김영웅 - mysetting

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김영웅
https://brunch.co.kr/@youngwungkim

효과적인 테크교육 시스템을 설계합니다. 학습자의 성장에 대한 민감한 안테나를 바탕으로 UX Writing 과 행동제안을 잘 합니다. 전문성 발견과 코칭을 곧잘 해냅니다.

저작도구: Kakao Brunch

최종 피드 수집: 2026-07-31 21:46

전체 (145)

21h

주니어 대신 AI를 쓰면, 시니어는 어디서 오나요? - 숙련은 지루한 일의 부산물이었습니다. 그 부산물이 사라졌습니다.

어느 개발팀의 조직도를 떠올려 봅니다. 시니어들은 AI와 함께 일하면서 그 어느 때보다 많은 것을 만들어 냅니다. 신입 채용은 두 해째 미뤄져 있습니다. 뽑을 이유가 없었기 때문입니다. 이번 분기 숫자는 좋습니다. 아마 다음 분기

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1d

AI 실력은, 끄고 난 뒤에 드러납니다. - 같은 도구를 같은 시간 써도 결과가 갈립니다. 가른 것은 양이 아닌 방식

같은 기수에 두 사람이 있었습니다. 같은 커리큘럼을 들었고, 같은 도구를 썼고, 과제에 들인 시간도 비슷했습니다. 제출물의 품질마저 나란했습니다. 그런데 몇 달 뒤 두 사람은 전혀 다른 자리에 서 있었습니다. 한 사람은 처음 보는

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6d

말로 배울 수 없는 것은, AI로도 배울 수 없습니다. - 해 본 사람만 아는 것이 있습니다. 그것이 AI 시대의 마지막 실력입니다

자전거를 탈 줄 아는 분이라면, 한번 말로 설명해 보시기 바랍니다. 핸들이 오른쪽으로 쏠릴 때 몸은 어느 쪽으로 얼마나 기울여야 합니까. 속도가 어느 정도로 떨어지면 페달에 힘을 더 주어야 합니까. 아마 잘 되지 않을 겁니다. 설

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9d

AI 교육에서, 우리는 무얼 측정하고 있나요? - 만족도, 정답률, 사용량. 우리는 배움을 제대로 보고 있을까요?

2019년, 하버드의 물리학 강의실에서 조용한 역전이 일어났습니다. Louis Deslauriers 연구진은 『Measuring Actual Learning versus Feeling of Learning』(2019, PNAS)에

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12d

AI 교육에도, 적절한 난이도가 필요합니다. - 다 맞는 수업은 성장이 멈춘 수업. 최적의 난이도에는 과학이 있습니다.

2019년, 기계를 더 빨리 학습시키는 방법을 찾던 연구진이 뜻밖의 숫자 하나를 내놨습니다. Robert Wilson 연구진은 『The Eighty Five Percent Rule for Optimal Learning』(2019,

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13d

AI 활용의 깊이는, 암묵지를 얼마나 꺼내느냐 따라 - 같은 AI를 쓰는데, 왜 결과는 다를까요. 당신의 맥락이 필요합니다.

2023년, 같은 질문을 던진 두 개의 대형 실험이 상반된 답을 내놨습니다. MIT의 Shakked Noy와 Whitney Zhang은 『Experimental Evidence on the Productivity Effects o

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15d

항상 도와주는 AI가 오히려 학습을 망칠 수 있습니다. - 막힘이 사라지면, 배움도 사라집니다.

요즘 교육현장의 풍경은 이렇습니다. 모르는 것이 생기면 곧바로 AI에게 묻고, 몇 초 만에 친절하고 긴 답을 받습니다. 진도는 빠릅니다. 학습자도 만족합니다. 그런데 몇 주 뒤 혼자 문제 앞에 앉으면, 이상하게 아무것도 꺼내지지

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21d

AI 교육에도 바퀴를 재발명할 필요는 없습니다. - 새로워진 것은 도구이고, 더 중요해진 것은 배움을 설계하는 방식입니다.

1885년, 헤르만 에빙하우스는 의미 없는 음절을 혼자 외우고 스스로 잊어버리는 실험을 몇 달간 반복했습니다. 그렇게 그려진 곡선 하나가 남았습니다. 배운 것의 절반 가까이가 하루 안에 사라지고, 나머지도 시간이 지날수록 완만하게

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24d

AI 도입은 도착이 아니라 출발선입니다 - 도입과 성과 사이에서, 교육이 잃어버린 질문이 있습니다

지난달 파리에서 발표된 퍼블리시스 사피엔트(Publicis Sapient)의 2026 Global Enterprise AI Report에 따르면, 대기업 AI 의사결정자 1,550명 중 73%가 AI를 정기적으로 또는 대부분의 업

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AI가 빠를수록, 질문은 느려져야 합니다. - 정답을 빨리 받는 일과, 판단이 자라는 일은 다릅니다.

AI를 학습에 붙이면 가장 먼저 좋아지는 것은 속도입니다. 막힌 개념을 물으면 바로 설명해주고, 오류 메시지를 붙여넣으면 원인을 짚어주고, 과제 방향을 말하면 예시와 구조를 만들어줍니다. 학습자는 기다릴 필요가 줄고, 강사는

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AX 교육은 가르치는 문제가 아니라, 흡수의 문제입니다 - 강의를 들은 조직이 아니라, 피드백을 흡수하는 조직이 바뀝니다

요즘 이런 연락을 자주 받습니다. “이번에 AX 교육 한번 해보려고 하는데요." 그리고 대화는 거의 예외 없이 같은 방향으로 흘러갑니다. "어떤 내용을 넣을까요?"로 시작하죠. 누군가는 클로드 기본 사용법을 꼽고, 누군가는

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AI 교육의 기준은, 사용량이 아니라 사고 회수율입니다 - AI는 사고를 도와주지만, 사고를 남겨주지는 않습니다.

학습설계에서 스캐폴딩은 오래된 상식입니다. 말 그대로 건축 현장의 비계처럼, 학습자가 아직 혼자 오르기 어려운 단계에 잠시 세워주는 구조입니다. 중요한 것은 도움을 많이 주는 것이 아니라, 학습자가 다음 단계로 이동할 수 있을 만

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AI 시대의 교육은 ‘남는 실력' 을 설계해야 합니다 - 진정한 의미의 성장을 가능하게 하는 AI 활용 실전: 부트캠프 적용편

이전 글에서 저는 AI 시대의 학습설계가 ‘편리함’만으로는 불충분하다고 썼습니다. 이번 글은 그 후속편입니다. 조금 더 현장적인 이야기를 해보려고 합니다. 특히 부트캠프, KDT, 재직자 테크교육처럼 짧은 시간 안에 실제 역량을

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AI 시대의 학습설계는 '편리함' 만으로 불충분합니다. - AI가 대신 생각해줄수록, 내 학습은 사라집니다.

오랫동안 좋은 수업 설계의 중심에는 인지부하 이론(Cognitive Load Theory) 이 있었습니다. 학습자의 작업기억은 한계가 있으니, 불필요한 복잡성을 줄이고 꼭 필요한 내용에 집중할 수 있도록 돕자는 관점이에요. AI

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5년 전에 만든 설문이, 아직도 살아있더라고요 - 네이버 부스트캠프 AI Tech 1기, 심고 떠났는데 자라고 있었습니다

우연히 발견한 흔적 며칠전, 별 생각 없이 탭을 하나 열었습니다. 부스트캠프 10주년 인사이트 페이지였어요. 가볍게 훑으려던 스크롤이, 어느 순간 멈췄습니다. '성장 중심 평가 체계'라는 제목 아래, 커뮤니케이션과 협력 경험을

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설명이 아닌, 설득과 가치제안의 게임을 해야 합니다 - 전략적 가치제안의 싸움(Battle) 을 걸어야만 합니다.

많은 분들이 '퀄리파이'를 '패스'로 착각하곤 합니다. 하지만 자격 요건을 모두 충족하는 것은 단지 경쟁의 출발선에 설 자격을 얻은 것일 뿐, 그것을 뛰어넘는 특별한 '원씽(One-thing)'이 없다면 무수한 경쟁자 중 하나로

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스토브리그, 잘 보내고 있습니다. - 스포티파이와 같은 여정으로 잘 채우는 과정입니다.

저의 지난 여정은 애플뮤직처럼 정해진 틀 안에서 한 우물을깊게 파고, 타이달처럼 실패마저 성장의 재료로 삼는 삶에 익숙했는데요. 이번 스토브리그는 정반대였습니다. 내가 이런 걸 좋아했나?" 싶은 새로운 발견을 즐기는 스포티파이처

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AI 시대의 교육은 어떠해야 할까요 - OOOO 과 OOO 의 레벨을 높이고 OOO 적인 접근이 핵심입니다

AI 시대의 교육은 어떠해야 하는지에 대한 고민이 교육업계를 비롯한 사회전반적으로 화두입니다. 저는 AI 시대의 교육일수록 OOOO 과 OOO 의 레벨을 높이고 OOO 으로 접근하는 것이 핵심이라고 생각합니다. 우리가

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커리어에도 게임모델이 필요해요 - 이기는 게임을 만들기 위해서 쌓아야만 하는 빌드업이 있습니다.

역할의 특성상, 수많은 이력서와 포트폴리오를 보게 됩니다. 초보적인 이력서를 제외하면 굉장히 재밌는 흐름이 있습니다. 소위, 유행하는 이력서의 포멧을 그대로 따라하는 것인데요. A 개발자, B개발자의 이력서가 좋아보이면 우루루

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강의의 앞과 뒤로 입체적 접근이 필요합니다 - 학습과 성장은 정답이 아닌 최적의 게임이고, 인지와 통찰의 싸움입니다.

수많은 교육현장에서, 강사에게 모든 걸 맡기고 책임을 전가하고 손를 놓고 있습니다. 그러고는 ‘우리는 좋은 강의를 제공했는데, 너희는 왜 그러니’ 라고 볼멘소리를 하죠. 강의를, 학습을 설계하는 것과 동치로 보기 때문에 발생하

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