2025-09-03조회 436
[FLC] 7월 월간밋업 - AI 시대, 교육자가 길러야 할 감각
퓨처랩은 교육자들과 함께 ‘창의환경 조성’을 고민하며 온라인 연수(FLC 입문/실천 과정)를 운영해왔고, 그 과정에서 비슷한 고민을 나눌 수 있는 ‘동료 교육자’를 찾는 갈증을 발견했습니다. 그래서 시작된 것이 바로 월 1회 오프라인 모임, FLC 월간 밋업입니다. 퓨처랩은 매달 셋째 주 토요일, 서로 다른 교육현장에서 모인 교육자들이 한자리에 모여 수업의 고민을 나누고, 실험적인 시도와 창의적인 배움을 설계합니다. 창의적 배움에 열정이 가득한 교육자가 모인 월간밋업은 매번 새로운 연결과 자극이 일어납니다.
7월 월간밋업은 AI 시대에 필요한 감각을 어떻게 기르고, 또 그것을 교육자로서 어떻게 확장할 수 있을지를 함께 탐구하는 시간이었습니다. 이번 밋업은 지난 6개월 동안 퓨처랩에서 고등학교 청소년들과 AI 영상 워크숍을 진행한 미디어 아티스트 아르동(남기륭)이 이끌었습니다. AI 영상 워크숍에서 청소년들은 AI를 활용해 자신의 감정과 이야기를 단편 영화로 제작했고, 그 작품은 부산어린이청소년영화제(BIKY)에서 상영되기도 했습니다. 아르동은 워크숍 경험을 바탕으로 AI를 창작 파트너로 접근하고 활용하는 방식과 그 과정에서 얻은 교육적 의미를 공유했습니다.
이야기의 출발점은 요즘 HR 분야에서 주목받는 개념인 '스킬 기반 조직(Skill-Based Organization)'이었습니다. 전통적인 조직이 직무(Job)를 중심으로 사람을 채용하고 역할을 부여했다면, 스킬 기반 조직은 개인이 가진 능력과 역량에 따라 유연하게 팀을 구성하고 프로젝트를 진행합니다. 이때 스킬은 언어적·기술적·전문 지식 활용 능력은 물론, 문제를 해결하는 방식, 기술을 다루는 태도, 흐름을 읽어내는 직관적 감각까지 포함합니다.
출처 : 아르동 발표자료이 변화는 AI를 다루는 방식과도 닮아 있습니다. AI는 어떻게 문제를 바라보고 풀어가는가에 따라 전혀 다른 결과를 만들어냅니다. 같은 도구를 사용해도 맥락에 따라 결과가 달라지기 때문에, 더이상 정답을 아는 것이 아니라 상황의 흐름을 파악하고 문제를 해결하는 자신만의 감각을 기르는 것이 중요합니다. 이번 밋업은 바로 그 변화를 교육현장에서 어떻게 경험하고 확장할 수 있을지 함께 실험하는 자리였습니다.
① 창작 파트너로서의 AI
첫 번째 세션에서는 Flems를 활용해 바이브 코딩(Vibe Coding)을 했습니다. 바이브 코딩은 논리나 설계보다 직관과 감각을 바탕으로 AI와 대화하며 발전시키는 개발 방식입니다. 참여자들은 아르동의 예시 작업을 참고해 프롬프트를 입력하고, AI는 프롬프트를 코드로 변환해 시각화된 결과를 보여줍니다. 결과물을 보며 다시 프롬프트를 수정하는 과정을 거치면서 중요한 것은 ‘코드를 얼마나 잘 짜는가’가 아니라 자신의 의도를 명확하게 표현하고 조율하는 능력임을 실감했습니다. 바이브 코딩을 통해 아이디어를 구체화하고 직관적 사고를 확장하며, 창작 파트너로서의 AI의 가능성을 경험할 수 있었습니다.
② AI의 특성 - 1) 고유성
두 번째 세션에서는 나의 가치관을 정리하는 활동을 진행했습니다. 참여자들은 먼저 자신의 직업, 교육, 삶과 관련해 요즘 품고 있는 질문 세 가지를 적었습니다.
이어서 이 질문들을 관통하는 핵심 키워드를 Chat GPT를 통해 추출했습니다. '#요청 – 아래 질문들을 관통하는 키워드를 제시'라는 프롬프트와 함께 간단한 맥락을 입력하면, AI는 각자의 이야기를 객관하고 정리하여 '교육적 전환', '환대와 경계', '자기 주권', '놀이 기반 탐구', '감각적 자각'등 개인의 고민과 지향이 드러나는 키워드를 도출했습니다.
이후에는 짝과 함께 서로의 키워드를 교차하며 내 키워드가 타인의 경험과 만났을 때 어떤 의미로 확장·해석 될 수 있는지 나누었습니다. 예를 들어, '놀이 기반 탐구'라는 키워드를 가진 참여자는 짝과 실제 놀이 수업을 실행하며 겪은 구체적 고민을 공유하면서 놀이를 학습자의 주권을 지켜내는 교육적 태도로 새롭게 바라볼 수 있었습니다. 이번 활동은 자기 질문 정리 → AI를 통한 객관화 → 타인과의 교차 해석의 흐름으로 전개되었습니다. 참여자들은 자신의 교육적 선언을 정리하는 동시에, 타인의 경험을 통해 자신의 관점을 넓혔습니다.
두번째 세션을 진행하면서 AI의 중요한 특성인 "고유성"을 발견할 수 있었습니다. 같은 질문을 던져도 AI는 각자의 맥락과 서사를 반영해 서로 다른 결과물을 제시합니다. 같은 툴을 쓰더라도 결과가 똑같지 않은 이유이기도 하죠.
③ AI의 특성 - 2) 의외성
이후에는 참여자들은 추출한 키워드를 Image FX, Whisk와 같은 이미지 생성 AI 도구를 활용해 시각적 이미지로 구현했습니다. 프롬프트를 수정하면서 예상하지 못한 이미지가 나타났을 때 오히려 새로운 영감을 주기도 했습니다. 마지막 ‘크로스오버 실험’에서는 서로의 키워드를 조합해 Whisk와 Kling AI로 이미지와 영상을 만들었습니다. 전혀 연결되지 않은 개념이 AI가 만들어낸 맥락으로 예상치 못한 방법으로 연결되는 과정 속에서 새로운 교육적 상상력을 발견할 수 있었습니다.
AI가 만들어내는 결과는 늘 예상대로 나오지 않습니다. 계획하지 않았던 결과는 새로운 아이디어의 단초가 되기도 하고 창작 과정에 재미를 더해주기도 했습니다. AI의 고유성과 의외성은 교육적으로 큰 의미를 갖습니다. 학습자는 자기만의 이야기를 만들어가고, 예측 불가능한 결과를 배움의 자산으로 삼을 수 있습니다. 이번 밋업은 AI를 통해 탐구의 과정을 즐기는 태도를 배우는 자리였습니다. 그 과정에서 AI가 우리의 직관을 넓혀주고, 예상치 못한 가능성을 열어주는 창의적 동료가 될 수 있음을 느낄 수 있었습니다.
7월 월간밋업은 AI 시대에 필요한 감각을 어떻게 기르고, 또 그것을 교육자로서 어떻게 확장할 수 있을지를 함께 탐구하는 시간이었습니다. 이번 밋업은 지난 6개월 동안 퓨처랩에서 고등학교 청소년들과 AI 영상 워크숍을 진행한 미디어 아티스트 아르동(남기륭)이 이끌었습니다. AI 영상 워크숍에서 청소년들은 AI를 활용해 자신의 감정과 이야기를 단편 영화로 제작했고, 그 작품은 부산어린이청소년영화제(BIKY)에서 상영되기도 했습니다. 아르동은 워크숍 경험을 바탕으로 AI를 창작 파트너로 접근하고 활용하는 방식과 그 과정에서 얻은 교육적 의미를 공유했습니다.
이야기의 출발점은 요즘 HR 분야에서 주목받는 개념인 '스킬 기반 조직(Skill-Based Organization)'이었습니다. 전통적인 조직이 직무(Job)를 중심으로 사람을 채용하고 역할을 부여했다면, 스킬 기반 조직은 개인이 가진 능력과 역량에 따라 유연하게 팀을 구성하고 프로젝트를 진행합니다. 이때 스킬은 언어적·기술적·전문 지식 활용 능력은 물론, 문제를 해결하는 방식, 기술을 다루는 태도, 흐름을 읽어내는 직관적 감각까지 포함합니다.
출처 : 아르동 발표자료
① 창작 파트너로서의 AI
첫 번째 세션에서는 Flems를 활용해 바이브 코딩(Vibe Coding)을 했습니다. 바이브 코딩은 논리나 설계보다 직관과 감각을 바탕으로 AI와 대화하며 발전시키는 개발 방식입니다. 참여자들은 아르동의 예시 작업을 참고해 프롬프트를 입력하고, AI는 프롬프트를 코드로 변환해 시각화된 결과를 보여줍니다. 결과물을 보며 다시 프롬프트를 수정하는 과정을 거치면서 중요한 것은 ‘코드를 얼마나 잘 짜는가’가 아니라 자신의 의도를 명확하게 표현하고 조율하는 능력임을 실감했습니다. 바이브 코딩을 통해 아이디어를 구체화하고 직관적 사고를 확장하며, 창작 파트너로서의 AI의 가능성을 경험할 수 있었습니다.
② AI의 특성 - 1) 고유성
두 번째 세션에서는 나의 가치관을 정리하는 활동을 진행했습니다. 참여자들은 먼저 자신의 직업, 교육, 삶과 관련해 요즘 품고 있는 질문 세 가지를 적었습니다.
이후에는 짝과 함께 서로의 키워드를 교차하며 내 키워드가 타인의 경험과 만났을 때 어떤 의미로 확장·해석 될 수 있는지 나누었습니다. 예를 들어, '놀이 기반 탐구'라는 키워드를 가진 참여자는 짝과 실제 놀이 수업을 실행하며 겪은 구체적 고민을 공유하면서 놀이를 학습자의 주권을 지켜내는 교육적 태도로 새롭게 바라볼 수 있었습니다. 이번 활동은 자기 질문 정리 → AI를 통한 객관화 → 타인과의 교차 해석의 흐름으로 전개되었습니다. 참여자들은 자신의 교육적 선언을 정리하는 동시에, 타인의 경험을 통해 자신의 관점을 넓혔습니다.
두번째 세션을 진행하면서 AI의 중요한 특성인 "고유성"을 발견할 수 있었습니다. 같은 질문을 던져도 AI는 각자의 맥락과 서사를 반영해 서로 다른 결과물을 제시합니다. 같은 툴을 쓰더라도 결과가 똑같지 않은 이유이기도 하죠.
③ AI의 특성 - 2) 의외성
이후에는 참여자들은 추출한 키워드를 Image FX, Whisk와 같은 이미지 생성 AI 도구를 활용해 시각적 이미지로 구현했습니다. 프롬프트를 수정하면서 예상하지 못한 이미지가 나타났을 때 오히려 새로운 영감을 주기도 했습니다. 마지막 ‘크로스오버 실험’에서는 서로의 키워드를 조합해 Whisk와 Kling AI로 이미지와 영상을 만들었습니다. 전혀 연결되지 않은 개념이 AI가 만들어낸 맥락으로 예상치 못한 방법으로 연결되는 과정 속에서 새로운 교육적 상상력을 발견할 수 있었습니다.
AI가 만들어내는 결과는 늘 예상대로 나오지 않습니다. 계획하지 않았던 결과는 새로운 아이디어의 단초가 되기도 하고 창작 과정에 재미를 더해주기도 했습니다. AI의 고유성과 의외성은 교육적으로 큰 의미를 갖습니다. 학습자는 자기만의 이야기를 만들어가고, 예측 불가능한 결과를 배움의 자산으로 삼을 수 있습니다. 이번 밋업은 AI를 통해 탐구의 과정을 즐기는 태도를 배우는 자리였습니다. 그 과정에서 AI가 우리의 직관을 넓혀주고, 예상치 못한 가능성을 열어주는 창의적 동료가 될 수 있음을 느낄 수 있었습니다.
글 | 창의팀 구름이