초등교사로서 학생들의 학습을 돕고, 창의적인 질문을 유도하기 위해 챗봇 개발에 도전했습니다. 지난 2년간 교육 현장에서 사용할 수 있는 맞춤형 챗봇을 만들고자 노력하며 많은 것을 배웠습니다. 특히, 소크라테스식 질문법, 학습 단계를 나누는 대화 설계, 그리고 학생 개개인에게 맞춘 대화 흐름을 구현하며, 교육적 효과를 극대화하고자 했습니다. 그러나 이 과정에서 많은 성과를 거두는 동시에, 한계와 도전도 마주하게 되었습니다. 이번 글에서는 이러한 경험과 배움을 공유하고, 앞으로 나아갈 방향을 이야기해 보려 합니다. 1. 도구의 장점과 한계: 쉽게 시작했지만, 깊이는 부족했다 편리했던 시작 챗봇 개발을 처음 시작할 때, 저는 프로그래밍에 익숙하지 않았습니다. 그래서 비교적 간단한 도구인 Replit을 활용했는데, 이 플랫폼은 초보자에게 매우 유용했습니다. 몇 번의 클릭만으로 챗봇을 실행하고, 인터넷에 연결할 수 있었기 때문입니다. 이 덕분에 빠르게 결과를 볼 수 있어 자신감을 얻을 수 있었습니다. 한계에 부딪힌 순간 시간이 지나면서 Replit에 지나치게 의존한 결과, 제가 실제로 코딩의 기초를 충분히 익히지 못했다는 점을 깨달았습니다. 새로운 기능을 추가하거나, 더 복잡한 설정을 하려 할 때마다 한계에 부딪혔습니다. 예를 들어, 학생들의 학습 데이터를 기록하거나, 맞춤형 질문 템플릿을 구현하려고 할 때 기술적인 어려움을 겪었습니다. 교훈 간단한 도구는 시작하기에 훌륭하지만, 기초적인 기술을 익히고 더 깊이 있는 공부를 병행해야 한다는 점을 배웠습니다. 기본기를 다지는 과정이 중요하며, 이는 교육에서 학생들에게 강조하는 점과도 일맥상통합니다. 배움은 결코 효율성만으로 이루어지지 않으며, 과정이 성장을 만든다는 것을 실감했습니다. 2. 비용과 성능: 적절한 균형 찾기 효율적인 모델 사용의 어려움 챗봇의 핵심은 언어 생성 프로그램입니다. 저는 비교적 저렴한 모델(GPT-3.5 Turbo)을 주로 사용했고, 필요할 때는 더 고급 모델(GPT-4)을 활용했습니다. 이 모델들은 기본적으로 좋은 성능을 제공했지만, 고급 모델을 꾸준히 사용하기에는 비용 부담이 컸습니다.