Rise 360 AI Assistant가 등장한 이후, 기업 교육 콘텐츠 제작의 진입장벽은 확실히 낮아졌습니다. 코스 주제와 톤, 대상 학습자를 입력하면 몇 분 안에 레슨 구조와 본문, 퀴즈까지 생성됩니다. 교육 담당자 입장에서는 반가운 변화입니다.

그런데 생성된 결과물을 실제로 열어보면, 기대와 현실 사이에 간극이 있습니다.

학습 목표와 직접 연결되지 않는 문장이 섞여 있습니다. 섹션 간 내용이 반복됩니다. 퀴즈는 단순한 OX 수준에 머물러 있어서 학습자의 사고를 자극하지 못합니다. AI 특유의 만연체가 가독성을 떨어뜨려, 바쁜 현장 인력이 빠르게 훑어보기 어렵습니다. 결과물이 그럴듯해 보이지만, 교육 콘텐츠로서 실제로 작동하는가를 따져보면 그대로 배포하기에는 부족합니다.

이것은 AI 도구의 결함이 아닙니다. AI는 텍스트를 생성하는 데 최적화되어 있지, 학습 효과를 설계하는 데 최적화되어 있지 않기 때문입니다. AI가 만든 초안을 ‘교육 콘텐츠’로 완성하려면, 교수설계(Instructional Design) 전문가의 개입이 필수적입니다.

한샘글로벌은 이 과정을 체계화한 AI 기반 교육 콘텐츠 개발 프로세스를 운영하고 있습니다. AI의 효율성을 최대한 활용하면서도, 교수설계 이론에 기반한 전문가의 정교화를 거쳐 학습 효과가 검증된 콘텐츠를 완성하는 방식입니다.

AI 초안은 어디까지 쓸 수 있는가

한샘글로벌의 프로세스는 AI 초안 생성에서 시작됩니다. Rise 360 AI Assistant에 코스 주제, 톤, 대상 학습자, 학습 목표를 입력해 레슨 개요를 구축합니다. 이때 프롬프트의 품질이 초안의 품질을 결정합니다.

한샘글로벌은 프롬프트 설계 단계에서부터 교수설계 관점을 적용합니다. 명확한 페르소나와 톤을 설정하고 — ‘Straight to the point’, ‘Instructional tone’, ‘Plain language’ 등 — 학습 목표에 직결되는 제약 조건을 구체적으로 정의합니다. 단순히 “교육 자료를 만들어줘”가 아니라, 학습자가 누구이고, 어떤 행동 변화를 이끌어내야 하는지를 프롬프트에 반영하는 것입니다.

그렇게 해도 AI 초안에는 구조적 한계가 남습니다. 한샘글로벌이 실제 프로젝트에서 확인한 AI 초안의 대표적 문제는 네 가지입니다.

목표 연결성 부족. 학습 목표와 직접 관련되지 않는 정보나 불필요한 홍보성 문구가 생성됩니다. AI는 “그럴듯한 문장”을 잘 만들지만, 그 문장이 학습 목표에 기여하는지는 판단하지 못합니다.

중복 생성. 섹션별로 비슷한 내용이 반복되고, 정보의 그룹핑이 부적절합니다. 5개 레슨으로 구성된 코스에서 비슷한 내용이 3개 레슨에 걸쳐 흩어져 있는 경우가 흔합니다.

인터랙티브 요소의 한계. 학습 확인을 위한 블록 활용이 단조롭습니다. 대부분 단순 선택형 퀴즈에 그쳐서, 학습자의 실제 판단력을 검증하기 어렵습니다.

콘텐츠 가독성 부족. AI 특유의 장문 서술(만연체)이 지배적이어서, 현장에서 빠르게 정보를 찾아야 하는 학습자에게 비효율적입니다.

교수설계 이론이 AI의 한계를 채우는 방식

한샘글로벌은 이 한계를 교수설계 이론에 기반한 체계적 정교화로 보완합니다. 실제 프로젝트에서 적용하는 핵심적인 정교화 과정을 몇 가지 소개합니다.

중복 레슨의 통합과 마이크로러닝화. 인지 부하 이론(Cognitive Load Theory)에 기반해, AI가 나열한 5개 레슨을 4개로 통합하고, 반복되는 섹션을 결합해 마이크로러닝 형태로 압축합니다. 학습자의 작업 기억에 과부하가 걸리지 않도록 정보량을 조절하는 것입니다.

학습 흐름의 재배열. 블룸의 교육 목표 분류(Bloom’s Taxonomy)에 따라, AI가 단순 나열한 정보를 ‘기억 → 이해 → 적용 → 분석’ 순으로 재배열합니다. 학습자의 인지적 발달 단계에 맞춰 정보가 점진적으로 심화되도록 구조를 바꾸는 것입니다.

퀴즈의 고도화. 단순 OX 문제를 넘어, 실제 현장 상황을 가정한 상황 판단형 문제로 교체합니다. ARCS 동기부여 모델의 ‘자신감(Confidence)’ 요소를 반영해, 학습자가 성취감을 느끼면서 동시에 현장 적용 능력을 키울 수 있는 문항을 설계합니다. 예를 들어 “다음 중 올바른 것은?”이라는 단순 질문 대신, “이런 상황에서 어떤 조치를 취해야 합니까?”라는 맥락이 있는 질문으로 바꿉니다.

문장 리라이팅. AI의 만연체를 세 가지 기준으로 리라이팅합니다. 간결성(Concise) — 수식어를 걷어내고 직관적 문장으로 교체. 명확성(Clarity) — 학습 목표가 즉각적으로 드러나는 문구 사용. 정확성(Accuracy) — AI가 임의로 추론한 데이터 오류를 식별하고 원본 데이터 기반으로 검증 및 삭제.

이 외에도 성인학습론(Andragogy)에 기반한 자기주도 학습 요소 강화, 가네의 9가지 교수 사태(Gagné’s Nine Events of Instruction)에 따른 학습 단계 최적화 등이 프로젝트의 성격에 따라 적용됩니다.

같은 원리는 이미지에도 적용됩니다. AI가 생성한 이미지는 종종 교육 내용과 무관하거나 부자연스러운 상황을 묘사합니다. 한샘글로벌은 교육 맥락에 최적화된 위치를 먼저 파악한 뒤, 조명 조건·장비 배치·인물의 행동·화면 구성까지 구체적으로 지정한 정교한 프롬프트로 재설계합니다. 텍스트든 이미지든, AI 산출물을 교육 자산으로 전환하는 작업은 동일한 전문가 판단을 요구합니다.

AI 시대의 교육 콘텐츠, 진짜 필요한 것

Rise 360 AI Assistant는 교육 콘텐츠 제작의 속도를 획기적으로 높여주었습니다. 하지만 속도와 품질은 다른 문제입니다. AI가 만든 초안은 출발점이지, 완성품이 아닙니다.

한샘글로벌의 접근 방식은 AI를 대체하는 것이 아니라, AI의 효율성 위에 교수설계의 정교함을 더하는 것입니다. 데이터 추출과 AI 초안 생성으로 속도를 확보하고, 교수설계 이론에 기반한 설계 정교화와 심화 보완으로 품질을 완성합니다. 기술과 인간 전문성의 조화 — 이것이 학습자의 실질적인 행동 변화를 이끌어내는 교육 콘텐츠를 만드는 방법입니다.

기업 교육 콘텐츠의 AI 활용과 품질 관리에 대해 상담이 필요하시다면, 한샘글로벌에 문의해 주세요. Rise 360을 포함한 다양한 제작 환경에서의 글로벌 배포 경험을 바탕으로 최적의 방안을 제안해 드리겠습니다.

한샘글로벌의 Rise 360 다국어 현지화 역량 — RTL 언어 지원, 다국어 폰트 처리, 미디어 현지화 등 — 에 대해서는 [Rise 360 전문가, 한샘글로벌: 툴의 한계를 기술로 돌파하는 콘텐츠 엔지니어링의 힘] 기사에서 확인할 수 있습니다.