학습과학으로 AI 시대를 건너가기

더 빠르면서도 더 올바르게

저는 몸이 여러 개냐는 질문을 자주 받습니다. 저는 물리학과를 나온 비전공자였지만 웹 개발자로 먹고 살고 있습니다. 팀원 중에 인공지능(AI)를 가장 적게 쓰면서도, 가장 많은 코드를, 더 빠르고, 더 적은 버그로 만들어서 상을 받기도 했습니다. 토스 프다클, 인프런 퇴근길 밋업, 함수형 컨퍼런스 LiftIO에서 접근성과 프런트 테스트, 함수형을 주제로 발표하기도 했습니다. 코딩 뿐만 아니라 최근에는 방송대 법학과를 다니면서 전액 장학금을 받기도 했죠.

제 어필을 하려는 것이 맞습니다. (저는 강의를 홍보하고 있으니까요.) 저는 그러면 어떻게 이렇게 많은 것들을 더 빠르고, 더 깊이 있게 배울 수 있었을까요?

그 비결은 학습과학이었습니다.

학습과학은 기계적인 암기법이나, 편법이 아닙니다. 우리 마음은 어떻게 돌아가는지? 과학적 이해를 기반으로 천재만이 아니라 평범한 사람들도 더 잘 배울 수 있는 방법을 연구해온 오랜 역사의 결과물입니다.

실험을 넘어 현실 코칭 사례로 검증된 학습과학

성실해서 그런 게 아니냐! 똑똑해서 그런 게 아니냐! 하지만 저도 ADHD에 수면 장애, 학원 한 번 가본적 없는 가난한 어린 시절을 보냈습니다. 무엇보다 저만의 이야기가 아닙니다. 저는 코치로 6년 넘게 일하며 참 많은 분을 만나고 도왔습니다.

과학적인 학습방법은 단순히 듣기 좋은 뇌과학 이론이 아닙니다. 학습과학은 개발자만이 아니라 임용고시 수험생, 기획자나 그래픽스까지 다양한 분들의 삶을 변화시켰습니다. 학습과학은 누구에게나 도움이 되었습니다. 더 좋은 회사로 이직하시는 분도 있었고요. 시험에 합격하는 분도 있었습니다. 하지만 그 무엇보다 기쁜 후기는 공부의 재미를 알게 되셨다는 게 아닐까요?

"학습의 즐거움을 알게 됐습니다. 그리고 무엇보다 의욕이 생겼습니다! 저는 정말 거의 매사에 의욕이 없는 편이었는데, 코칭 후에 많이 긍정적이게 되고 여러모로 동기부여도 돼서 열심히 살고 싶어졌어요." - H님의 후기

인공지능(AI) 시대에 학습방법

물론 AI 시대에는 인간은 더 이상 학습할 필요가 없다는 분도 있습니다. 이제 시키기만 하면 되고 설계는 중요하지 않다. 인간이 암기나 시험을 볼 필요도 없다! 마치 검색하면 되니까 더 이상 학습이 필요 없다던 주장들이 떠오릅니다.

하지만 인간이 AI와 더 잘 협력하기 위해서라도, 학습은 여전히 중요합니다. 문제해결능력도 깊이 학습해야 생기니까요.

위 사진은 앤트로픽의 펠로우 프로그램의 Judy Hanwen Shen과 Alex Tamkin 이 2026년에 발표한 논문 <How AI Impacts Skill Formation> 에서 가져온 사진입니다. AI에게 모든 걸 다 맡기면 가장 빨랐습니다. (19.5분) 하지만 AI 이들은 개념 이해도도 떨어졌을 뿐더러, 뒤에 코드를 읽거나 디버깅하는 것도 어려움을 보였습니다.

하지만 AI에게 생성한 코드에 대해 질문하고, 개념에 대해 같이 이해해보는 등... 협력하는 학습을 한 사람들은 이해도 점수가 높았고, 완수하는데 걸리는 시간도 조금 더 걸리긴 했지만 약 3~4분 내외의 차이 밖에 나지 않았습니다.(22분 ~ 24분) 같은 AI라도 인간이 인지적으로 관여(cognitive engagement)하는 "학습 도구"로 쓰면 높은 이해도를 달성할 수 있는 것이죠.

그런데도 AI가 인간을 대체한다거나, AI 시대에는 더 이상 설계나 학습이 필요 없다는 잘못된 주장에 휩쓸리는 분들이 많습니다. 많은 분들이 여전히 학습과학을 모릅니다. 시중에는 100년 전 에빙하우스의 망각 곡선을 최신 인지과학이라 우기는 학습법 책이나 강의, 앱들이 넘쳐납니다. 물론 "인출을 해라", "간격을 둔 복습을 해라" 하고 아무리 들어도 내 삶에는, 또 AI 시대에는 이를 어떻게 적용해야할지 막막하신 분도 많습니다.

듣기만 하는 강의를 넘어, 내 삶을 실제로 바꾸자

최근에는 "그만 배우기의 기술"이라는 책도 나왔더군요. 학습을 하지 않고 학습법만 배워서는 삶이 바뀌지 않겠죠.

이 강의에서는 학습과학을 단순히 배우는 걸 넘어서, 실제 학습에 적용하시게 만드는 걸 목표로 합니다. 코딩, 외국어, 자격증, 강의 듣기부터 두꺼운 책이나 영어 문서 읽기 등의 실제 코칭 사례를 바탕으로 말이죠. 나아가 AI에게 의존하는 게 아니라, 어떻게 AI와 협력할 수 있는지. 실제 사용 사례를 보여드리고요. 프롬프트도 제공합니다.

강의 수익은 어디에 쓰이나요?

라이프리프터 코칭 센터

예비 사회적 협동조합 라이프리프터는 코칭 업을 바꾸고 싶은 코치 3명이 모여 만든 단체입니다. 코칭은 큰 도움이 되지만 가격이 비싸 경제적으로 어려운 사회 초년생이나 취약 계층에게는 부담이 됩니다. 그렇다고 봉사활동을 하면 코치들의 열정페이가 되는데, 코치들도 생계를 유지해야하기 때문에 모순이 있었죠.

코칭 소스페소 선결제

라이프리프터는 코칭 소스페소라는 모델을 실험 중 입니다. 코칭비를 선결제 받아서, 도움이 필요한 분들에게는 무료로 코칭을 제공하고, 코치들에게도 정당한 대가를 받을 수 있는 구조를 만들려 하고 있습니다. 코칭을 받은 분들이 자리를 잡고 다시 뒤에 올 사람들을 위한 코칭비를 선결제 해주는 선순환으로도 이어집니다.

코칭 소스페소는 수혜자를 지정할 수 있습니다. "누군가를 돌보는/돌볼 예정인 여성 청년", "주거 문제를 고민하고 있는 민달팽이 청년", "비영리단체 및 기타 사회운동 상근활동자" 응원이 필요한 분들에게 코칭을 전하고 있습니다. 저희 블로그에서 후기들을 보실 수 있습니다.

수익사업

아직은 선결제된 돈이 많지 않다보니, 대부분은 여전히 열정페이로 굴러가고 있습니다. 코치들의 지속된 고용 불안정으로 생계에도 지속적으로 어려움이 있어 수익사업으로 강의를 시작해보게 되었습니다. 여러분이 내신 강의료는 라이프리프터의 계좌로 들어가서, 선순환의 마중물로 쓰이게 됩니다. 누군가를 위해 선결제를 해주시는 셈이죠.

후원

김태희 코치는 지난 2년간 코칭비를 받지 않고 무료로 코칭을 해왔습니다. 코칭비를 내고 싶으신 분에게 받은 돈은 전액 기부했습니다. 사비로 하는 후원금도 점점 늘어서 80만원 가까이를 다양한 단체들에 후원하고 있기도 합니다. 2025년에는 773만 5533원을 후원했고, 2026년에도 이러한 선한 영향력을 이어가고 싶습니다.

강의 계획

총 10시간 전후 예정

섹션 1. AI 시대에 여전히 학습하는 이유 ✅

1. AI에게 시키기 vs 질문하고 협력하기

2. AI는 진실이 아닌, 상식을 학습한다

3. AI의 능력은 맥락에 따라 달라진다

4. 품질은 여전히 중요하다

5. AI가 잘하는 영역은 울퉁불퉁하다

6. AI 시대에 나는 무엇을, 왜 공부하려 하는가?

   
   

섹션 2. 익숙함에서 새로움으로 ✅

7. 메타인지 다시 보기

8. 메타인지 척도 직접 해보기

9. 나에게 익숙한 배경지식 활성화하기

10. 인간은 예측 기계다 - 미리 예측하기

11. 낯설고 어려운 것에 도전하기

섹션 3. 행동하는 용기

12. 답지를 찾아야 하는 이유 - 풀이된 예제와 시연 ✅

13. 능동적인 인출의 힘 ✅

14. "이번에는 제가 틀려볼게요" - 생산적 실패 ✅

15. 왜 직장인은 오답노트를 만들지 않을까? - 완전학습 (예정)

16. 설명이 아니라 질문하기 - 구성주의 (예정)

17. 학습과학 WOOP 적어보고 상상하기 (예정)

섹션 4. 복잡한 세상에도 패턴이 있다 (예정)

18. 목차와 지도 외우기 - 조직화

19. 뇌는 수학이 아니라 이야기를 사랑한다

20. 에빙하우스 이후 100년 - 간격을 둔 반복

21. 분할 정복, 인류 문명의 아이디어

22. 연결해야 기억한다 - 인출 단서

23. 나의 도전 회고하기

섹션 5. 이론에서 현실로 나아가기 (예정)

24. 도움을 점점 줄여나가기 - 스캐폴딩

25. 왜 수학적 사고력은 전이되지 않을까?

26. IQ가 올라가는 방법 - 잠, 운동, 스마트폰

27. 멀티태스킹 세상에서 살아남기 - 맥락 전환

28. 세상은 다양하니까 우리도 뒤섞자 - 교차와 비교

29. 나만의 학습법 실험하고 공유하기

섹션 6. 학습은 문제해결이다 (예정)

30. 계곡에 빠진 LLM이 도약하는 법 - 문제 공간

31. 큰 그림과 시스템을 보는 법 - 전체론

32. 나는 변하고 싶은가? - 동기

33. AI가 하는 말을 어떻게 검증할 수 있을까? - 과학

34. 변화하는 세상에 적응하기 - 창의적 문제해결

35. 나의 시스템 그려보기

섹션 7. 개인의 노력만으로 해결되지 않는 것 (예정)

36. 학습 공동체를 만들자