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. 사례: 한 학생이 "왜 세계 여러 나라의 교육 방식이 다를까요?"라는 질문을 했을 때, 간단한 대답은 제공할 수 있었지만, 깊이 있는 맥락 설명이나 추가적인 질문을 던지는 데 한계를 느꼈습니다. 고급 모델을 사용했다면 더 풍부한 답변을 제공할 수 있었겠지만, 비용 문제로 사용을 제한해야 했습니다. 운영 비용의 현실 웹 서버 사용료와 언어 모델 호출 비용이 꾸준히 발생하면서, 더 많은 학급이나 학생에게 서비스를 확장하려면 부담이 커질 것이라는 점을 깨달았습니다. 교훈 완벽함보다는 현실적인 비용 안에서 최선을 다하는 것이 중요했습니다. 교육적 챗봇은 효율성과 실용성을 기반으로 운영되어야 지속 가능하다는 점을 배웠습니다. 이를 해결하기 위해 오픈소스 모델이나 비용 절감 기술을 연구하는 것도 필요하다고 느꼈습니다. 3. 학생들의 기대와 현실의 간극 학생들의 높은 기대감 챗봇은 학생들에게 매우 신기한 도구였습니다. 특히, 학생들은 챗봇이 모든 질문에 정확하고 깊이 있는 대답을 할 수 있을 것이라고 기대했습니다. 하지만 실제로는 기술적 한계로 인해 간단한 질문에만 잘 대답하거나, 맥락을 충분히 이해하지 못하는 경우도 있었습니다. 사례와 해결책 한 학생이 "환경오염을 줄이기 위한 과학적 방법은 무엇인가요?"라고 물었을 때, 챗봇은 일반적인 정보만 제공했습니다. 이에 대해 학생들에게 챗봇은 완벽한 정답을 제공하기보다 함께 학습하고 탐구하는 도구라는 점을 설명했습니다. 이 과정에서 학생들은 챗봇과 대화하며 스스로 답을 찾아가는 데 흥미를 느꼈습니다. 교훈 챗봇은 학습을 돕는 도구이지, 모든 문제를 해결하는 만능 해결사가 아니라는 점을 학생들과 공유하는 것이 중요했습니다. 이를 통해 학생들은 챗봇의 한계를 이해하고, 질문을 더 구체화하거나 스스로 답을 찾아가는 과정에서 성장할 수 있었습니다. 4. 앞으로 나아갈 방향: 더 나은 챗봇을 꿈꾸며 이 경험을 통해 얻은 배움을 바탕으로, 다음과 같은 방향으로 챗봇을 발전시키고자 합니다. 기초 기술 강화 기본적인 프로그래밍 기술을 더 탄탄히 다지고, 다양한 환경에서도 실행 가능한 챗봇을 만들기 위해 학습을 이어갈 것입니다. 이를 통해 플랫폼에 덜 의존적인 챗봇을 만들고 싶습니다. 비용 효율적인 운영