공부한 내용을 후배에게 설명해보려다 중간에 말문이 막힌 적이 있습니다. 분명히 알고 있다고 생각했는데, 막상 설명하려니 어디가 흐릿한지 그제야 드러났습니다.
배운 내용을 다른 사람에게 설명한다고 생각하면서 공부하는 것이 학습에 도움이 될 수 있다는 연구가 있습니다. 다만 모든 조건에서 같은 효과가 나타나는 것은 아닙니다.
이 글에서는 관련 연구를 살펴보고, 그 내용을 바탕으로 AI를 질문하는 학생 역할로 세워 공부한 내용을 설명해보는 방법을 소개합니다. AI를 활용한 이 방법 자체가 연구로 동일하게 검증됐다고 말하기보다는, 가르칠 것을 예상하며 공부하고 질문을 주고받는 과정을 혼자서 연습해보는 하나의 방법으로 살펴보겠습니다.
목차
1. 가르치려고 공부하면 무엇이 달라질까
가르칠 거라는 생각만으로도
워싱턴대학교 연구진이 2014년 『Memory & Cognition』에 발표한 실험에서는 같은 글을 읽게 하되, 한 집단에는 "나중에 시험을 본다"고 안내하고 다른 집단에는 "다른 학생에게 가르쳐야 한다"고 안내했습니다.
중요한 점은 실제로 가르친 사람이 아무도 없었다는 것입니다. 모든 참가자가 시험을 봤습니다.
그런데 가르칠 거라고 생각한 집단은 글의 내용을 더 많이, 더 체계적으로 떠올렸고 핵심 내용에 대한 질문도 더 잘 맞혔습니다.
즉, 실제로 누군가를 가르치는 상황이 아니더라도 가르쳐야 한다는 예상 자체가 공부하는 방식에 영향을 줄 수 있음을 보여준 연구입니다.
28개 연구를 종합해보니
일본 시즈오카대학 연구자의 메타분석에서는 28개 연구를 종합했습니다.
가르칠 준비를 하며 공부한 경우에는 그냥 공부한 경우보다 학습 성과가 평균적으로 높았습니다. 효과 크기는 Hedges' g 0.35였으며, 수치가 클수록 차이가 큽니다.
준비한 뒤 실제로 가르친 경우에는 효과 크기가 0.56이었습니다.
또 하나 눈에 띄는 부분은 가르치는 과정에서의 상호작용입니다. 학생과 주고받는 상호작용이 있는 가르침이 일방적으로 설명하는 경우보다 효과가 컸습니다.
이 결과를 활용한다면 단순히 내용을 읽고 다시 말하는 것보다, 설명하는 과정에서 질문을 받고 그 질문에 답해보는 방식을 생각해볼 수 있습니다.
항상 같은 효과가 나타나는 것은 아닙니다
그렇다고 가르칠 준비나 가르치기가 언제나 효과적인 학습법이라고 단정할 수는 없습니다.
같은 연구자는 가르칠 준비와 가르치기가 조건에 따라 효과가 달라지는 방법이라고 정리합니다. 가르칠 거라고 생각하고 공부해도 거의 도움을 받지 못한 연구도 있었고, 또래 가르치기에서는 가르치는 쪽이 내용을 피상적으로 다루는 경우도 보고되었습니다.
또한 이 분석은 실험실 연구가 중심이기 때문에 그 결과를 일상적인 공부 상황에 그대로 적용하는 데에는 주의가 필요하다고 덧붙입니다.
따라서 이 글에서 소개하는 방법도 모든 사람에게 효과가 있다고 전제하기보다는 직접 적용해보고 자신에게 맞는지 확인하는 학습 방법 중 하나로 보는 것이 적절합니다.
2. AI를 학생 역할로 세워 설명해보기
그렇다면 이런 학습 방식을 혼자 공부할 때 어떻게 활용할 수 있을까요?
여기서 사용할 수 있는 방법이 AI에게 초보 학생 역할을 맡기고 내가 공부한 내용을 설명해보는 것입니다.
다만 AI를 활용해 설명하는 방법 자체가 위 연구에서 동일하게 검증된 것은 아닙니다. 앞서 소개한 연구에서 확인된 것은 가르칠 것을 예상하며 준비하는 과정과 실제 가르침, 그리고 상호작용의 효과입니다.
따라서 아래 방법은 그 연구에서 확인된 원리를 개인 공부 상황에 적용해보는 방법으로 이해하는 편이 좋습니다.
1단계. 가르칠 범위를 작게 정하기
처음부터 "마케팅 전체"처럼 큰 주제를 잡을 필요는 없습니다.
예를 들어 "고객 세분화가 무엇인지"처럼 하나의 개념을 정합니다.
범위가 너무 넓으면 설명하는 과정에서 무엇을 알고 무엇을 모르는지 구분하기 어려워질 수 있습니다. 반대로 하나의 개념처럼 범위가 분명하면 설명의 흐름을 만들기가 쉽습니다.
2단계. 가르칠 준비를 하며 공부하기
자료를 읽으면서 단순히 시험에 나올 내용을 찾는 대신, 이 내용을 누군가에게 설명해야 한다고 생각해봅니다.
핵심 개념은 무엇인지, 어떤 순서로 설명할 것인지, 처음 듣는 사람이 어느 부분에서 질문할 수 있는지를 생각해보는 것입니다.
앞서 소개한 연구에서 학습 효과가 나타난 부분도 바로 이런 가르칠 것을 예상하고 준비하는 과정과 관련되어 있습니다.
3단계. AI에게 초보 학생 역할을 맡기기
준비가 끝났다면 AI에게 처음 배우는 학생 역할을 부탁합니다.
그리고 내가 설명합니다.
AI가 설명을 대신하도록 하는 것이 아니라, 내가 설명하고 AI가 질문하는 구조를 만드는 것이 중요합니다.
특히 질문을 한 번에 하나씩 받으면 설명하다가 어느 부분에서 막혔는지 확인하기가 조금 더 쉽습니다.
4단계. 막힌 부분을 원문으로 다시 확인하기
설명하다가 말이 막히거나 AI의 질문에 답하지 못한 부분이 있다면 그곳을 표시해둡니다.
그다음 교재나 원문으로 돌아가 해당 내용을 다시 확인합니다.
이 과정에서 AI의 질문이나 반응 자체를 정답으로 받아들지는 않는 것이 좋습니다. AI와의 대화는 학습 과정에서 막힌 부분을 찾는 도구로 활용하고, 내용의 정확성은 원문이나 신뢰할 수 있는 자료를 통해 확인하는 방식이 적절합니다.
3. 바로 사용할 수 있는 AI 프롬프트
다음과 같은 방식으로 AI에게 역할을 지정할 수 있습니다.
"너는 [고객 세분화]를 처음 배우는 대학교 1학년 학생 역할이야.
내가 설명할 테니, 이해가 안 되거나 앞뒤가 안 맞는 부분이 있으면 질문을 한 번에 하나씩 해줘.
정답을 알려주거나 대신 설명하지는 마.
내 설명이 끝나면 내가 막혔거나 모호했던 부분을 3가지로 정리해줘.
확인되지 않은 내용은 추측하지 말고 '확인 필요'라고 표시해줘."
이 프롬프트의 핵심은 AI가 선생님이 되는 것이 아니라 질문하는 학생 역할을 맡도록 하는 것입니다.
AI가 정답을 알려주기 시작하면 내가 직접 설명하는 과정이 줄어듭니다. 따라서 질문을 받고 내가 답하는 구조를 유지하는 것이 이 방법의 핵심입니다.
특히 AI가 설명을 잘 이해했다고 말하더라도 그것을 학습 내용이 정확하다는 의미로 받아들일 필요는 없습니다. 설명이 끝난 뒤에는 막혔던 부분뿐 아니라 중요한 내용도 교재나 원문과 비교해보는 것이 좋습니다.
4. 혼자 다시 읽기와 AI 학생에게 설명하기
공부한 내용을 다시 읽는 방법과 AI에게 설명해보는 방법은 서로 다른 방식으로 활용할 수 있습니다.
| 구분 | 혼자 다시 읽기 | AI 학생에게 설명하기 |
|---|---|---|
| 공부 방식 | 읽은 내용을 반복해서 봄 | 가르칠 준비를 하고 말로 풀어냄 |
| 상호작용 | 없음 | AI의 질문에 답하며 주고받음 |
| 막힌 곳 | 읽을 때는 알고 있다고 느끼기 쉬움 | 설명이나 답변이 막히는 곳으로 드러남 |
| 주의할 점 | — | AI의 반응이 정확하다고 보장되지 않아 원문 확인 필요 |
두 방법 중 하나만 선택해야 한다고 볼 필요도 없습니다.
먼저 혼자 내용을 읽고 정리한 뒤, AI를 학생 역할로 세워 설명해보는 식으로 연결할 수 있습니다.
이때 AI의 역할은 지식을 대신 알려주는 것이 아니라 내가 알고 있는 내용을 얼마나 설명할 수 있는지 점검하도록 질문을 던지는 것에 가깝습니다.
5. 공부할 때 바로 적용하는 방법
처음부터 긴 시간 동안 복잡한 내용을 설명하려고 하면 오히려 부담이 될 수 있습니다.
처음에는 10분 안에 설명할 수 있는 작은 주제 하나를 골라보세요.
예를 들어 하나의 개념을 정한 뒤 다음 순서로 진행할 수 있습니다.
- 해당 내용을 교재나 원문으로 공부합니다.
- 누군가에게 가르친다고 생각하면서 핵심과 순서를 정리합니다.
- AI에게 초보 학생 역할을 맡깁니다.
- AI의 질문에 직접 답합니다.
- 설명하다가 막힌 부분을 기록합니다.
- 막힌 부분을 교재나 원문으로 다시 확인합니다.
AI가 "잘 이해했어요"라고 말하더라도 그것을 정답 확인으로 받아들이지는 않는 것이 좋습니다.
또한 같은 내용을 사람에게 설명할 기회가 있다면 그 방법도 함께 활용해볼 수 있습니다. 앞서 소개한 연구에서는 주고받는 상호작용이 있는 가르침에서 더 큰 효과가 나타났습니다.
설명하다가 막힌 곳을 한 줄씩 기록해두는 것도 도움이 될 수 있습니다. 다음에 다시 공부할 때 어디부터 확인해야 할지 바로 찾을 수 있기 때문입니다.
6. 자주 묻는 질문
Q1. AI에게 설명해도 사람에게 설명하는 것과 같은 효과가 있나요?
이 글에서는 확인하지 못했습니다.
컴퓨터 속 가상 캐릭터를 가르치게 한 연구는 있었지만, 대화형 AI를 대상으로 같은 효과를 확인한 자료는 찾지 못했습니다.
따라서 AI에게 설명하는 방법을 사람에게 실제로 가르치는 것과 동일한 효과가 있다고 단정하기보다는, 직접 활용해보고 본인에게 맞는지 점검하는 방법으로 보는 것이 좋습니다.
Q2. 실제로 가르치지 않고 준비만 해도 도움이 되나요?
앞서 소개한 실험에서는 아무도 실제로 가르치지 않았는데도 가르칠 거라고 생각한 집단의 성적이 높았습니다.
다만 모든 연구에서 같은 결과가 나온 것은 아니어서 조건에 따라 다를 수 있습니다.
Q3. AI가 제 틀린 설명을 맞다고 하면 어떡하죠?
그럴 수 있다고 생각하고, 중요한 내용은 교재·원문·공식 자료로 다시 확인하는 편이 안전합니다.
AI의 반응을 학습 내용의 최종적인 검증 수단으로 사용하기보다는, 내가 설명하는 과정에서 질문을 받고 막힌 부분을 찾아내는 참고 도구로 활용하는 것이 좋습니다.
마무리
가르치며 배우는 방법의 핵심은 단순히 큰 소리로 내용을 다시 말하는 데 있지 않습니다.
누군가에게 설명해야 한다고 생각하면서 공부하고, 실제로 설명하는 과정에서 질문을 받고, 답하지 못한 부분을 다시 확인하는 과정이 중요합니다.
연구에서는 가르칠 것을 예상하고 준비하는 과정에서 학습 효과가 나타난 사례가 있었고, 실제 가르침에서는 주고받는 상호작용이 중요한 요인으로 나타났습니다. 다만 이러한 결과가 모든 상황에서 동일하게 나타나는 것은 아닙니다.
AI를 학생 역할로 활용하는 방법 역시 같은 이유로 검증된 학습 효과라고 단정하기보다, 가르칠 준비와 질문을 주고받는 과정을 혼자 연습해보는 방법으로 활용하는 편이 적절합니다.
무엇보다 설명하다가 막힌 부분을 발견했다면 그것을 실패로 볼 필요는 없습니다. 오히려 내가 알고 있다고 생각했던 내용 중에서 다시 확인해야 할 부분을 찾았다는 뜻일 수 있습니다.
참고 자료
- Washington University in St. Louis, 「Expecting to teach enhances learning, recall」(2014-07-28)
- Kobayashi, 「Learning by Preparing-to-Teach and Teaching: A Meta-Analysis」, Japanese Psychological Research (초록)
- Kobayashi (2019), 「Interactivity: A Potential Determinant of Learning by Preparing to Teach and Teaching」, Frontiers in Psychology
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