"말하면서 배우는 CS 지식 AI 학습 서비스"
이 서비스는 사용자가 CS 개념을 직접 말로 설명하면, AI가 이를 인식하여 개념의 정확도를 평가하고 부족한 부분을 보완해주는 학습 플랫폼입니다. 단순한 평가에 그치지 않고 꼬리 질문을 통해 깊이 있는 학습을 유도하며, 반복 학습 구조와 다음 학습 주제 추천까지 제공합니다. 여기에 레벨, 티어, 뱃지, 책 쌓기 애니메이션, 친구 랭킹, 1:1 배틀 등 게임화 요소를 더해 학습 지속력을 높이는 것이 핵심입니다.
CS 지식은 개발자에게 필수적인 역량이지만, 현재 대부분의 학습 방식은 텍스트 읽기나 영상 시청 중심에 머물러 있습니다. 많은 개발자와 학습자들이 "눈으로는 이해했는데 막상 말로 설명하려니 막힌다"는 경험을 호소하는데, 이는 지식이 진정으로 체화되지 않았음을 보여주는 대표적인 증상입니다.
학습 효과 측면에서 말하기 기반 학습의 중요성은 이미 입증되어 있습니다. National Training Laboratories의 학습 피라미드에 따르면, 일방적으로 강의를 듣는 방식의 장기 기억 유지율은 약 5%에 불과합니다. 반면 다른 사람에게 가르치거나 설명하는 방식은 약 90%의 기억 유지율을 보이며, 이는 가장 효과적인 학습 방법으로 간주됩니다. 지식을 전달하려면 개념에 대한 철저한 이해가 선행되어야 하기 때문입니다.
cpduk / thepeakperformancecenter
기존 서비스들은 이 문제를 해결하지 못하고 있습니다. 대부분의 AI 면접 서비스는 표정, 시선, 말투 등 태도 분석에 집중하며 CS 지식 자체에 대한 심층적인 피드백은 제공하지 못합니다. ChatGPT와 같은 범용 LLM은 정보 제공에는 강하지만 체계적인 반복 학습 구조나 난이도 조절 기능이 없어 학습 도구로 활용하기 어렵습니다. 공식문서는 영어 기반에 방대한 양으로 인해 진입장벽이 높고, 무엇보다 이 모든 방식은 "내가 제대로 이해했는지" 스스로 검증할 수 없다는 근본적인 한계가 있습니다.
이러한 문제의식을 바탕으로, 저희 팀은 말하면서 CS 지식을 체화하고 AI로부터 즉각적이고 객관적인 피드백을 받을 수 있는 학습 환경을 만들고자 합니다. 말하기는 내가 아는 것과 모르는 것을 가장 빠르게 드러내는 학습 방식입니다. 이 서비스는 "능동적 설명 → 즉각적 피드백 → 반복 학습"의 선순환 구조를 통해, 혼자 공부할 때도 마치 옆에 선생님이 있는 것 같은 학습 경험을 제공하고자 합니다.
첫째, 음성 기반 능동적 학습 환경을 구축합니다. 읽기와 시청 중심의 수동적 학습에서 벗어나, 말하기를 통해 지식을 체화할 수 있는 플랫폼을 개발합니다.
둘째, AI 기반 실시간 피드백 시스템을 구현합니다. 사용자의 답변을 분석하여 정확한 개념, 부족한 부분, 대체 키워드를 즉각적으로 제공하는 피드백 체계를 구축합니다.
셋째, 게이미피케이션을 통해 학습 지속성을 강화합니다. 레벨, 티어, 뱃지, 책 쌓기 애니메이션 등 시각적 성장 요소로 학습 동기를 유지합니다.
넷째, RAG 기반으로 정확도와 신뢰성을 확보합니다. 공식문서 기반 검증과 출처 제공을 통해 AI 피드백의 정확성을 보장합니다.
기술적으로는 Speech to Text 기술을 활용한 음성 인식 학습 시스템을 개발하고, LLM을 활용하여 CS 개념 질문 생성 및 답변 평가 시스템을 구축합니다. RAG 기반으로 공식문서를 연동하여 피드백 정확도를 높이며, 분야별(OS, 네트워크, 자료구조, DB 등)과 난이도별(초급, 중급, 고급) 맞춤 학습 콘텐츠를 제공합니다.
서비스 측면에서는 사용자 학습 기록 분석을 통한 개인 맞춤형 복습 질문 추천 시스템을 개발합니다. 또한 1:1 CS 배틀, 친구 랭킹, 전체 랭킹 등 소셜 경쟁 요소를 통해 재방문을 유도하고, 책 쌓기 애니메이션과 레벨/티어 시스템 등 시각적 성장 피드백 UI를 구현합니다.