뜻 공감·인간중심 디자인은 실제 사람을 만나 필요를 듣고, 만든 것을 그 사람과 함께 시험하며 고쳐 가는 사고입니다.
AI가 흉내 내는 공감과 사람이 실제로 느끼는 공감을 구분하는 것도 이 기술의 학습 목표입니다.
AI 시대에 필요한 까닭
AI 챗봇은 다정한 말투를 쉽게 만들어 냅니다. 그러나 말투가 다정하다고 상대를 이해한 것은 아닙니다. 실제 사용자를 만나 보지 않은 설계는 AI가 그럴듯하게 지어낸 사용자에게 맞춰지기 쉽습니다.
CIT에서 가르치는 방법: 인터뷰와 공감 지도
쓸 사람 세 명 이상을 직접 인터뷰하고 공감 지도를 그립니다. 같은 질문을 AI 챗봇에게도 던져, 챗봇의 「공감하는 답」과 실제 인터뷰 답을 나란히 놓고 무엇이 다른지 찾아봅니다.
학년별로 무엇을 할 수 있으면 능숙한가요
- 초등 친구나 가족에게 질문 세 개를 하고, 들은 내용을 자기 말로 정리합니다.
- 중등 인터뷰 기록에서 사용자의 필요를 하나 골라 문제 문장으로 쓰고, 시제품을 시험한 피드백을 반영합니다.
- 고등 추측과 관찰을 구분해 기록하고, AI가 만든 가상 사용자 의견과 실제 의견의 차이를 근거로 설명합니다.
네 단계로 기록합니다
- 1 시작 어른이 단계를 짚어 주면 해냅니다.
- 2 성장 익숙한 과제에서는 스스로 해내고, 낯선 과제에서는 도움을 받습니다.
- 3 능숙 학년 지표를 낯선 과제에서도 스스로 보여 줍니다.
- 4 확장 다른 사람에게 가르치거나 새 분야로 옮겨 씁니다.
프로젝트 고리에서 이 기술을 쓰는 단계
- 1. 공감 만들기 전에, 쓸 사람이 실제로 무엇을 겪는지 듣습니다.
근거
- ISTE (2016). ISTE Standards for Students. 혁신적 디자이너, 컴퓨팅 사고자를 포함한 학생 표준 일곱 가지입니다.
이 기술을 기르는 과정
- AI와 심리학 (마인드 랩) · 감정은 무엇으로 이루어져 있을까?
- 실제 사용자를 위한 앱 · 누가 이 문제를 겪고 있고, 왜 그럴까?
함께 보면 좋은 기술
제1원리 사고 (First Principles Thinking): 모든 수업은 제1원리 질문 하나로 시작합니다. 메타인지: 모든 수업은 거꾸로 설명하기(teach-back)나 신뢰 보정 점검으로 끝납니다.