소개
에너지 관리 기능사와 냉동기계 실습 강의를 진행하면서, 수업에서 가장 중요하다고 느낀 것은 학생 개개인의 기술 수준 차이를 빠르게 파악하는 것이었습니다. 기존에는 기술교육 수업을 시작하고, 각 학생의 실력을 파악하는 데만 약 3주가 소요되곤 했습니다.
그러던 중, LOVABLE 강의를 들으면서 'AI를 활용해 진단 평가 키트를 만들어보면 어떨까?' 하는 생각을 하게 되었고, 현장 수업에서 즉시 사용할 수 있는 진단 키트를 직접 만들어보기로 결심했습니다.
진행 방법
사용한 도구들
ChatGPT: 기획 및 코드 작성 보조
LOVABLE: 평가 구조 설계와 흐름 이해에 도움
Supabase: DB 백엔드 연동과 상태 관리
개발 및 적용 과정
약 1시간 동안 초기 기획을 마친 후, 약 4시간 내에 기본 프로그램 완성
첫 수업에서 프로그램을 실사용 → DB 연결 오류 발생 😅
문제 파악 후 Supabase 연결 재작업 → 수정 사항 적용 완료
이후 두 번째, 세 번째 반 학생들에게도 연속 적용하며 점점 개선된 형태로 운영
이러한 형태로 Chat GPT와 대화를 해 나가면서 기획을 하였고, 아래와 같은 프롬프트를 만들어 내었어요.
[요청 유형] 진단 평가 입력 및 시각화 앱 제작 요청
[앱 목적]
에너지관리기능사 및 공조냉동기계기능사 과정 수강생들이
자기 진단평가를 입력하고, 그 결과를 실시간으로 시각화(레이더 차트)하여
자신의 기술 역량 수준을 한눈에 볼 수 있도록 구성된 진단평가 시스템을 제작하고자 합니다.
[요구 기능]
1. ✅ 진단 입력 화면(Form)
- 이름 (텍스트 입력)
- 과정 선택: 에너지관리기능사 / 공조냉동기계기능사 (드롭다운)
- 이론 이해도 (1~5점 선택)
- 실습 경험 (1~5점 선택)
- 공구 경험 (1~5점 선택)
- 문제해결력 (1~5점 선택)
- 목표 명확성 (1~5점 선택)
- 작성일 자동 기록
2. ✅ 입력 결과 저장
- Google Spreadsheet와 연동되어 실시간으로 데이터 저장
- 시트 이름: `진단평가`
3. ✅ 시각화 기능
- 입력된 데이터를 바탕으로 해당 수강생의 레이더 차트(Polygon/Radar Chart) 생성
- 개인 점수와 전체 평균을 비교하는 이중 레이더 차트
- 시각적 범위: 0~5점
4. ✅ 러버블 홈페이지 상에 출력
- 진단 결과 입력 후, 해당 수강생의 결과 차트가 바로 화면에 출력
- 또는 차트를 Google Sheets에서 웹에 게시 후 iframe으로 삽입해도 무방
[선택 요청 사항]
- 차트 결과를 PDF로 저장하거나 인쇄할 수 있는 기능 (선택)
- 여러 명 입력 시, 관리자 뷰에서 전체 통계 차트 보기
- 모바일에서도 손쉽게 입력 및 확인 가능하도록 UI 최적화
[디자인 방향]
- 직관적이고 간단한 구조
- 성인 학습자(40~60대)에게 친숙한 UI/UX
- 입력 → 결과 → 시각화 흐름이 자연스럽게 연결되도록 구성
[기타]
- 영상, 교재 등 추가 콘텐츠는 YouTube 링크로 연결 예정이며, 영상 업로드는 하지 않음
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이 요청서에 따라 진단 입력 + 결과 시각화 시스템이 만들어질 수 있도록 구성해 주세요.
필요한 경우 Google Sheet 템플릿 또는 차트 예시도 함께 제공 가능합니다.
결과와 배운 점이렇게 나온 프롬프트를 가지고 Lovable에 넣어서 산출물을 얻을 수 있었어요.
배포 후 학생들이 사용할 때 발견한 오류가 바로 D/B와의 연결이 되지 않는 부분이었어요.
그리고 Lovable은 supabase와의 연결을 무난하게 만들어 준 듯 합니다.
최종적으로 두 반에 사용을 하였는데, 아직은 프로그램 데이터의 축적과 값을 내는 것에 오류가 있는 듯 해 보이지만, 대체적으로 좋은 결과를 볼 수 있었어요.
물론 학생분들의 원만한 협조와 진행에 힘 입어 성공적인 수업을 하는 데, 큰 역할을 하게 되었습니다.
https://preview--skill-radar-lab.lovable.app/
AI를 활용한 개발은 결코 쉽지 않다는 점을 체감했습니다
특히 기획이 명확하지 않으면 AI가 생성한 결과물도 불안정해질 수 있다는 교훈
무작정 맡기기보다는 'AI와 협업'하는 느낌으로 디테일한 조정이 필요했습니다
오류 발생은 피할 수 없지만, 빠른 피드백과 반복 적용을 통해 실전 적용이 가능하다는 확신도 얻었어요
학생들이 자신의 기술 수준을 스스로 점검할 수 있다는 점에서, 향후 개인 맞춤형 진단 도구로 확장 가능성도 높다고 생각했습니다
앞 으로는 사용자 피드백 기반으로 문항 다양화, 분석 자동화 기능 등을 지속적으로 업그레이드할 예정입니다
도움 받은 글
LOVABLE 기획 강의 시리즈: 평가 흐름과 구조화에 큰 도움을 받았습니다
