결과 먼저 — 비전공 포함 공과대학생이 2일(12시간) 만에 자동화부터 웹 배포·DB 연결까지 직접 해냈습니다. 전반적 만족도 4.9, 강의 스킬 만족도 4.9 — 설문을 한 줄로 요약하면 "어려울 줄 알았는데, 직접 해보니 생각보다 할 수 있었다"였습니다.
"ChatGPT는 써봤는데, 이걸로 뭘 만들 수 있는지는 잘 모르겠어요." 교육 전 학생들의 상태였습니다. 생성형 AI를 검색 보조 도구로만 사용하고, 자동화·웹 배포·DB 연결은 막연히 '개발자 영역'이라고 인식하는 — AI를 아는 것과 결과를 만들어보는 것 사이의 간극이 출발점이었습니다.
방향을 다르게 잡았습니다. "이렇게 쓰면 좋아요"가 아니라, 왜 쓰는지 먼저 정의하고 → 구조를 만들고 → 실제로 동작하는 결과물까지.
2일 커리큘럼
1일차 — 생성형 AI 사고방식 + 자동화 맛보기 기초 프롬프팅과 RAIL 개념("질문 잘 쓰는 법"보다 의도를 설계하는 법), 업무 적용 실습(아이디에이션·리서치·감성분석), 퍼스널 챗봇, Google Apps Script(GAS) 세팅과 실습.
2일차 — 만들고, 연결하고, 배포하기 GAS 심화와 외부 함수 호출, 웹 배포 구조 이해와 직접 배포, DB 연결 실습, 개인 실습 → 팀 실습 → 결과 발표.
겉으로는 조용했지만 조별 프로젝트에 들어가자 몰입도가 크게 올라갔고, 로직을 짜고 협업해야 할 때 공대생들의 진가가 나왔습니다.
결과
- 전반적 만족도 4.9점, 강의 스킬 만족도 4.9점
- 설문을 한 줄로 요약하면: "어려울 줄 알았는데, 직접 해보니 생각보다 할 수 있었다."
"처음엔 노베이스라 어려웠는데, 두 번째 날엔 따라갈 수 있어서 뿌듯했습니다."
"지금까지 들었던 프로그램 중 손에 꼽을 정도로 기억에 남아요."
"짧았던 이론 수업이 오히려 길다고 느껴질 정도로, 실습이 더 하고 싶었어요."
단순 만족이 아니라 자기 효능감이 올라간 피드백이 많았다는 점이 이 과정의 핵심 성과입니다. AI를 설명하는 강의는 많지만, AI로 직접 결과물을 만들어보는 경험은 흔하지 않습니다. 그 경험 하나가 AI를 대하는 태도를 바꿉니다.