[신한대] AI로 완성하는 지역 콘텐츠 아카이빙 & 바이브코딩 (마이크로디그리, RISE)

Dec 02, 2025

[신한대] AI로 완성하는 지역 콘텐츠 아카이빙 & 바이브코딩 (마이크로디그리, RISE)

안녕하세요! 에듀테크 트렌드를 발 빠르게 전하는 교풀 에디터입니다. 오늘은 신한대학교(의정부 캠퍼스)에서 진행된 아주 특별한 RISE 마이크로디그리 수업 현장을 소개합니다. 바로 <AI 기반 지역 디지털 콘텐츠 아카이빙 교육>인데요!

"캡스톤 디자인 주제, 어떻게 정하지?" "조사한 자료는 많은데 정리가 안 돼요..." "코딩은 못하는데 앱은 만들고 싶어요!"

이런 고민을 가진 학생들을 위해, 지역 데이터를 AI로 똑똑하게 분석하고, 코딩 없이 '바이브코딩'으로 실제 작동하는 웹 서비스까지 만들어낸 놀라운 과정을 공개합니다.

📍 Project : 의정부를 '새로고침' 하다

이번 수업의 핵심은 '로컬(Local) 데이터'였습니다. 학생들은 팀별로 학교 주변인 의정부의 숨겨진 가치를 찾아내는 미션을 수행했습니다. • 🏙️ 의정부 지역 상권 분석 • 🥘 전통 시장 활성화 방안 • 🏘️ 뺏벌마을 도시 재생 프로젝트 • 💑 의정부 숨은 데이트 코스 발굴

단순히 인터넷 검색만 하는 것이 아닙니다. 학생들은 AI 기술과 현업 실무 도구를 활용해 데이터를 수집-분석-시각화하고, 최종적으로 바이브코딩으로 서비스 구현까지 이어가는 글로컬(Glocal) AI 융합 프로젝트를 진행했습니다.

🛠️ The Workflow : 데이터가 서비스가 되는 5단계

학생들은 막막한 프로젝트를 AI와 함께 다음 5단계의 체계적인 프로세스로 해결해 나갔습니다. STEP 1. 정보 분야 선정 및 데이터 탐색

팀별로 관심 분야를 정하고 관련 논문, 기사, 통계 자료를 수집했습니다. 수집된 자료는 Notion(노션)과 구글 스프레드 시트에 1차적으로 저장하며 협업의 기초를 다졌습니다.

STEP 2. 데이터 구조화 (with AI)

수집한 자료 중 연도별 변화나 통계 같은 수치 데이터를 구글 스프레드 시트에 정리했습니다. 복잡한 표를 정리할 때도 AI의 도움을 받아 빠르고 정확하게 구조화하는 법을 익혔습니다.

STEP 3. AI 기반 상관관계 분석 (NotebookLM)

여기가 바로 생성형 디자인씽킹의 핵심! 🧠 정리된 텍스트와 스프레드 시트를 구글 NotebookLM에 업로드했습니다."이 지역의 인구 감소 원인은 무엇인가?" AI에게 질문을 던져 데이터 간의 숨겨진 상관관계를 파악하고, 보고서에 들어갈 핵심 인사이트를 도출했습니다.

STEP 4. 디지털 보드 시각화

분석된 내용을 바탕으로 FigJam(피그마 잼)에서 디지털 보드를 제작했습니다. 지역의 이미지를 형상화한 무드보드(Moodboard)를 만들고, 데이터의 논리적 흐름을 마인드맵으로 시각화하여 팀원들과 아이디어를 공유했습니다.

STEP 5. 바이브코딩 산출물 제작

마지막으로 프로젝트에 필요한 PRD(제품 설계서)를 작성하고, 실제 작동하는 웹/앱 산출물을 제작했습니다.

🧰 Tool-Kit : 현업 도구와 AI의 만남

이번 수업에서는 단순히 툴 사용법만 배우는 것이 아니라, 4가지 핵심 도구를 유기적으로 연계하여 사용하는 '디지털 협업 능력'을 길렀습니다.

도구활용 방법

구글 NotebookLM: 논문/PDF 업로드 후 나만의 AI 데이터베이스 구축, AI 페르소나 제작, 핵심 요

노션 (Notion): 지역 정보 아카이빙 및 팀 협업 페이지 구축, 최종 포트폴리오 제작

구글 스프레드시트: 데이터 구조화, NotebookLM과 연동하여 데이터 기반 질문 수행

피그마 (FigJam): 포스트잇 기능을 활용한 리서치 보드(무드보드) 제작, 아이디어 확산

🚀 Highlight : 코딩 몰라도 OK! '바이브코딩'의 마법

이번 교육의 하이라이트는 단연 '바이브코딩(Vibe Coding)'이었습니다."아이디어는 있는데, 개발을 못해서 포기했어요..." 이제 그런 걱정은 끝! 🙅‍♂️

학생들은 구글 AI Studio를 활용해 프롬프트만으로 코드를 생성했습니다. 코딩 지식이 전무한 인문/사회/예체능 계열 학생들도 자신의 아이디어를 단 10분 만에 실제 작동하는 웹 서비스로 구현해내며 테스트까지 마쳤습니다.

이것이 바로 생성형 AI 시대의 캡스톤 디자인 준비 방식입니다.

🎓 교육 효과 : 데이터 리터러시 UP!

이번 과정을 통해 신한대학교 학생들은 다음과 같은 역량을 키웠습니다.

1. AI 기반 정보 탐색: 관심 정보를 AI를 통해 주도적으로 탐색하는 능력.

2. 데이터 리터러시 함양: 방대한 데이터 속에서 유의미한 상관관계를 찾아내는 안목.

3. 디지털 협업 & 시각화: 클라우드 도구로 실시간 소통하고 창의적으로 정보를 시각화하는 경험.

4. 아카이빙 능력 향상: 흩어져 있는 지역 데이터를 체계적인 디지털 자산으로 만드는 법.

막연했던 지역 문제 해결 아이디어가 AI(NotebookLM)를 만나 깊어지고, 바이브코딩(Google AI Studio)을 만나 현실이 되었습니다. 앞으로도 신한대학교 학생들의 혁신적인 글로컬 프로젝트를 응원합니다! 🙌

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