요즘 중학생을 대상으로 AI를 활용한 데이터 분석 수업을 진행하고 있습니다.
처음에는 AI라는 단어만으로도 학생들이 흥미를 가질 거라고 생각했지만, 실제 수업을 해보니 현실은 조금 달랐습니다.
AI조차도 조금만 어렵거나 재미없어지면 금방 흥미가 떨어졌고, 학생별 성향과 편차도 생각보다 훨씬 컸습니다.
이번 라이브에서는 중학생들에게 AI 데이터 분석을 가르치며 느낀 점을 공유합니다.
특히 가장 반응이 좋았던 포켓몬 데이터 수업,
개념어를 먼저 설명하기보다 먼저 해보고 나중에 이름 붙이는 방식,
구글 폼 같은 실시간 설문을 활용한 참여형 수업,
그리고 AI 교육은 개인 맞춤형에 가까운데 실제 교실은 1명의 선생님과 여러 명의 학생이라는 괴리감에 대해 이야기해보려고 합니다.
이번 라이브에서 다룰 내용
AI 교육이라고 다 재밌어하는 건 아니었다
중학생은 기술보다 소재에 반응했다
가장 흥미가 높았던 건 포켓몬 데이터였다
개념어는 먼저 꺼내지 않는 게 더 좋았다
학생별 편차와 성향 차이가 결과를 크게 갈랐다
AI 교육은 개인 맞춤형인데, 교실은 단체 수업이다
Show More Show Less View Video Transcript
0:03
[목을 가다듬음] 아 아후
0:30
P
1:01
둘
1:27
아 안녕하세 안녕하세요.
1:30
슬기로운 통계 생활의 이삭입니다.
1:51
네. 제가 요즘에 또 라이브 하는 거
1:54
습관 드리려고 계속해서 이제 켜고
1:56
있어요. 그래서 어 라이브 시간이
1:59
여러분의 어떤 그 사이클이랑 조금 안
2:02
맞을 수도 있는데 그래도 나중에 그
2:06
여러분이 뭐 출퇴근 하시거나 아니면은
2:10
뭐 심심할 때 저의 라이브트 영상
2:13
틀어 놓으시고 뭔가 하실 수 있도록
2:16
어 계속해서 작업을 해 보도록
2:18
하겠습니다. 라이브를 꼭 꼭 제가
2:21
많이 할 거거든요. 그래서 어
2:24
오랜만에 제 영상을 보셨다면 그리고
2:26
제 얼굴이 좀 반갑다면은 댓글 좀 나
2:29
남겨 주시기 바랍니다. 그래야지 저도
2:31
그런 거 보면서 이제 힘 내서 좀
2:33
방송을 하거든요.
2:36
어 저 일단 저를 이제 아시는 분들은
2:40
그래도 아실 테고 이제 모르시는
2:42
분들도 있으실 텐데 어 저는 이제 그
2:46
통계를 이제 전공을 했고 그다음에 어
2:49
생각보다 그니까 우연찮게 이제 데이터
2:52
분석 그리고 통계를 가르치는 유튜버의
2:55
길을 걸으면서 사람들을 많이
2:58
가르쳤어요. 그래서 어 통계나 데이터
3:01
분석을 가르친 어떤 사람들 수는
3:04
그래도 한 500명 600명 정도
3:06
되는 거 같고 그다음에 이제 요즘
3:10
들어서 뭐 챗 GPT나 재미나이
3:12
요런게 이제 발전을 하면서 AI 그
3:15
교육도 이제 많이 하게 되었습니다.
3:18
그래서 작년부터는
3:20
미국에서
3:22
이제 한국으로 이제 넘어오면서 그
3:24
LS라는
3:26
기업 아실죠? 그죠? LS 기업이랑
3:29
이제 그 같이 협업으로 어 취준생을
3:32
대상으로 한 어떤 데이터 분석 그리고
3:36
플러스 AI 활용을 이제 강의를
3:38
했었고 그다음에 그 이제 프로젝트
3:41
끝나고 최근에 또 재미있는 어떤 교육
3:45
경험을 제 저 나름으로서는 이제
3:47
재밌는 교육 경험을 하고 있는데 바로
3:50
이제 중학생들을 대상으로 어 데이터
3:52
분석을 가르치고 있습니다. 그래서
3:56
생각보다이
3:58
교육 관점에서이 AI를 바라보는 눈이
4:03
다른 일반인들보다는 그래도 제가 좀
4:05
더 객관적이고 그다음에 이제 현실에
4:09
협업에 그러니까 현업에서 이제 어떻게
4:12
가르쳐야 되는지에 [목을 가다듬음]
4:13
대해서 좀 생각을 더 많이 해 본
4:16
사람인 거 같아요. 그래서 어 그
4:19
경험을 바탕으로 제가 어 전국에 계신
4:23
물론 제 영상을 보시는 분들의
4:25
한해서겠지만 전국에 계신 어떤
4:28
선생님들
4:30
혹은 어 우리 아이들 지금 이제
4:33
아기가 있으신 분들 자녀 교육이 좀
4:36
그 궁금하시잖아요. 어떻게 우리가
4:39
이제 살아오는 시대에서는 AI가
4:41
없었는데 우리 아들 딸들의 세대에는
4:45
사실 AI가 태어날 때부터 이제
4:47
존재하는 세상이죠. 그래서 그런
4:49
사회에서 적응을 잘하기 위해서 혹은
4:51
이제 살아남기 위해서 어떤 것들을
4:54
이제 가르쳐야 되나, 어떻게 가르쳐야
4:56
되나, 어떤 능력이 중요한가 요런
4:59
것에 대한 그 이야기에
5:03
대한 어떤 도움이 될 수 있는
5:05
이야기들을 제가 좀 할 수 있을 것
5:07
같습니다. 해 드릴 수 있을 것
5:08
같습니다.
5:11
오케이.
5:21
오케이. 잠시만요.
5:36
오케이. 잘 보이는군요. 이거를요
5:40
지금 왼쪽에 보이는요 책 있잖아요.요
5:43
책은 저희 앱
5:47
저희 채널에
5:50
아주 중요한
5:52
역할을 하는
5:55
협찬을 맡고 있습니다. 그래서 요거는
5:57
이제 제가 가릴 수가 없어요. 그래서
5:59
요거를 어 어디다 배치를 하냐면
6:07
제 옆으로겠습니다.
6:11
오케이.
6:13
어, 참고로 이제 저는 그 저희 지금
6:16
채널과 연계된 이제 실기로운 통계
6:19
생활이라고 하는 플랫폼에서 빅데이터
6:21
분석 기사라고 하는 데이터 분석
6:23
자격증 그리고 ADP라고 하는 어,
6:26
또 이제 빅데이터 분석 기사보다 살짝
6:29
위에 좀 더 어렵다고 생각하는 이제
6:32
강의 그 데이터 분석 자격증 강의를
6:35
하고 있습니다. 그래서 현업에 그
6:39
이제 오프라인을 통해서 학생들을
6:40
만나기도 하고 그다음에 온라인을
6:42
통해서 이제 학생들을 만나기도 하면서
6:44
여러분이 어떠한 그들을 어려워하고
6:48
그다음에 어 이제 어떤 부분들이 또
6:52
차이가 나는지 그런 거를 제가 좀 더
6:55
어 볼 수 있는 기회가 있었다라고
6:58
생각하시면 좋겠습니다. 자, 그래서
7:00
오늘 이야기 혹은 썰 같은 거를 이제
7:03
풀어 보기 위해서 제목은 AI 어떻게
7:06
가르쳐야 할까라고 일단 잡았습니다.
7:08
그리고 중학생 AI 데이터 분석
7:10
수업을 해 보면서 느낀 점이 오늘의
7:13
주제예요. 그런데 이제 굳이 이게 뭐
7:15
중학생이다. 그니까 중학생에 이제 그
7:18
국한된 건 아니고 일반적인 어떤
7:21
사람들에게 AI 데이터 분석 수업
7:24
혹은 AI 수업을 해보면서 이제 제가
7:27
느낀 점을 자유롭게 좀 캐주얼하게
7:29
이제 그 공유를 좀 드리도록
7:31
하겠습니다. 그리고 이제 그거를 이제
7:34
가르치는 분들 내 아이를 이제 가르칠
7:37
때 어떤 점이 이제 중요한가라고 하는
7:41
점에서 좀 잘 중점적으로 들어보시면은
7:44
좋겠습니다. 그래서 설 기능
7:45
설명보다는 무리 모입 구조가 먼저다
7:48
렇게 되어 있는데 요것도 큰
7:50
축이에요. 제가 오늘 말씀드리는 이제
7:52
큰 축입니다.
7:54
그래서 AI 기능 설명보다 몰입
7:56
구조가 먼저다라고 제가 첫 번째 이제
8:00
그 슬라이드를 이제 만들었는데
8:03
잠시만요.
8:11
위로 올려야겠습니다.
8:20
그 학생들이다 보니. 근데 이제
8:23
학생들도 이제 중학생이잖아요. 그래서
8:26
그 고등학생도 아니고 이제
8:27
중학생이어서 그런지 모르겠지만 제가
8:30
처음으로 제 인생 처음으로 중학생을
8:32
가르쳐 봤거든요. 그전에는 다 이제
8:35
대학교 졸업한 취준생 그리고 일반
8:37
이제 회사 다니시는 회사원 분들
8:39
그리고 대학생들
8:41
이찌 보면 미니멈이라고 생각했었는데
8:45
이제 그게 이제 중학생으로 이제 그
8:48
대상이 바뀌다 보니까는 제 생각보다
8:51
훨씬 더 집중력이 없었습니다. 그래서
8:55
상당히 당황을 했어요. 그런데 이제
8:57
그것을 이제 제가 느껴서 맨 처음에
9:01
이제 AI를
9:03
어떻게 가르쳐야 되나 데이터분 그것도
9:05
이제 또 데이터 분석을 또 어떻게
9:06
가르쳐야 돼라고 생각을 했을 때 그걸
9:09
파회법이라고 생각한게 이제 소재
9:12
자체를 이미 내가 가르치려고 하는
9:15
대상이 관심 있어 하는 어떤 그
9:18
주제를 잡아야 된다. 이미 알고
9:20
있고. 왜냐면은 AI라고 하는 것도
9:22
결국엔 새로운 걸 받아들이는데 사실
9:26
새로운 거를 완전 내가 모르는 거를가
9:29
배우려고 할 때는 엄청 거부 반응이
9:32
일단 있거든요. 모든 사람이 그런 거
9:33
같아요. 그런데 그거를 좀 허물 수
9:36
있는 것 자체가 혹은이 마음을 좀
9:38
안정시킬 수 있는 것 자체가 내가
9:41
이해하고 있는 혹은 관심 있어 하는
9:43
무언가가 거기 안에 섞여 있어야
9:45
된다라는 거를 어라는 것이라고 저는
9:49
생각을 했었고 그게 이제 소재 자체를
9:52
어 예를 들어서 데이터 같은 경우에도
9:54
이따가 말씀을 드리겠지만은
9:57
게임대 데이터라든지 아니면은 본인들이
9:59
이제 살고 있는 그 지역 관련
10:01
데이터라든지 그런 것들을 사용을 해서
10:04
뭔가 이야기를 했어야 그 하는게 훨씬
10:07
좋았다. 그리고 이제 그 학생들도
10:13
뭐 남녀 노소
10:16
따질 거 없이 뭔가 일방적인 어떤
10:19
강사가 이렇게 내용을 전달하는 거는
10:23
좀 별로 참여도가 그렇게 좋지
10:25
않습니다. 그래서 제가 생각을
10:27
했었던게
10:29
이제 그 실시간 설문 기능 그 구글
10:32
요즘에는 실시간 설문이 그 제공이
10:35
되는 구현할 수 있는 어떤 툴들이
10:37
되게 많아요. 근데 그중에서 가장
10:40
간단하고 대표적인게 이제 구글
10:42
폼이죠. 그래서 구글 폼은 여러분
10:45
회사 다니시는 분들이나 아니면은 뭐
10:47
선생님분들도 되게 많이 사용을 하실
10:49
것 같은데 그 구글 폼 자체를 사용을
10:52
해서
10:54
학생들이 실제로 본인이 이제 그
10:58
본인들이 이제 만든 데이터를 가지고
11:01
이제 수업을 했었습니다. 그래서 그런
11:04
어떤 참여를 좀 더 더 그 할 수
11:07
있도록 뭔가 환경을 이제 제공을
11:09
했었고 그다음에 이제 짧은 미션으로
11:12
성공 경험을 빠르게 제공 써 놨는데
11:15
요것도 이제 단계별로 뭔가 처음부터
11:17
끝까지 막 대단한 걸 이렇게 만드는게
11:19
아니라 왜 한 단계 한 단계 이제
11:22
밟아 나가면서 내가 뭔가 그 나아가는
11:25
느낌을 받도록 하는 그런 경험이 되게
11:29
중요하잖아요. 배움에 있어서도.
11:30
그래서 이제 AI 같은 경우에도 그
11:34
동일하게 그런게 적용이 됐었다라는
11:36
거였습니다. 그래서이 AI 수업의
11:39
어떤 수업을 한다거나 아니면 우리
11:42
아이에게 뭔가 AI 교육을 이제
11:45
하려고 할 때 AI를
11:48
뭔가 어 이거는 뭐야? AI란 뭐야?
11:50
이런게 아니라 그냥 애가 좋아하는
11:54
어떤 걸 가지고 AI를 응용시켜서
11:57
계속해서 뭔가 그 재미를 느끼게
12:00
만들면은 이제 본인이 이제 나중에
12:02
알게 알아서 그거를 어 AI를 학습해
12:05
나가는 거죠. 그러니까 결국에는 이제
12:07
뭐 가르치는게 아니라 왜 참된 스승은
12:11
뭐
12:13
그 인스퍼레이션을 되게 잘해야
12:14
된다라고 하잖아요. 그러니까 뭐지?
12:18
애들 이제 동기와 동기 부여를 되게
12:20
잘하는 선생님이 진짜 최고의
12:22
선생님이잖아요. 그래서 그런 어떻게
12:25
하면 이제 애들을 혹은이 내가
12:27
가르친이 학생들을 AI가 재밌다고
12:30
생각할 건지 아니면은 뭔가 필요하다고
12:33
생각할게끔 만들 수 있을까라고 하는
12:36
것의 고민으로부터이
12:39
AI 수업이 출발해야 하지 않는가라는
12:42
생각이 어 저는 들었습니다.
12:46
오케이.
12:49
자, 그래서 어 AI 교육이라고 다
12:53
재밌어 하는 건 아니었다라고 제가
12:55
이렇게 써 놨는데 그 처음으로 그
12:59
중학생 수업 데이터 분석 수업이죠.
13:02
AI 수업이죠. 이거를 이제 제안을
13:04
받고 처음 이제 그 생각을 했었을
13:07
때는 나름의 이제 환상이 있었어요.
13:10
뭐였냐면은 어 AI 뭐 그림 그리고
13:13
이런 거 되게 재밌잖아요. 그래서
13:15
학생들이 제가 AI를 뭔가 가르치면은
13:18
진짜 재밌어 할 줄 알았거든요. 근데
13:21
또 그게 또 그렇지만은 않더라.
13:23
그러니까 아무리 재밌는 걸 갖다
13:25
놓더라도 이게 애들이라서 그런지
13:28
모르겠지만 뭐 처음에는 조금 뭐
13:31
신기한게 있지만은 그래도 계속해서
13:35
이제 흥미가 거의 기하 급수적으로
13:37
이제 떨어지는 거를 수업을 하면서
13:39
이제 체감이 됩니다. 그래서 이제
13:41
AI도 이제 지루하면은
13:44
그냥 지루하다. 그러니까는 첫 5분
13:46
안에 뭔가 재미 있게끔 뭔가 후킹을
13:50
이제 해 줘야 된다라는 느낌을
13:52
받았습니다. 어찌 보면은 그 유튜브
13:54
영상이랑 똑같죠. 그죠? 유튜브
13:56
영상도 그 후킹이라고 하는게 되게
13:59
중요하잖아요. 그래서
14:01
아무튼 그것에 대한 그 이야기를 또
14:05
해 봤습니다.
14:13
자, 그다음에 이제 중학생 같은
14:16
경우에 중학생이라고 하는 그 아이들은
14:21
뭔가 공부에 되게 그 신기했던게
14:24
뭐냐면은
14:26
그 애들이
14:29
생각보다 공부를 많이 안
14:31
좋아하더라고요. 그러니까 어떤 거를
14:32
공부하는 거를 싫어하는 거는 인간의
14:35
본성이인
14:37
것 같아요. 그래서 되게 신기한게
14:42
뭐 예를 들어서 뭐 도덕이다 아니면은
14:45
뭐 과학이다.게 이렇게 그 본인들이
14:49
관 그 배우고 있는 어떤 수업 영역을
14:52
제가 들고 와 가지고 뭔가 설명을
14:54
시작하면은
14:56
그 흥미를
15:00
많이 잃어버리고
15:02
오히려 제가 그 꺼내 왔던 가져왔었던
15:05
데이터 중에 가장 반응이 좋았던 거는
15:07
이제 포켓몬 데이터였습니다. 근데
15:09
포켓몬 데이터라고 하는 거 자체가
15:12
뭐 뭐 별게 아니라 어떤 그 몬스터의
15:16
어떤 이름이나 아니면은 뭐 타입,
15:19
공격력, 방어력, 속도 이런 어떤 그
15:22
정보들이 이렇게 쭉 많고 그다음에 그
15:26
해당하는 어떤 그 몬스터에 대한
15:29
이미지 데이터 그러니까는 결국에는
15:31
이제 쭉 어떤 엑셀 파일 같은이
15:33
데이터가 쭉 있고 그다음에 이제 그
15:36
각 몬스터에 대한 어떤 이미지
15:38
데이터가 있는데
15:40
요런 그 데이터를 가지고 제가 설명을
15:44
시작을 해 보니까는 설명할 때부터
15:47
이미 눈이 반짝반짝하더라고요. 그래서
15:50
뭐 예를 들어서 그 오늘 우리가 배울
15:53
것은 이제 뭐 평균이나 아니면은 뭐
15:56
분산이나 아니면 뭐 중앙값이나 이런
15:59
개념을 먼저 생각 그 이야기를
16:01
하기보다는 어 너네들 중에 뭐 포켓몬
16:05
한 사람 있어? 포켓몬 게임이라고
16:06
하는 걸 아니 이렇게 물어보고이
16:09
데이터에 대한 그 어떤 탐색을
16:12
자연스럽게 그냥 질문으로서 어 너네
16:16
중에 최 포켓몬이 뭐가 있냐 그래서
16:19
이제 포켓몬의 어떤 그 정보를 이제
16:22
가지고 어 만약에 뭐 피카츄다
16:24
그러면은 피카츄에 대한 어떤 데이터를
16:26
이제 쭉 같이 보는 거죠. 피카츄에
16:28
대한 공격력, 피카츄에 대한 방어력,
16:31
피카츄 속도가 얼마인지 그리고 이제
16:33
속도라고 하는 것도 여기에 이제 모든
16:36
데이터는 그 데이터에 대한 어떤
16:38
해석이 되게 중요하잖아요. 데이터
16:39
분석에서는 그 도메인 지식이 상당히
16:42
많이 중요한데이 게임을 애들이
16:45
좋아하는 애들은 일반 그냥 어 일반
16:50
성인보다 훨씬 더 게임에 대한 도메인
16:53
지식이 풍부하더라고요. 그래서 오히려
16:56
어 뭐 공격력이 어떻고 방어력이
16:58
어떻고 제가 이렇게 말을 할 때
17:00
그것에 대해서 어 속도는 어이
17:03
게임에서는 그 포켓몬 게임을 해 보신
17:05
분은 아시겠지만은 속도가 빠르면은
17:07
이제 선빵을 날리는 이게 속 포켓몬은
17:10
턴제거든요. 그래서 A라고 하는
17:12
캐릭터, B라고 하는 캐릭터가 이렇게
17:14
붙으면은이 두 개 중에 선빵을 날릴
17:17
수 있는 그 결정권이이 속도 수치에
17:20
달려서 이제 그 결정이 된다라고 하는
17:24
그런 지식들. 그런게 이제 실제로
17:26
게임을 해 본 애들은 그 지식을
17:28
가지고 있죠. 그래서
17:31
그이 도메인 지이 생각보다이 게임
17:34
데이터에서는 애들한테는 되게 잘
17:36
먹기더라고요. 그래서 뭐 누가 포켓몬
17:38
중에서 어떤 타입이 있고 그 타입
17:40
중에서는 최대 이제 공격력을 가진 탑
17:44
5 뭐 탑 10 요런 거를 이제 뽑아
17:47
보대 그런 걸 이제 AI 데이터 그
17:50
AI를 사용을 해 가지고 이제
17:52
가르치는 거죠.
17:54
그래서 뭔가이 데이터 분석이나 AI
17:57
관련한 어떤 내용을 가르칠 때 그냥
18:01
그걸 직접 들어가는 것보다는 후킹을
18:04
써서 이제 가르치는게 조금 더 재미
18:06
있었다. 그리고 반응에 반응이 좀
18:09
좋았다라는 것을 저는 느꼈습니다.
18:14
그리고 어 그다음에 이제 제가 또
18:17
느꼈던 거는 뭐냐면은
18:19
그 사람들한테 이제 강의를 할 때이
18:23
개념을 먼저 설명을 하고이 개념이
18:26
이제 어떻게 생 생겼다. 그 이런 그
18:31
원리다라고 하는 것을 이제 보통은
18:33
이제 생각 그 가르치는 어떤 순서로
18:35
이제 생을 하는데
18:38
일반인일수록 즉 그 어떤 통계나
18:41
아니면은 AI 관련한 어떤 그 지식이
18:44
적으면 적을수록 어 본인들의 일상과
18:49
연결되는 것부터 시작을 해서 거꾸로
18:52
이제 마지막에 이제 개념을 설명을
18:55
하는게 훨씬 더 그 효율적이라 라고
18:58
저는 생각을 했었습니다. 그래서 예를
18:59
들어서 뭐냐면은 방금처럼 나는 목적이
19:04
그 평균이라고 하는 어떤 개념 혹은
19:06
뭐 분산이라고 하는 개념을 애들한테
19:08
설명을 하려고 하는 거예요. 그런데
19:11
그거를 이제 앞에서 봤듯이 데이터를
19:13
이제 포켓몬으로 잡고 포켓몬의 어떤
19:16
데이터를 이야기를 하면서 그 예를
19:19
들어서 속성이 뭐 물 속성이 있고
19:22
불속성이 있다. 근데 물 속성에는 그
19:25
몬스터가 뭐 50마리, 불구 물
19:28
속성은 50마리, 뭐 불 속성은 뭐
19:30
60마리 이렇게 있으면은 얘네들 중에
19:33
공격력이 어느게 더 그 세냐라고 하는
19:37
걸 물어봤을 때이 그룹을 뭔가
19:40
대표하는 어떤 대표값을 하나 설정을
19:43
해 줘야 된다라는 것을 자연스럽게
19:46
이야기를 하고 그다음에 이제 그것을
19:48
계산함에 있어서 이제 모두 다 더해서
19:51
이제 그 구성원의 수로 나누 나누는
19:53
어떤 평균이라고 하는 것을 사용을
19:56
해서 이제 그 비교할 수 있다라는
19:58
것을 이제 이야기를 해 주는 거죠.
20:00
그러니까는
20:02
점점 이제 평균이라고 하는 그 단어
20:04
개념을 설명하기 위해서 걔네들이
20:07
필요한 어떤 필요해지는 상황으로
20:09
애들을 이제 몰고가 간 다음에
20:12
마지막에 아이 여러 그 우리가
20:15
이제까지 했던 이렇게 계산하는 이렇게
20:18
계산해서 대표값을 찾는이 개념을
20:21
평균이라고 부른다라고 하듯이 뭔가
20:23
마지막에 이제 개념을 설명을 해서
20:25
끝내는 방식이 제 생각에는 조금 더
20:30
어, 애들한테 혹은 이제 학생들한테
20:32
조금 더 효율적이었다라고 어, 생각을
20:35
했습니다.
20:39
그래서 이제 먼저 해보고 나중에
20:41
이름을 붙치는 방식으로 저는 어,
20:45
가르쳤다라고
20:46
이해를 해 주시면 좋겠네요.
20:51
자, 그리고 어, 또 이번에는 이제이
20:55
그 AI 교육 그리고 여러분이
20:57
생각하는 이런 일반적인 그 AI
21:00
시대에 걱정하시는 것들이 있잖아요.
21:03
아, 나는 이거 안 배우면 어떡하지?
21:06
그 뭐 이런 걸 지금 모르는 상태인데
21:08
뭔가 뒤쳐지면 어떡하지라고 하는 그런
21:11
걱정들과 조금 이제 맞다 있는 그런
21:16
내용인데 가르쳐 보니까
21:20
잘하는 애랑 그다음에 못하는 애랑
21:23
차이가 진짜 천지 차이인 거 같아요.
21:26
그 천지 차이로 벌어진다라는
21:29
것을 저는 이제 피부로 느꼈습니다.
21:32
그거 이거는 이제 아이들의 비단
21:34
아이들에 적용하는게 아니라 그냥
21:37
일반적인 사람들한테도 제가 가르쳐
21:39
주면은 그거를 이제 관심 있어하고
21:42
혹은 이제 파고들어서
21:45
이제 배울 수 있는 사람과 그렇지
21:47
않고 그냥 어 뭔가 흥미가이 없어지는
21:51
혹은 필요성을 못 느끼는 사람의
21:54
결과가 진짜 하늘과 땅 차이가 나는
21:57
거 같아요.
21:59
그걸 제가 어떻게 느꼈냐면은
22:02
작년에 어 제가 이제 1년 반 동안
22:07
그 9시부터 아침 9시부터 저녁
22:10
6시까지
22:12
학생들을 40명을 모아놓고 4개월씩
22:15
강의를 세 번을 했어요.
22:18
즉 40명의 어떤 샘플, 그러니까는
22:21
일반 AI나 뭐 이런 A 그 데이터
22:24
분석을 아무것도 모르는 짜 생자
22:27
모르는 어떤 초보들을 40명을
22:30
모아놓고 실험을 세 번을 했던거나
22:33
마찬가지예요. 그래서 얘네들한테 이제
22:35
어떤 강의를 하고 그것에 대해서 이제
22:37
실행을 뭔가 그 실습을 시켜 보면서
22:41
애들이 어떻게 하는지 공부를 어떻게
22:44
하는지 혹은 활용을 어떻게 하는지를
22:46
제가 눈으로 봤단 말이죠. 근데
22:48
4개월이 지나보니 지난 다음에 제일
22:53
잘하는 애랑 제일 못한 애가 진짜
22:57
상상을 할 수 없을 정도로 차이가
22:58
많이 나. 결과물 차이가. 그래서
23:01
이게
23:03
도대체 무슨 차일까? 그러니까는 왜
23:06
이런 그 차이가 날까? 을 조금 그
23:12
같이 강의를 하시던 분들이랑 이야기를
23:14
좀 해봤는데 뭐 차이가 있었냐면은
23:17
일단은 성향이
23:20
시키 시키는 것만 하는 그 여러분 다
23:25
지금 여러분 포함해서 그 주변에 그
23:28
직장에서도 마찬가지예요. 모든 그룹에
23:30
가면은 리더 역할 혹은 이제 그
23:35
주도적으로 참여하는 애가 있고 그냥
23:37
시키는 것만 하는 애가 있잖아요.
23:39
그죠? 이도 그냥 시켜 보면 A라고
23:42
하는 걸 시키면은 A만 딱 하는 애가
23:44
있고 어 A 했으니까 뭐 BC 이런
23:47
거 없나 하면서 이제 호기심이
23:49
있다거나 아니면은 뭔가 좀 더 해
23:52
보려고 하는 그 성향 있죠. 그
23:54
성향이 있고 없고가
23:57
진짜 많이 차이가 많이 나더라고요.
23:59
그래서 왜 AI는 기본적으로 그냥
24:04
우리가 알고 싶어 하는 모든 것을
24:07
대답 그 질문을 하면 그 모든 것에
24:09
대해서 대답을 해 줍니다. 그죠?
24:11
그게 정말 무서운 거 같아요.
24:13
그러니까 기존의 어떤
24:16
뭐라고 하지? 그
24:19
일반적인 전통적인 그 교육에서는 사실
24:27
내가 그 질문하면은 다른 사람들한테
24:29
이제 피해가 가는 어떤 상황이 좀
24:33
생기거든요. 예를 들어서 저는 그
24:35
제가 어렸을 때 저는 손들 발표하는
24:37
거 질문하는 걸 되게 좋아하는데
24:40
그 질문을 많이 하면은 또 친구들
24:43
중에서는 그렇게 안 좋아하는 사람들이
24:45
있어요. 왜 그러냐면 이제 수업이
24:47
끊기니까 수업의 어떤 방해 방해
24:50
진도가 이제 방해를 받거나 아니면은
24:52
본인이 알고 있는 거를 이제 물어봤을
24:54
때 이제 짜증을내는 그런 친구들이
24:57
있어서 걔네들 때문에 내가 궁금해서
25:00
질문을 하고 싶어도 못 하는 경우도
25:02
많고 그것 때문에 이제 모르고
25:03
넘어가는 경우도 많았거든요. 근데
25:05
이제 그게 없어진 거죠. 그러니까는이
25:10
어
25:14
AI 시대에는 이제 내가 무제한으로
25:18
질문을 할 수 있으니까 흥미가 있는
25:20
애들은 질문을 하면서 더 이제
25:25
본인이 원하는 답을 더 깊게 더 많이
25:29
이제 알아낼 수 있더라. 오케이.
25:32
그래 가지고 진짜 하려고 하는
25:33
애들이랑 흥미를 잃은 아이들이 많이
25:36
어
25:38
차이가 났었습니다.
25:47
자 그다음에 이제 요거는 어 제가이
25:52
제목에 뭔가 현실은 이제 AI 교육
25:55
현실은 쉽지 않습니다. 이렇게 말을
25:57
했는데 요것도 이제 좀 그
26:03
슬픈 현실이에요. 그러니까 뭐 뭐가
26:05
이제 슬픈 현실이냐면
26:07
사실 그 AI를 활용을 해 가지고
26:11
뭔가를 이제 배우려고 하는 학생들이
26:13
다들 능력치가 다르잖아요. 그래서이
26:16
AI 활용법은 사실 얼마나 질문을
26:18
구체적으로 하는가 그리고 이제 그런
26:22
상황이나이
26:24
것들을 얼마나 잘 이해하는가에 따라
26:26
가지고 이게 좀 달라지는데
26:29
개개인별로 이제 막히는 지점이
26:31
달라요.
26:33
그래서 A라고 하는 학생이 뭐
26:35
여기에서 막혔어. 그러면 그거가
26:37
가지고 이제 제가 어 선생님이 이제
26:40
가서 이제 도움을 주면 이제 막 그게
26:43
풀려서 이제 다음에 다음 단계로
26:45
넘어가겠죠. 그런데
26:47
학생이 여러 명이니까
26:49
그리고 한학 한 교시에 이제 45분
26:52
중학교는 45분 가르치더라고요.
26:54
45분 가르치는데
26:56
제가 가르쳤던 반이 이제
26:58
24명이었습니다. 근데 24명이
27:01
다 막히는 거예요. 지점이 근데 다
27:03
달라. 그러면은 내가 뭔가이
27:06
선생님으로서 혹은 제 강사로서
27:09
가르쳐야 되는 그
27:12
범위가 있잖아요. 그 범위를 끝낸
27:15
적이 진짜 거의 드은 거 같아요.
27:17
왜? 학생마다 이제 계속해서 이제
27:20
막히는 부분을 어 풀어 주다 보면은
27:23
뭔가 그 시간이 이제 다가 버리는
27:26
그런 형 현실이 있었습니다. 그래서
27:30
뭔가 AI는 게개인별로 이제 질문이랑
27:33
속도도 다르고 맞게끔 다 질문 대답도
27:36
다 해 주지만은 실제로는 그럼에도
27:39
불구하고 개개인이 이제 그 막히는
27:42
부분도 다르고 일대일로 지도가 이제
27:44
필요한 상태더라. 그래서이 두 개의
27:47
뭔가 괴리가 있고 오히려 저는 이제
27:49
무슨 생각이 들었냐면은 아 이게
27:51
AI를 활용을 해서 교육을 하면
27:53
할수록 선생님이 부족하겠구나.
27:57
그러니까 그러니까 예전에는 동일
28:00
커리큘럼으로 여러 명을 가르칠 수
28:02
있었다면은 AI를 활용해서 가르키면은
28:08
뭐 여섯 명 아 그니까 여러 명이라
28:11
한 10명 열명이다. 내가 10열
28:13
명을 갇친다라고 하면 10명의
28:15
커리큘럼이 진도가 다 다른 거예요.
28:18
무슨 느낌인지 알죠? 그래서
28:20
이게 선생님 한 명데 학생 여러 명의
28:24
그이 전 뭔가이 전통적인이 교육 방치
28:28
방식이
28:30
오히려 더 안 맞아지더라라는
28:33
생각이 들었습니다. 이게 되게
28:36
신기해요. 그래서 사람들은 뭔가
28:38
AI가 발전을 하면 할수록 선생님이
28:41
없어지는 거 아니냐? AI 통해서 뭐
28:44
다 공부할 수 있지 않냐라고 생각을
28:46
하겠지만은 오히려 저는 그 실제로
28:49
오프라인 수업을 해 보면서 선생님이
28:51
더 모자하지 않을까라는 생각이
28:54
들었습니다.
29:06
오케이.
29:08
그래서 개별화 도구를 단체 수업
29:10
안에서 작동하게 만드는 설계가
29:12
필요했다.
29:16
그 이제 이거를 조금 뭔가 무마
29:20
한다거나 그러니까 이런 그 개별적인
29:23
어떤 그 진도나 이런 걸 좀 무마하기
29:26
위해서 이제 구글 폼이 이제 참여형
29:30
수업을 좀 많이 제가 생각을 했었는데
29:34
그 이유는 뭐냐면은
29:37
어차피이 강사가 가르치는 거는 내가
29:41
100을 말해도 80도 안 들어가고
29:44
한 30에서 에서 50% 정도 애가
29:47
알아들으면 되게 좋은 어떤 강의라고
29:50
저는 생각이 들었어요. 그러니까 그거
29:52
자체가 교육이라고 하는 거 자체가
29:54
그렇게
29:56
전달력이 많지 않더라고요. 특히나
29:58
이제 중학생 같은 경우에는 그랬고
30:01
오히려 이제 제가 관찰한 결과 어
30:04
옆에는 하는데 나는 못 하네라고 하는
30:07
거를 이제 느끼면은 오히려 그거를 또
30:10
찾아서 잘 하는 그런 성향이
30:14
있어서 이제 그거를 뭔가 조별
30:17
수업이라든지 그런 걸로 이제 묶어
30:19
가지고 이제
30:22
수업을 했었습니다. 그래서 그 조별
30:24
수업을 할 때 이제 학생들이 구글
30:27
폼을 통해서 뭔가 설문을 하면 그게
30:29
이제 엑셀 데이터 스프레드시트로 이제
30:31
쌓이죠. 그래서 그거를 가지고
30:33
이야기를 한다거나 아니면 조별로 뭔가
30:35
분석을 하게 한다거나 그럴 때 어 좀
30:39
더 더 이제 몰입도가 올라갔다.
30:41
그리고 본인들이 답했으니까이
30:45
본인들이 답을 하면 애들이 장난기가
30:47
너무 심해 가지고 설문이면은 진짜
30:49
온갖 그 이상치들이 많이 나오잖아요.
30:52
일부러 이제 본인이 주목을 받고
30:54
싶어서 혹은 장난을 치기 위해서
30:57
재미를 위해서 이제 이상치들 그리고
31:01
그
31:03
이제 결칙 그 질문하지 그니까 질문에
31:06
답을 하지 않는 경우 그런 것들을
31:09
말을 하지 않아도 애들이 잘 본인이
31:12
알아서 이제 만드는데 그거를 이제 잘
31:14
활용해서 뭔가 이야기를 하면 또
31:17
좋았던 어떤 어 경험이 있습니다.
31:20
그래서 이제이 제 기준으로는 이런
31:23
구글 폼 같은 실시간 설문 기능이나
31:25
이런 걸 활용을 한 어떤 수업을
31:28
만드셔도 되게 몰입도가 좋더라라는
31:32
생각이 들었습니다.
31:37
어, 그리고 이제
31:41
잠 잠시만요.
31:44
그리고 이제 하나 더 이야기를 하고
31:46
싶은 거는 뭐 AI를
31:49
배움에 있어서 저한테 항상 물어보는게
31:52
뭐 AI 배우려면은 뭐 채취t를 하면
31:55
좋냐 아니면은 뭐 재미난 아이를
31:57
쓰는게 좋냐. 요즘에 클로드 코드
31:59
정말 많이 쓰는데 클로드 코드 쓰면
32:01
좋냐라는
32:03
그 질문들을 많이 하시 하시거든요.
32:05
근데 그게 아니라 오히려 이제 학생들
32:10
그니까 나는 어떤 질문을 할 수
32:11
있는가? 오케이. 그러니까는
32:15
그 학생들도
32:18
그냥 내가이 AI가 필요하다라고
32:20
느끼면은 도구에 상관없이 무조건이
32:25
몰입하는 순간이 생기고 그다음에
32:27
그걸로 이제 계속해서 이제 발전시켜
32:29
나가는 그 순간이 오거든요. 그러면은
32:33
그때는 도구는 절대 그 중요하지
32:37
않습니다. 아무 도구를 사용해도 아무
32:40
도구를 사용해서 가르쳐도 상관이
32:42
없다. 대신에 이제 그 이걸 가르치는
32:46
사람은 어떠한 것을 중형 중점적으로
32:49
생각하고 이제 가르쳐야 되냐면은 나는
32:53
뭔가를 가르치는게 아니라 얘네들이
32:57
이거를 흥미 있게 생각할 수 있는
33:00
어떤 환경을 설계를 어떻게 할
33:02
것인가. 그러니까 수업 설계자의 어떤
33:06
마인드로이
33:07
시스템
33:09
운영하는 마인드로 이제 접근을 하는게
33:12
되게 그 되게 중요한 어떤 그 역량인
33:15
거 같고 교사라고 하는게 AI
33:18
강사라고 하는 어떤 영 그 필요한
33:20
역량이 그리고 두 번째는
33:23
흥미가 떨어질 때 그거를 어떻게 그
33:26
끌고 갈 것인가에 대한 분위기 조절을
33:30
할 수 있는 그래서 뭐 농담 따먹기를
33:33
해도 되고 아니면은 저처럼 그 설문
33:37
같은 본인들이 이제 재밌싸는 어떤
33:39
데이터를 가져온다든지 그런게 이제 어
33:43
필요했다. 그리고 세 번째는 이제 그
33:46
편차가 큰 학생들을 어떻게 끌고 갈
33:49
것인가? 이것도 되게 기존에 그
33:53
선생님들이 생각하는 그런 수업과 살짝
33:57
다른게 예전에
34:01
전통적인 수업 방식에서 벌어졌던
34:03
편차보다 AI 가르 사용해서 가르치는
34:07
수업의 편차가 훨씬 커요. 그러니까
34:10
진짜 말도 할 수 없이 커요.
34:12
예를 들어서 저번 주에는 제가
34:15
웹미나이
34:18
사용해 가지고 애들한테 본인이
34:20
좋아하는 분야의 게임을 만들어 보라고
34:22
했거든요.
34:24
근데이 게임을 만드는데 어 어떤 애는
34:28
뭐 슈팅 게임 어떤 애는 뭐 키보드로
34:31
이렇게 음악 맞춰 가지고 두드리는
34:33
리듬 게임 있죠? 그리고 리듬 게임
34:36
뭐 각자 아니면은 또 어떤 애는 그
34:39
운영하는 그 피자집 운영 뭐 라면
34:43
끓이는 그런 운영하는 게임 이런 걸
34:45
만들었는데 이게
34:48
1한시간을 주고 1한시간도 아니죠
34:50
45분을 주고 이제 나중에 마지막에
34:53
이제 발표를 결과물 발표를 했는데 그
34:56
결과물이 퀄리티가 완전 차이가 많이
34:59
나더라고. 예를 들어서 게임을 되게
35:02
잘하는 애들 같은 경우에는이 게임이
35:06
어떻게 하면 좀 더 재밌어질지 혹은
35:09
본인이 이제 게임을 많이 하면서 그
35:12
흥미로 높롭다고 생각하는 그런 요소들
35:15
있잖아요. 예를 들어서 그냥 비행기
35:16
게임이면은 쭉 가다가 그냥 뭐 예를
35:19
들어서 그 스페이스바 누르면은 슈팅이
35:22
나가요. 총알이 나가는데 그냥 그
35:24
총알 나가는 거를 처음에 비행 게임
35:26
만들어 줘라고 하는 그 프롬프트를
35:28
치면은 그 게임이 나온단 말이죠.
35:30
근데 거기서 어떤 애는 어 업그레이드
35:34
아이템이라고
35:35
하는 것을 이제 생각을 할 수가 있고
35:38
그다음에이 무기 종류 그 비행기
35:41
게임을 해 본 사람 많이 해본 애들은
35:44
어 이게 타입이 내가 쏘는 그 총알
35:49
타입도 다양하게 주면 줄수록 뭔가
35:52
게임이 재밌어지고 그죠? 중간에
35:54
만약에 어떤 특정 아이템을 먹으면 내
35:57
비행기가 변신을 하거나 그런 요소가
35:59
있으면 더 재밌어지고 그런 걸 이미
36:01
알잖아요. 그러니까는 그 그 도메인
36:04
지식이 풍부한 애가 만든 게임은
36:06
45분 후에 보면은 진짜 어 나도
36:09
재밌어요. 저도 뭔가 해 볼만큼
36:12
재밌는 게임을 만들고 그게 아니라
36:14
평소 게임을 많이 안 했거나 아니면은
36:17
뭐 그 그렇게 많이 흥미가 없는
36:19
애들의 게임은 45분을 줘도 혹은
36:23
두시간을 줘도 그냥 거기서 거기에요.
36:26
그게 이제이
36:29
AI를 가르치는 강사 입장에서는이
36:32
속도 조절의 문제가 되더라고요.
36:34
그니까 어떤 애 똑같이 기 아기들을
36:37
그니까 아이들을 이제 두고 가르치는데
36:40
한 애는 진짜 이미 저쪽 100m
36:43
달리기를 하고 있고 나머지 다른 애는
36:46
또 한 10m 가서 달리고 있는
36:48
거야. 그래서 동일 시간에 동일하게
36:50
가르쳤음에도 불구하고이
36:53
애들마다 편차가 너무 많이 차이가
36:55
나서 이걸 어떻게 끌고 갈 것인가
36:58
이거는 한번 또 강사로서
37:02
혹은 AI를 이제 가르치는 어떤
37:05
사람이나 아니면 내 아기의 어떤
37:08
교육을 생각하시는 분들에 있어서 한번
37:11
생각해 볼 어떤 그 주제 같습니다.
37:15
그리고 이제 미션 설계 같은 경우에도
37:17
마찬가지예요. 미션 설계도 사실
37:19
이거는 뭔
37:22
자존감의 자존감의 자신감의 문제고
37:25
그다음에 속 그 수업에 대한 흥미에
37:27
대한 문젠인데 처음부터 그 너무
37:30
어려운거나 너무 그 힘든 거를
37:33
하기보다는 차근차근 이제 밟아가서
37:36
이제 어 나는 이거 만들었어. 뭐
37:38
예를 들어서 제가 했던 것 중에 또
37:40
하나가 뭔가
37:42
애들이 그 학교 요즘에 그 농구 시즌
37:47
그 농구 대회 같은 걸 했더라고요.
37:49
그래서 학교 자체에서 팀을 몇 개를
37:53
만들어 가지고 농구대회를 하는데
37:55
거기에 이제 사용할
37:57
그 응원가를
38:00
만들어 봐라. 그래서 본인의 어떤 그
38:02
본인이 응원하는 농구팀 이름이랑
38:05
그다음에 거기에 그 구성이 소속이
38:07
되어 있는 선수 명단들이 쭉
38:10
있잖아요. 그래서 그걸 활용을 해서
38:12
음악을 만들어 보라고 하니까 이제
38:14
음악 그냥 음악만 어찌 보면 재미가
38:17
없었는데 본인들이 이제 알고 있는
38:20
그런지 친구 이름이 들어간 음악
38:23
그리고 이제 응원가니까 조금 더 이제
38:25
발랄한 그런 느낌이 들죠. 댄스나
38:28
아니면 응원과 느낌이 드니까 그런
38:30
것도 되게 재미 있어 했거든요. 근데
38:33
어 나는 뭔가 AI 써서 이런 그
38:36
음악도 하나 만들어 봤어. 그 사실
38:39
그거 별거 없는데 그런 거를 하나씩
38:41
하나씩 뭔가 끝내는
38:44
완성하는 어떤 그 단기 미션 혹은
38:50
달성 가능한 어떤 미션들을 많이
38:52
주는게 애들을 끌고 가는데 도움을
38:54
줬던 거 같습니다. 오케.
39:00
오케.
39:06
예. 그래서 이제 그 뭔가
39:12
아직 끝나진 않았지만은 그래도 이번
39:14
학기가 거의 한 6월
39:16
6월 말쯤 그 7월 초에 이제 거의
39:20
끝나는데 요즘에 거의 막판이거든요.
39:23
근데 그래도 제가 AI 데이터 수업
39:26
혹은 AI 활용 이제 수업을 하면서
39:28
이제 느꼈던 거는 확실히
39:34
생각보다 애들이
39:37
집중도가 너무 떨어져서 그거를 이제
39:39
흥미를 갖게끔 상황을 먼저 만들어
39:42
만들고 그 상황으로 내가 가르치고
39:45
싶어 하는 어떤 개념을 그 자연스럽게
39:48
받아들일 수 있도록 이렇게 쭉 가는
39:51
그게 이제 첫 번째 제일 중요했던 거
39:54
여기 이제 두 번째는
39:56
그 직접 묻고 만들고 뭐 비교 고친다
39:59
이렇게 썼는데 요것도 이제 확실히
40:02
AI 수업 AI 활용 수업이라서
40:05
그런지 모르겠는데 다른 수업 그
40:07
하시는 어떤 선생님들의 어떤 피드백을
40:09
들어보면은 본인들 가르치는 수업보다는
40:13
확실히 그 참여도나 이런 애들이
40:16
받아들이는 그런게 훨씬 뛰어 그니까
40:19
좋다고는 말씀을 하셨어.
40:22
그니까 뭐 저는 사실 다른 수업을
40:25
애들 직접 하는 걸 이제 보지는
40:26
못했지만은 그래도 제가 궁금해서
40:30
이렇게 물어보면 수업 재밌니 이렇게
40:32
물어보면은 되게 재밌어거든요. 근데
40:34
자기 본인들이 재미 있어 한다고
40:36
저한테는 그랬어요. 재미 없는 애가
40:38
저한테 재미없다고 말은 안 했겠죠.
40:42
그래서 뭔가 좀 바이어스가 좀 있는
40:44
그 의견이긴 합니다만 그래도 제가
40:48
생각하는 어떤 장점은 뭐냐면 계속해서
40:51
애들이 그냥
40:54
앉아만 있고 사람 그 강사가 말하는
40:57
걸 듣고 그 듣기만 하는 그런 수업이
41:01
아니라서 본인들이 계속 뭔가 질문을
41:04
하고 그 결과 나온 걸 가지고 다시
41:07
추가 질문을 하고 그러면서 이제 그
41:10
나아가는 는 가르치는 그런
41:13
수업이다이라서 그런지 모르겠지만은
41:16
진짜 확실히이
41:18
아기들의 반응이나 참여도는 훨씬 높은
41:21
수업이었다. 수업인 것 같다라는
41:24
생각이 듭니다. 그래서 그 기존 어떤
41:28
수업을 가르칠 때 AI를 도입을 해야
41:31
될까라는 거는 저는 이제 100%
41:34
이거는 피할 수 없는 어떤 흐름인 거
41:36
같고요. 대신에 이제 그거로부터
41:39
파생되는 새로운 어떤 문제점이
41:41
있더라. 개인별 편차라든지
41:44
그다음에
41:47
그 어 개인별 편차해 오는 그 문제가
41:50
제일 컸던 거 같습니다. 그런 것
41:51
때문에 오히려 저는 교사가 더
41:53
모자하지 않을까 나중에는. 예.
41:59
오케이. 일단은 이제 제가 그 이번
42:03
학기 그리고 이제 작년 1년 반 동안
42:07
학생들 가르치면서 느꼈던 거를 쭉
42:09
해서 뭔가 이야기를 해 드렸는데
42:12
요러한 경험이 어 누군가에게는 뭔가
42:15
그 도움이 되겠죠. 도움이 되시고
42:18
그다음에이 강의를 보시는 분들
42:20
중에서도 또 그 AI 활용해서 뭐
42:24
수업을 한다거나 사실 저는 이제 저의
42:27
전공은 데이터 분석이고 통계고 이래서
42:30
그 데이터 분석을 이제 AI를 사용을
42:33
해 가지고 가르치는 것을 저는 조금
42:35
더 잘하는 거 같습니다. 다른 다른
42:37
사람들보다 훨씬 더 그 재미있는
42:40
요소나 아니면 애들한테 이제 좀
42:43
재미있게 가르칠 수 있는 거 같고 그
42:45
외에 이제 그냥 AI 일반적인
42:47
활용하는 방법 또 이제 저는 수업을
42:50
하고 있으니까 그 수업이나 어떤
42:53
세미나 원하시는 분들 저에게 그 연락
42:56
주십시오. 그러면은
42:58
제가 갈 수 있는 곳에 한해서 혹은
43:00
이제 온라인을 통해서도 뭔가 세미나를
43:02
하고 있으니 많은 그 연락
43:04
부탁드립니다. 오케. 그리고
43:07
이제 AI 활용을
43:10
굳이 AI 중학생이 아니더라도 그
43:13
선생님들에게도
43:16
제가 하거든요. 그러니까는 선생님들
43:18
일반인들에게도 이제 제가 하고 있으니
43:21
예 연락 부탁드립니다.
43:28
그리고 지금 이제 라이브 혹시나
43:30
보시는 분들 중에서
43:32
뭔가 질문 사항이 있다던가 궁금한 거
43:35
있으시면은 자유롭게 말씀해 주세요.
43:38
굳이 뭐 이거 AI 아니더라도 저
43:40
알고 계시 있는 분이시라면
43:44
아는 척도 좀 해 주시고요.
43:48
15분 그까 어 10분 남았네요.
43:53
4시 반에 가야 되는데
44:01
여러분들은 다 AI 잘 활용하고
44:03
계신가요? 아니면은 혹시나이 지금
44:07
들으시는 분들 중에 지금 조금 들어와
44:09
계시는 거 같은데 AI 관련해서
44:12
수업하시고 계시는 분 계시면은
44:16
좀 공유 좀 해 주세요.
44:22
아이들에게서 피드백 받으신 것 중에
44:24
인상적이셨던 거 있으신가요? 어,
44:27
아이들에게서 피드백 받았던 것 중에
44:29
가장 인상적인 거라면은 어, 본인이
44:32
이제 생각한 거보다 훨씬 더 그
44:35
결과물들이
44:37
어, 잘 나오니까. 예를 들어서 이제
44:40
그 게임 같은 거를 이제 만드는데
44:42
본인이 생각한 것들이 구현이 너무
44:45
잘되는 거죠. 그래서 되게 신나는
44:48
애들이 있었고 그다음에 뭐 예를
44:52
들어서 이미지 같은 것도 생각보다
44:55
애들이 그 AI 관련해 가지고 많이
44:57
사용을 많이 안 한
44:59
안 해 본 거 같더라고요. 근데 그
45:03
이유가 제 생각에는 그
45:08
제가 지금 가르치는 애들은 재미나이
45:10
프로 버전을 지금 사용해 가지고
45:12
가르치거든요. 근데 그냥 무료 버전
45:15
사용해서 가르치면은 진짜 질문 몇
45:17
번만 해도 그게
45:21
그 용량이 할당량이 다 끝나 버려요.
45:23
그래서 뭔가 이제 그
45:26
AI를 접할 어떤 기회가 좀
45:28
없었는지는 모르겠지만
45:31
어 실제로 본인들이 이제 재밌어 했던
45:34
어떤 이미지 생성이라든지 그런 거를
45:38
보 그 보고 애들이 오 이거 되게
45:40
재밌다. 그리고 이제 그 다른 어떤
45:44
수업에서는
45:46
이제 다른 어떤 수업에서는 참여도가
45:48
그렇게 많지 않았던 애가 어 벌써
45:51
끝났네라고 하는 거를 이제 얘기를
45:53
하는 걸 보고 선생님들이 되게
45:56
놀라셨다고 하더라고요. 그런 것들을
45:59
봤을 때는 어 이게 되게 애들한테 어
46:02
그래도 어필이 좀 어느 정도는 되는
46:04
그 주제구나라는 생각이 들었죠.
46:13
구름을 구름물 님은 혹시 이런
46:19
교육 쪽에 계시나요?
46:37
제 혼자 45분을 제가 떠
46:39
떠들었거든요.
46:41
목이 아파 가지고
46:49
그 제가 이제 AI 막 가르친다고
46:54
하고 그러면 제 친구들이나 주변
46:56
사람들도 모두 다 어 나도 뭔가
47:00
배우고 싶다
47:02
이런 얘기를 하는데 사실 이제 배우
47:06
그 본인들마다 이제 AI를 활용할 수
47:09
는 그런 분야가 다르니까
47:13
사실 뭘 가르쳤니까 특정 분야를 제가
47:17
가르친다기보다는
47:19
이게
47:21
어떤 식으로 이제이 AI를 통해서
47:24
학습을 할 수 있는지 그게 진짜 약간
47:29
그것만 알면 그다음부터는 이제 본인
47:32
역량에 따라서 날아가는 거 같아요.
47:37
어, 요즘 교수 교수직 면접 중인데
47:40
AR이 활용하는 능력을 가르치겠다고
47:42
하고 있는데 사실 이게 쉬워 보이지는
47:45
않네요. 아.
47:48
어허. AI 활용 능력을 가르치겠다고
47:51
생각을 하신다.
47:53
그러니깐요. 이게 그 이제 제
47:55
친구들도 친구들이나 이제 후배 같은
47:58
경우에도 그런 그 교수 면접이나 이런
48:02
거를 이제 가고 그런 그 경험들을
48:05
이제 저한테 좀 공유를 많이 해
48:07
주거든요. 근데 생각보다 이제
48:09
교육관이나 교육 철학 이런 거를
48:12
보시는 그 것들이 좀 많이 있나
48:16
봐요. 학교 그 분들 중에서도 학교
48:19
교수님들 중에서도 이제 신입 교수
48:21
뽑을 때 이제 그런 교육 철학이나
48:24
교육관들 이런 거 많이 보는데 이게
48:27
이제 AI 시대 그러니까 AI는
48:31
새로운 학습 도구고 어떤 새로운
48:33
프레임웍인 거 같아요.
48:37
그래서이
48:44
아이 활용 능력을 진짜 어떻게 정의를
48:47
해야 될지 사실 되게 막막해요. 왜
48:50
그러냐면 지금 말씀하신 것처럼
48:52
도메인이 다른 학생들에게 어떻게
48:54
전달할지 아직 고민 중이다라고
48:55
하셨는데 도메인이 다른 애들은 활용
48:59
방법이 각자 다르거든요.
49:02
그렇지 않나요?
49:04
그러니까 이것도 저는 요즘에 그
49:10
AI의 붐이죠. AI 붐을 보면서
49:13
옛날 데이터 분석 붐이랑 똑같다고
49:15
생각해요. 그러니까 데이터 분석
49:19
지금 데이터 분석 학과 업잖아요.
49:24
그니까 그까 데이터 분석이라고 하는
49:26
거 자체가 특정 어떤 학문의 영역이
49:29
아니라이 그냥 모든 학문에서 데이터
49:33
분석이 사실 필요한 거고 그 모든
49:36
학문에 이제 필요한 데이터 분석
49:39
방법론은 또 따로도 존재하는 거고
49:42
근데 이제 그것을 결국에는 도입되는
49:45
특정 어떤 프레임이 도입되는 초기에는
49:48
그 학과가 생겨서 거기서 이제
49:50
가르치는 거죠.
49:52
근데 이제 이것도 나중에는 AI가 좀
49:55
더 성숙해지면 결국엔 도메인별로 AI
49:59
활용법이 다 나뉘는
50:02
생각이 저는 듭니다.
50:06
그럼에도 불구하고 일반적인 어떤 그
50:09
학습법이라든지
50:11
그런 연구
50:14
하는 방법이라든지
50:16
그런 거는 이제 좀
50:20
달라질 수가 있겠죠. 그니까 그 같을
50:22
수 있겠죠. 뭔가 공통적으로 가르칠
50:24
수 있는 프롬프트를 어떻게 작성을
50:27
하는가? 어떻게 작성을 하면 더
50:28
좋은가?
50:33
저도 궁금합니다. 어떻게 이제 그런
50:36
거를 생각을 하시고 그다음에 이제
50:41
나아가실지
50:56
근데 AI 활용을 가르친다. AI
50:59
자체를 가르치는 건 아니고 이제
51:00
활용적인 거죠.
51:10
이게 진짜 도메인도 진짜 너무
51:12
중요해요. 도메인이 빡 빡세게.
51:15
그니까 도메인 지식이 풍부하면
51:16
풍부할수록 활용법은 자연스럽게 알게
51:20
되는 거 같아요.
51:38
이게 생각해 보면은 되게 그 맞물려
51:41
가는 거 같은데 그까 그 흥미로운
51:44
점인데
51:47
책을
51:48
요즘에 책 읽는게 어찌 보면 AI한테
51:53
다 물어보면 나오니까 그죠 뭔가
51:56
내용이 이제 다 나오니까 책의
51:58
중요성이 별로 없는 거 같아 보여도
52:03
책이 엄청나게 더 이제 중요해지는 거
52:06
같아요. 그러니까는 이게
52:10
책이라고 하는 것은 이미 딱 범위가
52:13
정해져 있고 안에 있는 내용이 싹다
52:15
다 정리가 되어 있는 상태잖아요.
52:17
이거를 한번 쭉 정독을 해서 읽어야지
52:21
이제 내가 질문할 수 있는 범위가 더
52:24
커, 넓어지고 그 질문할 수 있는
52:26
범위가 이제 넓어지면 더 이제 더
52:29
깊은 영역의 어떤 책들을 또 읽을 수
52:31
있는 거고 이게 계속해서 이제 그
52:37
시너지를 일으키면서 그니까 책을 읽는
52:39
것과 AI 질문을 통해서 지식이
52:42
깊어지는 거 요게 시너지를
52:44
이루어가면서 뭔가 사람이 성장해 가지
52:47
나 그리고 이제 그 성장하는 속도가
52:50
그걸 잘 활용하는 사람은 예전에 우리
52:53
어렸을 때의 공부 속도보다 훨씬 더
52:56
빠르게 지식들을 어 습득해 갈 수
52:59
있는 거 같습니다.
53:04
이제는 뭔가 학부생 단계에서는 엄청
53:06
계산 능력이라든지 괜히 어려운 것들을
53:09
배워야 하나 이런 생각이 들더라고요.
53:11
진짜 필요한게 이제는 그냥 도메인
53:14
지식을 바탕으로 아이디어를 잘
53:16
창출하는게 중요해 보여요. 오케.
53:19
이게 근데 이제 그 전공이 어떤
53:21
거냐에 따라서 되게 다르긴 한데
53:25
물론 이제 계산 능력이 그 계산
53:27
능력은 저 개인적으로는 이미 이제
53:31
프로그래밍이
53:32
발전한 그 시대 AI 이전 시대에도
53:35
계산 능력은 사실 그렇게 중요하지
53:38
않았던 거 같아요. 그리고 그 그런데
53:41
이제 또 수학이 계산 능력이 수학은
53:44
또 아니잖아요. 수학을 하는 그
53:49
수학 머리, 수학 지식이라든지 통계
53:52
지식이라든지 이런 것들은 확실히 알고
53:55
있어야지 되는 거 같습니다. 알아야지
53:59
이거를 이제 활용을 할 줄 알고
54:01
그다음에 관련한 어떤 질문을 통해서
54:04
이제 기존에 있는
54:09
코드나 어떤 시스템을 발전시킬 수
54:11
있는 능력이 있는 거 같아요.
54:14
그니까 뭐든지 내가 회사를
54:16
들어간다는거나 아니면 어떤 집단에
54:19
이제 소속하는 소속 된다는 거 자체가
54:22
내가 무에서 유료를 창조를 해내는게
54:25
아니잖아요. 그러니까 회사에 가면 그
54:29
회사가 기존에 가지고 있던 레고시
54:31
코드들이 있고 그다음에 계속해서 이제
54:33
운영을 해 오는 어떤 시스템이 있는데
54:35
그 시스템을 이해를 하려면
54:38
예전에 그 선배들이 배웠던 그 레고시
54:42
코드를 짠 사람들이 배웠던 그
54:44
지식들을 가지고 있어야지 이게
54:46
유지보수가 되잖아요. 그래서
54:49
그 어려운 것들이나 이런게
54:54
지식이 배워야 되긴 하는 거
54:56
같습니다. 그래야지 거기서도 뭔가
54:58
응용이 되고 아니면은 뭔가 앞으로
55:00
나갈 수 있는 이제 발전이 되지
55:03
않나?
55:14
근데 뭐 예전 그 예전의 지식들을
55:17
완전 디테일하게 뭔가 그 이해한다.
55:21
하 이거 그 되게 진짜
55:25
쉽지 않은 주제 같습니다. 어떻게
55:27
하는지. 저는 금융 쪽인데 학부생들이
55:31
그 좀 전공해서 멀어지는게 역행렬
55:34
같은 것이라든지 괜히 미분하는 것에서
55:38
전공 공부가 좀 멀어지는 것
55:39
같더라고요. 그래서 지금 시대 저게
55:43
정말 필요할까? 평가 단계에서 이런
55:45
생각이 좀 들고 있어요. 아
55:49
그러시군요.
55:52
어 금융적이시면 이제 금융 그
55:55
수학이나 뭐 이런 거 하시나요?
55:57
그니까 아 근데
56:01
그 이것도 되게
56:05
어찌 보면 이제 저의 생각일 수도
56:07
있어요. 저의 생 저만의 이제
56:09
생각이긴 한데
56:12
옛날에나 지금이나
56:15
공부 잘하는 애들은 역행렬 같은거나
56:18
이런 미분이나 이런 거를
56:22
잘하고 싫어하지도 않는 거 같아요.
56:28
그리고 실제로 금융 쪽에서 일하고
56:31
그런 애들은 그런 거 잘 해야지 일을
56:34
하지 않나요? 아닌가요?
56:44
이게 이제 어찌 보면 이제 평가하는
56:47
입장에서
56:49
그럴 수도 있는데 실제로 똘똘방
56:52
똘방진 애들 똘똘한 애들은
56:55
그런 거 되게 잘하더라고요. 그냥
56:57
가르쳐도 그 예 수학이랑 이런 거
57:02
오히려 이제 뭐 역행렬이나 아니면은
57:05
뭐 미분 같은 경우도 수치 미분 이런
57:07
거 있잖아요. 그 침입은 통해서 뭐
57:10
예를 들어서 그 최적회 구하고 그런
57:13
거 하는 것도 저희 때는 완전 다
57:17
코딩 그 이해한 다음에 코드까지 다
57:20
짜 가지고 이제 결과물을 뭐 예를
57:24
들어서 뭐 그 왜
57:29
뭐 예를 들어서 이제 몇 번째 스텝
57:30
안에 이제 그 내가 원하는 그 엡실론
57:33
안으로 이제 들어오면 그거를 최적회로
57:35
한다 막 이런게 있으면은 그거를 다
57:37
그 함수로 짜 가지고 그걸 확인하고
57:40
그랬었는데 요즘에는 그런 거 필요
57:41
없잖아요. 요즘에는 사실
57:44
내가 원하는 거 이제 어떤 방법으로
57:47
지금 다 정확하게 지금 기억도 안
57:49
나는데 그런 방법으로 이제 구현해
57:52
줘라고 하면은 코드가 쫙 나오고 이제
57:55
심지어 이제 그 시뮬레이션 같은 것도
57:59
대시보드로 실시간으로 이제 그
58:01
패라미터 조정하면서 어떻게 바뀌는지
58:03
그런 것도 이제 다 나오잖아요.
58:05
그러니까 이게 그거를 이해를
58:10
못 하는게 오히려 더 말이 안 되는
58:13
시대인 거예요.
58:15
예전에는 무슨 그거
58:18
아 뭐지? 뉴턴 랩슨법 뭐
58:21
구현하느라고 막 뭐 세시간 책 잡고
58:24
세시간인데 지금은 그냥 무슨 5분도
58:27
안 걸려서 코드 다 짜주고 볼 수
58:29
있으니까 훨씬 더 빠르게 이해를 할
58:32
수 있는 시대인 거죠. 그래서 이게
58:36
똑똑한 애들은 전혀 지장이 없는 거
58:39
같고 훨씬 더 재밌게 공부를 할 수
58:42
있는 거 같고
58:44
아무튼 그렇습니다. 그래서 이제 그
58:47
이제 어찌 보면 이제 선생님 마인
58:49
선생님의 입장이잖아요. 교수의
58:51
입장이니까
58:53
그이 기존에 저는 그렇게 생각해.
58:56
기존에 저희 선배
58:59
이제 앞선 세대의 교수님들이 가르치는
59:02
것을을
59:04
어떻게 좀 더 인터랙션
59:07
그 한 방법으로 애들이 가르칠 수 있
59:11
그 배울 수 있게끔 그걸 만들 수
59:14
있나 요거를 고민을 해 보시면 좀
59:17
좋지 않을까요?
59:22
저 같은 경우에도 뭐 예를 들어서
59:24
이제 회기 분석 어떤 해 같은 거를
59:26
이제 구하라고 했을 때 역행렬 막
59:28
나오고 그러잖아요. 이제 그거를 이제
59:31
그렇게 한번 설명을 해 주고 그다음에
59:34
이제 수치 분석 그 사용해서
59:37
수치해석으로 이제 그 회기 분석 해로
59:40
이제 수렴하는 거 그런 거를 짜라고
59:44
숙제를 내 줘도 예전에는 애들이 못
59:47
했다면은 지금은 그렇 그 예전에는
59:50
코드를 못 짜서 이해를 못 했던
59:53
애들도
59:54
하루 주면은 다 짜와요. 진짜 40명
59:57
제가 가르쳤는데 40명 중에 거의 몇
1:00:01
명 진짜 완전 수학을 모르는 애들을
1:00:04
제외하고는 다 짜와요. 공대 애들
1:00:07
베이스는 무조건 100명이면 100명
1:00:09
다 짜오고 그죠. 그러니까 이게
1:00:13
오히려 그런 지금 아까 말씀하셨던
1:00:17
그 역행렬 같은 것들이라든지 뭐
1:00:19
미분을 하는 것에 대한 전공 공부가
1:00:21
멀어지는 걱정은 오히려 예전보다 덜
1:00:24
해야 하지 않나라는 생각이 저는
1:00:26
듭니다.
1:00:28
그래도 안 하면은 애들 잘못이죠.
1:00:38
그럼에도 불구하고 이제 애들이 뭐 못
1:00:40
하겠다 그러면은 이제
1:00:43
그
1:00:45
응원은 해 줘야죠. 그리고 알려주고
1:00:47
힌트도 주고
1:00:50
근데 AI 시대에 이제 그런 걸에서
1:00:53
멀어지는 건 아닌 거 같다. 오히려
1:00:55
더 재밌는 어떤 그 그 공부 환경인
1:00:58
거 같다라는게 이제 제
1:01:00
생각이었습니다.
1:01:02
오케이.
1:01:04
아무튼 여기까지 이제 제 4시 반
1:01:09
저의 아들을 또 픽업해야 되는 그런
1:01:11
시간이 와서 여기까지 주저 주절
1:01:14
떠들고 다음에 또
1:01:17
재미있는 걸로 가져오겠습니다. 자,
1:01:20
다음에는 아, 뭘 하면 좋을까 되게
1:01:23
고민인데 뭘 하면 좋을까요? 뭘
1:01:25
해야지 이제 여러분들이 재밌을 좀
1:01:28
볼까요?
1:01:30
아이디어 좀 주세요.
1:01:43
단적으로 뭔가 아 응용하는 어떤
1:01:48
영상을 만들어 가지고 편집을 올려야
1:01:49
되나? 예.
1:01:53
여러 가지 생각을 하고 있습니다.
1:01:55
아무튼 나중에요 영상 보시면은 여러분
1:02:00
본인이 그 공부하시고 싶은거나 아니면
1:02:03
알고 싶은 것들 예 아니면 아 이런
1:02:05
거 하면은 슬통 좀 흥할 수 있을 것
1:02:08
같다라고 하는 것들 댓글로 많이 좀
1:02:10
남겨 주시죠. 오케이. 오늘 저
1:02:13
이야기 들어 주셔서 너무 감사합니다.
1:02:15
다들 좋은 하루 보내세요. 바바이.
1:02:18
오케. 구름물님 어 감사합니다.
1:02:21
댓글도 주시고 덕분에 제가 또
1:02:24
떠들었네요.네 네. 감사합니다.

