① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

솔직히 말씀드리면, 수업보다 준비가 더 오래 걸렸습니다.

저는 기업 임직원과 성인 학습자에게 비즈니스 영어를 가르치는 강사입니다.

한 수업에 조선업 재무 담당자, 게임 마케터, 웰니스 기업 대표님이 함께 앉아 계십니다. 하는 일이 다르니, 영어를 쓰는 상황도 다릅니다. 그런데 모두에게 같은 교재와 같은 표현을 가르치는 것이 정말 최선일까요?

그래서 학습자마다 그분의 산업에 맞는 최신 영문 기사를 찾고, 내용을 분석하고, 업무에 바로 쓸 표현과 말하기 질문을 따로 준비했습니다.

한 명당 약 40분이 걸렸습니다. 10명이면 매주 6시간 40분을 자료 준비에만 쓰게 됩니다.

맞춤형 교육에 정성을 들일수록 준비 시간은 늘어났고, 강사 한 명의 시간으로는 더 많은 학습자에게 같은 정성을 드리기 어려웠습니다.

"강사의 시간은 늘릴 수 없지만, 강사의 세심함은 AI로 넓힐 수 있지 않을까?"

이번 시도는 이 질문에서 시작했습니다.


② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

시작은 거창한 개발이 아니라, ChatGPT 대화창 하나였습니다.

학습자의 산업, 직무, 영어 수준, 목표를 적고 기사 링크를 넣은 뒤 이렇게 요청했습니다.

"너는 비즈니스 영어 코치다. 이 학습자에게 맞게 기사의 핵심을 쉬운 영어로 재구성하고, 업무에 필요한 표현 다섯 개와 말하기 질문 세 개를 만들어라. 기사에 없는 사실은 만들지 마라."

처음부터 결과가 완벽하지는 않았습니다. AI가 기사에 없는 수치를 덧붙이거나, 학습자에게 너무 어려운 표현을 고르기도 했습니다.

그래서 "원문에 없는 사실은 쓰지 말 것", "학습자 수준보다 한 단계 높은 표현을 고를 것"처럼 규칙을 하나씩 더하며 지시문을 다듬었습니다. AI를 잘 쓰는 방법은 한 번에 정답을 얻는 것이 아니라, 틀린 부분을 고쳐 가며 내 수업에 맞추는 과정이라는 것을 배웠습니다.

지시문만으로도 준비 시간이 크게 줄자, 학습자가 이 과정을 직접 해볼 수 있도록 웹앱으로 발전시켰습니다.

저는 전문 개발자가 아닙니다. 개발팀도, 별도 개발 예산도 없었습니다. 대신 AI마다 역할을 나눴습니다.

ChatGPT로는 수업을 설계했습니다. 뉴스 한 편이 읽기에서 끝나지 않고 듣기, 말하기, 복습까지 이어지도록 8단계 학습 과정을 만들었습니다.

Claude로는 웹앱을 만들었습니다. 원하는 화면과 기능을 말로 설명해 코드를 작성하고, 오류가 나면 실제 화면을 보여주며 고쳐 나갔습니다.

Google AI Studio의 Gemini로는 학습 기능을 구성했습니다. 기사 재구성, 학습 문제 생성, 영어 답변 피드백을 맡겼습니다.

GitHub와 Vercel로는 코드를 관리하고 웹에 배포했습니다. 학습자는 설치 없이 휴대폰과 컴퓨터로 바로 접속합니다.

학습자는 다음 8단계로 공부합니다.

1. 자신의 산업, 직무, 영어 수준, 목표를 입력합니다.
2. AI가 관련 산업 뉴스 세 편을 추천합니다.
3. 출처가 표시된, 내 수준에 맞게 재구성된 기사를 읽습니다.
4. 문장을 듣고 빈칸을 채웁니다.
5. 들은 문장을 따라 말합니다.
6. 업무에서 쓸 영어 표현 다섯 개를 익힙니다.
7. 질문에 영어로 녹음해 답하면, AI가 표현과 문장 구조, 자연스러움을 피드백합니다.
8. 스티커를 모으며 배운 표현을 복습합니다.

대화창 속 지시문 하나가, 강사의 수업 준비와 학습자의 자기주도 학습을 함께 돕는 시스템으로 자랐습니다.


③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

"AI가 아껴준 시간은 사라지지 않았습니다. 학습자에게 돌아갔습니다."

지난 3개월간 10명의 학습자와 실제 수업에서 이 방식을 운영했습니다.

첫째, 수업 준비 시간이 75% 이상 줄었습니다.

학습자 한 명당 40분 걸리던 맞춤 자료 준비가 10분 이하로 줄었습니다. 10명 기준으로 매주 6시간 40분 걸리던 일이 1시간 40분 이내로 끝납니다.

매주 5시간, 12주로 환산하면 약 60시간입니다. 이 시간은 학습자 한 분 한 분의 업무 상황에 맞는 질문을 준비하고, 표현을 더 세심하게 지도하는 데 썼습니다.

둘째, 학습자가 수업 전에 스스로 공부하기 시작했습니다.

출근길 15분 동안 자기 산업 뉴스를 미리 읽고, 듣고, 영어로 답해 보고 오는 학습자가 생겼습니다.

기사를 이해한 채로 수업에 오니, 단어 뜻을 설명하던 시간이 줄고 토론 시간이 늘었습니다. 예를 들어 조선·해운 분야 학습자와는 국제 해운 뉴스를 읽는 데서 그치지 않고, 물류비 변화가 회사의 수익성과 자신의 업무에 어떤 영향을 주는지 영어로 설명하는 활동까지 나아갔습니다.

셋째, 말하기를 어려워하던 학습자의 참여가 달라졌습니다.

다른 사람 앞에서 영어로 말하기를 부담스러워하던 학습자가, 앱에서 먼저 혼자 녹음하고 AI 피드백을 확인한 뒤 수업에서 의견을 꺼내는 모습을 보았습니다. 내 업무와 관련된 뉴스이기 때문에 배운 표현을 실제 업무 상황에 연결하기도 쉬웠습니다.

넷째, 강사의 역할이 바뀌었습니다.

예전의 저는 자료를 찾고 정리하는 사람이었습니다. 이제 반복적인 준비와 연습은 AI가 돕고, 저는 학습자의 생각을 듣고 그것을 더 정확하고 설득력 있는 영어로 다듬어 주는 일에 집중합니다.

가장 큰 성과는 시간을 아낀 것이 아니라, 아낀 시간을 사람에게 더 집중하는 교육으로 바꾼 것입니다.


④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

"AI 앱을 만든 것이 아니라, AI로 수업 방식을 바꿨습니다."

첫째, AI와 강사가 역할을 나누는 '거꾸로 수업'으로 설계했습니다.

수업 전에는 AI와 함께 뉴스를 익히고 말하기를 연습합니다. 수업 시간에는 강사와 함께 그 뉴스가 내 업무에 어떤 의미인지 토론하고, 내 의견을 영어로 설득력 있게 전하는 법을 배웁니다.

AI로 문제를 만들어 나눠주는 데서 끝나지 않고, AI 학습과 사람의 지도를 하나의 수업 구조로 연결한 것이 가장 큰 차별점입니다.

둘째, 내용은 사람마다 다르게, 과정은 모두 같게 만들었습니다.

뉴스와 표현은 학습자의 산업과 직무에 맞추고, 학습은 모두 같은 8단계로 진행합니다. 그래서 맞춤형이면서도 강사 한 명이 여러 학습자를 체계적으로 관리할 수 있습니다.

셋째, 기술보다 현장의 문제를 먼저 정의했습니다.

어떤 AI를 쓸지보다 "수업 준비에 왜 이렇게 오래 걸리는가"를 먼저 물었습니다. 지시문, 웹앱, 수업 방식이 모두 이 질문에 대한 답으로 차례로 만들어졌습니다.

넷째, AI 결과물을 그대로 쓰지 않고, 검토 절차를 두었습니다.

정확성을 위해 기사에 없는 사실이나 수치가 들어가지 않았는지 원문과 비교합니다. 매주 AI 피드백 일부를 직접 확인하고, 문제가 보이면 지시문을 고칩니다.

저작권을 위해 원문을 복사하지 않고 학습용으로 재구성하며, 출처와 원문 링크를 표시합니다.

개인정보 보호를 위해 산업, 직무, 수준 등 학습에 필요한 최소 정보만 쓰고, 이름이나 회사명처럼 개인을 알아볼 수 있는 정보는 AI에 입력하지 않습니다. 녹음 파일과 학습 기록은 필요한 기간만 보관하도록 관리 기준을 정비하고 있습니다.

다섯째, 다음 단계는 교육 효과의 검증입니다.

준비 시간 단축은 확인했지만, 말하기 실력이 얼마나 늘었는지는 아직 수치로 확인하지 못했습니다. 앞으로 같은 질문에 대한 녹음 답변을 4주 간격으로 비교해, 답변 길이와 표현의 다양성, 문장 완성도의 변화를 기록하겠습니다.

AI가 잘하는 일과 사람이 잘하는 일을 나누고, 기술이 만든 효율을 교육의 질로 연결하는 것. 이것이 저의 AI 활용 원칙입니다.


⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

"AI 전문가가 아니어도 괜찮습니다. 저도 지시문 하나로 시작했습니다."

앱을 만들지 않아도 됩니다. 다음 세 단계면 오늘 바로 시작할 수 있습니다.

1단계. 학습자의 분야, 역할, 수준, 목표 네 가지를 정합니다.

2단계. 관련 기사 링크와 함께 아래 지시문을 ChatGPT나 Claude에 넣습니다.

"너는 (분야) 전문 영어 코치다. 학습자는 (역할)이고 영어 수준은 (수준), 학습 목표는 (목표)다. 이 기사의 핵심을 학습자 수준에 맞게 재구성하고, 실제 업무에서 사용할 표현 다섯 개와 생각을 묻는 질문 세 개를 만들어라. 원문에 없는 사실은 만들지 말고 출처를 표시하라."

3단계. 결과물을 원문과 비교해 사실관계를 확인한 뒤 수업에 활용합니다.

이 작업이 매주 반복된다면, 그때 AI의 도움을 받아 웹앱으로 확장하면 됩니다. 저도 그렇게 시작했습니다.

이 방식은 영어교육을 넘어 공공교육과 평생학습 현장으로 넓힐 수 있습니다.

공공도서관과 평생학습관에서는 수준이 서로 다른 성인 학습자를 위한 맞춤 읽기·토론 자료를 만들 수 있습니다.

교육 인력과 예산이 부족한 지역 교육기관에서는 강사의 반복 업무를 줄이고 다양한 학습 수요에 대응할 수 있습니다.

청년 취업 준비생은 희망 산업의 최신 뉴스로 직무 이해와 영어 면접을 함께 준비할 수 있습니다.

중장년 재취업 준비자는 변화하는 산업 환경을 공부하며 실무 영어를 익힐 수 있습니다.

학교에서는 과학·사회 뉴스를 학생 수준별 읽기와 토론 자료로 재구성할 수 있습니다.

특별한 장비나 개발 인력 없이, 지시문 하나에서 시작해 각 기관의 필요에 맞게 단계적으로 넓혀갈 수 있다는 점에서 확산 가능성이 큽니다. 어디에서 쓰든 사실관계 확인, 출처 표시, 개인정보 보호는 반드시 함께 지켜야 합니다.

맞춤형 교육은 그동안 많은 시간과 비용이 드는 일이었습니다. AI는 그 문턱을 낮출 수 있습니다.

이번 사례는 강사 한 명이 수업 준비 40분을 줄이려고 시작한 작은 시도였습니다. 그러나 이 방법이 다른 교육자와 기관에 나눠진다면, 더 많은 국민이 자신의 수준과 필요에 맞는 배움을 이어갈 수 있다고 믿습니다.

"강사의 시간은 줄이고, 교육의 깊이는 더하고, 배움의 기회는 넓히는 것."

세심함이 더 많은 사람에게 닿도록, 앞으로도 현장에서 직접 시도하고 검증하며 개선해 나가겠습니다.