고용노동부·코멘토 로컬 AI 메이커스랩 1기가 부울경 청년에게 이틀 14시간 생성형 AI 직무교육을 열었다. 비전공 참여 학생 90% 이상이 자동화 코드를 작성했고, 팀별 웹사이트 배포는 100% 끝났다. 같은 과정을 검토한다면 14시간 확보와 개인 코드·팀 배포 두 층의 결과물 정의부터 본다.
생성형 AI 교육이 수도권에 몰려 있다는 것은 로컬 AI 메이커스랩 1기 교육 기록(2025년 7월 10일)이 첫 줄에 적은 문제다. 지방 대학생과 취업 준비생은 생성형 AI로 무엇을 만들 수 있는지 알 기회가 적었고, 실습 기회는 더 드물었다. 정보는 검색으로 얻을 수 있지만 돌아가는 코드를 직접 만들어 보는 경험은 강의실이 있어야 생긴다.
고용노동부와 코멘토가 운영하는 메이커스랩은 미래내일일경험 지원사업 안의 직무교육 프로그램이다. 그 1기가 부산·울산·경남 대학생과 취업 준비생을 대상으로 울산대학교에서 이틀 14시간으로 열렸다. 과정은 비전공자를 전제로 설계됐고, 도구는 ChatGPT와 GPTs, VBA, Google Apps Script였다.
이 글은 그 14시간이 결과물을 어떻게 정의했고 어떤 수치로 끝났는지를 정리한다. 만족도는 마지막에 둔다.
부울경 청년 14시간의 목표 세 줄은 모두 '안다'가 아니라 '만든다'로 끝났다
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 프로그램 | 고용노동부 × 코멘토 메이커스랩(미래내일일경험 지원사업 직무교육) 로컬 AI 메이커스랩 1기 |
| 대상 | 부산·울산·경남 대학생·취업 준비생 |
| 장소 | 울산대학교 |
| 시간 | 2일, 총 14시간 |
| 도구 | ChatGPT·GPTs, VBA, Google Apps Script |
| 결과물 | 개인: 이메일·엑셀 자동화 코드 / 팀: 멀티페이지 웹사이트 배포 |
원문이 적은 목표는 세 줄이다. 비전공자가 생성형 AI로 업무 생산성을 올릴 수 있을 것, 실무에 바로 쓰는 자동화 기술을 실무 예시의 결과물까지 실습해 볼 것, 개인과 팀 단위로 웹사이트를 구축하고 배포하는 역량을 갖출 것. 세 줄 모두 무엇을 안다가 아니라 무엇을 만든다로 끝난다.
흐름은 기초에서 결과물로 한 방향이다. 생성형 AI의 원리와 구조적 프롬프트 작성을 실습으로 익힌 뒤, 세무·마케팅·기획·고객상담처럼 참가자가 지망하는 분야에 맞춘 GPTs를 각자 만든다. 그 다음 VBA와 Google Apps Script를 ChatGPT와 연계해 이메일 자동 발송, 웹 크롤링, 엑셀 자동화를 노코드 방식으로 실습하고, 마지막에 Google Apps Script로 웹사이트를 구축해 배포한다. 프롬프트 연습이 끝이 아니라 배포된 URL이 끝이다.
결과물을 개인 코드와 팀 배포 두 층으로 세자 90% 이상과 100%라는 다른 숫자가 남았다
결과는 두 층으로 갈라 세었다. 개인 층에서는 참여 학생의 90% 이상이 이메일 자동화와 엑셀 자동화 코드를 작성해 냈다. 팀 층에서는 모든 팀이 멀티페이지 웹사이트를 구축해 실제로 배포했다. 100%다.
두 숫자는 집계 단위가 다르다. 앞은 참여 학생 한 명 한 명이고 뒤는 팀이다. 개인 단위에서는 10% 미만이 코드를 끝내지 못했고 팀 단위에서는 미완료가 없었다. 원문은 그 차이의 이유를 적지 않았다. 다만 결과물을 개인과 팀으로 나눠 정의해 두었기 때문에 이 차이가 숫자로 남았다.
만족도 4.68점보다 먼저 읽을 후기는 '비개발자도 할 수 있었다'와 '일정이 좀 더 길었으면'이다
교육 만족도는 5점 만점에 평균 4.68점, 긍정 평가 비율은 100%였다. 이 숫자보다 후기 문장이 더 많은 정보를 담고 있다.
한 참가자는 "비전공자도 충분히 사이트를 만들 수 있어서 자신감이 생겼습니다"라고 적었다. 다른 참가자는 "진짜 비개발자도 할 수 있었어요"라고 썼다. 두 문장 모두 자신감의 근거를 강의 내용이 아니라 자기 손으로 만든 사이트에 두고 있다. 도입에서 말한 격차, 즉 정보가 아니라 실습 기회의 부족은 이 문장에서 메워진다. 배포된 URL이 있어야 할 수 있었다는 말이 성립한다.
세 번째 후기는 반대 방향의 신호다. "실습내용이 너무 알차고 결과가 뿌듯했음"이라고 쓴 참가자는 같은 문장에서 "교육 일정이 좀 더 길었으면"이라고 덧붙였다. 14시간이 모자랐다는 뜻이다. 같은 코멘토 메이커스랩을 영남대 공대생 12시간으로 연 기록에서는 Google Apps Script 실습 일부가 시간 안에 끝나지 않아 과제로 넘어갔다. 대상과 구성이 달라 시간만 떼어 비교할 수는 없지만, 두 기록은 같은 방향을 가리킨다. 이 흐름의 병목은 도구가 아니라 시간이다.
강사가 남긴 결론은 비전공자 맞춤형 생성형 AI 실습 교육이 더 확대되기를 바란다는 것이었다. 확대의 조건은 이 기록에 이미 들어 있다. 대상을 비전공 청년으로 못 박고, 결과물을 개인 코드와 팀 배포로 정의하고, 14시간을 확보하는 것이다.
가져갈 것
- 참가자가 원문의 출발점과 같은가 — 수도권 밖 대학생·취업 준비생이고, 생성형 AI 실습을 제대로 해 본 기회가 없었는가
- 이틀 14시간이 확보되는가 — 원문 참가자는 14시간에도 "교육 일정이 좀 더 길었으면"이라고 적었다
- 결과물이 두 층으로 정의돼 있는가 — 개인은 이메일·엑셀 자동화 코드, 팀은 멀티페이지 웹사이트 배포
- 성과 지표에 만족도 외에 코드 작성 성공률과 배포 완료율이 들어 있는가 — 원문은 90% 이상과 100%로 따로 세었다
- 참가자 전원이 ChatGPT(GPTs), VBA, Google Apps Script 세 도구에 접근할 수 있는가
- GPTs 실습을 세무·마케팅·기획·고객상담처럼 참가자의 지망 분야별로 나눌 수 있는가
안 되는 경우
- 원문이 밝히지 않은 것: 참가 인원과 팀 수, 교육 실시 일자, 만족도 응답자 수, 90%와 100%를 누가 어떤 기준으로 판정했는지, 개인 성공률과 팀 완료율이 벌어진 이유, 노트북·계정 같은 사전 환경.
- 대상이 대학생·취업 준비생 청년이다. 사내 시스템과 보안 규정 안에서 일하는 재직자에게 같은 도구와 14시간이 같은 결과를 내는지는 이 기록으로 알 수 없다.
- ChatGPT와 Google Apps Script에 접속할 수 없는 망에서는 자동화와 배포 흐름이 성립하지 않는다. 원문은 네트워크 조건을 다루지 않았다.
- 14시간에도 일정이 짧다는 후기가 있었다. 하루 과정으로 줄였을 때 배포까지 가는지는 원문이 말하지 않는다.
이번 주에 바꿀 것은 청년 대상 생성형 AI 교육 계획서의 성과 항목이다. 만족도 한 줄 아래에 자동화 코드를 돌린 참가자 비율과 배포된 팀 웹사이트 수를 넣으면, 시간과 결과물 정의가 예산 협의의 앞자리로 올라온다. 지역 청년이나 대학 단위로 같은 실습형 과정을 검토 중이라면 조녁컴퍼니의 교육 형태를 사업영역 페이지에서 볼 수 있다. 사업영역 →