1. 구체적 방법: 3단계 파이프라인
제 방법론의 핵심은 이겁니다.
"정보를 찾고 모으는 작업은 AI에게, 인간은 오직 이해하기 위한 노력만 하기"
세 단계로 나뉩니다. 탐색 → 변환 → 구조화.
Phase 1: 탐색 (ChatGPT)
1단계: 개념어 찾기: "GPT야, 내가 개발자 교육을 더 잘하고 싶은데 이게 무슨 분야일까?" → '교육설계', 'HRD', 'Instructional Design'
2단계: 문헌 리서치: "HRD 분야의 랜드마크 논문, 증거 피라미드 상위 논문들 리서치해줘. APA 형식 + 한줄 요약 표로"
증거 피라미드
여기서 중요한 게 증거 피라미드입니다. 가장 위에는 체계적 문헌고찰과 메타분석이 있고, 아래로 내려갈수록 일화적 증거가 있습니다. 우리는 피라미드 상단의 자료를 찾습니다.
ChatGPT가 논문 목록을 표로 정리해줍니다.
Phase 2: 변환 (Gemini + Anki)
1단계: 논문 다운로드: 보통 10-20개 정도 받아요.
2단계: Gemini에 통째로 넘기기: 왜 Gemini냐고요? Gemini는 긴 문서 처리에 강하거든요. 한 번에 여러 논문을 업로드할 수 있어요.
3단계: 플래시카드 생성: "이 논문들의 핵심 개념을 플래시카드로 만들어줘"
예시:
•
앞면: "Expertise Reversal Effect란?"
•
뒷면: "초보자에게 도움되는 교수법이 전문가에게는 오히려 방해가 되는 현상"
4단계: Anki에 등록: 이제부터 간격 반복 학습이 시작되는 거예요. 하루 10분씩 카드를 복습하면, 자동으로 망각 곡선을 이기는 복습 스케줄이 잡힙니다.
Phase 3: 구조화 (내가 직접)
컨셉맵을 그립니다. 이게 제일 중요합니다.
플래시카드로 외운 개념들을 내 언어로 재구성하는 겁니다. 각 개념이 어떻게 연결되는지, 내 상황에 어떻게 적용할 수 있는지를 그림으로 그립니다.
왜 이게 중요할까요? 이게 바로 능동적 인출 연습이거든요. "아, 나 이거 안다"가 아니라 "내가 이걸 설명할 수 있다"를 확인하는 겁니다. 유창성 착각을 피하는 방법입니다.
플래시카드만 외우면 "아 이거 봤어" 하고 넘어가기 쉽습니다. 하지만 컨셉맵을 그리려고 하면 "어? 이게 저거랑 어떻게 연결되지?" 하면서 진짜 이해하지 못한 부분이 드러납니다.
2. 실제 예시: HRD 학습 사례
저는 "암묵지를 형식지로 전환하는 방법"을 배우고 싶었습니다. 프론트엔드 코치로서 시니어 개발자의 노하우를 어떻게 교육 콘텐츠로 만들 수 있을지 궁금했거든요. 위에서 설명한 대로 아래와 같이 학습 플랜을 수행했습니다.
ChatGPT → 논문 10개 → Gemini → 플래시카드 200장 → 2주 복습 → 컨셉맵
그 과정에서 깨달았습니다.
"아, Articulation(명료화) 단계가 바로 Externalization(외재화)이구나. 내가 만드는 교육 콘텐츠는 학습자의 암묵지를 명료화하도록 유도해야 하는구나."
이게 3일 만에 얻은 인사이트입니다. 입문서를 사서 읽었다면 3개월, 논문을 직접 찾아 읽으려 했다면 6개월은 걸렸을 겁니다.
[Case Study] 개발 공부에 적용한다면?
예를 들어 'React 렌더링 최적화'를 정복한다고 가정해봅시다.
1.
탐색 (ChatGPT):
•
"React 렌더링 최적화의 핵심 키워드 5가지만 뽑아줘."
◦
> Virtual DOM, Reconciliation, Fiber Architecture, Memoization, Batching
2.
변환 (Gemini):
•
"위 키워드들의 개념과 차이점을 비교하는 플래시카드를 만들어줘. 앞면은 질문, 뒷면은 코드 예시 포함."
◦
> Q: useMemo와 React.memo의 차이는? A: ...
3.
구조화 (나):
•
빈 종이에 '렌더링 파이프라인(Render Phase -> Commit Phase)'을 직접 그려봅니다.
◦
그리고 각 단계에서 useMemo가 어디서 동작하는지 표시해봅니다. (이때 진짜 이해가 일어납니다!)