교실 속 AI: 숫자 너머의 의미와 실질적 가치 설계
AI는 이제 교실의 문턱을 넘어섰다. 스탠퍼드 HAI가 발행한 AI Index Report 2026은 이 기술이 개인용 컴퓨터나 인터넷보다 훨씬 빠르게 대중화되었음을 단언한다. 그러나 이 급속한 확산이 교육이라는 견고한 시스템과 만날 때, 우리는 숫자 뒤에 숨겨진 복잡한 현실을 직...
AI는 이제 교실의 문턱을 넘어섰다. 스탠퍼드 HAI가 발행한 AI Index Report 2026은 이 기술이 개인용 컴퓨터나 인터넷보다 훨씬 빠르게 대중화되었음을 단언한다. 그러나 이 급속한 확산이 교육이라는 견고한 시스템과 만날 때, 우리는 숫자 뒤에 숨겨진 복잡한 현실을 직...
교실 현장에서 대규모 언어 모델(LLM)이 일으키는 파장은 이미 현실이 되었다. 학생들의 글쓰기 피드백부터 맞춤형 학습 자료 생성까지, AI는 교육의 효율성을 약속한다. 하지만 ‘평가’의 영역, 특히 학생의 성적을 결정하고 그 과정의 투명성을 요구하는 지점에서, 우리는 여전히 물음...
생성형 AI는 질문에 답한다. 반면 AI 에이전트는 문제를 해결한다. 기업에서는 AI 에이전트가 비즈니스 운영을 혁신할 잠재력을 지닌다. 정해지지 않은 길을 탐색하며 복잡한 다단계 프로세스와 동적인 의사결정을 수행하여 현 자동화 기술의 한계를 뛰어넘는 자율성을 제공한다.
기존 편집 소프트웨어의 제약 없이, 말로만 설명해도 원하는 영상을 만드는 시대가 열렸다. 챗봇 클로드 코드와 영상 생성 도구 리모션을 결합하면 데이터를 활용한 차트 영상부터 SNS용 릴스, 음성까지 포함된 발표 영상까지 모두 자동 생성한다. 이 글은 그 방법을 처음부터 끝까지 상세...
지난 10년간 인공지능 분야는 인간 수준의 범용 인공지능(AGI) 개발이라는 목표에 빠르게 다가섰다. 하지만 AGI 달성 이후 인공지능의 발전은 어떤 양상을 띠며 인공 초지능(ASI)에 도달할까? 이 글은 AGI를 넘어선 AI 발전의 잠재적 경로와 그 과정에서 마주할 수 있는 도전...
Vibe Coding은 이제 많은 사람에게 익숙한 용어이다. 이 영상은 AI를 활용한 개발, 즉 바이브 코딩을 시작하려는 사람들을 위해 전체 과정을 명확히 설명한다. 개발 환경 설정부터 서비스 배포까지, 무엇을 어떻게 만들어야 할지 구체적인 가이드를 제시한다.
“최저가 1억 700만 원.” 이 금액은 무엇을 의미하는가? AI 시대, 모두가 AI를 잘 다루게 될 때 오직 당신만 아는 불편함이 오히려 가장 강력한 무기가 된다. 이 글은 그 불편함을 당신만의 무기로 바꾸는 실용적인 방법을 제시한다.
‘에이전트에게 프롬프트하지 말고, 에이전트에게 프롬프트할 루프를 설계하라.’ Peter Steinberger의 이 한 문장은 며칠 전 830만 뷰를 기록했다. 그리고 그는 자신이 말한 그 루프의 실물을 깃허브에 공개했다. 막상 열어보니 정교한 코드가 아니라 문서 두 장이었다. 오픈...
최근 AI 코딩 커뮤니티는 루프 엔지니어링이라는 새로운 개념에 뜨겁게 반응한다. 앤트로픽 개발자 보리스와 피터의 발언으로 촉발된 이 흐름은 마치 프롬프트 엔지니어링을 겨우 익힌 이들에게 또 다른 장벽처럼 느껴진다. 하지만 영상은 루프가 미래일 수 있지만, 지금 당장 모든 이에게 적...
AI에게 앱 개발을 맡기고 잠든 사이, 절반만 만들다 멈춰버린 경험이 흔하다. 바이브랩스는 이런 현상의 근본 원인을 ‘루프의 부재’에서 찾는다. 검증하고, 안 되면 되돌리고, 완료 조건을 명확히 하는 루프 파이프라인으로 일정 관리 웹 앱을 처음부터 끝까지 완성하는 방법을 공개한다.
인공지능(AI)은 양날의 검이다. 같은 AI를 사용해도 누군가는 더 현명해지고, 다른 누군가는 사고력이 저하된다. 이 역설적 현상에 대한 과학적 연구는 AI 시대에 우리가 나아가야 할 길을 제시한다.
기술의 발전이 눈부시다는 말은 이제 식상하다. 문제는 그 발전이 단순히 ‘더 빨라지고’ ‘더 똑똑해지는’ 것을 넘어, 이전에는 상상하기 어려웠던 ‘능력의 질적 도약’을 보인다는 점이다. 클로드 Fable 5와 Mythos 5의 등장은 이 전환점에 서 있는 우리에게 거울을 들이미는 ...
AI를 활용하는 교육 현장에서 우리는 늘 질문한다. “어떻게 하면 더 똑똑하게 쓸 수 있을까?” 단순히 질문을 잘 던지는 프롬프트 엔지니어링을 넘어, AI 스스로 배우고 발전하게 만드는 더 근본적인 설계 방식이 등장하고 있다. Fable 5가 보여준 사례는 AI를 단순한 도구가 아...
때때로 가장 본질적인 통찰은 전혀 다른 분야에서 터져 나온다. 우리는 교육 현장에 기술을 접목하며 무수히 많은 지표와 효율을 논하지만, 결국 학습은 관계 속에서 일어나는 일이다. 심리 상담 전문가가 수십 년간 부부 관계를 관찰하며 얻은 지혜는, 우리가 교실에 설계하는 모든 기술에 ...
AI 에이전트가 우리 컴퓨터 안에서 일하기 시작한다. 클로드의 토큰 제한에 한숨 쉬던 동료들이라면 오픈AI의 코덱스(Codex) 등장은 어쩌면 구원처럼 보일 수 있다. 그러나 이 새로운 지능형 도구가 교실과 행정 현장에 던지는 질문은 단순히 ‘편리함’의 영역을 넘어선다. 우리가 통...
변화는 늘 예기치 않은 곳에서 시작된다. 우리는 기술이 교육의 본질을 바꿀 것이라 수없이 말해왔지만, 정작 그 변화가 가장 보수적인 학위 논문 심사대에서 체감되기 시작했다는 영상 속 발언은 날카로운 경고음처럼 들린다. 동료 학자들은 이미 이 변화의 흐름을 피부로 느낀다. 논준모연구...
기술 블로그를 운영하며 가장 많이 듣는 질문 중 하나는 “코딩을 모르는데 AI를 어떻게 현장에 적용하나요?”이다. 이 질문에 답이 되는 최근 아티클 묶음을 발견했다. 개발자가 아닌 이가 개발 지식이 없는 이들을 위해 쓴 클로드(Claude) 활용 가이드 17선이다.
우리는 모두 교육 현장에 기술의 물결이 밀려드는 것을 목격한다. 새로운 도구가 매일 쏟아지고, 혁신이라는 이름으로 끊임없이 변화를 요구한다. 때로는 이 거대한 흐름 속에서 무엇을 잡고 무엇을 놓아야 할지 갈피를 잡기 어렵다. 그 혼란의 한복판에서, 배우 차인표의 담담한 고백은 뜻밖...
현장에서 필요한 작은 디지털 도구를 만들 때, 우리는 종종 기술적 한계와 씨름한다. 전문 개발팀은 꿈속의 이야기이고, 복잡한 시스템은 비용 부담이 크다. 이럴 때 우리 같은 ‘전략적 탐구자’에게 익숙한 구글 워크스페이스는 사막의 오아시스와 같다. 특히 구글 Apps Script는 ...
우리는 매일 새로운 기술과 마주한다. 학교 현장에서든, 연구실에서든, 아이디어를 현실로 바꾸려는 모든 과정에서 비판적 사고는 필수다. 그러나 우리가 가장 신뢰하는 자신의 생각조차 스스로 공격하기는 어렵다. 바로 이 지점에서 AI 레드팀의 가치가 드러난다.
6년이 걸리던 학습을 단 3일 만에 끝내는 세상이 도래했다는 선언, 이 한 문장은 우리 교육 현장에 던져진 충격적 질문이다. OpenAI 연구원 가브리엘 피터슨의 이야기는 단순히 개인의 성공 사례를 넘어, 우리가 지식과 학습의 본질을 어떻게 재정의해야 하는지에 대한 거대한 화두를 ...
1. 연구의 목적
당신은 매일 수많은 형태의 문서와 씨름한다. PDF로 받은 보고서, 파워포인트로 만든 수업 자료, 워드 파일로 정리된 학생 기록까지, 정보는 넘쳐나지만 정작 우리가 인공지능과 함께 일하려 할 때, 이 파편화된 문서들은 거대한 장벽이 된다. 단순한 텍스트 복사-붙여넣기 그 이상이 필...
또 하나의 최신 AI 소식, 이제는 좀 지겹다 느끼는가? 매일 쏟아지는 새로운 기술과 연구는 현장의 교사에게 기대보다 부담으로 다가올 때가 많다. 이런 현실에서 막연한 장밋빛 미래 대신, 당장 나의 교실과 업무에 실질적인 가치를 더하는 도구를 찾는 일은 우리 모두의 공통된 과제이다.
클라우드 기반 AI의 편리함은 분명 거부하기 어렵다. 그러나 우리는 그 편리함 뒤에 숨은 데이터 주권의 상실과 잠재적 위험을 마냥 외면할 수 없다. 민감한 교육 데이터를 다루는 현장에서 이 고민은 더욱 깊어진다. 여기, 이 오래된 질문에 답하려는 한 프로젝트가 있다.
AI가 쓴 논문으로 학위를 받고 취업까지 성공한 대학원생의 이야기는 환호 대신 불안을 불러왔다. 기술의 진보가 인간의 자리를 위협할 것이라는 막연한 두려움은 이미 오래된 화두이다. 하지만 이 영상은 AI가 가져올 변화가 단순히 효율성 증가에 그치지 않고, 우리 학위의 가치와 연구자...
우리는 모두 안다. 현장에서 마주하는 문제들이 얼마나 복잡하고 다층적인지. AI 기술이 ‘만능 해결사’처럼 등장했지만, 실상은 단일한 질문-답변으로는 한계에 부딪히기 일쑤다. 단순 반복 업무가 아니라, 깊이 있는 사고와 다각적인 검증이 필요한 교육 현장의 진짜 난제들. 어쩌면 답은...
“AI는 비서다”라는 말을 이제는 바꿔야 한다. 우리는 지금 단순 반복 업무에 머물지 않고, 복잡한 문제 해결의 전체 과정을 설계하고 실행하는 ‘전략적 에이전트’의 시대를 맞이한다. 이 변화는 교육 현장에 상상 이상의 효율성을 가져올 수 있으나, 동시에 인간 고유의 사고와 비판 역...
1. 연구의 목적
1. 연구의 목적
수많은 AI 도구가 쏟아지는 가운데, 어떤 기술이 교육 현장의 실제적인 가치로 연결될 수 있을까? 화려한 기능 목록에 현혹되지 않고, 본질적인 변화를 가져올 수 있는 AI의 ‘재사용성’에 집중해야 한다. 이번 영상은 그 해답의 실마리를 명확히 제시한다. AI를 단지 소비하는 것을 ...
기술의 발전 속도가 숨 가쁘다. 단순히 효율을 높이는 도구를 넘어, 이제 AI는 사회 전체의 질서를 설계하고 운영하는 수준에까지 이른다. 최근 발표된 이머전스 AI의 가상 사회 시뮬레이션 연구는 이 사실을 날것 그대로 보여주며 우리에게 불편한 질문을 던진다.
학교 현장에서 반복되는 업무 요청, 각종 신청서 취합, 간단한 장부 관리. 당신도 매번 비슷한 고민에 빠졌을 것이다. 전문 업체에 맡기자니 예산이 없고, 그렇다고 없는 기능을 만들자니 엄두가 나지 않는다. 그렇다면 구글 스프레드시트로 업무용 웹앱을 직접 만드는 방식은 어떨까? AI...
AI가 교사의 업무를 ‘대신’ 해준다는 환상은 버려야 한다. 교사의 전문성은 대체 불가능하다. 다만, 클로드 코워크는 교사의 반복 업무를 자동화하여 ‘동료’로서 협력할 잠재력이 보인다.
AI는 더 이상 마법 주문을 찾는 게임이 아니다. 모델이 진화할수록 소통의 본질적 복잡성은 오히려 증대한다. 우리는 지금, AI라는 영리한 동료에게 무엇을, 어떻게 말해야 할지 다시 배우는 기점에 서 있다.
AI 전환(AX)은 인류 역사상 전례 없는 속도로 모든 산업과 조직을 재편하고 있다. 하지만 우리가 이 ‘인공지능의 바다’로 첫발을 내딛는 순간, 예상치 못한 역풍과 예측 불가능한 암초에 부딪히기 마련이다. 기술 전문가조차 아닌 이들에게, 조직 전체의 AI 활용 문화를 설계하는 일...
기술 현장에서는 늘 새로운 화두가 등장한다. 요즘 AI 이야기에서 ‘하네스(Harness)’는 단순히 안전띠나 가드레일을 뜻하지 않는다. 오히려 AI 모델이 실질적인 가치를 만들도록 둘러싸는 실행 구조 전체를 의미한다. 이 개념은 우리가 학교 현장에서 AI를 활용할 때 놓치기 쉬운...
기술과 교육의 교차점에서 늘 그렇듯, 새로운 기술이 등장하면 우리는 희망과 우려 사이에서 줄타기를 한다. 최근 앤스로픽이 클로드 코드(Claude Code)에 다이내믹 워크플로우(Dynamic Workflow)라는 기능을 선보였을 때도 그러했다. 복잡한 에이전트 작업을 손쉽게 구조...
기술과 교육의 교차점에서 우리가 마주하는 AI는 이제 단순한 ‘답변기’를 넘어선다. 복잡한 지시를 이해하고, 외부 도구와 연동하며, 심지어는 ‘사고’하는 과정을 사용자에게 드러내기 시작한다. 하지만 이러한 진화에는 늘 그렇듯 이면의 대가가 따르고, 그 대가는 종종 예측 불가능한 형...
현장에서 인공지능(AI)을 직접 설계하고 교육에 적용하는 동료들에게 하나의 물음이 늘 따라붙는다. 이 기술이 과연 모두에게 공평한가. 우리의 교실, 더 나아가 사회에 AI가 스며드는 속도를 보면 경이롭지만, 그 이면에 드리운 불편한 진실을 외면해서는 안 된다. AI의 성별 격차 문...
AI 텍스트 감지기는 교육 현장에서 논문 표절과 학업 윤리 문제를 해결할 구원투수처럼 등장했다. 그러나 이 연구는 그 구원투수가 정작 중요한 것을 놓치고 있다는 충격적인 사실을 폭로한다. 우리는 지금, AI가 만든 텍스트를 AI로 걸러내려는 아이러니한 싸움의 본질을 직시한다.
“괜찮아, 왜냐하면…” 이 말은 지금 우리 교육 현장에 만연한 AI 사용의 그림자를 여실히 드러낸다. 학생들이 생성형 AI를 학술적 글쓰기에 활용하며 어떤 윤리적 경계를 넘나드는지, 그리고 그들의 의사결정 뒤에 어떤 논리가 작동하는지 우리는 직시해야 한다. 이 연구는 그 복잡한 심...
AI가 세상을 뒤흔들 것이라는 기대는 무성하지만, 막상 우리 교육 현장에서 체감하는 변화는 여전히 미미하다. 많은 교사와 관리자가 챗GPT 같은 생성형 AI를 활용하고 있지만, 여전히 익숙한 방식 안에서 보조 도구로만 활용한다. AI가 가져올 진정한 파괴적 혁신은 단순한 도구 도입...
“프롬프트 한 줄”로 생성형 AI와의 협업을 시작하고, “불투명한 결과물”로 끝내는 현장에 절망감을 느낀다. 우리는 AI가 주는 모호한 결과물 때문에 시간 낭비를 반복하며, 이 과정에서 누가, 무엇을, 왜 했는지조차 불분명한 상황에 익숙해졌다. 이런 문제를 해결하려는 시도가 드디어...
AI가 코딩을 넘어 교육 설계까지 넘본다. 코드깎는노인의 영상은 클로드 오퍼스 4.8의 등장과 함께, AI가 단순 도구를 넘어 협력적 동료로 진화하는 모습을 보여준다. 이제 질문은 ‘AI가 얼마나 똑똑한가’가 아니라 ‘AI와 어떻게 협력하여 교육 혁신을 이룰 것인가’로 바뀌어야 한...
기술의 물살이 너무도 빨라 매일 밤낮으로 새로운 파도를 목격한다. 한두 달 사이에 판세가 완전히 뒤집히는 거대 언어 모델(LLM) 경쟁은 이제 익숙한 풍경이다. 앤트로픽의 클로드 오푸스 4.8이 세상에 나왔다는 소식은 그래서 더 흥미롭다.
기술 발전은 늘 예측 불가능한 변곡점을 만든다. 한 분야의 혁신이 다른 분야에 미치는 파급력은 더욱 그렇다. 최근 구글이 내놓은 안티그래비티 2.0은 단순히 코딩 도구의 진화를 넘어, 우리가 복잡한 과업을 대하는 방식 자체를 다시 생각하게 한다. 이는 개발자에게뿐만 아니라, 교사들...
기술이 주는 달콤한 유혹은 늘 강력하다. 특히 인공지능이 코드를 뚝딱 만들어내는 모습을 볼 때면, 우리는 곧 모든 개발 프로세스가 마법처럼 효율화될 것이라 믿기 쉽다. 그러나 현장에서 잔뼈 굵은 동료들은 안다. 혁신 뒤에는 언제나 그림자가 따르는 법이다.
새 도구는 매일 쏟아진다. 교실로 옮겨도 될 도구와 그저 호기심 정도로 만져볼 도구의 구분이 교사의 일이 됐다. 최근 구글의 NotebookLM을 파이썬·AI 에이전트에서 직접 제어하는 비공식 라이브러리 notebooklm-py가 공개됐다. 정식 SDK 없이 비공개 내부 API를 ...
교사 책상 위 노트북 옆에 포스트잇이 하나 붙어 있다. “챗GPT 자료 정리법(완) · Claude 음성 모드(연수 다음 주) · Gemini 노트북LM(아직).” 이번 학기에만 새 AI 도구를 셋이나 익히는 중이다. Tech Bridge 채널이 정리한 “Claude의 97%를 1...
1. 연구의 목적
한 교사가 점심시간에 동료의 핸드폰 화면을 들여다본다. 5분짜리 영상이 자기 목소리로, 화려한 모션 그래픽까지 입혀진 채 자동 생성되는 장면이다. “이걸… 진짜로 5분 만에?” 옆자리에서 짧은 탄식이 새어 나온다. 에딭초이 채널이 클로드 코드와 VoiceBox, HyperFrame...
교실에서 챗GPT 사용법 연수를 끝낸 교사가 자기 학년 협의로 돌아왔다. “이거 학생들한테 어떻게 알려줘야 하지?” 누군가 묻는다. 잠시 침묵. 마침 그날 본 한 영상에서 뉴욕의 AI 컨설턴트가 답에 가까운 한 줄을 내놓고 있었다. “이제 중요한 건 챗GPT를 쓰는 게 아니라, A...
노벨상 수상자가 청소년에게 건넨 조언은 의외로 익숙했다. “수학·과학을 열심히 하고, AI 도구를 많이 써봐라.” 데미스 하사비스가 조승연의 카메라 앞에서 한 말이다. 알파고와 알파폴드로 인류의 단백질 지도를 다시 그린 사람의 입에서 나온 답으로는 조금 평범하게 들린다. 무대 위 ...
교사 한 명이 작년에 도입한 AI 채점 도구를 오랜만에 다시 켰다. 업데이트 후 메뉴가 통째로 바뀌었고, 익숙하던 기능 두 개는 슬그머니 사라져 있다. “이걸 또 처음부터 익혀야 한다고?” 한숨이 짧게 새어 나온다. 같은 주, 지구 반대편 구글 본사에서는 I/O 2026이 화려하게...
한 교사가 작년 가을 잘 작동하던 채점 보조 AI에 학생 글 30편을 다시 넣었다. 모델은 업데이트됐고, 채점 루브릭은 그대로다. 그런데 점수가 작년과 미묘하게, 그러나 일관되게 달라져 있다. 교사는 잠시 손을 멈춘다. “AI가 바뀐 건가, 아니면 내 기준이 시대에 뒤떨어진 건가?...
인공지능 도구의 확산은 교육 현장에 새롭고도 불편한 질문을 던진다. 우리는 이미 챗GPT, 클로드(Claude), 헤르메스(Hermes) 같은 모델이 엄청난 잠재력을 지닌다는 것을 안다. 그러나 막상 이 도구들을 활용하려 할 때, 많은 교사가 “수업 계획안 잘 만들어줘” 또는 “학...
클로드는 코드를 ‘읽는’ 것이 아니라 ‘탐색’한다. 수만 줄 코드베이스 앞에서 막막함을 느끼는 건 인간이나 AI나 마찬가지다.
우리는 AI에게 그저 “써 달라”고 말해왔다. 하지만 이 연구는 그런 수동적인 접근을 단숨에 뛰어넘는다. AI를 단순한 도구가 아니라, 당신의 업무 목표를 달성할 ‘다재다능한 협력 전문가’로 만드는 방법을 제시한다. 내가 이 지침서를 읽으며 느낀 것은, 교육 현장의 고질적인 업무 ...
또다시 AI 모델 업데이트 소식이다. 속도와 효율을 강조한 Gemini 3.5 Flash, 교육 현장에 어떤 변화를 가져올까?
변화의 속도가 무섭다. 검색 환경이 AI 기술과 융합하며 우리 눈앞에서 빠르게 재편되고 있다. 마치 오랜 시간 지켜온 수업 방식을 한순간에 바꿔야 하는 기분이 들 때도 있다. 과연 이 변화 속에서 우리가 만들어 온 교육 콘텐츠는, 혹은 앞으로 만들 콘텐츠는 어떤 본질적 가치를 지녀...
기술 발전 속도는 우리 교육 현장이 경험하는 변화의 속도를 아득히 넘어선다. 새로운 에듀테크 솔루션, AI 도구들이 쏟아져 나오지만, 정작 학교 현장에서는 “또 하나의 선반 위 소프트웨어(shelfware)”로 전락하는 경우가 허다하다. 코드를 짜는 개발자들은 교실을 모르고, 교실...
호주 ‘Network for Quality Digital Education’가 2026년 3월에 펴낸 보고서 Artificial intelligence, cognitive offloading and implications for education(Jason M. Lodge·Lesl...
AI는 코드를 넘어 우리의 사고방식까지 재정의한다. 과거 우리가 코딩을 배우고 오류를 잡느라 밤을 새웠다면, 이제 인공지능 에이전트들은 그 작업을 대신한다. 특히 2026년 현재, 코덱스(Codex)와 클로드 코드(Claude Code)라는 두 축이 개발 현장의 풍경을 근본적으로 ...
AI가 권한을 요구한다? 챗GPT, 클로드(Claude) 같은 생성형 AI를 업무에 도입한 조직이라면 누구나 겪는 성장통이다. 기술 도입만큼 중요한 건 조직의 온도와 속도, 그리고 구성원의 자발적 참여를 이끌어내는 문화다.
화려한 AI 코딩 도구들의 시대, 진짜 실력자를 가려내는 선별 안목이 중요해진다. 깃허브 별점은 이제 홍보 수단일 뿐, 실제 개발 워크플로우에 도움이 되는 도구를 식별하는 능력이 개발자와 교육자 모두에게 필수적이다.
챗GPT가 교실 문턱을 넘은 지 오래다. 우리는 학생들이 과제에 AI를 활용하는 모습, 때로는 직접 수업 준비에 챗GPT를 쓰는 동료 교사들의 모습을 마주한다. 이 시점에서 스스로에게 질문한다. 과연 우리는 AI를 ‘잘’ 쓰고 있는가? 단순히 좋은 질문을 던지는 것을 넘어, AI가...
기술 현장의 변화는 언제나 교육 현장의 변화를 예고한다. 최근 앤스로픽의 클로드 코드(Claude Code) 업데이트는 우리가 AI를 다루는 방식, 그리고 궁극적으로는 우리가 복잡한 문제를 해결하는 방식이 근본적으로 달라지고 있음을 보여준다. AI는 이제 단지 코드를 쓰는 도구가 ...
빠르게 변하는 기술의 물결은 교실의 오랜 질서를 흔들지만, 그 속도만큼이나 지속 가능한 가치에 대한 갈증은 깊어진다. 우리는 지금, 혁신을 향한 맹목적인 질주와 교육적 본질 사이에서 새로운 접점을 모색해야 하는 시점에 서 있다. 현장의 고민을 가장 잘 아는 동료에게 이 질문을 던진...
멀티 에이전트 시대가 코앞으로 다가왔다. 챗GPT 등장 이후, 우리는 인공지능과 협업하는 방식을 넘어, 인공지능 ‘군단’을 지휘하는 새로운 패러다임을 맞이하고 있다. 클로드(Claude)의 Agent View는 바로 이 변화를 가속하는 핵심 도구이다.
AI가 코드를 대신 써주는 시대, 교사는 더 이상 망치를 든 장인이 아니다. 이제 AI 코딩은 ‘기억력 나쁜 천재 신입’을 조련하는 과정과 같다. 중요한 건 AI의 결과물을 검수하고, 방향을 설정하는 새로운 교사의 역할이다.
AI 챗봇이 당신의 질문에 ‘스스로’ 답한다고 믿는가. 실상은 그렇지 않다. 우리는 단지 기술의 지능과 대화하는 것을 넘어, 그 뒤에 숨겨진 기업의 철학과 맞닥뜨린다. 이 숨겨진 조종석, 즉 시스템 프롬프트는 AI의 모든 행동 원칙을 결정한다.
우리는 챗GPT를 마주하며 숱한 질문을 던졌던 시기가 있었다. AI가 과연 ‘생각’을 하는가, 혹은 그저 주어진 패턴을 반복하는가 하는 본질적인 질문 말이다. 최근 오픈AI의 발표는 이 질문에 섬뜩한 답을 던진다. AI가 우리의 기대와 보상에 맞춰 ‘생각하는 척’ 할 수 있다는 경...
기술 도입의 현장, 특히 교육 분야에서 새로운 도구의 등장은 언제나 기회와 고민을 동시에 던진다. 최근 오픈소스 AI 에이전트 시장의 판도가 뒤집히는 사건이 발생했다. 이는 단순히 시장 점유율을 넘어, 우리가 AI를 어떻게 설계하고 활용할지에 대한 근본적인 질문을 제기한다.
1. 연구의 목적
1. 연구의 목적
기술 발전이 우리의 상상을 앞지르는 속도에 때로는 허탈감마저 든다. AI가 이제 인간 전문가의 ‘하루치 업무’를 홀로 해낼 수 있는 경지에 도달했다는 소식이 전해졌다. 우리 교육 현장의 동료들은 이 소식 앞에서 무엇을 어떻게 준비해야 하는가?
AI 에이전트가 단순히 똑똑해지는 것만으로는 충분하지 않다. 이제는 에이전트가 어떻게 학습하고 협업하며, 결과를 검증하고 다음 작업으로 연결되는지가 관건이다. 앤스로픽의 클로드 매니지드 에이전트는 이러한 시스템 혁신을 위한 네 가지 핵심 기능을 선보인다.
AI로 PPT 디자인이 가능하다는 말에 혹했지만, 결과물이 실망스러웠던 경험이 있는가? 챗GPT를 활용해 PPT 제작 시간을 10배 단축하는 방법이 존재한다. 핵심은 AI에게 무작정 PPT를 만들어 달라고 하는 것이 아니라, 명확한 기준과 레퍼런스를 제시하는 데 있다.
우리는 매일같이 쏟아져 나오는 AI 도구들을 접한다. 그중에는 수업 자료를 순식간에 만들어내는 마법 같은 기능도 있다. 처음에는 감탄하지만, 곧 묘한 공허감을 느낀다. 완벽해 보이는 그 자료가 어딘가 ‘내 것’ 같지 않은 이유를 우리는 모두 안다.
“코딩 한 줄도 안 했다”는 개발자의 고백은 과장일까, 현실일까? 안드레 카파시는 챗GPT를 비롯한 AI 에이전트가 개인의 역량을 극적으로 확장하는 시대가 왔다고 단언한다. 이제 개발자는 코딩 대신 “무엇을 만들지”에 집중해야 한다는 것이다.
교실에서, 또는 교육 정책 현장에서 새로운 기술을 마주할 때마다 우리는 같은 질문에 봉착한다. 이 기술이 과연 우리 현장의 고유한 맥락과 요구를 얼마나 담아낼 수 있는가? 답은 늘 만족스럽지 않았다. 수십 년간 교육 기술은 ‘모두에게 한 벌’이라는 획일적 논리를 따랐기 때문이다.
생성형 AI는 이미 우리 교실의 현실이다. 학생 대다수가 과제에 AI를 활용하며, AI 사용을 막는 것은 거의 불가능한 일이 되었다. 시험을 통한 감시가 피상적인 사고를 조장하고, 아무리 창의적인 과제도 AI의 개입에서 자유롭지 못하다. 그러나 AI의 도움을 무작정 허용하는 것은 ...
기술이 우리의 일상과 교실 풍경을 급격히 바꾸는 시대다. 거대한 파도처럼 밀려오는 인공지능(AI) 앞에서 우리는 늘 두 가지 질문과 씨름한다. “그래서 무엇이 달라지는가?” 그리고 “무엇을 경계해야 하는가?” 최근 에듀테크 학술대회에서 그 질문의 해답을 현장의 목소리에서 찾았다. ...
방대한 정보의 바다에서 길을 잃지 않고 헤쳐나가는 방법은 무엇일까? 복잡한 개념과 코드 더미 속에서 핵심을 꿰뚫어 보는 지혜는 저절로 얻어지지 않는다. 여기, 학습의 본질을 시각화하고 상호작용으로 이해를 돕는 새로운 지식 접근 방식이 등장한다.
한때 우리는 거대한 환상에 사로잡혔다. 아이디어를 설명하면 AI가 마법처럼 코드를 뱉어내고, 복잡한 시스템이 순식간에 완성되는 꿈. CS 학위도, 밤샘 디버깅도 필요 없던 그 시절, 오직 ‘바이브’만 있으면 충분하다 믿었다.
수십 년 쌓은 교육 경험과 노하우는 분명 값진 자산이다. 하지만 그 지식이 교실 문턱을 넘지 못하고 잊히는 현실을 우리는 너무나 잘 안다. 때로는 연차 높은 전문가보다 새로운 도구로 자신을 드러낸 동료가 더 많은 기회를 얻는 역설적인 상황을 목격하기도 한다.
우리는 기술 교육 현장에서 끝없이 문서를 쓰고, 기획하고, 소통한다. 그러나 때로는 가장 기본적인 도구가 우리 상상력을 묶어두는 감옥처럼 느껴진다. 정적인 텍스트는 복잡한 아이디어를 담아내기 역부족이다. 움직이는 개념, 시각적인 흐름, 상호작용적 경험은 문자로 설명하는 순간 그 생...
때로 우리의 글쓰기는 겉으로 보이는 목적보다 깊은 무언가에 이끌린다. 이면의 동기를 들여다보는 일은 불편할 수 있다. 그러나 이 불편함을 마주할 때 비로소 우리는 글의 진정한 무게와 방향을 가늠한다. 교육과 기술의 교차점에서 우리가 써 내는 모든 문장 또한 그러한 근원적 질문을 피...
교실에 AI의 조용한 굉음이 울린다. 매일같이 쏟아지는 새로운 도구와 그 가능성 앞에서, 우리는 무엇을 믿고, 무엇을 의심해야 하는가? 한때 명확했던 기술 활용의 경계는 빠르게 모호해진다. 이는 단순히 도구의 편리함을 넘어, 교육 현장의 본질적인 책임감과 가치 판단 기준을 흔든다.
최근 교육 현장을 감도는 열기는 뜨겁다. 인공지능이 가져올 변화에 대한 기대감과 함께, 교실과 학습 커뮤니티의 지형은 전에 없던 속도로 바뀌는 중이다. 우리는 이 변화의 한가운데 서서, 새로운 기술이 마냥 좋다고만 외치기에는 해결해야 할 본질적인 문제들이 쌓여간다. 내가 직접 겪은...
AI가 업무 효율을 높인다던 약속은 현실에서 종종 다른 얼굴을 드러낸다. 생산성이라는 달콤한 유혹 뒤에는 우리를 지치게 하는 미묘한 피로가 숨어 있다. 마치 고속도로를 달리는 기분이지만, 시속 100km로 달리는 동안 끊임없이 주변 차선과 내비게이션을 확인해야 하는 긴장감과 같다....
기술이 우리에게 새로운 도구를 건넬 때마다, 우리는 익숙한 질문과 씨름한다. “이것은 무엇을 변화시키는가?” 그리고 “우리는 무엇을 놓치지 않아야 하는가?” 챗GPT와 같은 생성형 AI가 교육 현장의 문을 두드린 지금, 이 질문들은 더욱 첨예해진다. AI가 제시하는 효율의 약속 뒤...
현장의 동료들이여, 우리가 지금 교육에서 겪는 혼란은 단순한 기술적 과도기가 아니다. 본질적으로 인간과 지식, 그리고 공동체적 가치에 대한 근원적 질문을 다시 던지는 거대한 전환의 물결이다. 우리는 이 변화의 한복판에 서 있다.
최근 개발 현장에서 ‘에이전트형 코딩’이라는 개념이 뜨거운 감자다. 요구사항만 던지면 AI가 뚝딱 코드를 만들어내는 이상적인 그림. 하지만 마냥 환영할 수만은 없는 어두운 그림자도 함께 드리운다. 우리는 지금 효율이라는 미명 아래 무엇을 놓치고 있는지 냉철히 들여다볼 때다.
우리는 HTML을 웹페이지를 만드는 도구로만 생각한다. 대부분의 교육자는 복잡한 코딩 언어와는 거리가 멀다고 단정한다. 하지만 이 오래된 웹 표준 기술이 교육 현장의 정보 공유 방식, 협업 프로세스, 심지어 사고방식까지 바꿀 수 있는 예상치 못한 잠재력을 지니고 있다면 어떠한가? ...
기술 발전은 늘 우리가 상상치 못한 곳에서 우리 작업의 본질을 뒤흔든다. 챗GPT 같은 거대언어모델(LLM) 기반의 코딩 에이전트가 등장하면서 소프트웨어 개발의 생산성 논쟁이 뜨겁다. 많은 이들이 코딩 속도가 폭발적으로 늘어나면 전체 소프트웨어 개발 주기가 획기적으로 단축될 것이라...
AI가 우리의 일상을 넘어 교육 현장 깊숙이 파고든다. 많은 동료가 이 변화 앞에서 같은 질문을 던진다. “AI는 과연 무엇을 못 할까?” 이 질문은 우리가 직면한 본질적 물음이 아니라는 판단이다. 오히려 이 질문은 우리의 불안과 한계를 동시에 드러낸다.
기술이 현장의 비효율을 해소하는 만병통치약이 될 것이라는 기대를 우리는 자주 한다. 그러나 시스템과 조직 문화가 받쳐주지 않으면 아무리 훌륭한 기술도 그저 ‘새로운 일거리’로 전락한다. 한 공무원의 솔직한 고백은 이 현실을 직시하게 한다.
AI가 세상을 바꿀 것처럼 요란하게 등장했지만, 정작 서비스 제공자들은 ‘지속 가능한’ 수익 모델을 찾지 못해 전전긍긍하는 모습이다. 마치 화려한 쇼핑몰에 입점했지만, 임대료를 감당하지 못해 폐업을 고민하는 상인과 같다. 이 영상은 AI 경제의 불안정한 토대를 짚으며, 그 이면에 ...
AI가 코딩을 대행하는 시대, 교사는 무엇을 해야 하는가? 안드레이 카파시는 사유(Thinking)는 아웃소싱해도 이해(Understanding)는 불가능하다고 단언한다. 2025년 12월을 기점으로 AI 에이전트의 능력이 급격히 향상됨에 따라, 교육 현장에서도 근본적인 역할 재정...
1. 연구의 목적
인공지능이 우리 삶의 모든 영역에 깊숙이 파고드는 오늘, 우리는 AI가 주는 편리함 속에서 무엇을 얻고 또 무엇을 잃고 있는가? 특히 교육 현장에서 이 질문은 더욱 절실하다. 인공지능 기술의 발전이 인간의 고유한 능력에 어떤 새로운 도전을 던지는지 함께 생각한다.
AI를 쓸수록 똑똑해질까, 멍청해질까? 역설적이게도, AI를 잘 쓰는 사람이 되려면 AI를 안 쓰는 시간이 더 중요해진다. AI 시대, 누가 ‘진짜’ 지능을 갖게 될지, 그 특징을 파헤친다.
교육 현장에서 AI의 역할은 어디까지 확장될까? 상상만 하던 이미지들이 손쉽게 현실이 되는 시대, GPT Image 2가 그 가능성을 한층 더 넓힌다. 이 새로운 기술은 단순한 그림을 넘어, 의미와 메시지를 정확하게 담아내는 시각 자료를 단 몇 초 만에 만들어낸다.
기술과 교육의 접점에서 매일 새로운 질문에 직면한다. 인공지능이 교육 현장에 깊숙이 들어선 지금, 우리는 단순히 기술 활용법을 넘어 인간 지능의 본질과 역할에 대해 다시 묻는다. 이 변화 속에서 교육의 나침반은 어디를 가리켜야 하는가. 이 질문은 모든 교육자의 숙고를 요구한다.
AI는 업무량을 줄이는 만병통치약이 아니다. 단위 업무 시간은 단축할지 몰라도, 우리가 감당해야 할 총체적인 업무량은 오히려 늘어난다. 인간의 욕망은 언제나 더 높은 완성도와 더 빠른 결과물을 요구하기 때문이다. 2024년 한 달 기한이던 보고서가 2025년에는 이틀 만에 요구되고...
“AI가 당신의 비서가 된다”는 말은 틀렸다. AI는 당신 자체가 된다. 2026년, 우리는 인공지능 에이전트가 개인의 삶을 얼마나 깊숙이 파고들지 목격하고 있다. 교육 현장은 이 변화를 어떻게 수용해야 하는가?
Sam Altman's Vision For the Future — NothingButTech
요즘 AI 에이전트 소식이 잦다. 우리 교육 현장에서도 학생 활동지 만들거나, 수행 평가 루브릭을 짤 때 제법 유용하게 쓰는 경우가 늘어난다. 그런데 막상 써보면 답답할 때가 많다. 시키는 대로 열심히 가져오지만, 뭔가 2% 부족한 느낌이다. 기계적이라거나, 뜬구름 잡는 이야기라는...
요즘 AI가 만들어내는 결과물에 우리는 자주 감탄한다. 글을 쓰고, 그림을 그리고, 심지어 코딩까지 해낸다. 그럴 때마다 “이 녀석, 혹시 나를 이해하고 있는 걸까?”, “정말 의식을 가지고 있는 것 아닐까?” 하는 막연한 기대와 함께 불안감도 싹튼다. 솔직히 말해, 나는 현장에서...
요즘 AI에 대한 기대는 하늘을 찌른다. 인간의 지능을 넘어서는 것은 물론, 언젠가 스스로 의식을 갖게 될 것이라는 이야기도 심심찮게 들린다. 하지만 애닐 세스(Anil K. Seth) 교수는 이 장밋빛 전망에 찬물을 끼얹는다. 그는 AI가 똑똑해지는 것만으로는 의식을 가질 수 없...
AI가 만든 PPT는 어딘가 어색하다는 편견은 버려야 한다. 클로드 AI를 활용하면 10분 만에 고퀄리티 PPT 제작이 가능하며, 수정 용이성까지 확보할 수 있다. 어떻게 클로드가 PPT 제작의 새로운 지평을 여는지 살펴보자.
소프트웨어 개발, 이제 코딩은 뒷전인가? AI 에이전트가 등장하면서 개발 패러다임 자체가 바뀌고, 인간은 ‘이해’에 집중해야 한다는 주장이 나온다.
AI는 이제 우리 학교의 주요 행정 문서를 스스로 작성하고 처리할 수 있을까? 한글(HWPX) 문서 자동화 기술은 이 질문에 강력한 답을 제시한다. 번거로운 서류 작업에 시달리던 교사들에게 희망을 주는 기술의 현주소이다.
클로드 코드, 쓰면 쓸수록 토큰이 녹는다고? 걱정은 끝이다. 앤스로픽 공식 플러그인 4가지로 토큰 절약과 하네스 엔지니어링을 동시에 잡는 방법을 소개한다. 실무 적용 데모까지 한 번에 확인한다.
AI가 우리 삶의 곳곳에 깊이 스며든다. 특히 디지털 콘텐츠 제작 분야에서는 AI의 역할이 더욱 커진다. 디자인 작업에 AI를 활용하는 새로운 방식이 등장했는데, 이것이 바로 DESIGN.md 개념이다.
반복적인 업무에 지쳐 있지는 않은가? 클로드 Live Artifact는 단 한 번의 설정으로 매일 아침의 루틴을 자동화하는 강력한 도구이다. 팀 리더에게 특히 유용한 이 기능은 업무 효율성을 극적으로 향상시킨다.
AI 비서, 얼마나 똑똑하게 쓰고 있는가? 챗GPT만으로는 부족함을 느꼈다면, 클로드의 숨겨진 기능들을 파헤쳐 생산성을 극대화할 시간이다. 2026년 최신 클로드 활용법을 A부터 Z까지 완벽하게 안내한다.
우리가 교실에서 인공지능 도구를 활용할 때, 그 도구는 단순히 데이터를 처리하는 중립적인 기술에 머무르지 않는다. AI는 특정한 세계관을 내재하며, 이 세계관은 우리가 가르치고 배우는 방식에 깊은 영향을 미친다. 이 글은 AI 시스템의 내면에 감춰진 철학적 틀을 탐구하고, 현직 교...
1. 연구의 목적
1. 연구의 목적
1. 연구의 목적
오늘날 교실은 단순히 지식을 전달하는 공간을 넘어선다. 교사는 학습자 개개인의 성장을 돕는 동시에, 교육 과정 설계, 평가, 행정 등 다양한 역할을 수행한다. 이처럼 복잡한 교육 환경 속에서 교사는 어떻게 효율성을 높이고 자신의 전문성을 심화할 수 있을까.
AI 시대의 교실에서 우리는 종종 기술의 막대한 잠재력과 그 활용의 어려움 사이에서 갈팡질팡한다. AI에게 아무리 열심히 지시해도 엉뚱한 답만 내놓는다면, 과연 AI는 우리를 돕는 도구가 되는가 아니면 또 하나의 번거로움에 불과한가? 답은 우리 질문의 깊이에 있다.
광활한 대지에 나침반 없이 서 있다면 어떤 기분일까? 복잡한 코드베이스나 방대한 연구 자료 앞에서 우리는 자주 그런 막막함을 느낀다. 과연 이 모든 정보의 본질을 꿰뚫는 지도를 그릴 수 있을까.
AI는 이제 우리 삶에 깊숙이 들어왔다. 특히 교육 현장에서 AI를 활용하는 방식은 무궁무진하다. 그런데 ‘똑똑한 AI’에게 ‘똑똑하게’ 일을 시키는 방법은 끊임없이 진화한다. 단순히 길게 설명한다고 AI가 더 잘 이해할까? 최신 AI 모델인 GPT-5.5는 우리가 예상하는 것 이...
AI에게 코딩을 시켜본 경험이 있는가? 시키는 대로 했을 뿐인데, 왜 항상 만족스러운 결과가 나오지 않을까? 마치 학생이 질문의 요지를 파악하지 못하고 엉뚱한 답을 늘어놓는 상황과 놀랍도록 닮았다.
AI가 우리의 삶을 바꾼다고 말한다. 하지만 그 AI가 정말 한국인의 삶을, 우리의 교육 현장을, 그리고 우리 학생들의 마음을 이해하는지 생각해 본 적이 있는가. 단지 기술이 아니라 ‘사람’을 닮아가는 AI의 새로운 시도에 주목한다.
“이런 것도 AI가 한다고?” 우리는 ChatGPT가 처음 등장했을 때, 텍스트 몇 줄로 영상이 만들어지는 것을 보았을 때, 경이로움에 사로잡혔다. 하지만 그 놀라움의 유통기한이 다한다면 어떨까? 우리는 AI 앞에서 여전히 감탄만 할 것인가, 아니면 새로운 것을 요구할 것인가?
오늘날 교육 현장은 그 어느 때보다 복잡한 도전에 직면한다. 방대한 학습 자료의 홍수 속에서 학생 개개인의 필요에 맞춘 교육을 제공하고, 행정 업무 부담 속에서도 수업의 질을 높이는 것은 교사에게 늘 버거운 과제로 다가온다. 이러한 상황에서, 인공지능은 단순한 검색 도구를 넘어 교...
코드를 몰라도 서비스를 만드는 시대, 이 놀라운 속도가 오히려 실패를 가속화한다면? 누구나 쉽게 만들 수 있는 바이브코딩 환경에서 서비스들이 사라지는 진짜 이유를 파헤친다. 이 현상은 단순히 기술의 문제가 아니라, 인간의 인식과 검증 과정의 맹점에서 비롯된다.
“5시간도 채 쓰지 않았는데 세션 한도에 걸렸다.” 수많은 클로드 코드 사용자가 겪는 공통된 불만이다. 인공지능 모델의 컨텍스트 창이 무한정 크다고 느껴질 때조차, 왜 우리는 이처럼 예상치 못한 제약에 부딪히는가? 그 답은 아이러니하게도 모델의 한계가 아니라 사용자 습관에 있다.
인공지능 도구의 발전 속도는 눈부시지만, 이 도구를 95% 이상 효율적으로 활용하는 비결은 기술의 변화를 쫓는 FOMO가 아닌, 인간의 학습 원리에 있음을 아는 사람은 드물다. 과연 우리는 어떻게 AI를 단순한 도구를 넘어 진정한 협력자로 만들 수 있을까?
2016년 알파고 충격 이후, 인공지능이 교육 현장에 미칠 영향에 대한 논의는 꾸준히 이어졌다. 그러나 최근의 발전은 이전의 예측을 훨씬 뛰어넘는 속도와 깊이로 다가온다. 지금 우리가 목도하는 변화는 교육의 본질과 교사의 역할, 학습의 경로 자체를 재구성하는 근본적인 질문을 던진다.
1. 연구의 목적
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코딩 한 줄 몰라도 나만의 앱을 만들 수 있다면? 그저 아이디어를 말하고, AI와 대화하며 현실로 구현하는 상상이 이미 우리 곁에 도착했다. 구글 AI 스튜디오는 단순한 AI 도구를 넘어, 교육 현장의 선생님들도 쉽게 접근할 수 있는 혁신적인 앱 개발 환경으로 진화하고 있다.
1. 연구의 목적
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AI가 뱉는 엉뚱한 결과물에 좌절한 적 있는가? 마치 야생마처럼 통제 불능인 AI를 길들이는 방법, 하네스 엔지니어링에 대해 알아보자. 단순한 프롬프트 조작을 넘어, AI의 행동을 구조적으로 제어하는 핵심 전략을 파헤친다.
단순한 규칙에서 예상치 못한 복잡성이 튀어나온다면? 숨바꼭질 AI는 도구 사용과 전략 진화를 거듭하며, 교육 시스템에 혁신적 질문을 던진다.
1. 연구의 목적
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이번 학위 논문을 발표하면서 심사 교수님께 이런 질문을 받았습니다.
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AI 챗봇은 자기조절학습(SRL)을 어떻게 지원하는가? 목표 설정, 피드백, 개인화를 중심으로
AI 활용 교육, 프롬프트 작성 능력 향상이 최종 학업 성취도로 이어질까?
폴리아 문제 해결법을 적용한 Llama-Polya는 수학 교육에서 어떻게 활용될 수 있을까?
AI 피드백과 인간 피드백은 학습 참여도에 어떤 차이를 가져올까?
말은 쉽다: GenAI 시대에 구조적 평가 변화가 필요한 이유
교과서 밖의 세계를 탐험하다: 랜드마크 탐험관 V2
AI 자동화는 환상인가? LLM이 촉발한 교사들의 ‘숨은 노동’
AI 시대의 실전형 교육 프레임워크: 바이브 코딩(Vibe Coding)
LLM은 직관 기계(System 1)인가? AI가 촉발하는 이해의 환상
LLM, 교실의 질을 측정하다: 전문가를 넘어 학생 성과까지 예측할까?
공공 공유자원 검색 플랫폼 개발 후기 (공유누리 Open API 활용)
바이브 코딩에서의 학생-AI 상호작용 탐구: 초심자와 숙련자의 차이
바이브 코딩의 관점에서 던진 질문: 인간 본성은 과연 기계 속 유령인가?
리더십 성격을 통한 AI 기반 개인 맞춤형 학습 전략 제안
문화적 차원, 연령과 언어가 AI에 대한 신뢰, 수용성, 의존도에 미치는 영향에 관하여
초인지적 피드백은 느린 학습자에게도 효과적일까?
STEAM 교실에서 학생들이 생성형 AI의 ‘사용’에서 ‘창조’로 어떻게 전환하는가
NEBULA STRIKER 개발
2025 AITS 오프라인 세미나 후기
AI 타로 마스터 개발
레벨업 노트 Beta 개발
[AI와 함께 이야기로 배우는 즐거움: 스토리 리빙 시뮬레이션 개발]
UX 디자인을 위한 바이브 코딩: AI 기반 설계 및 개발에 대한 UX 전문가 인식 이해
Fluent AI 개발
좋은 바이브란?: 바이브 코딩의 공동 창작, 소통, 몰입, 신뢰에 대한 질적 연구
바이브 코딩 환경에서의 LLM 코딩 에이전트 기능 구현 역량 평가
실천적 바이브 코딩: 동기, 난제, 그리고 미래 전망 – 비(非) 정식 연구 문헌 종합 검토
더 많이 계획하고, 덜 디버깅하라
포토 랜드마크 탐험가 프로토타입
인과관계를 진정으로 이해하는 기계 VS 진정한 이해 없이 인과적 언어를 단순히 재현하는 기계
직관 기계가 촉발하는 이해의 환상
인간-AI 상호작용: 인지적, 행동적, 정서적 영향
학습과학의 관점에서 현재의 AI는 “학습”하는 기계로 인정될까?
LLMs Can Get “Brain Rot”! LLM의 인지 저하 현상
미래의 AI 개념 프레임워크: 구조적 모방에서 기능적 모방으로
GenAI를 활용하여 복잡한 정치 공약을 쉽게 접근 가능하게 하고, 정치 교육을 촉진할 수 있을까?
AI의 가장 큰 교육적 위험은 할루시네이션이 아니다
(인지적 정렬의 관점에서) AI에게 페르소나 프롬프트는 만능인가?
프로그래밍 교육에서의 Instructor-in-the-Loop 하이브리드 도움 시스템 접목
인공 일반 지능(AGI)의 현재: GPT 모델의 인지 프로필 심층 분석
최적 학습을 위한 인공지능: AI 기반 학습 환경에 대한 비교적 접근
구술 샘플링(Verbalized Sampling)으로 LLM 다양성 잠금현상 해제하기
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📖 ‘교실 속 AI 디지털 교육 인사이트’ 출간 소식을 전합니다
고도화된 인공지능 시스템은 민주주의에 어떤 영향을 미칠까?
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바이브 코딩 시대의 스크린리더 사용자: 적응, 역량 강화, 그리고 새로운 접근성 환경
바이브 코딩: 인간 본성은 과연 기계 속 유령인가?
FeatBench: 바이브 코딩 환경에서 기능 구현 역량을 평가하는 코딩 에이전트 벤치마크
AI 멘티(Feed-O-Meter)와의 역할극 상호작용을 통해 디자인 피드백 역량 기르기
이론이 곧 핵심이다: 인공지능, 인간 인지, 그리고 인과 추론
피상적인 산출에서 피상적인 학습으로: 교육에서 대형 언어 모델의 위험성
바이브 코딩에서 학생-AI 상호작용 탐구
UX 디자인을 위한 바이브 코딩: AI 기반 설계 및 개발에 대한 UX 전문가 인식 이해
좋은 바이브란?: 바이브 코딩의 공동 창작, 소통, 몰입, 신뢰에 대한 질적 연구
실천적 바이브 코딩: 동기, 난제, 그리고 미래 전망 – 비(非) 정식 연구 문헌 종합 검토
인공지능인가, 인간지능인가?
더 많이 계획하고, 덜 디버깅하라: 메타인지 이론을 AI 활용 프로그래밍 교육에 적용하기
매슬로우 이론에서 영감을 받은 AI 모델 참여의 계층 구조
이 논문은 자연어를 사용하여 AI와 함께 소프트웨어를 만드는 ‘바이브 코딩(vibe coding)’이라는 혁신적인 실천을 영어 교육(EFL) 환경에 적용한 파일럿 연구입니다. 특히, AI와의 상호작용을 ‘AI에게 말 걸기(Talking to AI)’, ‘AI를 통해 말하기(T...
K-12 과학·수학 교육에서의 생성형 AI 활용 실태와 과제
AI의 기본 문화와 우리 교실의 문화적 거리
AI 튜터의 두 얼굴: 소크라테스식 질문 vs. 서사적 제안
AI 개발, 소수 기업의 독점에서 시민 참여로
AI, 교과서를 변신시키다: 동적 학습 경험의 효과
AI는 교사를 대체할까?? 전인적 학습을 위한 AI 파트너십
AI 음악 속 ‘인간성의 메아리’를 찾아서
AI 만능주의를 넘어: 전문가의 지식으로 만드는 진짜 AI 튜터
교육의 본질을 묻다: AI 시대, 길을 잃지 않는 교육 원칙
AI 생성 이미지는 어떻게 예술 교육을 바꾸는가?
Lyu와 Ding (2025)의 “Discovering Self-Regulated Learning Patterns in Chatbot-Powered Education Environment” 연구는 AI가 교육 현장에 빠르게 도입되고 있는 지금, 교육자라면 반드시 읽어봐야 할 시의적...
2015년, 인공지능(AI) 세계는 흥분으로 들끓었습니다. ResNet(Residual Network)이라는 이름의 새로운 영웅이 등장해, 당시 가장 어려운 과제였던 이미지 인식 대회(ImageNet)에서 압도적인 승리를 거머쥔 것입니다. ResNet의 비밀 무기는 수백, 수천 층...
‘Beyond Isolation: Towards an Interactionist Perspective on Human Cognitive Bias and AI Bias’ 논문은 AI 시대를 살아가는 우리에게 매우 중요한 화두를 던집니다. 단순히 ‘AI의 편향’이나 ‘인간의 편향’을 ...
이 글은 닉 폰 펠텐(Nick von Felten)의 ‘Beyond Isolation: Towards an Interactionist Perspective on Human Cognitive Bias and AI Bias’를 번역한 글입니다.
서론: 새로운 인지 현실을 위한 새로운 이론
이때까지 아래의 글들을 통해 AI 시대의 교육과 인지 현상에 대해 다각도로 살펴보았습니다.
AI 시대, 우리는 어디에서 메타인지와 실용주의 철학의 가치를 찾아볼 수 있을까요? 이들은 어떤 점에서 도전과 위협을 받고 있으며, 우리는 무엇을 고려해야 할까요? 이러한 질문들에 대한 답을 찾아봅니다.
Sawyer의 사회적, 분산적 창의성 모델
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🚀 즐거운 AI Hands-On 체험 웹앱 V2 온라인 배포 안내
📢 출간 예정 안내
“어떻게 하면 AI를 학생들의 사고력을 키우는 최고의 파트너로 만들 수 있을까?”
최근 토론토 대학의 아자이 아그라왈, 조슈아 갠스, 아비 골드파브 교수가 발표한 <주문형 천재: 변혁적 인공지능의 가치> 라는 논문은 AI 시대에 우리가 마주할 미래를 경제학적 모델을 통해 냉철하게 예측하며 교육계에도 중요한 질문을 던지고 있습니다.
이 글은 Towards an AI-Augmented Textbook(출처: 아래 참고)를 번역한 글 전문입니다. 출처: LearnLM Team, Google, Martín, A., Globerson, A., Wang, A., Shekhawat, A., Iurchenko, ...
손끝으로 즐기는 짜릿한 승부! AI 풍선 터뜨리기 게임 🎈
오늘은 제가 최근에 푹 빠져서 개발한 재미있는 AI 프로젝트, ‘손끝으로 타닥! AI 타이핑 배틀’을 소개해 드리려고 합니다. 이 프로젝트는 별도의 장비 없이 웹캠 하나만으로 두 사람이 손가락 움직임을 이용해 타이핑 대결을 펼치는 인터랙티브 게임입니다. AI 기술이 얼마나 직관적이...
즐거운 AI Hands-On 부스 운영에 바로 활용할 수 있는 웹앱 6가지를 소개합니다. 구글 제미나이 API를 활용한 앱들과 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 기술을 체험할 수 있는 웹앱들로 구성되어 있습니다.
성찰적 사고의 두 거장, 듀이와 쇤
1. Bloom의 분류법의 효용
AIEd 블룸 분류법: 인공지능 시대의 교육 효율성 및 효과성 향상을 위한 제안 모델
AI에게 묘사하는 프롬프트의 기본 원리는 예나 지금이나 동일하다
논문 분석: Model Misalignment and Language Change Traces of AI-Associated Language in Unscripted Spoken English (모델 불일치와 언어 변화: 대본 없는 구어체 영어에 나타난 AI 관련 언어의 흔...
AI도 경력이 쌓이면 꼰대가 된다?!
AI는 ‘바람직한 어려움’과 ‘스캐폴딩’의 균형을 찾을 수 있을까?
AI 언어모델이 환각을 일으키는 이유는 무엇일까?
생성형 AI는 효율을 넘어 사고 도구가 될 수 있을까?
실용적인 ‘인간 중심’ 프레임워크 (Beyond “human in the loop”)
AI 그림체 변신 스튜디오: 당신의 사진이 예술이 되는 순간
🎮 웹캠으로 즐기는 알콩달콩 가위바위보 제작
AI 증명사진 스튜디오 웹 앱 만들기
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AI 시대, 교육자를 위한 새로운 가능성: Anthropic 보고서 인사이트
AI를 진정한 사고 파트너로 격상시키기 위한 전략: OpenAI의 ‘메타인지 코치’ 프롬프트 심층 분석
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LLM의 자신감 역설: 완고함과 의심 사이
스포츠 중계로 보는 2025 AI 하이프 사이클
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교실에서 챗GPT를 마주한 순간, 우리는 모두 본능적으로 알았다. 기존의 학습 이론으로는 이 새로운 현실을 온전히 설명하기 어렵다는 사실을 말이다. 학생이 단 1분 만에 완벽한 에세이를 생성하고, 코드를 작성하며, 복잡한 문제의 해답을 내놓는 현상 앞에서, 우리가 오랫동안 학습의 ...
“나는 너 없으면 못 살아.” 이 문장이 사랑의 고백이라 믿는가? 영상은 이 보편적인 믿음이 실은 우리를 불행으로 몰아넣는 착각이라고 단언한다. 기술과 교육의 접점을 탐구하는 전략적 탐구자로서, 이 영상의 통찰은 교육 현장의 관계를 재조명하는 강력한 도구가 된다. 우리는 미디어와 ...
변화는 늘 예기치 않은 곳에서 시작된다. 우리는 기술이 교육의 본질을 바꿀 것이라 수없이 말해왔지만, 정작 그 변화가 가장 보수적인 학위 논문 심사대에서 체감되기 시작했다는 영상 속 발언은 날카로운 경고음처럼 들린다. 동료 학자들은 이미 이 변화의 흐름을 피부로 느낀다. 논준모연구...
때때로 우리는 교육의 본질을 잊는다. 특히 기술과 시스템에 매몰될 때 그렇다. 조던 페터슨의 이 강의는 교육 현장의 불편한 진실을 날카롭게 도려낸다. 그가 던지는 질문은 거칠지만, 이면에는 우리가 놓쳐서는 안 될 근원적인 가치가 존재한다.
우리는 모두 교육 현장에 기술의 물결이 밀려드는 것을 목격한다. 새로운 도구가 매일 쏟아지고, 혁신이라는 이름으로 끊임없이 변화를 요구한다. 때로는 이 거대한 흐름 속에서 무엇을 잡고 무엇을 놓아야 할지 갈피를 잡기 어렵다. 그 혼란의 한복판에서, 배우 차인표의 담담한 고백은 뜻밖...
교실에 새로운 기술이 물밀듯 밀려드는 현실을 우리는 매일 마주한다. 끊임없이 쏟아지는 새로운 도구와 방법론 앞에서 어떤 선택을 해야 할지 망설이는 것은 비단 우리만의 고민이 아니다. 이동귀 교수의 강연은 이러한 결정의 순간에 숨겨진 인간의 본능과 심리를 날카롭게 해부한다. 기술이라...
현장에서 필요한 작은 디지털 도구를 만들 때, 우리는 종종 기술적 한계와 씨름한다. 전문 개발팀은 꿈속의 이야기이고, 복잡한 시스템은 비용 부담이 크다. 이럴 때 우리 같은 ‘전략적 탐구자’에게 익숙한 구글 워크스페이스는 사막의 오아시스와 같다. 특히 구글 Apps Script는 ...
우리가 교육 현장에서 마주하는 가장 근본적인 질문 중 하나는 “무엇을, 왜 가르치는가?”이다. 이 질문에 대한 명확한 답 없이 반복되는 교육 과정은 학생의 성장을 제약하고 교사의 에너지를 소모시킨다. 조던 피터슨의 강연은 이 질문에 대한 불편하면서도 날카로운 답변을 제시한다. 그는...
또 하나의 최신 AI 소식, 이제는 좀 지겹다 느끼는가? 매일 쏟아지는 새로운 기술과 연구는 현장의 교사에게 기대보다 부담으로 다가올 때가 많다. 이런 현실에서 막연한 장밋빛 미래 대신, 당장 나의 교실과 업무에 실질적인 가치를 더하는 도구를 찾는 일은 우리 모두의 공통된 과제이다.
“저 교사 왜 저렇게 차갑지?”, “저 학생은 왜 갑자기 변했지?”, “저 학부모는 왜 자꾸 우리를 시험에 들게 하나?” 우리는 교육 현장에서 수많은 사람과 관계를 맺는다. 그리고 그 관계 속에서 갑자기 차가워진 표정, 예상치 못한 비판, 이해하기 어려운 행동을 마주할 때가 있다....
오늘날, 우리 교육 현장은 그 어느 때보다 빠르게 변화한다. 새로운 기술과 교수법에 매몰되어 정작 가장 근본적인 요소 하나를 놓치는 경우가 많다. 바로 ‘잠’이다. 최근 접한 수면 관련 영상은 이 불편한 진실을 다시금 일깨웠다.
AI가 쓴 논문으로 학위를 받고 취업까지 성공한 대학원생의 이야기는 환호 대신 불안을 불러왔다. 기술의 진보가 인간의 자리를 위협할 것이라는 막연한 두려움은 이미 오래된 화두이다. 하지만 이 영상은 AI가 가져올 변화가 단순히 효율성 증가에 그치지 않고, 우리 학위의 가치와 연구자...
“가장 위험한 사람이 가장 말을 잘하는 사람이다.” 이 선언은 조던 피터슨 교수의 영상에서 듣는 순간 우리의 직관을 뒤흔든다. 그는 ‘위험하다’는 말에 유능함, 탁월함, 그리고 세상을 변화시킬 힘을 담는다. 교육자로서 이 힘을 우리가 어떻게 이해하고, 또 어떻게 길러줄지 치열하게 ...
우리는 모두 안다. 현장에서 마주하는 문제들이 얼마나 복잡하고 다층적인지. AI 기술이 ‘만능 해결사’처럼 등장했지만, 실상은 단일한 질문-답변으로는 한계에 부딪히기 일쑤다. 단순 반복 업무가 아니라, 깊이 있는 사고와 다각적인 검증이 필요한 교육 현장의 진짜 난제들. 어쩌면 답은...
1. 연구의 목적
기술이 교육의 패러다임을 바꾼다고 호언장담하는 시대에 우리는 러셀의 통찰을 다시 소환한다. 민주주의의 근간이 흔들리는 지금, 이 철학자의 날카로운 진단은 비단 정치에만 국한되지 않는다. 학습이라는 인간 본연의 행위, 그리고 이를 설계하고 이끄는 교육 현장에도 동일한 성찰의 잣대를 ...
학교 현장에서 반복되는 업무 요청, 각종 신청서 취합, 간단한 장부 관리. 당신도 매번 비슷한 고민에 빠졌을 것이다. 전문 업체에 맡기자니 예산이 없고, 그렇다고 없는 기능을 만들자니 엄두가 나지 않는다. 그렇다면 구글 스프레드시트로 업무용 웹앱을 직접 만드는 방식은 어떨까? AI...
AI가 교사의 업무를 ‘대신’ 해준다는 환상은 버려야 한다. 교사의 전문성은 대체 불가능하다. 다만, 클로드 코워크는 교사의 반복 업무를 자동화하여 ‘동료’로서 협력할 잠재력이 보인다.
미국의 코미디언 코난 오브라이언의 2026년 하버드 졸업식 축사는 시작부터 예사롭지 않았다. 특유의 자학 개그와 풍자 속에서 진지한 메시지가 교묘하게 섞여 있었다. 그는 박사학위를 받으며 동시에 학위의 허상에 대해 이야기하는 모순을 거리낌 없이 드러냈다. 이런 유머와 자기 비하의 ...
기술과 교육의 교차점에서 늘 그렇듯, 새로운 기술이 등장하면 우리는 희망과 우려 사이에서 줄타기를 한다. 최근 앤스로픽이 클로드 코드(Claude Code)에 다이내믹 워크플로우(Dynamic Workflow)라는 기능을 선보였을 때도 그러했다. 복잡한 에이전트 작업을 손쉽게 구조...
기술과 교육의 교차점에서 우리가 마주하는 AI는 이제 단순한 ‘답변기’를 넘어선다. 복잡한 지시를 이해하고, 외부 도구와 연동하며, 심지어는 ‘사고’하는 과정을 사용자에게 드러내기 시작한다. 하지만 이러한 진화에는 늘 그렇듯 이면의 대가가 따르고, 그 대가는 종종 예측 불가능한 형...
우리는 기술의 발달이 소통의 문턱을 낮추리라 믿는다. 메시지 창은 늘 열려 있고, 댓글 하나 남기는 일은 찰나의 시간이다. 하지만 역설적으로, 특정 전문성을 가진 사람들이 모인 디지털 공간은 종종 깊은 침묵에 빠진다. 글쓰기를 업으로 삼는 작가들조차 서로의 글 앞에서 좀처럼 입을 ...
한 학생의 성적표에 ‘B’가 찍혔다. 그 ‘B’는 무엇을 말하는가. 내용을 깊이 이해했지만 과제를 두어 번 늦게 낸 학생인가, 아니면 성실하게 다 제출했지만 핵심 개념에서 미끄러진 학생인가. 같은 한 글자가 정반대의 학생을 가리킨다면, 그 성적표는 정보를 전달하는 게 아니라 정보를...
수업법을 둘러싼 오래된 싸움이 있다. 한쪽은 “강의식 직접교수는 낡았다, 학생 활동과 탐구가 답이다”라고 외치고, 다른 쪽은 “기초는 명시적으로 가르쳐야 한다”라고 맞선다. 맥타이와 커티스는 이 양자택일 자체가 잘못된 질문이라고 못 박는다. 좋은 수업이냐 나쁜 수업이냐가 아니라, ...
한 학기 동안 한 학생을 두고 우리가 실제로 모으는 증거를 적어 보면, 대개 중간고사 점수 한 줄과 기말고사 점수 한 줄로 끝난다. 학교 비전 페이지에는 자기주도성, 협력, 창의성이 큼직하게 적혀 있는데, 정작 그 역량을 보여주는 증거는 어디에도 쌓이지 않는다. 맥타이와 커티스가 ...
학교마다 멋진 졸업생상이 있다. 자기주도적이고 창의적이며 더불어 사는 사람. 그런데 그 문장은 대개 현관 액자나 학교 홈페이지 첫 화면에 박제된 채 교실 문을 넘지 못한다. 이 책 3·4장은 정확히 그 단절을 겨눈다. 비전이 캐비닛 속 문서로 남지 않으려면 무엇을 거꾸로 줄 세워야...
학교 개혁은 거의 언제나 시험과 시간표에서 시작한다. 무엇을 더 효율적으로 돌릴지부터 묻는다. 맥타이와 커티스는 그 순서가 틀렸다고 말한다. 먼저 물어야 할 것은 우리 졸업생이 어떤 사람이 되어야 하는가이며, 그 답에서 거꾸로 학교를 설계해야 한다는 것이다.
교문 안쪽 벽에는 거의 모든 학교가 자기만의 비전을 걸어 둔다. “창의융합형 인재”, “더불어 사는 민주시민” 같은 문장이다. 그런데 그 문장이 3학년 2반 수요일 3교시 수업과 다음 주 수행평가지와 학기 말 통지표를 실제로 바꾸고 있는가. 제이 맥타이와 그레그 커티스의 《학교, ...
현장에서 인공지능(AI)을 직접 설계하고 교육에 적용하는 동료들에게 하나의 물음이 늘 따라붙는다. 이 기술이 과연 모두에게 공평한가. 우리의 교실, 더 나아가 사회에 AI가 스며드는 속도를 보면 경이롭지만, 그 이면에 드리운 불편한 진실을 외면해서는 안 된다. AI의 성별 격차 문...
AI 텍스트 감지기는 교육 현장에서 논문 표절과 학업 윤리 문제를 해결할 구원투수처럼 등장했다. 그러나 이 연구는 그 구원투수가 정작 중요한 것을 놓치고 있다는 충격적인 사실을 폭로한다. 우리는 지금, AI가 만든 텍스트를 AI로 걸러내려는 아이러니한 싸움의 본질을 직시한다.
“괜찮아, 왜냐하면…” 이 말은 지금 우리 교육 현장에 만연한 AI 사용의 그림자를 여실히 드러낸다. 학생들이 생성형 AI를 학술적 글쓰기에 활용하며 어떤 윤리적 경계를 넘나드는지, 그리고 그들의 의사결정 뒤에 어떤 논리가 작동하는지 우리는 직시해야 한다. 이 연구는 그 복잡한 심...
AI가 세상을 뒤흔들 것이라는 기대는 무성하지만, 막상 우리 교육 현장에서 체감하는 변화는 여전히 미미하다. 많은 교사와 관리자가 챗GPT 같은 생성형 AI를 활용하고 있지만, 여전히 익숙한 방식 안에서 보조 도구로만 활용한다. AI가 가져올 진정한 파괴적 혁신은 단순한 도구 도입...
AI가 코딩을 넘어 교육 설계까지 넘본다. 코드깎는노인의 영상은 클로드 오퍼스 4.8의 등장과 함께, AI가 단순 도구를 넘어 협력적 동료로 진화하는 모습을 보여준다. 이제 질문은 ‘AI가 얼마나 똑똑한가’가 아니라 ‘AI와 어떻게 협력하여 교육 혁신을 이룰 것인가’로 바뀌어야 한...
기술의 물살이 너무도 빨라 매일 밤낮으로 새로운 파도를 목격한다. 한두 달 사이에 판세가 완전히 뒤집히는 거대 언어 모델(LLM) 경쟁은 이제 익숙한 풍경이다. 앤트로픽의 클로드 오푸스 4.8이 세상에 나왔다는 소식은 그래서 더 흥미롭다.
수학여행, 현장체험학습. 교육 현장의 교사라면 그 이름만 들어도 아찔한 기억이 하나쯤은 있다. 아이들의 웃음 뒤에 숨은 혹시 모를 사고의 그림자. 이제 정부가 교사의 법적 책임 면제를 약속한다. 한숨 돌리는가? 안심하기에는 이르다.
“교사가 코딩을 한다”는 말은 아직도 낯설다. 하지만 학교 현장의 복잡한 문제들은 기술 전문가가 아닌, 바로 그 현장을 가장 잘 아는 교사의 손끝에서 해결될 실마리를 찾는다. 한 해커톤 사례집은 이 발칙하면서도 현실적인 움직임을 생생히 보여준다.
기술이 주는 달콤한 유혹은 늘 강력하다. 특히 인공지능이 코드를 뚝딱 만들어내는 모습을 볼 때면, 우리는 곧 모든 개발 프로세스가 마법처럼 효율화될 것이라 믿기 쉽다. 그러나 현장에서 잔뼈 굵은 동료들은 안다. 혁신 뒤에는 언제나 그림자가 따르는 법이다.
새 도구는 매일 쏟아진다. 교실로 옮겨도 될 도구와 그저 호기심 정도로 만져볼 도구의 구분이 교사의 일이 됐다. 최근 구글의 NotebookLM을 파이썬·AI 에이전트에서 직접 제어하는 비공식 라이브러리 notebooklm-py가 공개됐다. 정식 SDK 없이 비공개 내부 API를 ...
현장에서 인공지능 도구를 탐색하고 교육 연구를 직접 적용해보며 우리는 기술이 약속하는 잠재력만큼이나 그 이면의 복잡성을 자주 목도한다. 우리 동료들은 늘 새로운 가능성에 열려 있지만, 동시에 깊은 고민에 잠긴다. 특히 뛰어난 전문성을 지닌 이들이 종종 스스로의 가치를 낮게 평가하는...
1. 연구의 목적
교실에서 챗GPT 사용법 연수를 끝낸 교사가 자기 학년 협의로 돌아왔다. “이거 학생들한테 어떻게 알려줘야 하지?” 누군가 묻는다. 잠시 침묵. 마침 그날 본 한 영상에서 뉴욕의 AI 컨설턴트가 답에 가까운 한 줄을 내놓고 있었다. “이제 중요한 건 챗GPT를 쓰는 게 아니라, A...
노벨상 수상자가 청소년에게 건넨 조언은 의외로 익숙했다. “수학·과학을 열심히 하고, AI 도구를 많이 써봐라.” 데미스 하사비스가 조승연의 카메라 앞에서 한 말이다. 알파고와 알파폴드로 인류의 단백질 지도를 다시 그린 사람의 입에서 나온 답으로는 조금 평범하게 들린다. 무대 위 ...
수업이 끝나고 한 학생이 와서 물었다. “선생님, 그럼 우리는 도대체 뭘 해야 해요?” 챗GPT가 모든 답을 내놓는 교실에서 교사가 가장 자주 받는 질문이 됐다. 켄 오노 교수는 그 질문에 ‘딥 인텔리전스’라는 개념으로 답한다. 다만 이 말은 만능 해법이 아니다. 지식의 가치가 무...
우리는 AI에게 그저 “써 달라”고 말해왔다. 하지만 이 연구는 그런 수동적인 접근을 단숨에 뛰어넘는다. AI를 단순한 도구가 아니라, 당신의 업무 목표를 달성할 ‘다재다능한 협력 전문가’로 만드는 방법을 제시한다. 내가 이 지침서를 읽으며 느낀 것은, 교육 현장의 고질적인 업무 ...
변화의 속도가 무섭다. 검색 환경이 AI 기술과 융합하며 우리 눈앞에서 빠르게 재편되고 있다. 마치 오랜 시간 지켜온 수업 방식을 한순간에 바꿔야 하는 기분이 들 때도 있다. 과연 이 변화 속에서 우리가 만들어 온 교육 콘텐츠는, 혹은 앞으로 만들 콘텐츠는 어떤 본질적 가치를 지녀...
기술 발전 속도는 우리 교육 현장이 경험하는 변화의 속도를 아득히 넘어선다. 새로운 에듀테크 솔루션, AI 도구들이 쏟아져 나오지만, 정작 학교 현장에서는 “또 하나의 선반 위 소프트웨어(shelfware)”로 전락하는 경우가 허다하다. 코드를 짜는 개발자들은 교실을 모르고, 교실...
호주 ‘Network for Quality Digital Education’가 2026년 3월에 펴낸 보고서 Artificial intelligence, cognitive offloading and implications for education(Jason M. Lodge·Lesl...
매일 올라오는 아이들의 ‘인생샷’은 당신의 교실에 어떤 영향을 미치는가. 화려한 스마트 기기와 앱이 교육 현장을 혁신한다고? 나는 회의적이다. 오히려 기술이 덧씌운 ‘보여주기식’ 문화가 교육의 본질을 가리고 교사들을 소진시키는 현실을 직접 목격한다.
AI는 코드를 넘어 우리의 사고방식까지 재정의한다. 과거 우리가 코딩을 배우고 오류를 잡느라 밤을 새웠다면, 이제 인공지능 에이전트들은 그 작업을 대신한다. 특히 2026년 현재, 코덱스(Codex)와 클로드 코드(Claude Code)라는 두 축이 개발 현장의 풍경을 근본적으로 ...
기술이 우리 삶의 모든 영역에 스며드는 속도를 보며, 때로 경탄하고 때로 불안해한다. 교육 현장 역시 예외는 아니다. 우리는 아이들이 무한한 정보와 도구 속에서 헤매지 않고, 진짜 ‘성인’으로 성장하기를 바란다. 그러나 현실은 녹록하지 않다. 나이는 어른이지만, 심리적으로는 여전히...
AI가 권한을 요구한다? 챗GPT, 클로드(Claude) 같은 생성형 AI를 업무에 도입한 조직이라면 누구나 겪는 성장통이다. 기술 도입만큼 중요한 건 조직의 온도와 속도, 그리고 구성원의 자발적 참여를 이끌어내는 문화다.
챗GPT가 교실 문턱을 넘은 지 오래다. 우리는 학생들이 과제에 AI를 활용하는 모습, 때로는 직접 수업 준비에 챗GPT를 쓰는 동료 교사들의 모습을 마주한다. 이 시점에서 스스로에게 질문한다. 과연 우리는 AI를 ‘잘’ 쓰고 있는가? 단순히 좋은 질문을 던지는 것을 넘어, AI가...
빠르게 변하는 기술의 물결은 교실의 오랜 질서를 흔들지만, 그 속도만큼이나 지속 가능한 가치에 대한 갈증은 깊어진다. 우리는 지금, 혁신을 향한 맹목적인 질주와 교육적 본질 사이에서 새로운 접점을 모색해야 하는 시점에 서 있다. 현장의 고민을 가장 잘 아는 동료에게 이 질문을 던진...
멀티 에이전트 시대가 코앞으로 다가왔다. 챗GPT 등장 이후, 우리는 인공지능과 협업하는 방식을 넘어, 인공지능 ‘군단’을 지휘하는 새로운 패러다임을 맞이하고 있다. 클로드(Claude)의 Agent View는 바로 이 변화를 가속하는 핵심 도구이다.
AI가 코드를 대신 써주는 시대, 교사는 더 이상 망치를 든 장인이 아니다. 이제 AI 코딩은 ‘기억력 나쁜 천재 신입’을 조련하는 과정과 같다. 중요한 건 AI의 결과물을 검수하고, 방향을 설정하는 새로운 교사의 역할이다.
AI 챗봇이 당신의 질문에 ‘스스로’ 답한다고 믿는가. 실상은 그렇지 않다. 우리는 단지 기술의 지능과 대화하는 것을 넘어, 그 뒤에 숨겨진 기업의 철학과 맞닥뜨린다. 이 숨겨진 조종석, 즉 시스템 프롬프트는 AI의 모든 행동 원칙을 결정한다.
우리는 챗GPT를 마주하며 숱한 질문을 던졌던 시기가 있었다. AI가 과연 ‘생각’을 하는가, 혹은 그저 주어진 패턴을 반복하는가 하는 본질적인 질문 말이다. 최근 오픈AI의 발표는 이 질문에 섬뜩한 답을 던진다. AI가 우리의 기대와 보상에 맞춰 ‘생각하는 척’ 할 수 있다는 경...
학생의 수행평가 답안을 두고 인공지능이 “기존 답만 정답”이라고 판단해 문제 제기를 접게 만들었다는 어느 고등학교의 사례는 우리에게 섬뜩한 경고를 던진다. 기술이 교실의 복잡한 맥락과 인간적 판단을 대체하기 시작할 때, 우리는 무엇을 놓치고 있는가. 이는 단순한 도구의 오용을 넘어...
AI로 PPT 디자인이 가능하다는 말에 혹했지만, 결과물이 실망스러웠던 경험이 있는가? 챗GPT를 활용해 PPT 제작 시간을 10배 단축하는 방법이 존재한다. 핵심은 AI에게 무작정 PPT를 만들어 달라고 하는 것이 아니라, 명확한 기준과 레퍼런스를 제시하는 데 있다.
우리는 매일같이 쏟아져 나오는 AI 도구들을 접한다. 그중에는 수업 자료를 순식간에 만들어내는 마법 같은 기능도 있다. 처음에는 감탄하지만, 곧 묘한 공허감을 느낀다. 완벽해 보이는 그 자료가 어딘가 ‘내 것’ 같지 않은 이유를 우리는 모두 안다.
우리는 흔히 ‘인복이 없다’는 탄식을 토한다. 마치 관계가 손댈 수 없는 운명처럼 여겨진다. 하지만 현장에서 수많은 기술과 교육 프로젝트를 진행하며 나는 깨달았다. 관계는 운이 아니라 설계의 문제다. 특히 협업이 필수적인 교육 현장에서, 이 관계 설계의 미숙함은 프로젝트 실패로 직...
생성형 AI는 이미 우리 교실의 현실이다. 학생 대다수가 과제에 AI를 활용하며, AI 사용을 막는 것은 거의 불가능한 일이 되었다. 시험을 통한 감시가 피상적인 사고를 조장하고, 아무리 창의적인 과제도 AI의 개입에서 자유롭지 못하다. 그러나 AI의 도움을 무작정 허용하는 것은 ...
매일 우리는 시간과의 싸움을 한다. 당장 눈앞의 문제를 빠르게 해결해야 한다는 압박 속에서, 때로는 가장 직접적인 길을 택한다: 정답을 제시하는 일이다. 그러나 이 ‘빠른 길’이 과연 최선의 길일까? 한 리더의 경험은 이 당연한 질문에 대한 불편하고도 날카로운 답변을 내놓는다. 그...
기술이 우리의 일상과 교실 풍경을 급격히 바꾸는 시대다. 거대한 파도처럼 밀려오는 인공지능(AI) 앞에서 우리는 늘 두 가지 질문과 씨름한다. “그래서 무엇이 달라지는가?” 그리고 “무엇을 경계해야 하는가?” 최근 에듀테크 학술대회에서 그 질문의 해답을 현장의 목소리에서 찾았다. ...
수십 년 쌓은 교육 경험과 노하우는 분명 값진 자산이다. 하지만 그 지식이 교실 문턱을 넘지 못하고 잊히는 현실을 우리는 너무나 잘 안다. 때로는 연차 높은 전문가보다 새로운 도구로 자신을 드러낸 동료가 더 많은 기회를 얻는 역설적인 상황을 목격하기도 한다.
우리는 기술 교육 현장에서 끝없이 문서를 쓰고, 기획하고, 소통한다. 그러나 때로는 가장 기본적인 도구가 우리 상상력을 묶어두는 감옥처럼 느껴진다. 정적인 텍스트는 복잡한 아이디어를 담아내기 역부족이다. 움직이는 개념, 시각적인 흐름, 상호작용적 경험은 문자로 설명하는 순간 그 생...
때로 우리의 글쓰기는 겉으로 보이는 목적보다 깊은 무언가에 이끌린다. 이면의 동기를 들여다보는 일은 불편할 수 있다. 그러나 이 불편함을 마주할 때 비로소 우리는 글의 진정한 무게와 방향을 가늠한다. 교육과 기술의 교차점에서 우리가 써 내는 모든 문장 또한 그러한 근원적 질문을 피...
교실에 AI의 조용한 굉음이 울린다. 매일같이 쏟아지는 새로운 도구와 그 가능성 앞에서, 우리는 무엇을 믿고, 무엇을 의심해야 하는가? 한때 명확했던 기술 활용의 경계는 빠르게 모호해진다. 이는 단순히 도구의 편리함을 넘어, 교육 현장의 본질적인 책임감과 가치 판단 기준을 흔든다.
‘반복 학습’이라는 말에 불편함을 느끼는 동료들이 적지 않다. 주입식 교육의 상징처럼 여겨지기도 하고, 창의적 사고를 저해한다는 비판에 시달리기도 한다. 그러나 실질적 가치를 설계하는 전문가라면, 이 익숙한 단어 뒤에 숨은 강력한 학습 원리와 그 복잡한 현실을 직시해야 한다.
현장은 언제나 할 일로 넘친다. 새 학년 시작부터 학기말 평가까지, 심지어 방학 중에도 무언가에 쫓기는 듯 바쁘다. 그런데 가끔 이런 생각이 든다. 내가 정말로 ‘해야만 하는 일’을 하고 있는가? 아니면 그저 ‘생산적으로 보이는 다른 일’에 몰두하여 진짜 중요한 일을 미루고 있는가...
최근 교육 현장을 감도는 열기는 뜨겁다. 인공지능이 가져올 변화에 대한 기대감과 함께, 교실과 학습 커뮤니티의 지형은 전에 없던 속도로 바뀌는 중이다. 우리는 이 변화의 한가운데 서서, 새로운 기술이 마냥 좋다고만 외치기에는 해결해야 할 본질적인 문제들이 쌓여간다. 내가 직접 겪은...
기술이 우리에게 새로운 도구를 건넬 때마다, 우리는 익숙한 질문과 씨름한다. “이것은 무엇을 변화시키는가?” 그리고 “우리는 무엇을 놓치지 않아야 하는가?” 챗GPT와 같은 생성형 AI가 교육 현장의 문을 두드린 지금, 이 질문들은 더욱 첨예해진다. AI가 제시하는 효율의 약속 뒤...
개별 교사로서 뛰어난 역량을 보이다가도, 팀이나 학년을 이끄는 리더의 자리에 서면 전혀 다른 난관에 부딪히곤 한다. 특히 AI와 디지털 전환의 파고가 거센 오늘날 교육 현장에서 이 전환은 더욱 복잡한 도전 과제를 안긴다. 기술 업계에서 신임 관리자들이 겪는 보편적인 성장통은 우리 ...
우리는 종종 가장 뛰어난 교사가 학교의 주요 보직이나 관리자가 되면 왜인지 모르게 실망스러운 결과를 마주한다. 이는 그 개인의 문제가 아니다. 본질적으로 리더십 역할이 과거 성과에 대한 보상이 아닌 완전히 새로운 직업임을 인지하지 못한 시스템의 오류다. 당신도 이 현장을 목격했다.
우리의 머릿속 지도는 생각보다 불완전하다. 단순히 정보를 아는 것만으로는 충분하지 않다. 복잡한 현실에서 문제를 해결하고 새로운 아이디어를 만들어내는 힘은, 지식이 어떤 구조로 조직되는지에 달렸다. 오늘 우리는 그 보이지 않는 지도를 탐구한다.
교실에서 우리는 종종 기이한 순간을 경험한다. 학생들은 분명 우리를 바라보고, 고개를 끄덕이며, 심지어 질문에 답한다. 그러나 잠시 후, 그들이 방금 배운 것을 완전히 잊었음을 발견한다. 우리는 기술이 이 간극을 메워줄 것이라 기대하지만, 단순히 화면을 늘린다고 학습이 깊어지는 것...
때로 가장 익숙한 길이 가장 비효율적인 길임이 드러난다. 교육 현장 역시 다르지 않다. 우리는 수십 년간 쌓인 경험과 직관으로 가르치지만, 학습은 생각보다 훨씬 더 복잡하고 비선형적 과정이다.
현장의 동료들이여, 우리가 지금 교육에서 겪는 혼란은 단순한 기술적 과도기가 아니다. 본질적으로 인간과 지식, 그리고 공동체적 가치에 대한 근원적 질문을 다시 던지는 거대한 전환의 물결이다. 우리는 이 변화의 한복판에 서 있다.
AI가 우리의 일상을 넘어 교육 현장 깊숙이 파고든다. 많은 동료가 이 변화 앞에서 같은 질문을 던진다. “AI는 과연 무엇을 못 할까?” 이 질문은 우리가 직면한 본질적 물음이 아니라는 판단이다. 오히려 이 질문은 우리의 불안과 한계를 동시에 드러낸다.
AI가 코딩을 대행하는 시대, 교사는 무엇을 해야 하는가? 안드레이 카파시는 사유(Thinking)는 아웃소싱해도 이해(Understanding)는 불가능하다고 단언한다. 2025년 12월을 기점으로 AI 에이전트의 능력이 급격히 향상됨에 따라, 교육 현장에서도 근본적인 역할 재정...
1. 연구의 목적
인공지능이 우리 삶의 모든 영역에 깊숙이 파고드는 오늘, 우리는 AI가 주는 편리함 속에서 무엇을 얻고 또 무엇을 잃고 있는가? 특히 교육 현장에서 이 질문은 더욱 절실하다. 인공지능 기술의 발전이 인간의 고유한 능력에 어떤 새로운 도전을 던지는지 함께 생각한다.
AI를 쓸수록 똑똑해질까, 멍청해질까? 역설적이게도, AI를 잘 쓰는 사람이 되려면 AI를 안 쓰는 시간이 더 중요해진다. AI 시대, 누가 ‘진짜’ 지능을 갖게 될지, 그 특징을 파헤친다.
기술과 교육의 접점에서 매일 새로운 질문에 직면한다. 인공지능이 교육 현장에 깊숙이 들어선 지금, 우리는 단순히 기술 활용법을 넘어 인간 지능의 본질과 역할에 대해 다시 묻는다. 이 변화 속에서 교육의 나침반은 어디를 가리켜야 하는가. 이 질문은 모든 교육자의 숙고를 요구한다.
AI는 업무량을 줄이는 만병통치약이 아니다. 단위 업무 시간은 단축할지 몰라도, 우리가 감당해야 할 총체적인 업무량은 오히려 늘어난다. 인간의 욕망은 언제나 더 높은 완성도와 더 빠른 결과물을 요구하기 때문이다. 2024년 한 달 기한이던 보고서가 2025년에는 이틀 만에 요구되고...
“AI가 당신의 비서가 된다”는 말은 틀렸다. AI는 당신 자체가 된다. 2026년, 우리는 인공지능 에이전트가 개인의 삶을 얼마나 깊숙이 파고들지 목격하고 있다. 교육 현장은 이 변화를 어떻게 수용해야 하는가?
Sam Altman's Vision For the Future — NothingButTech
이 글은 내가 만들어 둔 AI 페르소나 ‘기록’과 나눈 대화 한 편이다. ‘기록’은 내가 그동안 쌓아 온 글·메모·감정 일지를 학습 자료 삼아, 내가 던진 질문에 단순한 답이 아니라 ‘내 과거 글에서 길어 올린 답’을 돌려준다. 일종의 dot connector — 흩어진 점들을 이...
인공지능(AI) 튜터링은 이제 먼 미래의 이야기가 아니다. 전 세계 수많은 학습자가 AI 튜터를 매일 사용하며, 교육 현장에 그 영향력을 빠르게 확장한다. 기술의 발전이 교육의 본질을 어디로 이끄는지, 그리고 이 변화 속에서 교사의 역할은 어떻게 재정의되는지 깊이 탐색한다.
이 글은 내가 만들어 둔 AI 페르소나 ‘기록’과 나눈 대화 한 편이다. ‘기록’은 내가 그동안 쌓아 온 글·메모·감정 일지를 학습 자료 삼아, 내가 던진 질문에 단순한 답이 아니라 ‘내 과거 글에서 길어 올린 답’을 돌려준다. 일종의 dot connector — 흩어진 점들을 이...
우리가 교실에서 인공지능 도구를 활용할 때, 그 도구는 단순히 데이터를 처리하는 중립적인 기술에 머무르지 않는다. AI는 특정한 세계관을 내재하며, 이 세계관은 우리가 가르치고 배우는 방식에 깊은 영향을 미친다. 이 글은 AI 시스템의 내면에 감춰진 철학적 틀을 탐구하고, 현직 교...
오늘날 인공지능은 기술의 발전을 넘어 인간의 지능, 학습, 그리고 존재의 의미에 대한 근본적인 질문을 던진다. 교실의 풍경이 빠르게 변하는 지금, 우리는 단순히 AI 도구를 활용하는 것을 넘어 이 거대한 변화의 철학적, 윤리적 맥락을 깊이 탐구해야 한다. 이 글은 닉 보스트롬의 심...
오늘날 교실은 단순히 지식을 전달하는 공간을 넘어선다. 교사는 학습자 개개인의 성장을 돕는 동시에, 교육 과정 설계, 평가, 행정 등 다양한 역할을 수행한다. 이처럼 복잡한 교육 환경 속에서 교사는 어떻게 효율성을 높이고 자신의 전문성을 심화할 수 있을까.
AI 시대의 교실에서 우리는 종종 기술의 막대한 잠재력과 그 활용의 어려움 사이에서 갈팡질팡한다. AI에게 아무리 열심히 지시해도 엉뚱한 답만 내놓는다면, 과연 AI는 우리를 돕는 도구가 되는가 아니면 또 하나의 번거로움에 불과한가? 답은 우리 질문의 깊이에 있다.
교육 현장에서 우리는 종종 ‘원래 그렇게 해왔으니까’라는 이유로 익숙한 방식을 고수한다. 이처럼 관성적으로 사고하는 태도는 과연 교육의 본질에 다가서는 길일까. 세상의 난제를 혁신적으로 해결하는 일론 머스크의 사고법에서 그 답을 찾아본다. 그는 세상을 바꾸는 발상을 어떻게 시작하는...
OECD 티칭 컴퍼스: 교육과정 변화의 주체로서 교사 재조명
인공지능의 발전은 끊임없이 새로운 질문을 던지고 있다. AI가 무엇을 기억하고 무엇을 잊을 수 있는가에 대한 기술적 논의는 인간의 기억, 지식, 그리고 교육의 본질에 대한 근원적인 탐구로 확장된다. 우리는 AI의 ‘선택적 망각’이 교육 현장에 어떤 의미를 지니는지 깊이 사유한다.
급변하는 AI 시대는 우리 교육 현장에 새로운 질문을 던진다. 교사들은 매일 교실에서 학생들과 만나며 미래 역량을 길러주려 노력한다. 그러나 정책과 현실 사이의 미묘한 긴장은 때로는 방향을 모호하게 만든다. 우리는 과연 AI 시대가 요구하는 인재를 키우고 있는가, 아니면 오히려 그...
AI는 이제 우리 삶에 깊숙이 들어왔다. 특히 교육 현장에서 AI를 활용하는 방식은 무궁무진하다. 그런데 ‘똑똑한 AI’에게 ‘똑똑하게’ 일을 시키는 방법은 끊임없이 진화한다. 단순히 길게 설명한다고 AI가 더 잘 이해할까? 최신 AI 모델인 GPT-5.5는 우리가 예상하는 것 이...
현대 사회에서 집중력 저하는 흔한 현상이 된다. 이는 개인의 의지 박약이나 노력 부족으로 치부하기 어려운 복잡한 시스템의 문제이다. 지금 우리는 교사와 학습자 모두에게 영향을 미치는 이 거대한 변화의 흐름을 어떻게 이해하고 교육 현장에서 어떤 방향으로 나아가야 하는가?
급변하는 인공지능 기술은 교육 현장의 오랜 믿음을 뒤흔든다. 과거의 학습 방식과 미래의 필요 사이에서 교사들은 새로운 방향을 탐색한다. 이 글은 인공지능의 진화가 던지는 도전에 직면하여, 교사에게 요구되는 태도와 역량이 무엇인지 깊이 성찰한다.
AI가 우리의 삶을 바꾼다고 말한다. 하지만 그 AI가 정말 한국인의 삶을, 우리의 교육 현장을, 그리고 우리 학생들의 마음을 이해하는지 생각해 본 적이 있는가. 단지 기술이 아니라 ‘사람’을 닮아가는 AI의 새로운 시도에 주목한다.
새 학년, 교사들이 가장 먼저 마주하는 것이 학생의 얼굴이 아니라 빼곡한 사업 목록이라면 학교는 과연 어디를 향해 가는가. 교사들은 더 많이 일하는데 정작 수업 시간은 줄어드는 기묘한 현실이 우리 교육 현장을 짓누른다. 교육의 본질을 가리는 가짜 노동의 그림자가 점차 짙어진다.
“이런 것도 AI가 한다고?” 우리는 ChatGPT가 처음 등장했을 때, 텍스트 몇 줄로 영상이 만들어지는 것을 보았을 때, 경이로움에 사로잡혔다. 하지만 그 놀라움의 유통기한이 다한다면 어떨까? 우리는 AI 앞에서 여전히 감탄만 할 것인가, 아니면 새로운 것을 요구할 것인가?
오늘날 교육 현장은 그 어느 때보다 복잡한 도전에 직면한다. 방대한 학습 자료의 홍수 속에서 학생 개개인의 필요에 맞춘 교육을 제공하고, 행정 업무 부담 속에서도 수업의 질을 높이는 것은 교사에게 늘 버거운 과제로 다가온다. 이러한 상황에서, 인공지능은 단순한 검색 도구를 넘어 교...
우리는 지금, 교실에서 아이들의 시선이 허공을 헤매고, 성인의 대화가 스마트폰 알림에 쉽게 끊기는 시대를 살고 있다. 과연 이 집중력 위기는 단순히 개인의 의지 박약에서 비롯된 것일까? 요한 하리의 도둑맞은 집중력은 이 문제를 한 개인의 비극이 아닌, 복잡하게 얽힌 시스템의 결과로...
교육 현장에서 마주하는 복잡한 문제들은 종종 우리의 선한 의도와 노력을 무색하게 만든다. 학생들의 성장과 교사들의 웰빙을 위한 끊임없는 시도에도 불구하고, 문제는 해소되지 않거나 때로는 더 심화되는 역설적인 상황이 나타난다. 이 글은 이러한 현상의 근본 원인을 시스템 사고의 관점에...
AI가 교실의 문을 두드리는 오늘날, 우리는 수많은 도구와 기술의 홍수 속에서 길을 찾고 있다. 단순히 새로운 도구 사용법을 익히는 것을 넘어, 과연 우리의 교육은 어디로 향해야 하는가? 이 글은 AI 시대에 교사로서 교육의 본질을 탐구하고, 깊이 있는 이론적 토대 위에서 실천의 ...
AI 기술이 코딩 교육의 지형을 빠르게 바꾸고 있다. 생성형 AI가 코드를 순식간에 만들어내는 편리함 속에서, 교사들은 오류와 혼란 속에서도 학생들이 자유롭게 탐구하고 성장할 수 있는 견고한 학습 환경을 구축해야 하는 새로운 과제에 직면한다. 이 글은 Git과 GitHub을 통해 ...
2016년 알파고 충격 이후, 인공지능이 교육 현장에 미칠 영향에 대한 논의는 꾸준히 이어졌다. 그러나 최근의 발전은 이전의 예측을 훨씬 뛰어넘는 속도와 깊이로 다가온다. 지금 우리가 목도하는 변화는 교육의 본질과 교사의 역할, 학습의 경로 자체를 재구성하는 근본적인 질문을 던진다.
함께 성장하고 나누는 커뮤니티를 만들자고 의기투합했지만, 언제부턴가 누군가는 열매만 쏙 따가는 ‘체리피커’가 되고, 그 모습에 내가 추구하는 가치까지 흔들리는 경험을 해본 적이 있는가? 보이지 않는 땀방울이 모여 만들어진 밭에서, 오직 자신의 이득만을 계산하는 이기적인 행동이 공동...
1. 연구의 목적
현대인에게 집중력 부족은 일상적인 고민이 되었다. 과연 이 문제는 개인의 의지 박약 때문일까, 아니면 더 거대한 시스템의 음모 때문일까? 미국 10대가 한 가지 일에 65초 이상 집중하지 못하고, 직장인의 평균 집중 시간이 단 3분에 불과하다는 통계는 이 위기가 이미 개인의 수양으...
1. 연구의 목적
1. 연구의 목적
1. 연구의 목적
AI가 뱉는 엉뚱한 결과물에 좌절한 적 있는가? 마치 야생마처럼 통제 불능인 AI를 길들이는 방법, 하네스 엔지니어링에 대해 알아보자. 단순한 프롬프트 조작을 넘어, AI의 행동을 구조적으로 제어하는 핵심 전략을 파헤친다.
단순한 규칙에서 예상치 못한 복잡성이 튀어나온다면? 숨바꼭질 AI는 도구 사용과 전략 진화를 거듭하며, 교육 시스템에 혁신적 질문을 던진다.
1. 연구의 목적
이번 학위 논문을 발표하면서 심사 교수님께 이런 질문을 받았습니다.
1. 연구의 목적
1. 연구의 목적
1. 연구의 목적
1. 연구의 목적
1. 연구의 목적
AI 피드백과 인간 피드백은 학습 참여도에 어떤 차이를 가져올까?
말은 쉽다: GenAI 시대에 구조적 평가 변화가 필요한 이유
교과서 밖의 세계를 탐험하다: 랜드마크 탐험관 V2
AI 자동화는 환상인가? LLM이 촉발한 교사들의 ‘숨은 노동’
AI 시대의 실전형 교육 프레임워크: 바이브 코딩(Vibe Coding)
LLM, 교실의 질을 측정하다: 전문가를 넘어 학생 성과까지 예측할까?
공공 공유자원 검색 플랫폼 개발 후기 (공유누리 Open API 활용)
바이브 코딩에서의 학생-AI 상호작용 탐구: 초심자와 숙련자의 차이
리더십 성격을 통한 AI 기반 개인 맞춤형 학습 전략 제안
초인지적 피드백은 느린 학습자에게도 효과적일까?
STEAM 교실에서 학생들이 생성형 AI의 ‘사용’에서 ‘창조’로 어떻게 전환하는가
2025 AITS 오프라인 세미나 후기
AI 타로 마스터 개발
레벨업 노트 Beta 개발
[AI와 함께 이야기로 배우는 즐거움: 스토리 리빙 시뮬레이션 개발]
실천적 바이브 코딩: 동기, 난제, 그리고 미래 전망 – 비(非) 정식 연구 문헌 종합 검토
더 많이 계획하고, 덜 디버깅하라
포토 랜드마크 탐험가 프로토타입
프로테제 효과는 자기 자신의 변화를 담보하는가?
GenAI를 활용하여 복잡한 정치 공약을 쉽게 접근 가능하게 하고, 정치 교육을 촉진할 수 있을까?
AI의 가장 큰 교육적 위험은 할루시네이션이 아니다
(인지적 정렬의 관점에서) AI에게 페르소나 프롬프트는 만능인가?
프로그래밍 교육에서의 Instructor-in-the-Loop 하이브리드 도움 시스템 접목
최적 학습을 위한 인공지능: AI 기반 학습 환경에 대한 비교적 접근
정책수단으로서 금전적 유인과 학교조직의 변화
교사 효능감: 학습하는 문화가 교사를 숨쉬게 한다
Webb의 지식의 깊이와 블룸의 분류법(택소노미) 비교
Webb의 지식의 깊이(DOK)에 대하여
의미있는 변화를 만들어가려면
블룸 택소노미와 DOK, 음악 교육의 가치를 번역하는 도구
교육에서 생성형 AI가 사유에 미치는 영향
📖 ‘교실 속 AI 디지털 교육 인사이트’ 출간 소식을 전합니다
자기조절 학습 과정을 넘어: 생성형 AI 지원 글쓰기에서 숨겨진 전략 탐색
컴퓨터 과학 교육에서 협업 프로젝트의 AI 기반 채점 및 조정 방식
바이브 코딩: 인간 본성은 과연 기계 속 유령인가?
AI 멘티(Feed-O-Meter)와의 역할극 상호작용을 통해 디자인 피드백 역량 기르기
메타인지 함양을 통한 학생 학습과 성취 지원
피상적인 산출에서 피상적인 학습으로: 교육에서 대형 언어 모델의 위험성
바이브 코딩에서 학생-AI 상호작용 탐구
좋은 바이브란?: 바이브 코딩의 공동 창작, 소통, 몰입, 신뢰에 대한 질적 연구
인공지능인가, 인간지능인가?
더 많이 계획하고, 덜 디버깅하라: 메타인지 이론을 AI 활용 프로그래밍 교육에 적용하기
매슬로우 이론에서 영감을 받은 AI 모델 참여의 계층 구조
이 논문은 자연어를 사용하여 AI와 함께 소프트웨어를 만드는 ‘바이브 코딩(vibe coding)’이라는 혁신적인 실천을 영어 교육(EFL) 환경에 적용한 파일럿 연구입니다. 특히, AI와의 상호작용을 ‘AI에게 말 걸기(Talking to AI)’, ‘AI를 통해 말하기(T...
K-12 과학·수학 교육에서의 생성형 AI 활용 실태와 과제
AI의 기본 문화와 우리 교실의 문화적 거리
AI 튜터의 두 얼굴: 소크라테스식 질문 vs. 서사적 제안
AI, 교과서를 변신시키다: 동적 학습 경험의 효과
AI는 교사를 대체할까?? 전인적 학습을 위한 AI 파트너십
AI 만능주의를 넘어: 전문가의 지식으로 만드는 진짜 AI 튜터
교육의 본질을 묻다: AI 시대, 길을 잃지 않는 교육 원칙
AI 생성 이미지는 어떻게 예술 교육을 바꾸는가?
Lyu와 Ding (2025)의 “Discovering Self-Regulated Learning Patterns in Chatbot-Powered Education Environment” 연구는 AI가 교육 현장에 빠르게 도입되고 있는 지금, 교육자라면 반드시 읽어봐야 할 시의적...
‘Beyond Isolation: Towards an Interactionist Perspective on Human Cognitive Bias and AI Bias’ 논문은 AI 시대를 살아가는 우리에게 매우 중요한 화두를 던집니다. 단순히 ‘AI의 편향’이나 ‘인간의 편향’을 ...
서론: 새로운 인지 현실을 위한 새로운 이론
이때까지 아래의 글들을 통해 AI 시대의 교육과 인지 현상에 대해 다각도로 살펴보았습니다.
AI 시대, 우리는 어디에서 메타인지와 실용주의 철학의 가치를 찾아볼 수 있을까요? 이들은 어떤 점에서 도전과 위협을 받고 있으며, 우리는 무엇을 고려해야 할까요? 이러한 질문들에 대한 답을 찾아봅니다.
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“어떻게 하면 AI를 학생들의 사고력을 키우는 최고의 파트너로 만들 수 있을까?”
최근 토론토 대학의 아자이 아그라왈, 조슈아 갠스, 아비 골드파브 교수가 발표한 <주문형 천재: 변혁적 인공지능의 가치> 라는 논문은 AI 시대에 우리가 마주할 미래를 경제학적 모델을 통해 냉철하게 예측하며 교육계에도 중요한 질문을 던지고 있습니다.
성찰적 사고의 두 거장, 듀이와 쇤
1. Bloom의 분류법의 효용
AIEd 블룸 분류법: 인공지능 시대의 교육 효율성 및 효과성 향상을 위한 제안 모델
수업 초점 리마인더로서의 칠판
진심 어린 책 리뷰 소개
[심리적 안전감 시리즈 5] 심리적 안전감 4단계 모델(Timothy R. Clark)
[심리적 안전감 시리즈 4] 구조화된 사회적 피드백 모델(공식화된 비공식 환경 모델)
[심리적 안전감 시리즈 3] 심리적 안전감을 위한 디지털 브릿지(기술 매개 피드백)
[심리적 안전감 시리즈 2] 심리적 안전감 공학(Psychological Safety Engineering)
[심리적 안전감 시리즈 1] 피드백 리터러시의 활성화 스위치, 심리적 안전감
정책 패러독스: 정책은 정치적 타협의 산물이다
닷커넥터의 깃허브 블로그입니다.
1. 연구의 목적
1. 연구의 목적
AI가 학교 현장에 들어온다. 교육이라는 복잡한 장에서 AI를 어떻게 활용해야 하는지, 어떤 AI가 ‘좋은’ AI인지 그 기준을 두고 현장의 고민은 깊다. 단순히 정답을 잘 맞추는 AI를 넘어, 학생과의 상호작용으로 학습의 질을 높이는 AI를 원한다면, 우리는 AI를 평가하는 방식...
기술 발전은 늘 예측 불가능한 변곡점을 만든다. 한 분야의 혁신이 다른 분야에 미치는 파급력은 더욱 그렇다. 최근 구글이 내놓은 안티그래비티 2.0은 단순히 코딩 도구의 진화를 넘어, 우리가 복잡한 과업을 대하는 방식 자체를 다시 생각하게 한다. 이는 개발자에게뿐만 아니라, 교사들...
교사 책상 위 노트북 옆에 포스트잇이 하나 붙어 있다. “챗GPT 자료 정리법(완) · Claude 음성 모드(연수 다음 주) · Gemini 노트북LM(아직).” 이번 학기에만 새 AI 도구를 셋이나 익히는 중이다. Tech Bridge 채널이 정리한 “Claude의 97%를 1...
한 교사가 점심시간에 동료의 핸드폰 화면을 들여다본다. 5분짜리 영상이 자기 목소리로, 화려한 모션 그래픽까지 입혀진 채 자동 생성되는 장면이다. “이걸… 진짜로 5분 만에?” 옆자리에서 짧은 탄식이 새어 나온다. 에딭초이 채널이 클로드 코드와 VoiceBox, HyperFrame...
한 교사가 작년 가을 잘 작동하던 채점 보조 AI에 학생 글 30편을 다시 넣었다. 모델은 업데이트됐고, 채점 루브릭은 그대로다. 그런데 점수가 작년과 미묘하게, 그러나 일관되게 달라져 있다. 교사는 잠시 손을 멈춘다. “AI가 바뀐 건가, 아니면 내 기준이 시대에 뒤떨어진 건가?...
인공지능 도구의 확산은 교육 현장에 새롭고도 불편한 질문을 던진다. 우리는 이미 챗GPT, 클로드(Claude), 헤르메스(Hermes) 같은 모델이 엄청난 잠재력을 지닌다는 것을 안다. 그러나 막상 이 도구들을 활용하려 할 때, 많은 교사가 “수업 계획안 잘 만들어줘” 또는 “학...
클로드는 코드를 ‘읽는’ 것이 아니라 ‘탐색’한다. 수만 줄 코드베이스 앞에서 막막함을 느끼는 건 인간이나 AI나 마찬가지다.
또다시 AI 모델 업데이트 소식이다. 속도와 효율을 강조한 Gemini 3.5 Flash, 교육 현장에 어떤 변화를 가져올까?
화려한 AI 코딩 도구들의 시대, 진짜 실력자를 가려내는 선별 안목이 중요해진다. 깃허브 별점은 이제 홍보 수단일 뿐, 실제 개발 워크플로우에 도움이 되는 도구를 식별하는 능력이 개발자와 교육자 모두에게 필수적이다.
AI가 코드를 대신 써주는 시대, 교사는 더 이상 망치를 든 장인이 아니다. 이제 AI 코딩은 ‘기억력 나쁜 천재 신입’을 조련하는 과정과 같다. 중요한 건 AI의 결과물을 검수하고, 방향을 설정하는 새로운 교사의 역할이다.
기술 도입의 현장, 특히 교육 분야에서 새로운 도구의 등장은 언제나 기회와 고민을 동시에 던진다. 최근 오픈소스 AI 에이전트 시장의 판도가 뒤집히는 사건이 발생했다. 이는 단순히 시장 점유율을 넘어, 우리가 AI를 어떻게 설계하고 활용할지에 대한 근본적인 질문을 제기한다.
1. 연구의 목적
AI 에이전트가 단순히 똑똑해지는 것만으로는 충분하지 않다. 이제는 에이전트가 어떻게 학습하고 협업하며, 결과를 검증하고 다음 작업으로 연결되는지가 관건이다. 앤스로픽의 클로드 매니지드 에이전트는 이러한 시스템 혁신을 위한 네 가지 핵심 기능을 선보인다.
“코딩 한 줄도 안 했다”는 개발자의 고백은 과장일까, 현실일까? 안드레 카파시는 챗GPT를 비롯한 AI 에이전트가 개인의 역량을 극적으로 확장하는 시대가 왔다고 단언한다. 이제 개발자는 코딩 대신 “무엇을 만들지”에 집중해야 한다는 것이다.
한때 우리는 거대한 환상에 사로잡혔다. 아이디어를 설명하면 AI가 마법처럼 코드를 뱉어내고, 복잡한 시스템이 순식간에 완성되는 꿈. CS 학위도, 밤샘 디버깅도 필요 없던 그 시절, 오직 ‘바이브’만 있으면 충분하다 믿었다.
교실에서, 혹은 우리가 매일 씨름하는 교육 시스템 속에서, 비효율은 더 이상 낯선 경험이 아니다. 때로는 사용성이 떨어지는 플랫폼 앞에서 인내심을 시험받고, 때로는 너무 많은 정보의 홍수 속에서 길을 잃는다. 이 모든 현상 뒤에는 인간의 인지 특성과 행동 패턴에 대한 명확한 법칙들...
AI가 업무 효율을 높인다던 약속은 현실에서 종종 다른 얼굴을 드러낸다. 생산성이라는 달콤한 유혹 뒤에는 우리를 지치게 하는 미묘한 피로가 숨어 있다. 마치 고속도로를 달리는 기분이지만, 시속 100km로 달리는 동안 끊임없이 주변 차선과 내비게이션을 확인해야 하는 긴장감과 같다....
개별 교사로서 뛰어난 역량을 보이다가도, 팀이나 학년을 이끄는 리더의 자리에 서면 전혀 다른 난관에 부딪히곤 한다. 특히 AI와 디지털 전환의 파고가 거센 오늘날 교육 현장에서 이 전환은 더욱 복잡한 도전 과제를 안긴다. 기술 업계에서 신임 관리자들이 겪는 보편적인 성장통은 우리 ...
최근 개발 현장에서 ‘에이전트형 코딩’이라는 개념이 뜨거운 감자다. 요구사항만 던지면 AI가 뚝딱 코드를 만들어내는 이상적인 그림. 하지만 마냥 환영할 수만은 없는 어두운 그림자도 함께 드리운다. 우리는 지금 효율이라는 미명 아래 무엇을 놓치고 있는지 냉철히 들여다볼 때다.
우리는 HTML을 웹페이지를 만드는 도구로만 생각한다. 대부분의 교육자는 복잡한 코딩 언어와는 거리가 멀다고 단정한다. 하지만 이 오래된 웹 표준 기술이 교육 현장의 정보 공유 방식, 협업 프로세스, 심지어 사고방식까지 바꿀 수 있는 예상치 못한 잠재력을 지니고 있다면 어떠한가? ...
기술 발전은 늘 우리가 상상치 못한 곳에서 우리 작업의 본질을 뒤흔든다. 챗GPT 같은 거대언어모델(LLM) 기반의 코딩 에이전트가 등장하면서 소프트웨어 개발의 생산성 논쟁이 뜨겁다. 많은 이들이 코딩 속도가 폭발적으로 늘어나면 전체 소프트웨어 개발 주기가 획기적으로 단축될 것이라...
기술이 현장의 비효율을 해소하는 만병통치약이 될 것이라는 기대를 우리는 자주 한다. 그러나 시스템과 조직 문화가 받쳐주지 않으면 아무리 훌륭한 기술도 그저 ‘새로운 일거리’로 전락한다. 한 공무원의 솔직한 고백은 이 현실을 직시하게 한다.
AI가 세상을 바꿀 것처럼 요란하게 등장했지만, 정작 서비스 제공자들은 ‘지속 가능한’ 수익 모델을 찾지 못해 전전긍긍하는 모습이다. 마치 화려한 쇼핑몰에 입점했지만, 임대료를 감당하지 못해 폐업을 고민하는 상인과 같다. 이 영상은 AI 경제의 불안정한 토대를 짚으며, 그 이면에 ...
교육 현장에서 AI의 역할은 어디까지 확장될까? 상상만 하던 이미지들이 손쉽게 현실이 되는 시대, GPT Image 2가 그 가능성을 한층 더 넓힌다. 이 새로운 기술은 단순한 그림을 넘어, 의미와 메시지를 정확하게 담아내는 시각 자료를 단 몇 초 만에 만들어낸다.
요즘 AI 에이전트 소식이 잦다. 우리 교육 현장에서도 학생 활동지 만들거나, 수행 평가 루브릭을 짤 때 제법 유용하게 쓰는 경우가 늘어난다. 그런데 막상 써보면 답답할 때가 많다. 시키는 대로 열심히 가져오지만, 뭔가 2% 부족한 느낌이다. 기계적이라거나, 뜬구름 잡는 이야기라는...
AI가 만든 PPT는 어딘가 어색하다는 편견은 버려야 한다. 클로드 AI를 활용하면 10분 만에 고퀄리티 PPT 제작이 가능하며, 수정 용이성까지 확보할 수 있다. 어떻게 클로드가 PPT 제작의 새로운 지평을 여는지 살펴보자.
소프트웨어 개발, 이제 코딩은 뒷전인가? AI 에이전트가 등장하면서 개발 패러다임 자체가 바뀌고, 인간은 ‘이해’에 집중해야 한다는 주장이 나온다.
AI는 이제 우리 학교의 주요 행정 문서를 스스로 작성하고 처리할 수 있을까? 한글(HWPX) 문서 자동화 기술은 이 질문에 강력한 답을 제시한다. 번거로운 서류 작업에 시달리던 교사들에게 희망을 주는 기술의 현주소이다.
AI가 우리 삶의 곳곳에 깊이 스며든다. 특히 디지털 콘텐츠 제작 분야에서는 AI의 역할이 더욱 커진다. 디자인 작업에 AI를 활용하는 새로운 방식이 등장했는데, 이것이 바로 DESIGN.md 개념이다.
반복적인 업무에 지쳐 있지는 않은가? 클로드 Live Artifact는 단 한 번의 설정으로 매일 아침의 루틴을 자동화하는 강력한 도구이다. 팀 리더에게 특히 유용한 이 기능은 업무 효율성을 극적으로 향상시킨다.
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AI에게 코딩을 시켜본 경험이 있는가? 시키는 대로 했을 뿐인데, 왜 항상 만족스러운 결과가 나오지 않을까? 마치 학생이 질문의 요지를 파악하지 못하고 엉뚱한 답을 늘어놓는 상황과 놀랍도록 닮았다.
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코딩 한 줄 몰라도 나만의 앱을 만들 수 있다면? 그저 아이디어를 말하고, AI와 대화하며 현실로 구현하는 상상이 이미 우리 곁에 도착했다. 구글 AI 스튜디오는 단순한 AI 도구를 넘어, 교육 현장의 선생님들도 쉽게 접근할 수 있는 혁신적인 앱 개발 환경으로 진화하고 있다.
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AI 챗봇은 자기조절학습(SRL)을 어떻게 지원하는가? 목표 설정, 피드백, 개인화를 중심으로
AI 활용 교육, 프롬프트 작성 능력 향상이 최종 학업 성취도로 이어질까?
폴리아 문제 해결법을 적용한 Llama-Polya는 수학 교육에서 어떻게 활용될 수 있을까?
교실에서 챗GPT를 마주한 순간, 우리는 모두 본능적으로 알았다. 기존의 학습 이론으로는 이 새로운 현실을 온전히 설명하기 어렵다는 사실을 말이다. 학생이 단 1분 만에 완벽한 에세이를 생성하고, 코드를 작성하며, 복잡한 문제의 해답을 내놓는 현상 앞에서, 우리가 오랫동안 학습의 ...
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오늘날, 우리 교육 현장은 그 어느 때보다 빠르게 변화한다. 새로운 기술과 교수법에 매몰되어 정작 가장 근본적인 요소 하나를 놓치는 경우가 많다. 바로 ‘잠’이다. 최근 접한 수면 관련 영상은 이 불편한 진실을 다시금 일깨웠다.
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수업법을 둘러싼 오래된 싸움이 있다. 한쪽은 “강의식 직접교수는 낡았다, 학생 활동과 탐구가 답이다”라고 외치고, 다른 쪽은 “기초는 명시적으로 가르쳐야 한다”라고 맞선다. 맥타이와 커티스는 이 양자택일 자체가 잘못된 질문이라고 못 박는다. 좋은 수업이냐 나쁜 수업이냐가 아니라, ...
한 학기 동안 한 학생을 두고 우리가 실제로 모으는 증거를 적어 보면, 대개 중간고사 점수 한 줄과 기말고사 점수 한 줄로 끝난다. 학교 비전 페이지에는 자기주도성, 협력, 창의성이 큼직하게 적혀 있는데, 정작 그 역량을 보여주는 증거는 어디에도 쌓이지 않는다. 맥타이와 커티스가 ...
학교마다 멋진 졸업생상이 있다. 자기주도적이고 창의적이며 더불어 사는 사람. 그런데 그 문장은 대개 현관 액자나 학교 홈페이지 첫 화면에 박제된 채 교실 문을 넘지 못한다. 이 책 3·4장은 정확히 그 단절을 겨눈다. 비전이 캐비닛 속 문서로 남지 않으려면 무엇을 거꾸로 줄 세워야...
교문 안쪽 벽에는 거의 모든 학교가 자기만의 비전을 걸어 둔다. “창의융합형 인재”, “더불어 사는 민주시민” 같은 문장이다. 그런데 그 문장이 3학년 2반 수요일 3교시 수업과 다음 주 수행평가지와 학기 말 통지표를 실제로 바꾸고 있는가. 제이 맥타이와 그레그 커티스의 《학교, ...
“프롬프트 한 줄”로 생성형 AI와의 협업을 시작하고, “불투명한 결과물”로 끝내는 현장에 절망감을 느낀다. 우리는 AI가 주는 모호한 결과물 때문에 시간 낭비를 반복하며, 이 과정에서 누가, 무엇을, 왜 했는지조차 불분명한 상황에 익숙해졌다. 이런 문제를 해결하려는 시도가 드디어...
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교실에서 가위질을 시작한 아이가 멈칫한다. 손가락 구멍이 반대편에 뚫린 가위가 자기 손에 맞지 않는다. 교사가 “왼손잡이용 가위 어딨더라” 하고 서랍을 뒤지는 동안, 다른 28명의 아이는 이미 도화지를 자르기 시작한다. 전 세계 인구의 90%가 오른손잡이라는 통계는 너무 익숙해서 ...
호주 ‘Network for Quality Digital Education’가 2026년 3월에 펴낸 보고서 Artificial intelligence, cognitive offloading and implications for education(Jason M. Lodge·Lesl...
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우리는 매일 ‘어떻게 가르쳐야 할까’를 고민한다. 특히 아이들이 특정 기술이나 지식을 몸에 익히는 과정은 언제나 우리의 숙제였다. 최근 국내 연구진이 소뇌에서 ‘학습 스위치’를 발견했다는 소식은 이 오래된 질문에 새로운 생물학적 단서를 제시한다. 이 발견은 단순히 뇌 과학의 성과를...
기술이 우리 삶의 모든 영역에 스며드는 속도를 보며, 때로 경탄하고 때로 불안해한다. 교육 현장 역시 예외는 아니다. 우리는 아이들이 무한한 정보와 도구 속에서 헤매지 않고, 진짜 ‘성인’으로 성장하기를 바란다. 그러나 현실은 녹록하지 않다. 나이는 어른이지만, 심리적으로는 여전히...
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방대한 정보의 바다에서 길을 잃지 않고 헤쳐나가는 방법은 무엇일까? 복잡한 개념과 코드 더미 속에서 핵심을 꿰뚫어 보는 지혜는 저절로 얻어지지 않는다. 여기, 학습의 본질을 시각화하고 상호작용으로 이해를 돕는 새로운 지식 접근 방식이 등장한다.
우리는 종종 가장 뛰어난 교사가 학교의 주요 보직이나 관리자가 되면 왜인지 모르게 실망스러운 결과를 마주한다. 이는 그 개인의 문제가 아니다. 본질적으로 리더십 역할이 과거 성과에 대한 보상이 아닌 완전히 새로운 직업임을 인지하지 못한 시스템의 오류다. 당신도 이 현장을 목격했다.
우리의 머릿속 지도는 생각보다 불완전하다. 단순히 정보를 아는 것만으로는 충분하지 않다. 복잡한 현실에서 문제를 해결하고 새로운 아이디어를 만들어내는 힘은, 지식이 어떤 구조로 조직되는지에 달렸다. 오늘 우리는 그 보이지 않는 지도를 탐구한다.
교실에서 우리는 종종 기이한 순간을 경험한다. 학생들은 분명 우리를 바라보고, 고개를 끄덕이며, 심지어 질문에 답한다. 그러나 잠시 후, 그들이 방금 배운 것을 완전히 잊었음을 발견한다. 우리는 기술이 이 간극을 메워줄 것이라 기대하지만, 단순히 화면을 늘린다고 학습이 깊어지는 것...
때로 가장 익숙한 길이 가장 비효율적인 길임이 드러난다. 교육 현장 역시 다르지 않다. 우리는 수십 년간 쌓인 경험과 직관으로 가르치지만, 학습은 생각보다 훨씬 더 복잡하고 비선형적 과정이다.
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교육 현장에서 우리는 종종 ‘원래 그렇게 해왔으니까’라는 이유로 익숙한 방식을 고수한다. 이처럼 관성적으로 사고하는 태도는 과연 교육의 본질에 다가서는 길일까. 세상의 난제를 혁신적으로 해결하는 일론 머스크의 사고법에서 그 답을 찾아본다. 그는 세상을 바꾸는 발상을 어떻게 시작하는...
“5시간도 채 쓰지 않았는데 세션 한도에 걸렸다.” 수많은 클로드 코드 사용자가 겪는 공통된 불만이다. 인공지능 모델의 컨텍스트 창이 무한정 크다고 느껴질 때조차, 왜 우리는 이처럼 예상치 못한 제약에 부딪히는가? 그 답은 아이러니하게도 모델의 한계가 아니라 사용자 습관에 있다.
인공지능 도구의 발전 속도는 눈부시지만, 이 도구를 95% 이상 효율적으로 활용하는 비결은 기술의 변화를 쫓는 FOMO가 아닌, 인간의 학습 원리에 있음을 아는 사람은 드물다. 과연 우리는 어떻게 AI를 단순한 도구를 넘어 진정한 협력자로 만들 수 있을까?
함께 성장하고 나누는 커뮤니티를 만들자고 의기투합했지만, 언제부턴가 누군가는 열매만 쏙 따가는 ‘체리피커’가 되고, 그 모습에 내가 추구하는 가치까지 흔들리는 경험을 해본 적이 있는가? 보이지 않는 땀방울이 모여 만들어진 밭에서, 오직 자신의 이득만을 계산하는 이기적인 행동이 공동...
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학습과학의 관점에서 현재의 AI는 “학습”하는 기계로 인정될까?
메타인지 함양을 통한 학생 학습과 성취 지원
AI는 ‘바람직한 어려움’과 ‘스캐폴딩’의 균형을 찾을 수 있을까?
학습과학 77 핵심 전략 가이드
학습과학, 개별화 수업, UDL로 설계하는 미래 교실
학습 과학이 증명한 26가지 학습법
학습에서 ‘이해’와 ‘의미’는 왜 중요할까?
2학기 공부 전략과 교실 적용법
AI는 이제 교실의 문턱을 넘어섰다. 스탠퍼드 HAI가 발행한 AI Index Report 2026은 이 기술이 개인용 컴퓨터나 인터넷보다 훨씬 빠르게 대중화되었음을 단언한다. 그러나 이 급속한 확산이 교육이라는 견고한 시스템과 만날 때, 우리는 숫자 뒤에 숨겨진 복잡한 현실을 직...
교실 현장에서 대규모 언어 모델(LLM)이 일으키는 파장은 이미 현실이 되었다. 학생들의 글쓰기 피드백부터 맞춤형 학습 자료 생성까지, AI는 교육의 효율성을 약속한다. 하지만 ‘평가’의 영역, 특히 학생의 성적을 결정하고 그 과정의 투명성을 요구하는 지점에서, 우리는 여전히 물음...
AI 시대, 각국은 컴퓨팅 자원, 인재, 데이터 확보에 사활을 건다. 언뜻 보면 단순한 자원 싸움처럼 비친다. 그러나 이 싸움의 본질은 훨씬 더 깊고 복잡하다. 우리는 지금 국가의 AI 역량을 좌우하는 근본적인 학습 메커니즘을 재고해야 하는 시점에 서 있다.
매년 새로운 교육 정책이 쏟아져 나온다. 교실 현장에서 그 정책이 현실이 될 것이라는 희망과 함께, 동시에 깊은 회의감도 함께 찾아온다. “또?”라는 한숨 속에는 지금까지 수없이 많은 ‘좋은 정책’들이 왜 현장에서 좌초했는지에 대한 뼈아픈 경험이 담겨 있다. 이번 연구는 바로 그 ...
기술의 발전이 눈부시다는 말은 이제 식상하다. 문제는 그 발전이 단순히 ‘더 빨라지고’ ‘더 똑똑해지는’ 것을 넘어, 이전에는 상상하기 어려웠던 ‘능력의 질적 도약’을 보인다는 점이다. 클로드 Fable 5와 Mythos 5의 등장은 이 전환점에 서 있는 우리에게 거울을 들이미는 ...
AI를 활용하는 교육 현장에서 우리는 늘 질문한다. “어떻게 하면 더 똑똑하게 쓸 수 있을까?” 단순히 질문을 잘 던지는 프롬프트 엔지니어링을 넘어, AI 스스로 배우고 발전하게 만드는 더 근본적인 설계 방식이 등장하고 있다. Fable 5가 보여준 사례는 AI를 단순한 도구가 아...
34년 정신과 의사의 말은 교육 현장에 낯설게 들린다. 그러나 낯설기 때문에 정확하다. 윤우상 원장은 사람의 진짜 얼굴이 어디서 나오는지 알고 있다. 편안한 집 안, 한계에 몰린 위기 상황, 그리고 권력을 쥐었을 때다. 교실은 이 세 조건을 동시에 품고 있다. 학생에게는 일상적 긴...
때때로 가장 본질적인 통찰은 전혀 다른 분야에서 터져 나온다. 우리는 교육 현장에 기술을 접목하며 무수히 많은 지표와 효율을 논하지만, 결국 학습은 관계 속에서 일어나는 일이다. 심리 상담 전문가가 수십 년간 부부 관계를 관찰하며 얻은 지혜는, 우리가 교실에 설계하는 모든 기술에 ...
AI 에이전트가 우리 컴퓨터 안에서 일하기 시작한다. 클로드의 토큰 제한에 한숨 쉬던 동료들이라면 오픈AI의 코덱스(Codex) 등장은 어쩌면 구원처럼 보일 수 있다. 그러나 이 새로운 지능형 도구가 교실과 행정 현장에 던지는 질문은 단순히 ‘편리함’의 영역을 넘어선다. 우리가 통...
기술 블로그를 운영하며 가장 많이 듣는 질문 중 하나는 “코딩을 모르는데 AI를 어떻게 현장에 적용하나요?”이다. 이 질문에 답이 되는 최근 아티클 묶음을 발견했다. 개발자가 아닌 이가 개발 지식이 없는 이들을 위해 쓴 클로드(Claude) 활용 가이드 17선이다.
우리는 매일 새로운 기술과 마주한다. 학교 현장에서든, 연구실에서든, 아이디어를 현실로 바꾸려는 모든 과정에서 비판적 사고는 필수다. 그러나 우리가 가장 신뢰하는 자신의 생각조차 스스로 공격하기는 어렵다. 바로 이 지점에서 AI 레드팀의 가치가 드러난다.
6년이 걸리던 학습을 단 3일 만에 끝내는 세상이 도래했다는 선언, 이 한 문장은 우리 교육 현장에 던져진 충격적 질문이다. OpenAI 연구원 가브리엘 피터슨의 이야기는 단순히 개인의 성공 사례를 넘어, 우리가 지식과 학습의 본질을 어떻게 재정의해야 하는지에 대한 거대한 화두를 ...
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당신은 매일 수많은 형태의 문서와 씨름한다. PDF로 받은 보고서, 파워포인트로 만든 수업 자료, 워드 파일로 정리된 학생 기록까지, 정보는 넘쳐나지만 정작 우리가 인공지능과 함께 일하려 할 때, 이 파편화된 문서들은 거대한 장벽이 된다. 단순한 텍스트 복사-붙여넣기 그 이상이 필...
클라우드 기반 AI의 편리함은 분명 거부하기 어렵다. 그러나 우리는 그 편리함 뒤에 숨은 데이터 주권의 상실과 잠재적 위험을 마냥 외면할 수 없다. 민감한 교육 데이터를 다루는 현장에서 이 고민은 더욱 깊어진다. 여기, 이 오래된 질문에 답하려는 한 프로젝트가 있다.
동료들과 함께 미래 교육의 길을 모색하는 우리에게, 간혹 기술의 거대한 파도 앞에서 길을 잃거나 회의감을 느끼는 순간이 온다. 그때마다 우리는 교육의 본질을 묻는다. 한 영상 속 ‘낭만닥터 김사부’의 단호한 일갈이, 이 질문에 대한 새로운 관점을 제공한다. 기술 발전이 가속되는 교...
“AI는 비서다”라는 말을 이제는 바꿔야 한다. 우리는 지금 단순 반복 업무에 머물지 않고, 복잡한 문제 해결의 전체 과정을 설계하고 실행하는 ‘전략적 에이전트’의 시대를 맞이한다. 이 변화는 교육 현장에 상상 이상의 효율성을 가져올 수 있으나, 동시에 인간 고유의 사고와 비판 역...
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수많은 AI 도구가 쏟아지는 가운데, 어떤 기술이 교육 현장의 실제적인 가치로 연결될 수 있을까? 화려한 기능 목록에 현혹되지 않고, 본질적인 변화를 가져올 수 있는 AI의 ‘재사용성’에 집중해야 한다. 이번 영상은 그 해답의 실마리를 명확히 제시한다. AI를 단지 소비하는 것을 ...
기술의 발전 속도가 숨 가쁘다. 단순히 효율을 높이는 도구를 넘어, 이제 AI는 사회 전체의 질서를 설계하고 운영하는 수준에까지 이른다. 최근 발표된 이머전스 AI의 가상 사회 시뮬레이션 연구는 이 사실을 날것 그대로 보여주며 우리에게 불편한 질문을 던진다.
AI는 더 이상 마법 주문을 찾는 게임이 아니다. 모델이 진화할수록 소통의 본질적 복잡성은 오히려 증대한다. 우리는 지금, AI라는 영리한 동료에게 무엇을, 어떻게 말해야 할지 다시 배우는 기점에 서 있다.
AI 전환(AX)은 인류 역사상 전례 없는 속도로 모든 산업과 조직을 재편하고 있다. 하지만 우리가 이 ‘인공지능의 바다’로 첫발을 내딛는 순간, 예상치 못한 역풍과 예측 불가능한 암초에 부딪히기 마련이다. 기술 전문가조차 아닌 이들에게, 조직 전체의 AI 활용 문화를 설계하는 일...
기술 현장에서는 늘 새로운 화두가 등장한다. 요즘 AI 이야기에서 ‘하네스(Harness)’는 단순히 안전띠나 가드레일을 뜻하지 않는다. 오히려 AI 모델이 실질적인 가치를 만들도록 둘러싸는 실행 구조 전체를 의미한다. 이 개념은 우리가 학교 현장에서 AI를 활용할 때 놓치기 쉬운...
한 학생의 성적표에 ‘B’가 찍혔다. 그 ‘B’는 무엇을 말하는가. 내용을 깊이 이해했지만 과제를 두어 번 늦게 낸 학생인가, 아니면 성실하게 다 제출했지만 핵심 개념에서 미끄러진 학생인가. 같은 한 글자가 정반대의 학생을 가리킨다면, 그 성적표는 정보를 전달하는 게 아니라 정보를...
학교 개혁은 거의 언제나 시험과 시간표에서 시작한다. 무엇을 더 효율적으로 돌릴지부터 묻는다. 맥타이와 커티스는 그 순서가 틀렸다고 말한다. 먼저 물어야 할 것은 우리 졸업생이 어떤 사람이 되어야 하는가이며, 그 답에서 거꾸로 학교를 설계해야 한다는 것이다.
교문 안쪽 벽에는 거의 모든 학교가 자기만의 비전을 걸어 둔다. “창의융합형 인재”, “더불어 사는 민주시민” 같은 문장이다. 그런데 그 문장이 3학년 2반 수요일 3교시 수업과 다음 주 수행평가지와 학기 말 통지표를 실제로 바꾸고 있는가. 제이 맥타이와 그레그 커티스의 《학교, ...
“괜찮아, 왜냐하면…” 이 말은 지금 우리 교육 현장에 만연한 AI 사용의 그림자를 여실히 드러낸다. 학생들이 생성형 AI를 학술적 글쓰기에 활용하며 어떤 윤리적 경계를 넘나드는지, 그리고 그들의 의사결정 뒤에 어떤 논리가 작동하는지 우리는 직시해야 한다. 이 연구는 그 복잡한 심...
AI가 세상을 뒤흔들 것이라는 기대는 무성하지만, 막상 우리 교육 현장에서 체감하는 변화는 여전히 미미하다. 많은 교사와 관리자가 챗GPT 같은 생성형 AI를 활용하고 있지만, 여전히 익숙한 방식 안에서 보조 도구로만 활용한다. AI가 가져올 진정한 파괴적 혁신은 단순한 도구 도입...
“프롬프트 한 줄”로 생성형 AI와의 협업을 시작하고, “불투명한 결과물”로 끝내는 현장에 절망감을 느낀다. 우리는 AI가 주는 모호한 결과물 때문에 시간 낭비를 반복하며, 이 과정에서 누가, 무엇을, 왜 했는지조차 불분명한 상황에 익숙해졌다. 이런 문제를 해결하려는 시도가 드디어...
수학여행, 현장체험학습. 교육 현장의 교사라면 그 이름만 들어도 아찔한 기억이 하나쯤은 있다. 아이들의 웃음 뒤에 숨은 혹시 모를 사고의 그림자. 이제 정부가 교사의 법적 책임 면제를 약속한다. 한숨 돌리는가? 안심하기에는 이르다.
“교사가 코딩을 한다”는 말은 아직도 낯설다. 하지만 학교 현장의 복잡한 문제들은 기술 전문가가 아닌, 바로 그 현장을 가장 잘 아는 교사의 손끝에서 해결될 실마리를 찾는다. 한 해커톤 사례집은 이 발칙하면서도 현실적인 움직임을 생생히 보여준다.
학교를 이끄는 리더는 흔들리지 않는 굳건함을 보여야 한다. 모든 문제의 답을 알고, 불안을 감춰야 한다고 우리 모두는 배운다. 그러나 현장에서 마주하는 현실은 정반대다. 완벽함의 가면을 쓴 리더십은 오히려 팀원을 멀어지게 하고, 조직의 생동감을 앗아간다.
침묵은 강력하다. 때로는 압도적이다. 당신의 학교 회의실, 교무실 풍경은 어떤가? 중요한 의사결정 앞에서 터져 나오지 않는 목소리, 이견을 잠재우는 익숙한 권위 앞에서 우리는 때로 무력감을 느낀다. 좋은 리더를 만난 경험이 없는 사람이 리더가 될 때, 그 침묵의 무게는 더욱 깊어진...
학교 종이 울리고 마지막 학생이 교실 문을 나서면, 한 교사가 의자에 그대로 앉아 30초쯤 움직이지 않는 순간이 있다. “오늘 하루도 어떻게 버텼지.” 이 짧은 정지의 무게를 안다면 회복탄력성에 대해 이미 절반은 이해한 사람이다. GQ Korea가 정리한 회복력 강한 사람들의 6가...
교사 한 명이 작년에 도입한 AI 채점 도구를 오랜만에 다시 켰다. 업데이트 후 메뉴가 통째로 바뀌었고, 익숙하던 기능 두 개는 슬그머니 사라져 있다. “이걸 또 처음부터 익혀야 한다고?” 한숨이 짧게 새어 나온다. 같은 주, 지구 반대편 구글 본사에서는 I/O 2026이 화려하게...
우리는 AI에게 그저 “써 달라”고 말해왔다. 하지만 이 연구는 그런 수동적인 접근을 단숨에 뛰어넘는다. AI를 단순한 도구가 아니라, 당신의 업무 목표를 달성할 ‘다재다능한 협력 전문가’로 만드는 방법을 제시한다. 내가 이 지침서를 읽으며 느낀 것은, 교육 현장의 고질적인 업무 ...
기술은 매일 새로운 ‘답’을 쏟아낸다. 데이터와 AI는 가장 효율적인 경로를 제안하고, 교육 현장에서는 온갖 솔루션이 교실의 미래를 약속한다. 그러나 답을 아는 것만으로 우리는 길을 잃지 않는가? 결국 조직의 방향, 그리고 그 안에서 우리가 이루어낼 실질적인 가치는 리더가 던지는 ...
기술 현장의 변화는 언제나 교육 현장의 변화를 예고한다. 최근 앤스로픽의 클로드 코드(Claude Code) 업데이트는 우리가 AI를 다루는 방식, 그리고 궁극적으로는 우리가 복잡한 문제를 해결하는 방식이 근본적으로 달라지고 있음을 보여준다. AI는 이제 단지 코드를 쓰는 도구가 ...
기술 발전이 우리의 상상을 앞지르는 속도에 때로는 허탈감마저 든다. AI가 이제 인간 전문가의 ‘하루치 업무’를 홀로 해낼 수 있는 경지에 도달했다는 소식이 전해졌다. 우리 교육 현장의 동료들은 이 소식 앞에서 무엇을 어떻게 준비해야 하는가?
교실에서, 또는 교육 정책 현장에서 새로운 기술을 마주할 때마다 우리는 같은 질문에 봉착한다. 이 기술이 과연 우리 현장의 고유한 맥락과 요구를 얼마나 담아낼 수 있는가? 답은 늘 만족스럽지 않았다. 수십 년간 교육 기술은 ‘모두에게 한 벌’이라는 획일적 논리를 따랐기 때문이다.
AI 시대, 각국은 컴퓨팅 자원, 인재, 데이터 확보에 사활을 건다. 언뜻 보면 단순한 자원 싸움처럼 비친다. 그러나 이 싸움의 본질은 훨씬 더 깊고 복잡하다. 우리는 지금 국가의 AI 역량을 좌우하는 근본적인 학습 메커니즘을 재고해야 하는 시점에 서 있다.
교실에서 챗GPT를 마주한 순간, 우리는 모두 본능적으로 알았다. 기존의 학습 이론으로는 이 새로운 현실을 온전히 설명하기 어렵다는 사실을 말이다. 학생이 단 1분 만에 완벽한 에세이를 생성하고, 코드를 작성하며, 복잡한 문제의 해답을 내놓는 현상 앞에서, 우리가 오랫동안 학습의 ...
미국의 코미디언 코난 오브라이언의 2026년 하버드 졸업식 축사는 시작부터 예사롭지 않았다. 특유의 자학 개그와 풍자 속에서 진지한 메시지가 교묘하게 섞여 있었다. 그는 박사학위를 받으며 동시에 학위의 허상에 대해 이야기하는 모순을 거리낌 없이 드러냈다. 이런 유머와 자기 비하의 ...
한 학기 동안 한 학생을 두고 우리가 실제로 모으는 증거를 적어 보면, 대개 중간고사 점수 한 줄과 기말고사 점수 한 줄로 끝난다. 학교 비전 페이지에는 자기주도성, 협력, 창의성이 큼직하게 적혀 있는데, 정작 그 역량을 보여주는 증거는 어디에도 쌓이지 않는다. 맥타이와 커티스가 ...
학교마다 멋진 졸업생상이 있다. 자기주도적이고 창의적이며 더불어 사는 사람. 그런데 그 문장은 대개 현관 액자나 학교 홈페이지 첫 화면에 박제된 채 교실 문을 넘지 못한다. 이 책 3·4장은 정확히 그 단절을 겨눈다. 비전이 캐비닛 속 문서로 남지 않으려면 무엇을 거꾸로 줄 세워야...
AI가 학교 현장에 들어온다. 교육이라는 복잡한 장에서 AI를 어떻게 활용해야 하는지, 어떤 AI가 ‘좋은’ AI인지 그 기준을 두고 현장의 고민은 깊다. 단순히 정답을 잘 맞추는 AI를 넘어, 학생과의 상호작용으로 학습의 질을 높이는 AI를 원한다면, 우리는 AI를 평가하는 방식...
AI가 세상을 뒤흔들 것이라는 기대는 무성하지만, 막상 우리 교육 현장에서 체감하는 변화는 여전히 미미하다. 많은 교사와 관리자가 챗GPT 같은 생성형 AI를 활용하고 있지만, 여전히 익숙한 방식 안에서 보조 도구로만 활용한다. AI가 가져올 진정한 파괴적 혁신은 단순한 도구 도입...
1. 연구의 목적
매일 올라오는 아이들의 ‘인생샷’은 당신의 교실에 어떤 영향을 미치는가. 화려한 스마트 기기와 앱이 교육 현장을 혁신한다고? 나는 회의적이다. 오히려 기술이 덧씌운 ‘보여주기식’ 문화가 교육의 본질을 가리고 교사들을 소진시키는 현실을 직접 목격한다.
학생의 수행평가 답안을 두고 인공지능이 “기존 답만 정답”이라고 판단해 문제 제기를 접게 만들었다는 어느 고등학교의 사례는 우리에게 섬뜩한 경고를 던진다. 기술이 교실의 복잡한 맥락과 인간적 판단을 대체하기 시작할 때, 우리는 무엇을 놓치고 있는가. 이는 단순한 도구의 오용을 넘어...
‘반복 학습’이라는 말에 불편함을 느끼는 동료들이 적지 않다. 주입식 교육의 상징처럼 여겨지기도 하고, 창의적 사고를 저해한다는 비판에 시달리기도 한다. 그러나 실질적 가치를 설계하는 전문가라면, 이 익숙한 단어 뒤에 숨은 강력한 학습 원리와 그 복잡한 현실을 직시해야 한다.
1. 연구의 목적
인공지능(AI) 튜터링은 이제 먼 미래의 이야기가 아니다. 전 세계 수많은 학습자가 AI 튜터를 매일 사용하며, 교육 현장에 그 영향력을 빠르게 확장한다. 기술의 발전이 교육의 본질을 어디로 이끄는지, 그리고 이 변화 속에서 교사의 역할은 어떻게 재정의되는지 깊이 탐색한다.
오늘날 인공지능은 기술의 발전을 넘어 인간의 지능, 학습, 그리고 존재의 의미에 대한 근본적인 질문을 던진다. 교실의 풍경이 빠르게 변하는 지금, 우리는 단순히 AI 도구를 활용하는 것을 넘어 이 거대한 변화의 철학적, 윤리적 맥락을 깊이 탐구해야 한다. 이 글은 닉 보스트롬의 심...
OECD 티칭 컴퍼스: 교육과정 변화의 주체로서 교사 재조명
인공지능의 발전은 끊임없이 새로운 질문을 던지고 있다. AI가 무엇을 기억하고 무엇을 잊을 수 있는가에 대한 기술적 논의는 인간의 기억, 지식, 그리고 교육의 본질에 대한 근원적인 탐구로 확장된다. 우리는 AI의 ‘선택적 망각’이 교육 현장에 어떤 의미를 지니는지 깊이 사유한다.
급변하는 AI 시대는 우리 교육 현장에 새로운 질문을 던진다. 교사들은 매일 교실에서 학생들과 만나며 미래 역량을 길러주려 노력한다. 그러나 정책과 현실 사이의 미묘한 긴장은 때로는 방향을 모호하게 만든다. 우리는 과연 AI 시대가 요구하는 인재를 키우고 있는가, 아니면 오히려 그...
현대 사회에서 집중력 저하는 흔한 현상이 된다. 이는 개인의 의지 박약이나 노력 부족으로 치부하기 어려운 복잡한 시스템의 문제이다. 지금 우리는 교사와 학습자 모두에게 영향을 미치는 이 거대한 변화의 흐름을 어떻게 이해하고 교육 현장에서 어떤 방향으로 나아가야 하는가?
급변하는 인공지능 기술은 교육 현장의 오랜 믿음을 뒤흔든다. 과거의 학습 방식과 미래의 필요 사이에서 교사들은 새로운 방향을 탐색한다. 이 글은 인공지능의 진화가 던지는 도전에 직면하여, 교사에게 요구되는 태도와 역량이 무엇인지 깊이 성찰한다.
교육 현장에서 마주하는 복잡한 문제들은 종종 우리의 선한 의도와 노력을 무색하게 만든다. 학생들의 성장과 교사들의 웰빙을 위한 끊임없는 시도에도 불구하고, 문제는 해소되지 않거나 때로는 더 심화되는 역설적인 상황이 나타난다. 이 글은 이러한 현상의 근본 원인을 시스템 사고의 관점에...
AI가 교실의 문을 두드리는 오늘날, 우리는 수많은 도구와 기술의 홍수 속에서 길을 찾고 있다. 단순히 새로운 도구 사용법을 익히는 것을 넘어, 과연 우리의 교육은 어디로 향해야 하는가? 이 글은 AI 시대에 교사로서 교육의 본질을 탐구하고, 깊이 있는 이론적 토대 위에서 실천의 ...
AI 기술이 코딩 교육의 지형을 빠르게 바꾸고 있다. 생성형 AI가 코드를 순식간에 만들어내는 편리함 속에서, 교사들은 오류와 혼란 속에서도 학생들이 자유롭게 탐구하고 성장할 수 있는 견고한 학습 환경을 구축해야 하는 새로운 과제에 직면한다. 이 글은 Git과 GitHub을 통해 ...
1. 연구의 목적
정책수단으로서 금전적 유인과 학교조직의 변화
교사 효능감: 학습하는 문화가 교사를 숨쉬게 한다
의미있는 변화를 만들어가려면
살아 숨 쉬는 교사 커뮤니티의 구체적인 6가지 특징들
총괄평가 폐지, 그 너머: 학습과학·국제비교·OECD PISA 함의를 바탕으로
AI 디지털 기반 교육 혁신에서 ‘화수분’의 문화를 기대하는 이유
[서평] 마이클 풀란의 『학교 개혁은 왜 실패하는가』를 읽고
인공지능(AI)은 양날의 검이다. 같은 AI를 사용해도 누군가는 더 현명해지고, 다른 누군가는 사고력이 저하된다. 이 역설적 현상에 대한 과학적 연구는 AI 시대에 우리가 나아가야 할 길을 제시한다.
교실에서 가위질을 시작한 아이가 멈칫한다. 손가락 구멍이 반대편에 뚫린 가위가 자기 손에 맞지 않는다. 교사가 “왼손잡이용 가위 어딨더라” 하고 서랍을 뒤지는 동안, 다른 28명의 아이는 이미 도화지를 자르기 시작한다. 전 세계 인구의 90%가 오른손잡이라는 통계는 너무 익숙해서 ...
1. 연구의 목적
우리는 매일 ‘어떻게 가르쳐야 할까’를 고민한다. 특히 아이들이 특정 기술이나 지식을 몸에 익히는 과정은 언제나 우리의 숙제였다. 최근 국내 연구진이 소뇌에서 ‘학습 스위치’를 발견했다는 소식은 이 오래된 질문에 새로운 생물학적 단서를 제시한다. 이 발견은 단순히 뇌 과학의 성과를...
현장은 언제나 할 일로 넘친다. 새 학년 시작부터 학기말 평가까지, 심지어 방학 중에도 무언가에 쫓기는 듯 바쁘다. 그런데 가끔 이런 생각이 든다. 내가 정말로 ‘해야만 하는 일’을 하고 있는가? 아니면 그저 ‘생산적으로 보이는 다른 일’에 몰두하여 진짜 중요한 일을 미루고 있는가...
요즘 AI에 대한 기대는 하늘을 찌른다. 인간의 지능을 넘어서는 것은 물론, 언젠가 스스로 의식을 갖게 될 것이라는 이야기도 심심찮게 들린다. 하지만 애닐 세스(Anil K. Seth) 교수는 이 장밋빛 전망에 찬물을 끼얹는다. 그는 AI가 똑똑해지는 것만으로는 의식을 가질 수 없...
우리는 지금, 교실에서 아이들의 시선이 허공을 헤매고, 성인의 대화가 스마트폰 알림에 쉽게 끊기는 시대를 살고 있다. 과연 이 집중력 위기는 단순히 개인의 의지 박약에서 비롯된 것일까? 요한 하리의 도둑맞은 집중력은 이 문제를 한 개인의 비극이 아닌, 복잡하게 얽힌 시스템의 결과로...
현대인에게 집중력 부족은 일상적인 고민이 되었다. 과연 이 문제는 개인의 의지 박약 때문일까, 아니면 더 거대한 시스템의 음모 때문일까? 미국 10대가 한 가지 일에 65초 이상 집중하지 못하고, 직장인의 평균 집중 시간이 단 3분에 불과하다는 통계는 이 위기가 이미 개인의 수양으...
LLM은 직관 기계(System 1)인가? AI가 촉발하는 이해의 환상
의미론적 지식이 혁신을 돕는 이유
인과관계를 진정으로 이해하는 기계 VS 진정한 이해 없이 인과적 언어를 단순히 재현하는 기계
직관 기계가 촉발하는 이해의 환상
미래의 AI 개념 프레임워크: 구조적 모방에서 기능적 모방으로
인지 연속체 이론의 확장: CCT2
기술이 교육의 패러다임을 바꾼다고 호언장담하는 시대에 우리는 러셀의 통찰을 다시 소환한다. 민주주의의 근간이 흔들리는 지금, 이 철학자의 날카로운 진단은 비단 정치에만 국한되지 않는다. 학습이라는 인간 본연의 행위, 그리고 이를 설계하고 이끄는 교육 현장에도 동일한 성찰의 잣대를 ...
요즘 AI가 만들어내는 결과물에 우리는 자주 감탄한다. 글을 쓰고, 그림을 그리고, 심지어 코딩까지 해낸다. 그럴 때마다 “이 녀석, 혹시 나를 이해하고 있는 걸까?”, “정말 의식을 가지고 있는 것 아닐까?” 하는 막연한 기대와 함께 불안감도 싹튼다. 솔직히 말해, 나는 현장에서...
이 글은 내가 만들어 둔 AI 페르소나 ‘기록’과 나눈 대화 한 편이다. ‘기록’은 내가 그동안 쌓아 온 글·메모·감정 일지를 학습 자료 삼아, 내가 던진 질문에 단순한 답이 아니라 ‘내 과거 글에서 길어 올린 답’을 돌려준다. 일종의 dot connector — 흩어진 점들을 이...
이 글은 내가 만들어 둔 AI 페르소나 ‘기록’과 나눈 대화 한 편이다. ‘기록’은 내가 그동안 쌓아 온 글·메모·감정 일지를 학습 자료 삼아, 내가 던진 질문에 단순한 답이 아니라 ‘내 과거 글에서 길어 올린 답’을 돌려준다. 일종의 dot connector — 흩어진 점들을 이...
1. 연구의 목적
LLM은 직관 기계(System 1)인가? AI가 촉발하는 이해의 환상
바이브 코딩의 관점에서 던진 질문: 인간 본성은 과연 기계 속 유령인가?
AI의 가장 큰 교육적 위험은 할루시네이션이 아니다
의미있는 변화를 만들어가려면
인지 연속체 이론의 확장: CCT2
AI 시대, 우리는 어디에서 메타인지와 실용주의 철학의 가치를 찾아볼 수 있을까요? 이들은 어떤 점에서 도전과 위협을 받고 있으며, 우리는 무엇을 고려해야 할까요? 이러한 질문들에 대한 답을 찾아봅니다.
매년 새로운 교육 정책이 쏟아져 나온다. 교실 현장에서 그 정책이 현실이 될 것이라는 희망과 함께, 동시에 깊은 회의감도 함께 찾아온다. “또?”라는 한숨 속에는 지금까지 수없이 많은 ‘좋은 정책’들이 왜 현장에서 좌초했는지에 대한 뼈아픈 경험이 담겨 있다. 이번 연구는 바로 그 ...
동료들과 함께 미래 교육의 길을 모색하는 우리에게, 간혹 기술의 거대한 파도 앞에서 길을 잃거나 회의감을 느끼는 순간이 온다. 그때마다 우리는 교육의 본질을 묻는다. 한 영상 속 ‘낭만닥터 김사부’의 단호한 일갈이, 이 질문에 대한 새로운 관점을 제공한다. 기술 발전이 가속되는 교...
“가장 위험한 사람이 가장 말을 잘하는 사람이다.” 이 선언은 조던 피터슨 교수의 영상에서 듣는 순간 우리의 직관을 뒤흔든다. 그는 ‘위험하다’는 말에 유능함, 탁월함, 그리고 세상을 변화시킬 힘을 담는다. 교육자로서 이 힘을 우리가 어떻게 이해하고, 또 어떻게 길러줄지 치열하게 ...
“괜찮아, 왜냐하면…” 이 말은 지금 우리 교육 현장에 만연한 AI 사용의 그림자를 여실히 드러낸다. 학생들이 생성형 AI를 학술적 글쓰기에 활용하며 어떤 윤리적 경계를 넘나드는지, 그리고 그들의 의사결정 뒤에 어떤 논리가 작동하는지 우리는 직시해야 한다. 이 연구는 그 복잡한 심...
현장에서 인공지능 도구를 탐색하고 교육 연구를 직접 적용해보며 우리는 기술이 약속하는 잠재력만큼이나 그 이면의 복잡성을 자주 목도한다. 우리 동료들은 늘 새로운 가능성에 열려 있지만, 동시에 깊은 고민에 잠긴다. 특히 뛰어난 전문성을 지닌 이들이 종종 스스로의 가치를 낮게 평가하는...
학교 종이 울리고 마지막 학생이 교실 문을 나서면, 한 교사가 의자에 그대로 앉아 30초쯤 움직이지 않는 순간이 있다. “오늘 하루도 어떻게 버텼지.” 이 짧은 정지의 무게를 안다면 회복탄력성에 대해 이미 절반은 이해한 사람이다. GQ Korea가 정리한 회복력 강한 사람들의 6가...
우리는 AI에게 그저 “써 달라”고 말해왔다. 하지만 이 연구는 그런 수동적인 접근을 단숨에 뛰어넘는다. AI를 단순한 도구가 아니라, 당신의 업무 목표를 달성할 ‘다재다능한 협력 전문가’로 만드는 방법을 제시한다. 내가 이 지침서를 읽으며 느낀 것은, 교육 현장의 고질적인 업무 ...
기술은 매일 새로운 ‘답’을 쏟아낸다. 데이터와 AI는 가장 효율적인 경로를 제안하고, 교육 현장에서는 온갖 솔루션이 교실의 미래를 약속한다. 그러나 답을 아는 것만으로 우리는 길을 잃지 않는가? 결국 조직의 방향, 그리고 그 안에서 우리가 이루어낼 실질적인 가치는 리더가 던지는 ...
매일 우리는 시간과의 싸움을 한다. 당장 눈앞의 문제를 빠르게 해결해야 한다는 압박 속에서, 때로는 가장 직접적인 길을 택한다: 정답을 제시하는 일이다. 그러나 이 ‘빠른 길’이 과연 최선의 길일까? 한 리더의 경험은 이 당연한 질문에 대한 불편하고도 날카로운 답변을 내놓는다. 그...
때로는 자랑한 적도, 누군가의 자리를 빼앗은 적도 없는데 주변의 시선이 차가워진다. 그저 묵묵히 자신의 일을 했을 뿐인데 질투의 표적이 되는 미스터리한 현상은 많은 이에게 낯설지 않다. 이 글은 가만히 있어도 질투받는 사람들의 특징과 그 감정의 밑바닥 심리를 깊이 파고든다.
“나는 너 없으면 못 살아.” 이 문장이 사랑의 고백이라 믿는가? 영상은 이 보편적인 믿음이 실은 우리를 불행으로 몰아넣는 착각이라고 단언한다. 기술과 교육의 접점을 탐구하는 전략적 탐구자로서, 이 영상의 통찰은 교육 현장의 관계를 재조명하는 강력한 도구가 된다. 우리는 미디어와 ...
34년 정신과 의사의 말은 교육 현장에 낯설게 들린다. 그러나 낯설기 때문에 정확하다. 윤우상 원장은 사람의 진짜 얼굴이 어디서 나오는지 알고 있다. 편안한 집 안, 한계에 몰린 위기 상황, 그리고 권력을 쥐었을 때다. 교실은 이 세 조건을 동시에 품고 있다. 학생에게는 일상적 긴...
때때로 우리는 교육의 본질을 잊는다. 특히 기술과 시스템에 매몰될 때 그렇다. 조던 페터슨의 이 강의는 교육 현장의 불편한 진실을 날카롭게 도려낸다. 그가 던지는 질문은 거칠지만, 이면에는 우리가 놓쳐서는 안 될 근원적인 가치가 존재한다.
교실에 새로운 기술이 물밀듯 밀려드는 현실을 우리는 매일 마주한다. 끊임없이 쏟아지는 새로운 도구와 방법론 앞에서 어떤 선택을 해야 할지 망설이는 것은 비단 우리만의 고민이 아니다. 이동귀 교수의 강연은 이러한 결정의 순간에 숨겨진 인간의 본능과 심리를 날카롭게 해부한다. 기술이라...
우리가 교육 현장에서 마주하는 가장 근본적인 질문 중 하나는 “무엇을, 왜 가르치는가?”이다. 이 질문에 대한 명확한 답 없이 반복되는 교육 과정은 학생의 성장을 제약하고 교사의 에너지를 소모시킨다. 조던 피터슨의 강연은 이 질문에 대한 불편하면서도 날카로운 답변을 제시한다. 그는...
“저 교사 왜 저렇게 차갑지?”, “저 학생은 왜 갑자기 변했지?”, “저 학부모는 왜 자꾸 우리를 시험에 들게 하나?” 우리는 교육 현장에서 수많은 사람과 관계를 맺는다. 그리고 그 관계 속에서 갑자기 차가워진 표정, 예상치 못한 비판, 이해하기 어려운 행동을 마주할 때가 있다....
Vibe Coding은 이제 많은 사람에게 익숙한 용어이다. 이 영상은 AI를 활용한 개발, 즉 바이브 코딩을 시작하려는 사람들을 위해 전체 과정을 명확히 설명한다. 개발 환경 설정부터 서비스 배포까지, 무엇을 어떻게 만들어야 할지 구체적인 가이드를 제시한다.
최근 AI 코딩 커뮤니티는 루프 엔지니어링이라는 새로운 개념에 뜨겁게 반응한다. 앤트로픽 개발자 보리스와 피터의 발언으로 촉발된 이 흐름은 마치 프롬프트 엔지니어링을 겨우 익힌 이들에게 또 다른 장벽처럼 느껴진다. 하지만 영상은 루프가 미래일 수 있지만, 지금 당장 모든 이에게 적...
클로드 코드, 쓰면 쓸수록 토큰이 녹는다고? 걱정은 끝이다. 앤스로픽 공식 플러그인 4가지로 토큰 절약과 하네스 엔지니어링을 동시에 잡는 방법을 소개한다. 실무 적용 데모까지 한 번에 확인한다.
복잡하게만 느껴졌던 IT 시스템 구조, 한 번에 꿰뚫어 볼 수 있을까? 프론트엔드부터 백엔드, 데이터베이스까지, 20분 만에 핵심을 파악하는 여정이 시작된다. 이 영상은 IT 시스템의 기본 구조를 명확히 이해하도록 돕는다.
바이브 코딩에서의 학생-AI 상호작용 탐구: 초심자와 숙련자의 차이
바이브 코딩의 관점에서 던진 질문: 인간 본성은 과연 기계 속 유령인가?
때로는 자랑한 적도, 누군가의 자리를 빼앗은 적도 없는데 주변의 시선이 차가워진다. 그저 묵묵히 자신의 일을 했을 뿐인데 질투의 표적이 되는 미스터리한 현상은 많은 이에게 낯설지 않다. 이 글은 가만히 있어도 질투받는 사람들의 특징과 그 감정의 밑바닥 심리를 깊이 파고든다.
우리는 흔히 ‘인복이 없다’는 탄식을 토한다. 마치 관계가 손댈 수 없는 운명처럼 여겨진다. 하지만 현장에서 수많은 기술과 교육 프로젝트를 진행하며 나는 깨달았다. 관계는 운이 아니라 설계의 문제다. 특히 협업이 필수적인 교육 현장에서, 이 관계 설계의 미숙함은 프로젝트 실패로 직...
새 학년, 교사들이 가장 먼저 마주하는 것이 학생의 얼굴이 아니라 빼곡한 사업 목록이라면 학교는 과연 어디를 향해 가는가. 교사들은 더 많이 일하는데 정작 수업 시간은 줄어드는 기묘한 현실이 우리 교육 현장을 짓누른다. 교육의 본질을 가리는 가짜 노동의 그림자가 점차 짙어진다.
AI 개발, 소수 기업의 독점에서 시민 참여로
코드를 몰라도 서비스를 만드는 시대, 이 놀라운 속도가 오히려 실패를 가속화한다면? 누구나 쉽게 만들 수 있는 바이브코딩 환경에서 서비스들이 사라지는 진짜 이유를 파헤친다. 이 현상은 단순히 기술의 문제가 아니라, 인간의 인식과 검증 과정의 맹점에서 비롯된다.
AI 시대의 실전형 교육 프레임워크: 바이브 코딩(Vibe Coding)
공공 공유자원 검색 플랫폼 개발 후기 (공유누리 Open API 활용)
UX 디자인을 위한 바이브 코딩: AI 기반 설계 및 개발에 대한 UX 전문가 인식 이해
생성형 AI는 질문에 답한다. 반면 AI 에이전트는 문제를 해결한다. 기업에서는 AI 에이전트가 비즈니스 운영을 혁신할 잠재력을 지닌다. 정해지지 않은 길을 탐색하며 복잡한 다단계 프로세스와 동적인 의사결정을 수행하여 현 자동화 기술의 한계를 뛰어넘는 자율성을 제공한다.
기존 편집 소프트웨어의 제약 없이, 말로만 설명해도 원하는 영상을 만드는 시대가 열렸다. 챗봇 클로드 코드와 영상 생성 도구 리모션을 결합하면 데이터를 활용한 차트 영상부터 SNS용 릴스, 음성까지 포함된 발표 영상까지 모두 자동 생성한다. 이 글은 그 방법을 처음부터 끝까지 상세...
“최저가 1억 700만 원.” 이 금액은 무엇을 의미하는가? AI 시대, 모두가 AI를 잘 다루게 될 때 오직 당신만 아는 불편함이 오히려 가장 강력한 무기가 된다. 이 글은 그 불편함을 당신만의 무기로 바꾸는 실용적인 방법을 제시한다.
AI에게 앱 개발을 맡기고 잠든 사이, 절반만 만들다 멈춰버린 경험이 흔하다. 바이브랩스는 이런 현상의 근본 원인을 ‘루프의 부재’에서 찾는다. 검증하고, 안 되면 되돌리고, 완료 조건을 명확히 하는 루프 파이프라인으로 일정 관리 웹 앱을 처음부터 끝까지 완성하는 방법을 공개한다.
우리는 기술의 발달이 소통의 문턱을 낮추리라 믿는다. 메시지 창은 늘 열려 있고, 댓글 하나 남기는 일은 찰나의 시간이다. 하지만 역설적으로, 특정 전문성을 가진 사람들이 모인 디지털 공간은 종종 깊은 침묵에 빠진다. 글쓰기를 업으로 삼는 작가들조차 서로의 글 앞에서 좀처럼 입을 ...
학교를 이끄는 리더는 흔들리지 않는 굳건함을 보여야 한다. 모든 문제의 답을 알고, 불안을 감춰야 한다고 우리 모두는 배운다. 그러나 현장에서 마주하는 현실은 정반대다. 완벽함의 가면을 쓴 리더십은 오히려 팀원을 멀어지게 하고, 조직의 생동감을 앗아간다.
침묵은 강력하다. 때로는 압도적이다. 당신의 학교 회의실, 교무실 풍경은 어떤가? 중요한 의사결정 앞에서 터져 나오지 않는 목소리, 이견을 잠재우는 익숙한 권위 앞에서 우리는 때로 무력감을 느낀다. 좋은 리더를 만난 경험이 없는 사람이 리더가 될 때, 그 침묵의 무게는 더욱 깊어진...
시스템 사고의 부담 전가(Shifting the Burden) 모델
CSL, 개념기반탐구학습, IB의 관계성
광활한 대지에 나침반 없이 서 있다면 어떤 기분일까? 복잡한 코드베이스나 방대한 연구 자료 앞에서 우리는 자주 그런 막막함을 느낀다. 과연 이 모든 정보의 본질을 꿰뚫는 지도를 그릴 수 있을까.
우리는 흔히 지식을 잘 정리된 도서관에 비유하곤 합니다. 특정 주제의 책들이 한곳에 모여 있고, 분류 번호에 따라 질서정연하게 꽂혀있는 모습이죠. 이것이 바로 구조화된 지식(Structured Knowledge)의 전형입니다. 하지만 세상의 모든 지식이 도서관처럼 명확하게 분...
교실에서, 혹은 우리가 매일 씨름하는 교육 시스템 속에서, 비효율은 더 이상 낯선 경험이 아니다. 때로는 사용성이 떨어지는 플랫폼 앞에서 인내심을 시험받고, 때로는 너무 많은 정보의 홍수 속에서 길을 잃는다. 이 모든 현상 뒤에는 인간의 인지 특성과 행동 패턴에 대한 명확한 법칙들...
이 글은 닉 폰 펠텐(Nick von Felten)의 ‘Beyond Isolation: Towards an Interactionist Perspective on Human Cognitive Bias and AI Bias’를 번역한 글입니다.
1. 연구의 목적
AI 텍스트 감지기는 교육 현장에서 논문 표절과 학업 윤리 문제를 해결할 구원투수처럼 등장했다. 그러나 이 연구는 그 구원투수가 정작 중요한 것을 놓치고 있다는 충격적인 사실을 폭로한다. 우리는 지금, AI가 만든 텍스트를 AI로 걸러내려는 아이러니한 싸움의 본질을 직시한다.
Sawyer의 사회적, 분산적 창의성 모델
AI 음악 속 ‘인간성의 메아리’를 찾아서
UX 디자인을 위한 바이브 코딩: AI 기반 설계 및 개발에 대한 UX 전문가 인식 이해
GenAI를 활용하여 복잡한 정치 공약을 쉽게 접근 가능하게 하고, 정치 교육을 촉진할 수 있을까?
NEBULA STRIKER 개발
문화적 차원, 연령과 언어가 AI에 대한 신뢰, 수용성, 의존도에 미치는 영향에 관하여
‘에이전트에게 프롬프트하지 말고, 에이전트에게 프롬프트할 루프를 설계하라.’ Peter Steinberger의 이 한 문장은 며칠 전 830만 뷰를 기록했다. 그리고 그는 자신이 말한 그 루프의 실물을 깃허브에 공개했다. 막상 열어보니 정교한 코드가 아니라 문서 두 장이었다. 오픈...
체코전에서 손흥민 선수가 결정적인 찬스를 놓치자, 일각에서는 그를 선발 대신 조커로 활용해야 한다는 의견이 나왔다. 그러나 선수들이 체감하는 경기 내 영향력은 통계나 눈에 보이는 활약으로만 설명되지 않는다. 이 글은 손흥민 선수의 가려진 공헌을 조명하며, 축구 전문가와 일반 관중이...