AI로 수업 자료 생성/준비하기
“AI로 생산성 10배 높이기”
지금 시대에 살아남기 위해선, AI를 잘 사용하는 것은 선택이 아닌 필수이다. AI를 잘 활용하는 사람은 그렇지 않은 사람 10명 이상의 생산성을 가진다. AI가 다양한 일자리(콜센터, 번역 등)들을 위협하고 있다는 말을 들어보았을 것이다. 내 생각엔, AI가 일자리를 위협하는 것이 아니라 AI를 잘 사용하는 사람 한 명이 10명분의 일을 할 수 있게 되어서 9명이 할 일이 없어져 버렸기 때문에 위와 같은 이야기가 나왔을 것이라 생각한다. 살아남기 위해선, 자신만의 AI 활용법을 항상 고민하고, 다른 사람들이 얼마나 어떻게 활용하는지에 대해서도 알아보는 것이 좋다.
현재 나는 연구를 함에 있어서, 타 논문의 구현체를 파악, 논문의 초기 아이디어 구현, 논문 검토에 대해서도 AI를 적극 활용하고 있다. 생산성은 극단적으로 높아졌고, 최근에는 혼자서 했을 때에는 최소 6개월이 걸리던 연구가 AI를 활용하니 2개월이면 끝나는 것을 경험했다. 수업을 준비함에 있어서도, 혼자 모든 것을 준비했을 때에는 한 학기가 꼬박 걸렸었던 작업(교재 준비, 슬라이드 준비, 과제 준비)들이 AI를 활용하면 한 달이 안되어 끝나는 것을 경험했다.
재미있게도 사람마다 AI를 사용하는 방식이 다르다. 그리고 이러한 활용법은 공유되어야 한다고 생각한다. 최근 DGIST에서 “AI 활용 경진대회”를 개최하였는데, 다양한 학생, 교수, 연구원, 교직원분들이 출전하여 자신이 AI를 활용하는 모습을 소개하였다. 세상에 공개하지 않고 있었던 자신만의 노하우가 공유되었고, 학습, 연구, 행정, 수업, 과제 제안서, Q&A등 다양한 분야에서 AI를 활용하여 생산성을 크게 높일 수 있음을 확인할 수 있었다. “세 사람이 길을 가면 반드시 한 명은 스승이 있다(三人行必有我師)”라고 하였는데, 출전작들 모두는 배울만한 것이 있는 스승이었다.
경진대회의 출전작들을 보며 AI 활용 방법에 대한 시야가 넓어졌다고 생각하기에, 이 글에서는 나의 출전작인 “AI로 수업 자료 생성/준비하기”를 소개하고자 한다. 수업을 하지 않는 학생들도 한번 재미삼아 따라해보길 바란다. AI의 힘을 직접 느낄 수 있는 기회가 될 것이고, 응용하여 본인의 (세미나) 발표자료 생성 등에 활용할 수 있을 것이라 생각한다. 직접 활용해보고 손으로 만들어냈을 때와의 생산성 차이를 느낄 수 있는 기회가 될 것이다.
사용할 AI 툴
수업 자료 생성에는 아래 세 가지 AI 툴을 사용한다.
- ChatGPT: 일반적인 대화형 인공지능
- Claude Code: Claude AI 기반 코딩 보조 도구, 코드 작성, 수정, 설명, 디버깅 지원
- Windsurf: AI 기반 개발 환경, 코드 작성, 실행, 디버깅
수행 방법: 3단계 프로세스
총 아래 세 단계에 걸쳐 수업 자료를 생성한다.
- 교재 생성: 수업에 사용할 교재이며, 슬라이드 및 과제 생성의 기반이다.
- 슬라이드 생성: 1단계에서 생성한 교재를 기반으로 슬라이드를 생성한다.
- 과제 생성: 1단계에서 생성한 교재를 기반으로 과제를 생성한다.
자료구조 수업을 예시로 설명하겠지만, 다른 수업에서도 물론 적용 가능하다.
1. 교재 생성
- ChatGPT에 아래와 같이 질문하자:
I want to learn what data structures are and how we can use data structures.
Would you please create a Learning Roadmap for me?
Please describe the Roadmap using markdown format.
아래와 같이 자료구조 수업의 로드맵이 작성된 마크다운 파일이 생성될 것이다.
DataStructure폴더를 생성하고 Roadmap.md를 저장한 후 Windsurf로 열어보자.
위 창에서 오른쪽 Cascade Code 부분은 AI와의 대화를 통해 코드 생성/수정을 할 수 있도록 해준다.
AI 대화 창에 아래 프롬프트를 입력하자.
This is a learning roadmap report. I need you to do the following:
Step 1. Based on the learning roadmap, create a list of markdown files for each topic.
Step 2. For each topic, write an introduction and list of knowledge points.
Step 3. In each file, explain the knowledge points in detail
그럼 각 Topic에 대한 markdown 파일들이 생성될 것이다.
이제 교재가 완성되었다! 생성한 markdown 파일들은 묶어서 수업 교재로 사용할 수 있다 예시.
2. 슬라이드 생성
두 번째 단계는 생성된 교재를 기반으로 슬라이드를 생성하는 것이다.
슬라이드 생성에서는 Claude Code와 Beamer를 사용한다.
Claude Code는 코드 생성, 작성, 디버깅에 특화된 AI 툴이고 Beamer는 LaTeX 기반으로 발표용 슬라이드를 제작할 수 있게 해주는 문서 클래스이다.
세팅. 우선 폴더를 아래와 같이 세팅하자:
DataStructure/
├─ Roadmap.md
├─ topics/
│ ├─ Foundations.md
│ ├─ ...
├─ slides/
├─ template/
위 폴더 구조에서 Roadmap.md와 topics에 있는 마크다운 파일들은 1. 교재 생성 단계에서 생성한 파일들이다.
slides 폴더는 2. 슬라이드 생성 단계에서 생성할 슬라이드 파일들을 저장할 폴더이고, template 폴더는 슬라이드 템플릿을 저장할 폴더이다.
template 폴더에는 마음에 드는 슬라이드 템플릿을 저장하면 된다.
DataStructure 폴더에서 Claude Code를 실행시킨 후 /init 명령어를 입력하자. CLAUDE.md 파일이 아래와 같이 생성된다.
위 파일에는 Claude Code가 이해한 DataStructure 디렉토리의 내용이 담겨 있다.
이후 슬라이드 생성을 위해 Claude Code에 프롬프트를 입력해야 한다. 생성하고자 하는 단원이 Stack일 경우 아래와 같이 입력한다.
I am teaching Data Structure course based on the markdown files in the 'topics/' folder.
In the lecture, I will use slides that are generated based on the markdown files in the 'topics/' folder.
I will use Beamer to generate slides, and the template I will use is placed in the 'slides/BeamerTemplate/' folder.
I need you to generate a folder 'slides/Stack/' and write a Beamer LaTeX file stack.tex based on the contents in 'topics/Stack.md' and referring to the template in 'slides/BeamerTemplate'.
약 3분 정도만 기다리면 Stack을 강의하기 위한 수업 슬라이드 초안이 생성될 것이다.
위 과정을 각 단원에 대해 반복하면 수업을 위한 슬라이드가 완성될 것이다.
3. 과제 생성
세 번째 단계는 생성된 교재를 기반으로 과제를 생성하는 것이다.
과제 생성에서는 Claude Code를 사용한다.
Stack 단원에 대한 과제를 생성한다고 가정하면, Claude Code에 아래와 같은 프롬프트를 입력하면 된다.
Currently, I am teaching Data Structure course based on the markdown files in the 'topics/' folder.
In the lecture, I will give the students assignments about implementing each data structure.
I need you to generate ‘assignments/stack’ folder and implement ‘stack.py’ that implements the core functions of stack data structure, and also write an application code ‘application.py’ that imports and uses the functions in stack.py.
After you implement the core functions in stack.py, I will hide them and make the student implement them as their assignments.
약 3분 정도면 과제 및 과제에 대한 설명이 생성될 것이다.
최종 결과물
하루도 안 되어 자료구조 수업을 위한 Course page가 완성되었다. 전체적인 틀이 잡혀 있으므로 교재, 슬라이드, 과제 등에서 디테일을 수정하여 수업 준비를 하면 될 것이다. 100% AI 없이 수동으로 만든 경험과 비교해보면 사용된 시간은 1/10 정도이다.
생각해 볼 만한 것
AI를 활용함으로 인해 수업 준비에 들어가는 비용이 크게 줄어들었지만, 반작용도 분명 존재한다. AI 치팅이 대표적인 반작용일 것이다. 예를 들어 과제가 AI를 사용해서 만들어졌기 때문에, AI로 쉽게 풀리는 문제가 있다. 학생들이 본인이 과제를 이해조차 하지 못하는데, AI를 사용하여 풀어버리게 된다면 이는 학생들에게 장기적으로 독이 된다. AI를 모두가 사용하고 있는 시대이기 때문에 이는 매우 중요한 문제이다. 이를 해결하기 위한 방법이 연구되어야 할 것이다.