영남대 공대생이 코멘토 메이커스랩 이틀 12시간 과정에서 생성형 AI로 자동화·웹 배포·DB 연결까지 갔다. 첫날 조용하던 교실은 로직을 짜고 협업하는 팀 과제에서 달라졌고, 만족도는 4.9점으로 나왔다. 같은 과정을 들이려면 프롬프트 예시가 아니라 동작하는 결과물까지 잇는 순서가 있는지 본다.
교육 전 학생들의 상태를 영남대 교육 기록(2026년 1월 23일)은 한 문장으로 요약했다. "ChatGPT는 써봤는데, 이걸로 뭘 만들 수 있는지는 잘 모르겠어요." 생성형 AI를 검색 보조 정도로 쓰고, 프롬프트를 입력해 본 적은 있지만 의도와 구조와 결과를 설계해 본 경험은 거의 없고, 자동화·웹 배포·DB 연결은 개발자의 일로 여기는 상태였다. 팀 프로젝트 경험은 있어도 기술을 매개로 협업해 본 적은 드물었다.
대학의 생성형 AI 교육은 여기서 멈추는 경우가 많다. 좋은 프롬프트 예시를 보여주고, 기능을 나열하고, 활용 사례를 설명하면 시간이 찬다. 학생은 AI를 알게 되지만, 알게 된 것과 써서 결과를 내는 것 사이의 간극은 그대로 남는다.
영남대학교와 코멘토가 함께 연 메이커스랩 과정은 그 간극을 이틀 12시간 안에 건너는 것을 목표로 잡았다. 그 순서와, 공대생 교실에서 몰입이 켜진 지점을 기록한다.
과정은 프롬프트 예시 대신 왜 쓰는지 정의하고 동작하는 결과물로 끝나게 짰다
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 교육명 | 생성형 AI 활용 실습 집중 과정 |
| 진행 | 영남대학교, 코멘토(메이커스랩) |
| 기간 | 2일, 총 12시간(10:00~17:00) |
| 대상 | 공과대학생(비전공·초급 포함) |
| 방식 | 이론 최소화, 실습·팀 프로젝트 중심 |
설계의 출발점은 "이렇게 쓰면 좋다", "이런 기능이 있다"를 전하는 기존 방식과 갈라서는 것이었다. 대신 왜 쓰는지를 먼저 정의하고, 그 다음 구조를 만들고, 마지막에 실제로 돌아가는 결과물을 낸다는 세 단계로 과정을 세웠다. 원문의 표현을 빌리면 AI를 웹에서 검색으로 쓰는 사람에서 AI로 원하는 동작 구조를 만드는 사람까지 가는 것이 목표였다.
그 목표에 맞춰 흐름은 프롬프팅 기초와 의도 설계에서 시작해 Google Apps Script(GAS)로 크롤링·메일링 수준의 자동화를 만들고, 웹 배포와 DB 연결을 거쳐 팀 결과물 발표로 끝나도록 이어졌다. 개인 실습이 팀 실습으로 확장되고 발표로 마무리되는 구조다.
12시간은 넉넉하지 않았다. GAS 실습 일부는 시간 안에 소화하지 못해 과제로 돌렸다.
첫날 조용하던 교실은 로직을 짜고 협업하는 팀 과제에서 달라졌다
겉으로 보면 교실은 조용했다. 원문이 기록한 변화는 조별 프로젝트에 들어간 뒤에 나타났다. 몰입도가 올라갔고, 첫날에 비해 둘째 날에 공대생의 강점이 드러났다. 로직을 짜고 협업해야 하는 국면에서 학생들은 군더더기 없이 소통했다. 강사가 이 교육에서 가장 인상 깊었던 장면으로 꼽은 것은 "우리가 이걸 진짜 만들었어요"라는 표정이었다.
원문 제목이 말하는 "공대생들이 확실히 로직이 빠르더라"는 관찰은 여기서 나왔다. 프롬프트를 입력하는 단계에서는 드러나지 않던 강점이, 동작 구조를 짜야 하는 단계에서 나타났다는 뜻이다.
학생 후기도 같은 방향을 가리킨다. 한 학생은 "코딩, AI 이런 거 엄청 어려워했는데 직접 웹페이지도 만들어보니까 생각보다 괜찮고 너무 재밌었어요"라고 적었다. 다른 학생은 "처음엔 노베이스라 어려웠는데, 두 번째 날엔 따라갈 수 있어서 뿌듯했습니다"라고 했다. 첫날의 어려움과 둘째 날의 완주가 한 문장에 같이 들어 있다.
만족도 4.9점은 이론이 길었다는 불만과 함께 나왔다
설문에서 전반적 만족도와 강의 스킬 만족도는 모두 4.9점이었다. 원문은 설문 결과를 "어려울 줄 알았는데, 직접 해보니 생각보다 할 수 있었다"는 한 줄로 요약했고, 단순 만족보다 자기 효능감이 올라간 피드백이 많았다고 정리했다.
주목할 후기는 따로 있다. 한 학생은 "짧았던 이론 수업이 오히려 길다고 느껴질정도로, 오히려 실습이 더 하고 싶었어요"라고 썼다. 이론을 최소화한 설계에서도 학생은 이론을 길다고 느꼈다. 공대생 교실에서는 이론 비중을 더 줄이고 실습을 앞당길 여지가 있다는 신호다. "지금까지 들었던 프로그램 중 손에 꼽을 정도로 기억에 남아요"라는 후기는 결과물을 직접 낸 경험이 강의를 들은 기억과 다르게 남는다는 것을 보여준다.
원문은 이 방식이 맞는 조직을 네 가지로 적었다. 생성형 AI를 써보긴 했지만 활용은 못 하는 학생이나 조직, 비전공자가 섞여 눈높이 설계가 필요한 경우, 사용법이 아니라 자동화·배포까지 경험시키고 싶은 경우, 팀 프로젝트 기반의 몰입형 수업을 원하는 경우다.
가져갈 것
같은 과정을 대학이나 조직에 들이기 전에 확인할 항목이다.
- 참가자의 현재 상태가 원문의 출발점과 같은가 — 생성형 AI를 검색 보조로만 쓰고, 자동화·웹 배포·DB 연결은 개발자 영역으로 여기는 단계인가
- 과정의 종료 조건이 프롬프트 예시를 익히는 것이 아니라 웹에 배포되고 DB가 연결된, 실제로 돌아가는 팀 결과물로 정의돼 있는가
- 프롬프팅 기초 → Google Apps Script 자동화 → 웹 배포 → DB 연결 → 팀 결과물 발표 순서가 중간에 끊기지 않고 이어지는가
- 비전공·초급자가 섞여 있을 때 눈높이를 맞출 설계가 있는가
- 이틀 12시간 안에 못 끝낸 실습을 과제로 돌릴 계획이 있는가
안 되는 경우
- 원문이 밝히지 않은 것: 참가 인원과 팀 수, 만족도의 만점 기준과 응답자 수, 교육 실시 일자, 팀 결과물의 구체적 형태, 노트북·Google 계정 같은 사전 환경.
- 공대생 교실에서 나온 관찰이다. 원문 스스로 "공대생들이 확실히 로직이 빠르더라"고 했으므로, 비공대 학생이나 직장인에게 같은 속도로 배포·DB 연결까지 갈지는 이 기록만으로 알 수 없다.
- Google Apps Script와 웹 배포에 필요한 외부 서비스 접근이 막힌 망에서는 흐름이 성립하지 않는다. 원문은 네트워크와 계정 조건을 다루지 않았다.
- 12시간에서도 GAS 실습 일부는 과제로 넘어갔다. 시간이 더 짧은 과정에서는 배포·DB 연결까지 가지 못할 가능성이 크지만, 원문은 최소 시간을 말하지 않는다.
이번 주에 바꿀 것은 생성형 AI 교육의 종료 조건이다. "프롬프트를 잘 쓰게 됐는가" 대신 "동작하는 결과물을 배포했는가"로 두면 프롬프트 예시 소개에 쓰던 시간이 자동화와 배포로 옮겨 가고, 조용한 학생이 움직이는 지점이 과정 안에 생긴다. 실습형 과정을 검토 중인 대학이나 조직이라면 조녁컴퍼니의 교육 구성을 사업영역 페이지에서 볼 수 있다. 사업영역 →