실화되면서 저만의 아이디어를 조금씩 더 더하게 되었습니다. '만약 AI가 나와 수업을 같이 들은 것처럼 강의 내용을 이해하고, 그에 맞는 자료를 생성해 주면 어떨까?'라는 질문을 던지게 되면서 만들고자 하는 앱을 더 구체화할 수 있었습니다.
3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
이 앱을 통해 AI를 활용할 때 느끼던 답답함을 줄일 수 있었습니다.
첫째, 사용자가 매번 처음부터 프롬프트를 짜지 않아도 되어 학습 시간을 대폭 단축할 수 있습니다.
둘째, 모르는 부분을 더 효과적으로 학습할 수 있어 진정한 개인 맞춤형 학습이 가능해졌습니다.
셋째, 기존 챗봇처럼 인터넷의 무분별한 정보를 가져와 환각(오류)을 일으키는 대신, 오직 주어진 강의 자료와 사용자가 입력한 설명에만 근거하여 답변을 출력하므로 오류 가능성을 낮췄습니다.
결과적으로 기존 노트북LM과 같은 앱들이 가졌던 한계점을 극복할 수 있었습니다.
4. 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
[앱 기능 차원의 개선 포인트]
이 앱은 모든 출력을 '강의 자료'에 기반합니다. 가장 효과적인 학습 방법인 '직접 설명하면서 모르는 지점을 찾고 이해하는 과정'을 가능하게 해줍니다.
또한 강의 자료와 실제 수업 내용 사이에는 명백한 공백이 존재합니다. 강의 자료에는 사진만 첨부하고 수업 시간에 설명으로 대신하시는 교수님들도 많고, 자료와 실제 수업 내용이 다른 경우도 있습니다. 그래서 저는 AI가 강의 자료를 기반으로 하되, 자료에서 명확하게 설명되지 않은 부분을 사용자에게 직접 질문하도록 설계했습니다. 이 과정을 통해 AI는 마치 사용자와 함께 수업을 들은 것처럼 내용을 이해하게 되며, 사용자의 학습 의도에 더 부합하는 학습이 가능해집니다.
[프롬프트 작성 및 바이브 코딩 방식의 개선 포인트]
앱 기능뿐만 아니라 프롬프트를 작성하는 방법에서도 개선점을 찾았습니다. 바이브 코딩을 하면서 느꼈던 가장 큰 어려움은, 제가 코딩을 전혀 할 줄 몰라 지금 AI가 잘하고 있는지 판단하기 어렵다는 점이었습니다. 오류가 발생해도 터미널을 보며 원인을 파악할 수 없어 모든 과정을 AI에게 의존해야 했습니다.
저는 이 과정에서 비전문가인 제가 AI를 가이드하며 효과적으로 프롬프트를 작성하는 방식을 체득했습니다.
기획 단계: 구현하고 싶은 기능을 최대한 자세히 설명한 뒤, "이 기능이 현실적으로 구현 가능한지 비판적으로 검토해 달라"고 요청합니다. 그러면 AI가 가능 여부를 판단해 줍니다.
선택 및 검증: AI에게 기능을 구현할 기획안을 약 3가지 제시하게 하고, 그 중 하나를 추천한 이유와 함께 설명해 달라고 합니다. AI가 코딩을 모르는 사람도 이해할 수 있는 수준으로 설명해 주면, 저는 내용을 확인한 뒤 추가하고 싶은 기능을 반영하여 프롬프트를 재입력합니다.
오류 수정 단계: 고쳐야 할 오류를 설명한 뒤 AI에게 원인 분석을 시킵니다. 원인을 해결할 몇 가지 대안을 세우게 한 뒤 하나를 추천받고, 해당 해결책을 도입했을 때 발생할 수 있는 추가 오류 가능성까지 계산해 달라고 요청합니다. 검토 후 안전하다고 판단되면 해결책을 적용합니다.
5. 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
바이브 코딩을 진행하는 과정 자체는 누구든 충분히 따라 할 수 있다고 생각합니다. 금전적인 부담이 없거나 적고, 전문 지식이 반드시 필요할 정도로 복잡한 과정은 아니기 때문입니다.
자신의 일상이나 학업에서 느끼는 소소한 불편함을 개선하고자 하는 의지만 있다면, 누구나 이와 같은 방식으로 AI를 활용해 자신만의 앱을 충분히 개발할 수 있습니다.
📎 첨부파일 (1)
📄 전국민 Ai 활용 경진대회.png
