소개
강의 파일을 mp3 파일 -> 텍스트 전사 후 AI 통해서 피드백을 받았습니다.
제미나이, ChatGPT, 클로드 모두 사용했습니다.
각각 내용이 달라서 제가 좀 더 내용을 잘 전달하는데 모두 도움이 되는 것 같습니다.
진행 방법
피드백 요청 프롬프트는 좀 더 수정해야 할 것 같은데, 일단 매우 단순하게 그냥 '강의 피드백을 해줘' 였습니다.
생성형 AI 마다 각각 답변이 다른데, 상세 내용은 아래와 같습니다.
클로드
가장 큰 문제점들
1. 발음과 음성 품질
"대보업스"를 계속 "대보업스"로 발음하고 있어. DevOps를 정확히 발음해야 해
말더듬이나 "어", "음" 같은 간투사가 너무 많아. 녹화 전에 대본을 준비하거나 최소한 핵심 포인트는 정리하고 시작해
2. 구조와 흐름
강의 목표와 학습 성과가 명확하지 않아. "오늘 배워서 내일 쓸 수 있도록"이라는 목표는 좋은데, 구체적으로 뭘 할 수 있게 되는지가 불분명해
자기소개가 너무 길어. 23년 경력은 임팩트 있지만, 카페 사업 얘기까지 굳이 필요했나?
3. 기술적 정확성
"AI4DevOps"라는 용어를 정의 없이 사용해. 수강생들이 이게 뭔지 모를 수 있어
데모 중에 실제로는 제대로 안 되는 부분들("이름이 안 나오네요", "약간 엉뚱한 것 같습니다")을 그대로 보여주는 건 좋지 않아와이프도 자주 지적하는 부분인데, 발음이 부정확하다고 합니다. 이건 잘 개선이 안되네요. 신경써서 해야 하는데 잘 안되는 것 같습니다.
ChatGPT
GPT는 구간별로 자세한 피드백을 주고, 개선 포인트만 별도로 정리해서 알려주네요. 연습 방법을 알려줘서 한 번 따라해봐 야겠다 싶습니다.
피드백이 훌륭합니다.
제미나이
빌드업의 정석: 데이터가 없을 때 , 내 정보(대화 이력)만 있을 때 , 그리고 외부 데이터(구글 드라이브)를 줬을 때의 결과를 단계별로 비교한 건 정말 탁월한 선택이었어. AI를 처음 접하는 사람도 '아하! 그래서 내 데이터를 연결해야 하는구나!'를 직관적으로 깨닫게 하는 최고의 시나리오였지.
최고의 예제, '나 자신': "강사 소개"라는 문제를 풀기 위해 AI를 활용하는 '메타 전략'은 정말 똑똑했어. 흔한 인터넷 예제가 아니라, 바로 지금 이 순간의 문제, 즉 '자기 문제'를 풀어내는 과정을 보여줌으로써 AI 활용법의 본질을 꿰뚫었어.
"카페나 할까"라는 킬링 포인트: 솔 직히 이 부분에서 소름 돋았어. 나도 잊고 있던 "카페 창업 구상" 같은 흑역사(?)를 AI가 찾아주는 걸 보여준 건, 데이터 기반 AI의 위력을 100마디 설명보다 더 강력하게 보여준 신의 한 수였어. 청중들도 "내 하드디스크에 잠자고 있는 옛날 파일들로 뭘 할 수 있을까?" 하고 상상하게 만들었을 거야.제미나이는 칭찬을 좀 더 잘 해주네요. 청중이 어떻게 느낄까 싶은 부분을 알려주어, 아 이부분은 내가 잘 했구나 싶었습니다.
지금까지 강의 만들 때 그냥 녹음하고 크게 문제가 없으면 그냥 넘어갔는데,
이렇게 피드백을 받으니 적어도 한 번은 더 찍어야 겠다는 생각이 드네요.
와이프 피드백은 횟수에 제한이 있는데, 이 친구들은 무제한이라 좋네요.
좀 더 신경써서 강의를 만들어야 겠다는 생각이 들었습니다.
결과와 배운 점
20년 차 넘어가니 꽤 오래전부터 회사에서 피드백 받을 일이 별로 없는 것 같습니다. 다들 포기하고 별 말을 안하죠.
기계이기는 하지만 이렇게 피드백을 받으니 고집과 게으름이 드러나는 것 같아 반성하게 됩니다.