들어가며

2025년 2학기 KAIST 경영대학원에서 Digital Finance MBA 과정에서 개설된 ‘인공지능과 추천시스템' 강의를 마쳤다. 3학점 16주의 일정이 끝났고, 지난 두 번의 느낌과는 또 다른 추가적인 아쉬움들이 든다.

이번에도 금융의 영역과 문제 풀이의 본질인 공학의 테두리 안에서, 인공지능과 추천이라는 주제를 다른 트랙처럼 운용하려 했고, 제품과 서비스로서의 문제 정의와 풀어 나가려는 접근 등을 같이 고민하려 했다. 과목의 이름이 주는 방대함과 위압감은 지난 학기들 이상이었고, 변화하는 시대의 이슈들을 따라가고자 하는 게 버거움이 많았다.

준비한 것들

• 교재 같이 읽기 - 박태웅의 AI 강의

• 교재 같이 읽기 - 추천 시스템 입문

• 코드 따라 하기 - MovieLens , 추천 알고리즘 - 기본 구현들 , 복잡한 구현들

• 특강 - stateof.ai 2025

• 특강 - Google(Playstore)에서 과제 런칭하기

• 특강 - Search Quality with Google

• 특강 - 실전에서 만나는 이슈들-데이터 기반 의사 결정, 서비스 설계 개발, 운영과 모니터링

• 특강 - 인이지와 Digital Transformation with XAIㅏ

• 기말 발표 주제 선정, 발표 자료 리뷰, 발표 리뷰

• 추석 맞이 클립 모아 보기

Stat 들

• 56명의 수강생

• 4번의 remote 수업

• 55개의 EDA 중간 과제, 44개의 기말 과제

• 1번의 간담회 형식의 치맥

작년과 달랐던 점들

• 토요일 오후 수업. 16주간 여의도로 토요일 오전 출근, 저녁 퇴근.

• 공개적인 자료를 가지고 진행한 EDA 중간 과제들 추가

강의 계획서부터 예고를 꽤 했었지만, 과목 이름에 대한 기대 때문에 편차가 심한 건 감내해야 했을 테고, 학생들의 리포트 내용이나 발표 내용도 아예 처음 보는 사람부터 거의 다 아는 사람들까지 편차가 커서 아쉬움이 많았다. 토요일이지만 물리적으로 하루 종일을 할애했었지만, 막상 학생들과 기억나는 interaction들이 많지 않은 것도 아쉽고, 내용들도 중구난방의 형태로 받아들이는 친구들이 많았다. 학기 초 한두번 수업 시간에 이야기를 했더랬지만, 끝까지 전달되지 않는 건 정말 내 문제만이었을까 싶은 생각까지 든다.

중간 리포트와 기말 보고서의 품질이나 깊이 등이 작년 대비 많이 낮아졌다는 생각이다. 파트타임 MBA 라서 사정을 너무 봐 주어서인지 보고서들이 연말에 너무 몰리고, 복잡한 개인 일정 때문에, 피드백 자체를 몇 번 주지 못한 상태가 되었고, 그 결과가 전반적인 품질의 저하로 나타났다는 생각이다. 보고서들은 딱 보기에도 AI 들이 절반 이상은 만들었다는 생각이 들 정도이고, 그 행간을 읽어 보려 노력했지만 많이 힘겨웠던 시간들이었다.
아울러 한학기를 통틀어 커피챗을 신청한 학생은 단 두명, 학생들의 질문은 다섯 손가락 안이었고, 같이 참여를 했으면 하는 공동 문서에 서로의 과제들에 대한 질문과 대답에 반응하는 학생들은 열명 미만이었다. 다른 레퍼런스가 없어 이렇게 질문들이 없는 걸까 싶기도 한데, 옆의 교수님께서는 매 수업 '내가 열심히 참여하고 있다'는 증거를 포스트잇에 써서 내라고 해서 점수화 시키시던데, 가르치는 사람과 배우는 사람 등의 방법 들에 대해 고민이 더 필요하다 싶다.

점수 매기기

학과에서 준 몇가지 가이드가 있었고, spreadsheet 에 출석과 항목들을 체크했었지만, 이번에는 gemini 와 chatgpt 의 도움을 받아서 배점을 정했다. 아래는 사용한 스크립트. 배점을 설정하고 계산하는 데 유용하게 사용했다.

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60명이 듣는 과목을 성적을 매기려고 해. 아래의 기준들을 가지고 100점 만점의 평가표를 만들고 싶은데.. Spreadsheet 의 공식으로 만들고 싶어.

일단 출석+태도 50% , 중간 15% , 기말 35% 비중이고

100점 만점으로 변환한 후에는 A+ = 4.3, A0 = 4.0, A- = 3.7 등으로 놓고

평균으로는 어지간하면 3.7 정도를 놓고 싶어

16번의 수업에 24번의 출석 체크가 있었는데, 하루에 최대 2번 체크를 했어서 결석일수가 2개면 수업 하나를 안 들은 거야.

중간 과제는 리포트를 쓰는 과제인데

일정을 잘 지켜 리뷰를 잘 받았는지 ( yes / no )

기간 내에 제출을 잘 했는지 ( yes / no ) - no 는 late

코드와 리포트의 양식을 지켰는지 ( yes / no ) - no 는 정리 정돈 안 됨.

데이터를 분석의 난이도 ( A / B) - A 가 어려운 것들

코드 있음 or graph ( yes / no ) - no 는 양이 부족해

추가적인 제안한 게 있는지 ( yes / no ) - yes 는 조금 더 챙겨 주고 싶어.

과제를 안 낸 학생은 하나가 있어

기말 과제는 15-20분 발표를 시켰어.

일정을 잘 지켜 리뷰는 잘 받았는지 ( yes / no )

기간 내에 제출을 잘 했는지 ( yes / no ) - no 는 late

피드백을 반영했는지 ( yes / no )

발표 시간은 잘 지켰는지 ( yes / 살짝 초과 / 많이 초과)

영상의 품질은 어떤지 ( yes, no )

추가적인 감동이 있는지 ( yes ) bonus

논문 분석 , 타사 제품 설명 , 제품 기획 중 하나를 고르는데

논문 분석은 논문 하나의 분석 이외의 견해가 있는지 ( yes, no )

타사 제품 설명은 데이터 분석이 포함되었는지

제품 기획은 조금 harsh 한데 타겟이 명확한지 ( yes / no ) , User study or data 가 있는지 ( yes / no ), Prototype을 실제 구현을 했는지 ( yes / no )

마무리하며

강의 평가 결과는 작년보다도 낮은 점수들이 나왔다. 꽤 실망스러운 점수여서 추스리는 데 에너지가 많이 든다. 리모트 몇 번이 어중간했고, 추석 등의 어중간한 시간에 이용하려 한 온라인 방송 송출과 대가들의 강의를 소개한 것들에 대해 부정적인 점들이 몇 있었다. 물론 날 선 피드백들과 더불어 새로운 시각들을 알게 되었다는 피드백들도 있었던게 위안이 되었다.

원래의 취지와 달라져 버린 과목의 이름과 상대적으로 더 old 해 져 버린 개발 세상의 이야기들은 올해 정도까지일 거 같다. 내년 아니 올 가을에 어떤 내용들을 이 과목에 담을 수 있을지 학과 교수님들과 진지하게 고민하고 이야기 나눌 예정이다.