📬 사다리 AI 레터 16호

안녕하세요, 사다리필름입니다.

5월입니다. 상반기 교육 일정이 막바지에 접어드는 시기, 슬슬 이런 생각이 드실 때입니다.

"이번 교육, 효과가 있긴 했던 걸까?"

이번 주 레터에서는 교육 효과를 숫자로 증명하는 방법과, AI 영상 이미지 제작의 퀄리티를 높여주는 프레임워크를 함께 준비했습니다.

✅ 사전·사후 평가 앱으로 교육 성과를 데이터로 만드는 법

✅ AI 이미지 생성 퀄리티를 끌어올리는 IMAGE 8 프레임워크 실전 활용법

담당자 여러분의 업무가 조금이라도 더 수월해지길 바라며, 인사를 마칩니다. 💌

1. 기획자를 위한 AI 레시피 🔦

교육 효과, 지금까지 어떻게 증명하셨나요? 설문지 한 장으로 "만족했습니다" 체크받고 끝내셨나요?

교육 기획자분들이 가장 자주 하시는 말씀이 있습니다.

"교육은 열심히 준비했는데, 정작 효과가 있었는지 보여줄 방법이 없어요."

맞습니다. 교육이 끝나고 나면 대부분 두 가지 중 하나입니다. 5점 만점 만족도 체크, 아니면 아무것도 없거나.

담당자 입장에서 가장 곤란한 순간은 바로 이때입니다. 윗분들이 물어보십니다. "이번 교육, 효과 있었어요?" 그때 내밀 수 있는 데이터가 없는 겁니다.

저희도 똑같은 고민을 했습니다.

📋 국토부 AI 콘텐츠 마스터 과정에서 생긴 일

지난주, 저희 팀은 국토교통인재개발원에서 공무원 30명을 대상으로 2박 3일 AI 콘텐츠 마스터 과정을 진행했습니다.

강의 자체는 전에도 해봤습니다. 하지만 이번엔 달랐습니다.

강의장에 들어서기 전, 수강생 30명이 동시에 접속하는 앱을 직접 만들어서 들고 갔습니다.

그 앱 안에는 세 가지가 담겨 있었습니다.

✅ 사전 설문: 현재 AI 사용 빈도, 업무에서의 활용 경험, 학습 목표

✅ 사전 테스트: 현재 AI 관련 지식 수준 측정

✅ 사후 테스트: 교육 직후, 동일 문항으로 성장폭 측정

결과는 예상을 넘었습니다.

교육이 끝난 뒤, 수강생들이 자신의 사전·사후 결과를 화면에서 직접 비교했습니다. 숫자로 보이는 자신의 성장. 점수가 올랐을 때 나오는 반응은 단순한 만족이 아니었습니다. "제가 이걸 이제 아는 거잖아요"라는 말이 나왔습니다.

교육 만족도가 왜 높았는지, 그 자리에서 바로 알 수 있었습니다.

이 방식, 기업 교육 현장에도 그대로 씁니다

저희가 사용한 앱은 외주 개발이 아닙니다. Claude를 활용한 바이브코딩으로 직접 만들었습니다. 개발자가 없어도, 예산이 없어도 됩니다.

기업 교육 담당자분들도 동일하게 만들 수 있습니다.

🔧 앱 구성 3단계

STEP 1. 사전 데이터 수집 설계 (30분)

교육 시작 전, 수강생이 입력하는 항목을 설계합니다.

☑️ 기본 정보: 소속 부서, 직급, 업무 유형

☑️ AI 사용 현황: 현재 활용 빈도 (월 0회 / 주 1-2회 / 매일)
☑️ 학습 목표: "이번 교육에서 가장 얻고 싶은 것은?"

☑️ 사전 테스트: 교육 주제 관련 5-10문항

📝 이 단계에서 얻는 것: 수강생 현황 파악 + 교육 내용 즉시 조정 근거

STEP 2. 교육 중 실시간 데이터 활용 (교육 당일)

수집된 사전 데이터를 강사에게 공유합니다. "참석자 중 AI를 매일 쓰는 분이 8명, 처음 접하는 분이 12명" 이 데이터 하나만 있어도 강의 수준과 속도가 달라집니다.

☑️ 수준별 그룹 구성 가능

☑️ 실습 예제를 현업 업무에 맞게 즉시 조정

☑️ "왜 이걸 배워야 하는가"에 대한 답을 데이터로 제시

STEP 3. 사후 테스트 + 성장 리포트 자동 생성

교육이 끝나는 시점, 동일한 테스트를 다시 진행합니다.

☑️ 사전 점수 vs 사후 점수 자동 비교

☑️ 개인별 성장 수치 즉시 시각화

☑️ 전체 그룹 평균 향상도 리포트 자동 생성

이 리포트가 바로, 임원 보고에 쓸 수 있는 "교육 효과 데이터"입니다. "만족도 4.2점"이 아니라 "사전 평균 52점 → 사후 평균 81점, 29점 향상"입니다.

두 가지 효과가 동시에 납니다

교육 담당자 입장에서는 처음으로 숫자로 된 교육 효과 보고서가 생깁니다. 교육 받은 직원 입장에서는 내가 성장했다는 사실을 눈으로 확인합니다.

국토부 수강생들이 사후 결과를 확인한 뒤, 자발적으로 동료들과 점수를 비교하기 시작했습니다. 아무도 시키지 않았는데도요.

교육이 끝난 뒤 가장 활기찬 순간이 그 10분이었습니다.

📥 교육 평가 앱 제작 가이드 다운로드

개발 경험 없는 교육 담당자도 Claude Code와 대화하면서 사전·사후 테스트 앱을 직접 만들 수 있습니다. 어떻게 말을 걸면 되는지, 막혔을 때 어떻게 풀어나가는지를 흐름을 한번 살펴보세요!

2. "이게 된다고?" AI 영상 실험실 🔬

🧪 IMAGE 8 프레임워크로 원하는 이미지 뽑아내기

AI 영상 제작에서 가장 많이 막히는 순간이 어딘지 아시나요?

시나리오도 완성됐고, 어떤 장면을 만들어야 할지도 알고 있는데, 정작 이미지 생성 툴 앞에 앉으면 프롬프트에 뭘 써야 할지 막막해지는 그 순간입니다.

"따뜻한 느낌의 사무실 장면"이라고 입력하면 나오는 건 항상 어딘가 어색하고 뭔가 다른 이미지들.

원하는 걸 말로 설명하기 어려운 게 문제가 아닙니다. 설명해야 할 요소가 무엇인지 모르는 게 문제입니다.

지난주 국토부 AI 콘텐츠 마스터 과정에서 저희 교육팀이 공유한 프레임워크가 있습니다.

IMAGE 8 — 이미지를 구성하는 8가지 핵심 요소를 순서대로 정의해서, 머릿속에 있는 장면을 AI가 이해할 수 있는 언어로 번역해주는 가이드입니다.

수강생들이 실습에서 가장 반응이 좋았던 내용이라 이번 주 레터에서도 공유합니다.

IMAGE 8의 구성 요소

실제 활용 방법 — 3단계

STEP 1. ChatGPT 또는 Gemini에 위의 IMAGE 8 텍스트를 복사 붙여넣고 이렇게 입력합니다.

"첨부한 IMAGE 8 프레임워크를 기준으로, 내가 원하는 이미지를 구체화할 수 있도록 요소 하나씩 순서대로 질문해줘. 내가 만들고 싶은 이미지는 [OOO]야."

STEP 2. AI가 8가지 요소를 하나씩 물어봅니다.

각 질문에 최대한 구체적으로 답합니다. "밝은 느낌"보다 "오전 햇살이 들어오는 따뜻한 오렌지 톤"처럼 답할수록 결과물이 달라집니다.

STEP 3. 모든 답변이 끝나면 이렇게 요청합니다.

"지금까지 내 답변을 바탕으로, 이미지 생성에 바로 사용할 수 있는 영문 프롬프트를 작성해줘."

완성된 영문 프롬프트를 Flow(나노바나나 엔진), Midjourney, ChatGPT 이미지 생성, Gemini 중 원하는 툴에 붙여넣으면 됩니다.

🔑 핵심 KEY POINT

이미지 생성이 잘 안 되는 이유는 툴의 문제가 아닙니다. 내가 원하는 것을 AI가 이해할 수 있게 설명하지 못한 것입니다. IMAGE 8은 그 설명을 도와주는 체계입니다.

AI 영상 제작과 관련된 문의는 언제든 사다리필름으로 남겨주세요.

오늘 뉴스레터 어떠셨어요?
아래 버튼을 눌러 의견을 남겨주시면
피드백을 반영해 더 재밌고 유익한 콘텐츠로 찾아올게요.
💌