실행계획
정리.html 에서 뽑아낸 실행 부분만 따로 모았다. 역할마다 무엇을 하는가 · 무엇을 얻는가 · 왜 하는가를 붙였다.
이 시스템의 핵심은 도구가 아니라 순서다. 뭘 배울지 조언자에게 정하게 하고(A) → 그 자료를 사서에게 거르게 하고(L) → 이해했는지 튜터에게 확인받고(T) → 결과물을 에디터에게 다듬게 하고(E) → 마지막으로 룸메이트에게 낯선 시각을 빌린다(R). 아래 다섯 단계가 그 순서를 그대로 따라간다.
실행 — 배우고 싶은 주제 하나를 정하고, 아래 프롬프트를 AI에게 준다.
내 최고의 학업 조언자 역할을 해 줘.
6주짜리 맞춤 코스를 만들고 싶어.
[배우고 싶은 것]을 배워서 [쓰고 싶은 곳]에 쓰고 싶어.
먼저 나를 인터뷰해서 내 약점, 즉 기준점을 찾아 줘.
목적지를 정하고, 순서를 짜고,
지금은 뺄 것을 정리하고,
매주 이정표도 줘서 내가 다음으로 넘어갈 준비가 됐다는 걸
증명할 수 있게 해 줘.
다섯 단계마다 최대 다섯 개까지, 한 번에 하나씩 질문해 줘.실행(계속) — AI가 되묻는 질문에 하나씩 답한다. 프롬프트 문구 자체는 안 중요하다. AI에게 "이 프롬프트를 더 낫게 고쳐 줘"라고 시켜도 된다.
얻는 것 — 목적지·기준점·순서·뺄 것·이정표가 정해진 6주짜리 나만의 커리큘럼.
왜 — 모든 학생에게 개인 맞춤 코스를 주면 대학은 망한다. 그래서 이런 조언은 원래 사치재였다. AI는 이 경제 구조를 깨고, 나를 연구해서 나만의 길을 설계해 준다.
실행 — 진짜 중요한 자료 서너 개(책·강의 영상·팟캐스트·논문 등)를 찾는다. 뭘 찾아야 할지 모르면 AI의 딥 리서치 기능부터 쓴다.
실행(계속) — 찾은 문서를 노트북LM(NotebookLM)에 올린다. 스튜디오(studio) 기능으로 팟캐스트나 영상, 슬라이드로 바꿀 수 있다.
얻는 것 — 출처가 명확한 자료에만 근거해 대화하는 나만의 AI. 산책하며 들을 수 있는 팟캐스트도 함께 딸려 온다.
왜 — 알고리즘과 피드는 나를 가르치는 데 관심이 없다. 붙잡아 두는 데만 관심이 있다. 중학생의 82%가 협찬 콘텐츠와 뉴스를 구분 못 한다는 연구(스탠퍼드, 2016)가 이 위험을 보여준다. 사서는 신호와 소음을 갈라서 이 위험을 막는다.
실행 — 챗GPT나 제미나이의 음성 모드를 켜고 아래 형식으로 말한다.
[방금 배운 개념]에 대해 내 튜터가 되어 줘.
한 번에 질문 하나씩만 해.
강의하지 마. 내 이해의 빈틈을 찾아 줘.
정확하게 짚어 줘.얻는 것 — 내가 진짜로 이해했는지에 대한 확인. AI가 되묻는 질문에 답하지 못하는 지점이, 바로 내 이해의 빈틈이다.
왜 — 1:1 튜터링을 받은 학생은 일반 학급 학생의 98%보다 성적이 좋았다(벤저민 블룸, 1984). 효과는 확실했지만 개인 튜터를 감당할 사람이 없어서 못 썼던 방법이다. AI가 그 경제 구조를 깬다.
실행 — 배운 걸 바탕으로 뭔가를 써야 할 때, 챗GPT·제미나이·클로드 중 하나에게 아래처럼 검토를 맡긴다.
내 생각과 논리에 도전해 줘.
주장의 약점을 찾아 줘.
반복을 잘라내 줘.
구조를 조여 줘.
언어를 더 정확하고 구체적으로 만들어 줘.얻는 것 — 허점이 걸러진 결과물. 다만 최종 판단과 실행은 여전히 내 몫이다.
왜 — F1 경주에서 승패는 몇 초 차이로 갈리고, 그 차이는 실시간 피드백에서 나온다. 탁월함은 결과가 아니라 피드백 속에 산다.
실행 — 내 분야와 완전히 동떨어진 주제를 골라 AI에게 연결점을 묻는다. 예를 들면 이렇게 시작할 수 있다.
요리와 재무 사이에는 어떤 연관이 있을까?
재즈 뮤지션이 다른 연주자와 합주하는 방식은,
팀을 만드는 것과 어떻게 연결될까?얻는 것 — 내가 스스로는 절대 묻지 않았을 질문과, 그 질문이 열어 주는 새로운 시각.
왜 — 픽사는 애니메이터를 조각 수업에, 회계사와 경비원을 그림 수업에 넣었다. 다른 세계의 시각을 빌리면 오히려 내 세계를 더 잘 이해하게 되기 때문이다.
1단계의 주제 하나. 지금 배우고 싶은 것 중 가장 급한 것 하나를 정하고, 조언자 프롬프트를 던지는 것부터 시작한다.