컴퓨터과학과

시니어 대상 AI 에이전트 교육 프로그램 기획안

공부하는노년 2026. 7. 27. 01:00

시니어 대상 AI 에이전트 교육 프로그램 기획안

1. 프로그램명

생활 문제를 해결하는 시니어 AI 에이전트 교실

부제: 질문하는 사람에서 AI 작업을 설계하는 사람으로

2. 기획 배경

생성형 AI는 질문에 답하거나 글을 작성하는 단계를 넘어, 자료를 찾고 분류하며 일정한 절차에 따라 작업을 수행하는 AI 에이전트로 발전하고 있다.

그러나 기존 시니어 AI 교육은 대체로 챗봇 사용법과 프롬프트 작성에 머물러 있다. 시니어가 AI를 수동적으로 이용하는 데 그치지 않고, 자신의 생활 경험과 지역사회 문제를 바탕으로 AI의 작업 절차를 설계하는 교육이 필요하다.

본 프로그램은 어려운 코딩을 먼저 가르치지 않는다. 생활 속 문제를 발견하고, 그 문제를 해결하는 과정을 단계별로 나눈 다음, AI와 도구를 연결해 작은 에이전트를 공동 제작하도록 구성한다.

3. 교육 목표

교육을 마친 학습자는 다음을 수행할 수 있다.

생성형 AI, 챗봇, 자동화 프로그램, AI 에이전트의 차이를 설명한다.
AI에게 목표와 작업 조건을 구체적으로 전달한다.
복잡한 생활 문제를 여러 단계의 작업으로 나눈다.
AI 에이전트의 목표·자료·도구·기억·검증 구조를 이해한다.
AI가 만든 결과에서 오류와 근거 부족을 찾아낸다.
개인정보와 저작권을 지키며 AI를 사용한다.
생활 또는 지역문화 주제의 작은 AI 에이전트 시제품을 완성한다.

4. 교육 대상

만 60세 이상 또는 시니어 교육에 관심 있는 성인
스마트폰의 문자 입력과 인터넷 검색이 가능한 사람
코딩 경험이 없어도 참여 가능
AI를 생활·교육·기록·지역사회 활동에 활용하려는 사람

권장 인원

학습자 10~15명
주강사 1명
실습 보조강사 2명 내외
- 학습자 5명당 보조인력 1명을 권장한다.

5. 운영 개요

구분	내용
교육 기간	8주
교육 횟수	주 1회
교육 시간	회당 2시간
총 교육시간	16시간
교육 방식	설명·시연·따라 하기·모둠 프로젝트
기본 장비	스마트폰 또는 노트북
심화 장비	Python, uv, Ollama를 실행할 수 있는 컴퓨터
최종 결과물	생활 또는 지역문화 AI 에이전트 시제품

6주 안에 에이전트를 제작하면 초보 학습자에게 부담이 될 수 있으므로, 개념과 안전교육을 포함한 8주 과정을 기본으로 한다.

6. 교육 원칙

6.1 생활 문제에서 시작한다

기술 이름부터 가르치지 않고 다음과 같은 생활 질문에서 출발한다.

매일 쏟아지는 뉴스 중 중요한 것만 확인할 수 없을까?
여행 전에 준비물을 자동으로 정리할 수 없을까?
내 옛이야기를 회고록 질문으로 바꿀 수 없을까?
우리 마을의 역사와 문화를 방문자에게 설명할 수 없을까?
블로그 글을 쓰기 전에 사실과 표현을 검토할 수 없을까?

6.2 한 번에 한 기능만 배운다

각 차시는 하나의 핵심 기능을 익히고 작은 결과물을 완성한다. 여러 서비스와 프로그램을 한꺼번에 소개하지 않는다.

6.3 사람의 최종 확인을 원칙으로 한다

에이전트가 자료를 수집하고 글을 작성하더라도 게시·발송·예약·의료 판단처럼 중요한 행동은 사람이 확인한 후 실행한다.

6.4 성공 경험을 우선한다

코드를 외우거나 시험 점수를 높이는 것보다 다음 경험을 중요하게 평가한다.

질문을 구체적으로 작성했다.
오류를 발견하고 질문을 수정했다.
동료와 작업 절차를 완성했다.
자신의 생활에 필요한 결과물을 만들었다.

7. AI 에이전트의 교육 모형

본 과정에서는 AI 에이전트를 다음 여섯 요소로 설명한다.

요소	의미	뉴스 검토 사례
목표	무엇을 완성할 것인가	오늘의 주요 뉴스 선정
입력	어떤 자료를 받을 것인가	뉴스 제목·본문·발행시각
판단	어떤 기준으로 처리할 것인가	중요성·신뢰성·중복 여부
도구	어떤 기능을 사용할 것인가	검색·문서 읽기·요약
실행	어떤 순서로 작업할 것인가	수집→분류→요약→검토
검증	누가 결과를 확인할 것인가	출처 확인 후 사람이 승인

따라서 에이전트는 단순히 질문에 대답하는 챗봇이 아니라, 주어진 목표를 이루기 위해 자료와 도구를 사용하고 결과를 점검하는 작업 시스템으로 가르친다.

8. 차시별 교육과정

1강. AI와 친해지기

학습 목표

인공지능과 생성형 AI의 기본 개념을 이해한다.
AI가 잘하는 일과 잘하지 못하는 일을 구분한다.

교육 내용

인공지능, LLM, 챗봇의 쉬운 설명
AI는 어떻게 문장을 만드는가
AI가 틀린 답을 자신 있게 말하는 이유
생활 속 AI 사례 살펴보기

실습

같은 질문을 사람과 AI에게 해보기
AI 답변에서 맞는 내용과 의심되는 내용 표시하기

결과물

‘AI가 잘하는 일과 주의할 일’ 점검표

2강. 원하는 답을 얻는 질문법

학습 목표

막연한 질문을 구체적인 작업 지시로 바꾼다.
역할·목적·조건·출력 형식을 포함한 프롬프트를 작성한다.

교육 내용

좋은 프롬프트의 다섯 요소:

역할
목적
참고 자료
작성 조건
출력 형식

실습 예시

당신은 시니어 교육 강사입니다.
70대 초보 학습자에게 AI 에이전트를 설명해주세요.
전문용어는 바로 풀어서 설명하고,
생활 속 예시 3개와 주의사항 2개를 표로 작성해주세요.

결과물

생활용 프롬프트 3개

3강. 챗봇과 AI 에이전트 구별하기

학습 목표

챗봇·자동화·AI 에이전트의 차이를 설명한다.
생활 문제를 여러 작업 단계로 나눈다.

교육 내용

챗봇: 질문에 답한다.
자동화: 정해진 명령을 반복한다.
에이전트: 목표를 확인하고 필요한 작업과 도구를 선택한다.
사람이 개입해야 하는 지점 찾기

실습

‘매일 아침 주요 뉴스 검토’라는 목표를 다음처럼 나눈다.

뉴스 수집
→ 날짜 확인
→ 중복 제거
→ 분야별 분류
→ 중요도 판단
→ 출처 표시
→ 요약문 작성
→ 사람의 최종 검토

결과물

개인별 에이전트 작업 흐름도

4강. 자료를 읽고 근거 있게 답하기

학습 목표

AI의 기존 지식과 제공된 자료의 차이를 이해한다.
자료를 바탕으로 답하도록 지시한다.

교육 내용

AI의 학습 지식은 최신 정보가 아닐 수 있음
문서 검색과 RAG의 기초 개념
출처를 제시하는 답변의 중요성
원문·요약·의견 구별하기

실습

지역문화 자료 또는 짧은 뉴스 3건 제공
제공된 자료 안에서만 답하게 하기
답변 옆에 출처 번호 표시하기

결과물

출처가 표시된 요약문

5강. 에이전트가 사용할 도구 이해하기

학습 목표

AI 모델과 도구의 역할을 구분한다.
에이전트에 필요한 도구를 선택한다.

교육 내용

검색 도구
문서 읽기 도구
계산 도구
일정·알림 도구
파일 저장 도구
블로그 게시 도구
도구 사용 권한과 보안

실습

다음 목표에 필요한 도구 고르기:

뉴스 검토
여행 준비
지역문화 안내
회고록 질문 작성
블로그 초안 검토

결과물

‘목표와 도구 연결표’

6강. 작은 에이전트 공동 제작

학습 목표

목표·입력·작업 순서·출력 형식을 하나의 구조로 연결한다.
모둠별로 작은 시제품을 제작한다.

권장 프로젝트

주요 뉴스 수집·검토 에이전트
지역문화 방문 안내 에이전트
회고록 질문 생성 에이전트
블로그 글 초안 검토 에이전트
여행 준비 목록 작성 에이전트

개발 방식

기초반: 대화형 AI와 준비된 양식 사용
심화반: Python·Ollama·LangChain 예제 사용

결과물

실행 가능한 에이전트 초안

7강. 오류·환각·개인정보·저작권 점검

학습 목표

AI 결과를 비판적으로 검토한다.
공개하거나 저장하면 안 되는 정보를 구분한다.

교육 내용

사실처럼 보이는 거짓 답변
출처가 없는 주장
개인정보와 API 키 보호
의료·법률·금융 답변의 한계
문학작품·사진·기사의 저작권
AI 생성물 표시 방법

실습

AI 답변 점검표:

날짜가 맞는가?
출처가 실제로 존재하는가?
원문과 요약이 구분되는가?
개인정보가 들어 있지 않은가?
특정 작품의 문장을 지나치게 복제하지 않았는가?
사람이 승인해야 할 행동이 남아 있는가?

결과물

에이전트 안전·검증 점검표

8강. 프로젝트 완성과 발표

학습 목표

에이전트의 목적과 작동 절차를 설명한다.
동료의 의견을 반영해 결과물을 수정한다.

발표 내용

해결하려는 생활 문제
에이전트의 목표
사용하는 자료와 도구
작업 순서
실제 실행 결과
오류와 한계
사람이 확인해야 하는 부분
향후 개선 방향

결과물

최종 시제품
사용설명서 1장
개인별 후속 학습계획

9. 수업 운영 방법

매 차시는 다음 구조로 진행한다.

시간	활동
15분	지난 수업 복습
20분	오늘의 개념 설명
20분	강사 시연
45분	단계별 따라 하기
10분	휴식
20분	개인 또는 모둠 실습
10분	결과 저장과 다음 수업 안내

강사는 한 화면에서 한 단계만 보여주고, 학습자가 작업을 완료한 것을 확인한 뒤 다음 단계로 넘어간다.

10. 학습 자료의 제작 기준

글자 크기는 인쇄물 기준 14포인트 이상으로 한다.
한 페이지에 하나의 작업만 제시한다.
명령어는 설명문과 다른 색 또는 상자로 표시한다.
클릭 위치와 입력 내용을 화면 캡처로 제시한다.
전문용어는 처음 등장할 때 우리말로 풀어쓴다.
오류 화면도 교육 자료에 포함한다.
매 차시 마지막에 ‘오늘 배운 세 가지’를 제시한다.
종이 교재와 블로그 자료를 함께 제공한다.
음성으로 읽을 수 있는 자료도 준비한다.

11. 공용컴퓨터 교육 시 운영 대책

도서관 등 공용컴퓨터는 재부팅 후 설치 내용과 파일이 초기화될 수 있으므로 다음 원칙을 적용한다.

개인 API 키를 파일에 저장하지 않는다.
비밀번호와 API 키가 화면에 보이지 않게 한다.
수업 후 계정에서 로그아웃한다.
환경변수에 넣은 API 키는 반드시 삭제한다.
결과물은 GitHub, 개인 클라우드 또는 USB에 저장한다.
로컬 LLM 모델은 컴퓨터가 초기화되면 다시 설치해야 할 수 있다.
설치 시간을 줄이기 위해 사전 준비된 교육용 컴퓨터를 권장한다.
공용컴퓨터에서는 유료 API보다 로컬 모델 또는 교육용 공용 계정을 우선 검토한다.

12. 평가 방법

시험 점수보다 실제 수행 능력을 평가한다.

평가 영역	확인 내용
개념 이해	챗봇과 에이전트의 차이를 설명하는가
질문 작성	목적과 조건이 포함된 질문을 작성하는가
작업 설계	문제를 여러 단계로 나누는가
도구 선택	목표에 맞는 도구를 선택하는가
결과 검증	오류·출처·개인정보를 확인하는가
결과물	작은 에이전트 시제품을 완성했는가
설명 능력	자신이 만든 작업 흐름을 설명하는가

수료 기준

전체 교육의 70% 이상 참여
안전교육 이수
개인 또는 모둠 프로젝트 1개 완성
최종 결과에 대한 사람의 검토 절차 포함

13. 준비 인력 및 장비

인력

주강사 1명
실습 보조강사 2명
교육 운영 담당자 1명

장비

학습자용 컴퓨터 또는 태블릿
강사용 컴퓨터와 대형 화면
안정적인 인터넷
큰 글씨 키보드 또는 마우스
인쇄 교재
이어폰 또는 스피커
파일 저장용 개인 저장매체

장비 대여, 수료증, 다국어 서비스 등은 실제 예산과 협력기관이 확보된 경우에만 운영계획에 포함한다.

14. 안전 및 윤리 원칙

AI의 답변을 사실로 단정하지 않는다.
주민등록번호·비밀번호·건강기록 등 민감정보를 입력하지 않는다.
의료·법률·금융 판단은 전문가에게 확인한다.
뉴스에는 날짜와 원문 출처를 표시한다.
자동 게시·발송·삭제 기능에는 사람의 승인 단계를 둔다.
AI가 작성한 글임을 필요한 범위에서 밝힌다.
에이전트가 무엇을 저장하고 사용하는지 학습자에게 설명한다.

15. 기대효과

시니어의 AI 활용 능력과 디지털 자신감 향상
AI 답변을 비판적으로 검토하는 정보판별 능력 강화
생활 경험을 디지털 결과물로 전환
지역의 역사·문화·인물 기록 활성화
세대 간 공동 프로젝트와 사회참여 기회 확대
후속 학습을 이끌 시니어 동료강사 발굴
뉴스 검토·회고록·지역문화 안내 등 실제 활용 모델 확보

16. 권장 최종 프로젝트

주요 뉴스 수집·검토 에이전트

뉴스를 수집하고 분야별로 분류한 후, 중요도와 출처를 표시해 사람이 검토할 초안을 만든다. 처음부터 자동 게시하지 않고 담당자의 승인을 받은 글만 게시한다.

영산포 지역문화 안내 에이전트

시니어 회고록 질문 에이전트

출생지·학교·가족·직업·마을·기억에 남는 사건을 바탕으로 인터뷰 질문을 만들고, 답변을 시대별·주제별로 정리한다. 개인의 민감정보는 공개 전에 당사자가 확인한다.

17. 후속 심화과정

기초과정 수료자를 대상으로 다음과 같은 개발형 과정을 운영할 수 있다.

Python과 uv의 역할
Ollama 서버와 로컬 LLM
LangChain 프롬프트 체인
스트리밍과 출력 파서
문서 검색과 RAG
도구 호출과 에이전트
간단한 사용자 화면 제작
테스트·배포·유지관리

18. 맺음말

이 프로그램의 목적은 모든 시니어를 전문 개발자로 만드는 것이 아니다. 자신의 생활 문제를 구체적으로 설명하고, AI가 수행할 작업을 설계하며, 그 결과를 비판적으로 검토할 수 있는 AI 활용 주체로 성장하도록 돕는 데 있다.

시니어가 지닌 오랜 경험과 지역에 대한 기억은 AI가 스스로 만들어낼 수 없는 귀중한 자원이다. AI 에이전트 교육은 그 경험을 대신하는 기술교육이 아니라, 경험을 기록하고 연결하며 사회와 나누게 하는 새로운 실천교육이어야 한다.