AI로 벽난로를 만들어요

게시일: 2026년 10월 1일 | 원문 작성일: 2026년 9월 30일 | 저자: Josh Brake | 출처: The Absent-Minded Professor | 원문 보기

이번 학기, AI 덕분에 학생들이 더 몰입할 수 있는 학습 경험을 만들고 있어요. 그 경험을 돌아봤어요.

AI가 여러 분야에서 연일 헤드라인을 장식하고 있어요. 교육도 예외는 아니죠. ChatGPT가 나온 뒤로 다양한 주장이 쏟아졌어요. 어떤 사람에게 생성형 AI는 우리가 알던 교육의 종말이에요. 교육이 무엇을 위한 것인지, 그 근간부터 흔든다는 거죠. 반면 새로운 학습의 르네상스를 열어줄 거라고 보는 사람도 있어요.

늘 그렇듯 현실은 복잡하고, 상황에 따라 크게 달라져요. 저는 지난 몇 년간 이런 도구를 깊이 파고들면서, AI가 가르치고 배우는 일에 어떤 새로운 가능성을 열어주는지 직접 경험하고 있어요. 새 아이디어를 떠올리는 것부터 수업을 설계하고 학생들에게 줄 자료를 만드는 것까지, 교육자로서 일하는 방식이 크게 바뀌었어요. 학생들의 능동적인 참여와 체험 학습을 돕는 자료도 만들 수 있게 됐죠. 교육자로서 제 전문성을 넓히고 더 잘 가르칠 수 있게 됐어요.

먼저 배경을 조금 설명할게요. 이번 학기에 다른 교수와 함께 가르치는 새 수업을 준비하면서 AI를 어떻게 활용하고 있는지 말씀드리려고 해요. AI를 활용한 프로토타이핑(AI-Amplified Prototyping)이라는 수업인데, AI 앱을 처음부터 만드는 데 필요한 기초를 가르쳐요. 앱이 내부에서 어떻게 작동하는지 깊이 이해해야, 그 설계와 사회적 영향도 제대로 비판하고 평가할 수 있으니까요.

수업은 신경망으로 시작했어요. 경사하강법으로 선형 모델을 데이터에 맞추는 것부터 시작해서, 완전연결 신경망을 만들고 학습시키고, 생성형 사전학습 트랜스포머를 학습시키고, AI 에이전트의 실행 환경을 구축했어요. 첫 4주 동안 꽤 숨 가쁘게 돌아봤죠. 오늘부터는 다음 단계로 넘어가 웹 애플리케이션을 만드는 방법을 다룰 거예요. 데이터베이스, 서버, 프런트엔드, 배포를 배운 뒤, 학생들이 각 주제에서 배운 내용을 종합해 기말 프로젝트를 설계하고 만들게 돼요.

이번 학기에 AI를 어떻게 쓰고 있나요

새 수업을 처음부터 만들어본 분이라면 일이 얼마나 많은지 아실 거예요. 무엇을 다루고 무엇을 뺄지 결정하고, 과제를 만들고, 강의 내용을 쓰고, 수업 시간에 무엇을 할지 계획해야 하죠. 적어도 제대로 하려면, 기존 수업을 다시 가르칠 때보다 대략 열 배는 많은 시간이 들어요.

올여름 함께 가르치는 교수와 수업의 큰 틀을 잡은 뒤, 생성형 AI 도구로 이 구상을 어떻게 구현할 수 있을지 실험해왔어요. 예를 들어 동료 교수는 자신이 가르치는 다른 머신러닝 수업의 자료를 Claude로 수정해서 이번 수업에 맞게 다듬었어요. Claude 같은 도구 덕분에 단계별 안내가 있는 주피터 노트북으로 여러 실습 과제를 만들고 테스트하고, 학생들이 참여하는 수업 활동을 설계하고, 핵심 개념을 설명하는 도식과 퀴즈를 만들 수 있었어요.

학생들이 AI를 학습에 직접 활용해보도록 어떻게 이끌지도 실험하고 있어요. AI를 다루는 선택 과목이니, 수강생들이 이미 AI에 호기심이 있고 여러 방식으로 사용하고 있는 건 자연스러운 일이죠. 그래서 AI를 금지하거나 자유롭게 쓰도록 하기보다는, AI 사용이 학습에 최대한 도움이 되도록 사용 방식을 세심하게 정했어요. 예를 들어 실습 중 도움을 받거나 퀴즈를 준비할 때 AI를 쓸 수 있지만, 제가 만든 맞춤형 AI 플랫폼만 사용해야 해요. 이 플랫폼에서는 시스템 프롬프트를 조정하고 관련 자료를 첨부해 수업에 맞는 AI 모델을 구성할 수 있어요. 답을 바로 알려주지 않으면서도, 학생들이 질문하면서 더 깊이 이해하거나 헷갈리는 부분을 해소할 수 있도록요.

학생들의 학습을 어떻게 평가할지도 신중히 생각했어요. 학생들은 매주 단계별 안내가 있는 실습 과제를 수행하지만, 실습을 끝내는 건 매주 교수와 15분간 구두 면담을 하기 위한 준비 과정이에요. 면담에서는 각 학생과 실습의 핵심 개념을 이야기하고, 여러 질문으로 이해도를 확인해요. 어떤 개념을 잘 이해했고 어느 부분에서 아직 헷갈리는지 피드백도 주고요. 교수와 이렇게 개별적으로 만나는 방식은 규모가 큰 수업에 그대로 적용하기 어려워요. 그래도 조교들을 훈련하고 학생들을 나눠 맡기면, 큰 수업에서도 개별 면담을 지원할 수 있겠죠. 학생들은 대면 면담뿐 아니라 매주 수업 시간에 그 주의 내용을 묻는 퀴즈에도 손으로 답을 써요.

이 방식 덕분에 학생들은 AI가 학습에 어떻게 도움이 될지 주도적으로 탐색할 수 있어요. 지금까지 학생들의 반응은 긍정적이에요. 결국 교수와 마주 앉아 실습에서 다룬 내용을 설명해야 하니, 제대로 이해하지 않은 채 매주 실습만 급히 끝내려는 유인도 줄어들어요.

이 수업을 처음 논의한 지 몇 달이 지났어요. 돌아보니 Claude Code 같은 생성형 AI 도구 덕분에 수업이 훨씬 알차고 학생들이 더 몰입할 수 있게 됐다는 게 분명해요. Claude를 활용하면서 기존의 전문성을 바탕으로 맞춤형 학습 자료를 훨씬 빠르게 만들 수 있었어요. 아이디어를 빨리 구현하니 더 창의적으로 시도할 여유가 생기고, 수강생과 대화하는 데도 더 많은 시간을 쓸 수 있었죠. 또 학생들이 수업 전에 내용을 익히고 수업 시간에는 활동에 참여하는 ‘거꾸로 수업’ 구조를 구현하는 데도 큰 도움이 됐어요. 학생들이 몰입할 만한 수업 활동의 초안을 빠르게 만들고 완성할 수 있었거든요. 이런 활동의 효과는 교수법 연구에서도 확인됐지만, 준비하는 데는 기존 강의보다 훨씬 많은 시간이 들어요.

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삶의 중심이 되는 활동을 뒷받침할 벽난로를 만들어요

AI 덕분에 수업 자료를 새로운 방식으로 선별하고 만들 수 있게 됐어요. 이 변화를 돌아보니 기술철학자 알베르트 보르크만의 주장이 떠올랐어요. 보르크만은 ‘삶의 중심이 되는 활동(focal practices)’을 가꾸어야 한다고 말하면서, 기술이 그런 활동의 형성을 가로막을 수 있다고 경고해요. 그는 장치 패러다임(device paradigm)이라는 개념으로 이 문제를 짚고, 벽난로와 중앙 난방 장치를 대비해 설명해요.

난방 장치는 보통 수납공간이나 지하실 한쪽에 숨겨져 있어요. 반면 벽난로는 대개 집의 주요 생활 공간에 있죠. 밖이 추울 때 열을 공급할 뿐 아니라, 가족이 모여 함께 시간을 보내는 집 안의 중심이 돼요.

여기서 보르크만이 짚는 건 기술이 무언가를 상품으로 만드는 방식이에요. 어떤 과정이 주는 여러 이로움 중 측정할 수 있는 하나만 떼어내서, 그걸 더 효율적으로 제공하는 거죠. 열을 만든다는 관점에서는 벽난로와 난방 장치가 같은 일을 해요. 하지만 벽난로는 집 안에 특정한 분위기와 환경도 만들어요. 난방 장치는 벽난로가 하는 여러 일 중 열을 공급하는 일만 골라 더 효율적이고 효과적으로 처리하고, 나머지는 무시해요.

교육에서 생성형 AI를 어떻게 쓸지 생각할 때, AI를 연소 방식에 비유할 수 있어요. 본질적으로 입력을 출력으로 바꾸는 도구들이니까요. 벽난로가 나무를, 난방 장치가 가스를 열로 바꾸는 것과 비슷해요.

결국 이 기술로 무엇을 하고 싶은지는 우리가 결정해야 해요. 우리 일이 주는 여러 가치 중 하나만 상품으로 만들어, 더 쉽고 싸고 빠르게 제공하고 싶은가요? 아니면 더 나은 벽난로를 만드는 데 쓰고 싶은가요? 생성형 AI 덕분에 더 많은 일을 할 수 있다면, 몸으로 참여하고 사람과 만나며 배우는 경험을 만드는 데 그 힘을 쓸 수도 있지 않을까요? 우리가 하는 일에 더 호기심을 갖고, 더 창의적으로 시도하고, 더 풍부하게 표현하는 데 쓴다면요?

이건 좁은 길을 걷는 일이에요. 어느 쪽으로든 쉽게 벗어날 수 있죠. 그냥 두면 학생들은 생성형 AI를 쓰면서 교육을 더 좁게 바라보고, 무언가를 얻기 위한 수단으로만 여기게 될지도 몰라요. 하지만 생성형 AI가 그 문제를 만든 건 아니에요. 이미 가던 길의 끝에 더 빨리 도달하게 했을 뿐이죠. 이제 우리 앞에는 선택이 있어요. 포기하고 그런 결말을 받아들일지, 아니면 창의성과 기지를 더 발휘해서 학생들이 더 몰입할 수 있는 학습 환경을 만들지요. 생성형 AI로 학생들에게 새롭고 더 효과적인 학습 경험을 만들어줄 수 있을까요? 이런 가능성에 호기심도 갖지 않은 채 그저 외면하는 건 잘못이라고 생각해요. 생성형 AI를 쓰든 쓰지 않든, 삶의 중심이 되는 활동을 북돋는 벽난로를 만드는 데 집중해요. 그런 활동이 생겨날 조건 자체를 무너뜨리는 난방 장치 대신요.