교수자 특강 2 · AI course design workshop

한 학기 수업을
하루 만에 세팅하기

강의계획서부터 과제 피드백까지. 앞 단계 결과물을 다음 단계의 재료로 이어 붙이며, 내 과목의 ‘한 학기 세팅 패키지’를 만듭니다.

1단계부터 시작하기 → 학기 운영 꿀팁 18선 개인정보 지우개

4가지오늘 들고 나갈 한 학기 세팅 패키지

15주한 장의 흐름표로 보는 한 학기

6항목질문을 줄이는 과제 안내문의 틀

3질문점수가 아닌 ‘다음 걸음’을 주는 피드백

PACKAGE 01

강의계획서 초안

목표·평가 비율·주차 주제

PACKAGE 02

15주 수업 흐름표

주차별 활동과 자료 목록

PACKAGE 03

과제 안내문 + 루브릭

AI 사용 허용 범위 포함

PACKAGE 04

피드백 틀

루브릭 기반, 교수 검토용

오늘의 목표 완성본이 아니라 ‘내가 고치기만 하면 되는 초안’입니다.

Yesterday & today

어제는 도구 하나,
오늘은 한 학기 전체

1차 특강 · 10/28

바이브코딩으로 만드는 수업 도구

말하기 → 보기 → 고치기 → 내보내기
좋은 요청 5요소 · 슬라이드·퀴즈·실습 웹앱 하나

1차 실습실 다시 보기 ↗

2차 특강 · 10/29 오늘

한 학기 수업설계

같은 요청법을 한 학기 전체에 · 앞 결과물을 다음 단계의 재료로
교수는 판단, AI는 초안

Backward design

목표 → 평가 → 활동,
거꾸로 설계합니다

목표·평가·활동이 한 줄로 맞물릴 때 수업이 흔들리지 않습니다(Wiggins & McTighe, 2005; Biggs, 1996). AI에게도 이 순서로 요청합니다.

목표

학기 끝에 학생이 무엇을 할 수 있나

평가

그것을 무엇으로 확인하나

활동

그러려면 매주 무엇을 하나

TRY IT · 정렬 점검표

내 과목 목표를 한 줄씩 맞춰 보세요

빈칸이 있는 줄은 빨간색으로 표시됩니다. 다 채운 뒤 ‘AI에게 점검 받기’를 누르면 요청문이 복사됩니다.

Chain method

앞 단계 결과물이
다음 단계의 재료가 됩니다

강의계획서

넣는 것: 과목 정보, 학습목표

주차별 수업안

넣는 것: ①의 목표와 주차 주제

평가 설계

넣는 것: ①의 목표, ②의 과제 주차

과제 피드백

넣는 것: ③의 루브릭, 익명 과제

같은 대화창에서 이어 가면 AI가 앞 내용을 기억합니다. 새 창이라면 앞 결과물을 붙여 넣으세요.

Stage 1 · Syllabus

강의계획서,
빈 양식 대신 고칠 수 있는 초안에서

왼쪽을 채우면 오른쪽 요청문이 바로 바뀝니다. 평가 비율은 막대를 움직여 합계 100%를 맞추세요.

Stage 1 prompt

기존 강의계획서가 있다면 파일을 첨부하고 “이것을 위 목표에 맞게 고쳐줘”라고 덧붙이세요.

Professor's check

AI가 모르는 것은
교수만 고칠 수 있습니다

Stage 2 · Weekly plan

15주를 한 장의 흐름표로,
한 주를 한 장의 수업안으로

한 학기는 네 덩어리로 보면 쉽습니다. 아래 주차를 누르면 그 주에 어울리는 활동 예시가 나오고, 요청 B의 주차가 바뀝니다.

1–3주기초 다지기

핵심 개념, 사전 진단 퀴즈

4–7주적용하기

사례 분석, 소그룹 토론, 과제 1 안내

8주중간

중간고사 또는 중간 과제

9–14주만들어 내기

프로젝트 진행, 중간 피드백, 발표 준비

15주기말

기말고사 또는 최종 발표

요청 A · 전체 먼저

15주 흐름표

위 강의계획서의 목표와 주제로 15주 흐름표를 만들어줘. 열은 주차 · 주제 · 수업 활동 · 자료 · 과제. 8주는 중간, 15주는 기말. 활동은 강의만 하지 말고 토론·퀴즈·실습을 섞어줘. 1–3주 기초 다지기, 4–7주 적용하기, 9–14주 만들어 내기 흐름을 지켜줘. 표 아래에 각 학습목표가 몇 주차에서 다뤄지는지 한 줄씩 적어줘.

강의계획서 다음에

요청 B · 한 주는 그다음에

한 주 수업안

수업 시간

위에서 주차를 고르세요

Stage 3 · Assessment

좋은 안내문은
질문을 줄입니다

과제 안내문에는 여섯 가지가 꼭 들어갑니다. 마지막 ‘AI는 어디까지’는 아래 신호등에서 고르면 요청문에 자동으로 들어갑니다.

01 · 왜

학습목표와의 연결

이 과제가 어떤 학습목표와 연결되나

02 · 무엇을

제출물

형식, 분량, 파일 이름

03 · 어떻게

진행 방법

단계별 진행 방법과 예시

04 · 언제까지

마감

마감 일시와 제출 장소

05 · 무엇으로 평가

루브릭 공개

루브릭을 안내문에 함께 공개

06 · AI는 어디까지

신호등 하나

허용 · 조건부 · 금지 중 하나를 명시

AI traffic light

과제마다 신호등 하나를 정해 알려 줍니다

요청 · 과제 안내문

과제 이름

신호등 문장 자동 포함

요청 · 루브릭

기준 × 수준, 학생이 읽고 이해할 말로

이 과제의 루브릭을 기준 4개 × 수준 3단계 표로 만들어줘. 기준은 위 학습목표와 하나씩 맞추고, 칸마다 학생이 관찰할 수 있는 행동으로 써줘. 수준 이름은 ‘우수(3) · 보통(2) · 보완 필요(1)’로 해줘. 표 아래에 학생이 제출 전에 스스로 점검할 수 있는 체크리스트 5줄도 붙여줘.

Brookhart (2013)

기준	우수 (3)	보통 (2)	보완 필요 (1)
개념 이해	핵심 개념을 자기 말로 정확히 설명한다	설명은 맞지만 교재 표현을 옮긴다	개념을 잘못 이해한 곳이 있다
적용	사례에 개념을 연결하고 근거를 든다	연결은 하지만 근거가 약하다	사례와 개념이 따로 논다
근거·인용	출처가 확인되고 형식이 맞다	출처는 있으나 형식이 틀린다	출처가 없거나 확인되지 않는다
성찰	자기 경험과 연결해 의미를 밝힌다	경험을 언급하지만 연결이 약하다	성찰이 없다

예시 루브릭입니다. 내 과목 기준으로 바꿔 쓰세요.

Stage 4 · Feedback

AI가 초안을 쓰고,
교수가 판단하고 서명합니다

좋은 피드백은 점수가 아니라 ‘다음 걸음’을 알려 줍니다(Hattie & Timperley, 2007).

Feed Up

어디로 가나

이 과제의 목표와 기준은 무엇인가

Feed Back

지금 어디쯤인가

루브릭 기준으로 잘한 점과 부족한 점

Feed Forward

다음엔 무엇을

바로 해 볼 수 있는 구체적 행동 하나

개인정보 지우기

이름·학번·연락처를 ‘학생 A’로

AI 초안

루브릭 + 과제를 넣고 세 질문 틀로

교수 검토

점수 결정, 사실 확인, 내 목소리로 수정

전달

학생 이름을 다시 붙여 교수 이름으로

점수는 AI에게 맡기지 않습니다. 학생 과제를 외부 AI에 넣는 것이 학교 규정상 가능한지도 먼저 확인합니다.

TOOL · 개인정보 지우개

과제를 붙여 넣으면 이름·학번·연락처를 ‘학생 A’로 바꿉니다

이름은 직접 적어 주세요. 학번(7~10자리 숫자), 휴대폰 번호, 이메일은 자동으로 찾습니다.

지울 이름 (쉼표로 구분)

원문

AI에 넣을 익명본

이 도구는 지금 보고 계신 브라우저 안에서만 작동합니다. 입력한 글은 어디에도 저장되거나 전송되지 않습니다.

Feedback prompt

“과제 속 문장을 인용해서” 한 줄이 누구에게나 해당하는 뻔한 피드백을 막습니다.

Bonus · Semester operations

슬라이드에 다 못 담은
학기 운영 꿀팁 18선

학기 준비부터 마무리까지, 한 학기를 돌리다 보면 반드시 만나는 순간들을 골랐습니다. ☆로 모아 두면 이 브라우저에 남습니다.

꿀팁 검색

Wrap-up

내 ‘한 학기 세팅 패키지’ 점검

완성 기준을 만족하면 체크하세요. 네 개 모두 ‘초안’이면 오늘은 성공입니다. 다듬기는 교수님의 시간입니다.

완료	결과물	완성 기준	저장 형태

0 / 4

Pitfalls

AI 수업설계의 함정 네 가지

그럴듯한 오류

없는 교재, 틀린 학사 일정. 사실은 직접 확인합니다.

학생 개인정보

이름·학번·성적은 지우고, 학교 규정을 먼저 봅니다.

모두 같은 수업

AI 초안 그대로면 어느 과목이나 비슷해집니다. 내 사례를 넣습니다.

교수의 목소리

학생은 교수의 말을 기다립니다. 피드백 마지막 문장은 직접 씁니다.

Closing

AI 시대에는 뛰어난 재능·지능이 부족해도
AI를 세컨드 브레인으로
‘어떤 방향으로 활용하느냐’가 중요하다

초안은 AI가 씁니다. 수업의 방향과 학생을 향한 판단은 교수님의 몫입니다.

처음부터 다시 세팅하기 → 1차 실습실 ↗ 누구나AI ↗

References

참고문헌

오늘 내용의 근거와 더 읽을거리입니다.

Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. (Eds.). (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom's taxonomy of educational objectives. Longman.
Biggs, J. (1996). Enhancing teaching through constructive alignment. Higher Education, 32(3), 347–364.
Brookhart, S. M. (2013). How to create and use rubrics for formative assessment and grading. ASCD.
Hattie, J., & Timperley, H. (2007). The power of feedback. Review of Educational Research, 77(1), 81–112.
Nicol, D. J., & Macfarlane-Dick, D. (2006). Formative assessment and self-regulated learning: A model and seven principles of good feedback practice. Studies in Higher Education, 31(2), 199–218.
Perkins, M., Furze, L., Roe, J., & MacVaugh, J. (2024). The Artificial Intelligence Assessment Scale (AIAS): A framework for ethical integration of generative AI in educational assessment. Journal of University Teaching and Learning Practice, 21(6).
Walters, W. H., & Wilder, E. I. (2023). Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT. Scientific Reports, 13, 14045.
Wiggins, G., & McTighe, J. (2005). Understanding by design (Expanded 2nd ed.). ASCD.

이 페이지 nuguna-semester-kit.netlify.app · 1차 실습실 nuguna-vibe-kit.netlify.app · 학생용 예시 nuguna-writing.netlify.app · 누구나AI nugunaai.com

한 학기 수업을하루 만에 세팅하기