구글 워크스페이스 기반 강좌운영시스템 설계와 쓰기 과제 모듈화 실험

소개

이번 프로젝트의 사례글을 쓰면서 처음에는 AI를 활용한 한글 글쓰기 웹앱 개발을 고려했지만, 실제 수업 맥락을 검토하면서 다음과 같은 질문이 더 중요해졌다.

• 과제가 바뀌어도 매번 새로 만들어야 하는 구조가 문제 아닌가

• AI 기능보다, 강좌 운영 흐름이 먼저 정리되어야 하지 않는가

• 교수자의 판단을 남긴 채 반복 업무를 줄일 수는 없는가

이 사례에서는

• 강좌운영시스템을 먼저 고정하고

• 쓰기 과제를 하나의 모듈로 붙이는 방식

을 실제 Google Forms + Google Sheets 구조로 구현해 본 과정을 정리한다.

진행 방법

사용 도구

• Google Forms

  • 쓰기 과제 제출용 입력 인터페이스

• Google Sheets

  • 과제 데이터 저장

  • 교수자 분석 및 상태 관리

  • AI 보조 결과 기록

• Google Sites

  • 강좌 운영 허브

• 생성형 AI

  • 교수자 분석 보조(요약)

  • 피드백 초안 작성 보조(검토 전 단계)

• Google Apps Script

  • 피드백 이메일 발송 자동화 설계

쓰기 과제 설계 방식

쓰기 과제는 처음부터 문장을 쓰게 하지 않고, 다음 단계를 거치도록 설계했다.

• 좋아하는 음식

• 그 음식을 좋아하는 이유

• 위 두 답변을 사용해 한글 문장 작성

• 과제 수행 중 어려웠던 점을 모국어로 작성(과제후기)

ALT

한국어 텍스트가 있는 웹사이트의 스크린샷

이 구조를 통해

• 학생이 문장을 바로 생성하지 않고

• 내용 구성 → 문장화 과정을 거치도록 유도했다.

AI를 사용해 문장을 만들어 주기보다는, AI는 교수자가 학생 데이터를 빠르게 파악하는 보조 도구로만 활용했다.

데이터 구조와 AI 활용 위치

Google Forms 응답은 Google Sheets로 자동 저장되며, 시트에는 다음과 같은 열이 존재한다.

• 학생 정보

  • 학번

  • 이름

• 과제 입력 데이터

  • 좋아하는 음식

  • 좋아하는 이유

  • 음식과 이유를 사용한 문장

• 메타인지 데이터

  • 과제후기(모국어 허용)

• 교수자 분석 보조 열

  • 과제후기 요약(AI 함수 사용)

• 운영 상태 열

  • 피드백 작성 여부

  • 이메일 발송 여부

AI는

• 학생 문장을 평가하거나 대체하지 않고

• 과제후기를 요약해 교수자가 빠르게 읽을 수 있도록 돕는 용도로만 사용했다.

자동화 흐름 설계(유사코드)

아직 실제 코드 적용 전 단계이므로, 아래는 유사코드 형태로 정리했다.

이 구조의 핵심은

• 교수자의 판단 이후에만 자동화가 실행되도록 하고

• 발송 결과가 시트에 기록되어 추적 가능하도록 하는 점이다.

결과와 배운 점

결과

• 별도의 글쓰기 웹앱 없이도

  • 쓰기 과제 운영

  • 데이터 축적

  • 교수자 분석

  • 자동화 설계

가 모두 가능하다는 점을 확인했다.

• 쓰기 과제를 하나의 모듈로 보고

  • 입력 방식

  • 데이터 구조

  • 자동화 흐름

을 분리해 설계할 수 있었다.

• 말하기 과제(STT)와 쓰기 과제가

  • 입력 모듈만 다를 뿐

  • 운영 구조는 동일하게 유지 가능하다는 점을 확인했다.

시행착오

• 구글 Gemini Plus를 가입했는데 구글시트에서 AI 함수를 제대로 쓰지 못하고 있다.ㅠㅠ

배운 점

• 과제 자체보다

  • 과제를 담는 운영 구조가 더 중요하다는 점

• AI는

  • 학습자 산출물을 대신 만드는 도구가 아니라

  • 교수자의 판단을 보조하는 위치에 있을 때

  • 운영 부담을 줄여준다는 점

다음 계획

• 현재 설계한 구조를 바탕으로

  • Apps Script를 실제 적용

  • 피드백 이메일 자동 발송 구현

• 상태 열과 로그를 포함한

  • 운영 안정화 구조 완성

• 이후 필요성이 명확해질 경우

  • 쓰기 과제 보조 웹앱을

  • 하나의 모듈로 추가하는 방향 검토