생성형 AI와 커리큘럼
TMSI 모델을 기반으로 한 커리큘럼 구성
생성형 AI 강의 만들기
생성형 AI를 통해 완성도 높은 이미지, 음악, 영상을 쉽고 빠르게 생성할 수 있게 되었다. 이 때문에 새로운 방향의 디자인 교육이 필요한 시점이 되었다(Park, 2023; Arielli & Manovich, 2022). 생성형 AI와 디자인 교육을 연결하게 될 경우에 대부분 '생성형 AI 툴을 사용해서 디자인하기'가 목표라고 생각했다.
그럼 가장 보편적으로 사용되는 'ChatGPT', '미드저니'가 교육의 핵심 툴이 될 것이다. 현재 생성형 AI의 시대에 돌입한 시점에 등장한 연구는 위 2개 툴을 사용해서 디자인의 효율성 높이기, 콘텐츠 재해석하기, 새로운 이야기와 독창성 있는 결과물 디자인하기에 집중하고 있다. 그래서 시각을 조금 다르게 가져봤다.
UX 디자인 프로젝트라면 리서치 후 데이터를 분석하고 디자인 방향을 정하기 위해서 퍼소나, 이해관계자, 사용자여정지도를 만들게 된다. 이때 생성형 AI를 사용하면 어떻게 해야 할까. 아마도 퍼소나를 진짜 사람처럼 구성하려면 미드저니를 써야 할 것이다.
그리고 퍼소나가 겪는 문제와 이야기를 촘촘히 구성하기 위해서 ChatGPT를 사용할지도 모른다. 더하여 퍼소나의 문제 상황에 해당하는 사용자여정지도에 이야기를 미드저니로 이미지를 도출하고, 영상 생성형 AI로 영상처럼 만들 수 있을 것이다.
결과적으로 시나리오를 구성하는 글, 관련 이미지, 영상을 생성해야 한다. 이처럼 모든 영역의 디자인을 해야 한다면 결국 한 편의 콘텐츠와 다를 게 없을 것 같았다. 그래서 현재 상용화된 여러 가지 생성형 AI 서비스를 이용해 보기로 했다. 이는 글, 이미지, 영상, 보이스, 노래 등 다양한 콘텐츠를 생성하는 AI 서비스다. 이처럼 여러 툴을 섞어서 교육을 만든다면 보다 재미있고, 다양한 상황에 대응할 수 있는 능력을 키울 수 있지 않을까. 2023년 기준으로 강의에서 콘텐츠를 만들기 위해 활용한 생성형 AI 서비스는 다음과 같다.
메이커 기반의 디자인 교육
UX 디자인, 서비스 디자인과 관련한 수업과 커리큘럼을 구성하는 연구는 쉽게 찾아볼 수 있다. 이는 비전공자를 목적으로 하는 교육이나 15주 차 안에 효과적으로 디자인 프로젝트를 경험하는 과정의 연구이다. 이러한 교육 연구는 주로 메이커 교육을 기반으로 구성된 연구이다. 메이커(maker)는 무엇을 만드는 사람이란 의미에서 제작 과정에서 얻은 경험과 지식을 공유하는 사회문화적 활동으로 의미가 확장되었다. 이러한 메이커 교육 활동은 학습자가 다양한 도구와 테크놀로지 기술을 활용해 자기 주도적으로 문제를 해결하는 교육 방안으로 활용되고 있다
이러한 메이커 교육을 위한 수업 모델은 다양하게 제시된다. 이러한 모델 중 하나가 TMSI 모델이다. TMSI 모델은 생각하고(Thinking) - 만들고(Making) - 공유하고(Sharing) - 발전(Improving)은 과정을 바탕으로 구성된 메이커 교육 모델이다. 위 모델을 바탕으로 강의에서 프로젝트를 구성하기 위해서 생각하고, 디자인을 하며, 수업 참관 학생들과 공유하고, 최종 발표를 위해 디자인을 발전시키는 15주 과정으로 구성하고자 했다.
강의의 목표는 4 가지다. 첫째, 교육 프로그램은 시각디자인 전공생을 위한 교육 프로그램에 집중한다. 둘째, 본 연구에서 생성형 AI를 통한 프로그램은 시각디자인 전공에 맞는 콘텐츠 제작을 목표로 설정한다. 현재 생성형 AI가 디자인 산업에서 콘텐츠 제작과 개선, 프로덕션 업무에 주로 사용되고 있다(Anantrasirichai & Bull, 2022). 셋째, 파편화되어 있는 다양한 생성형 AI 서비스를 가능한 한 모두 이용하여 콘텐츠를 제작한다. 넷째, 다른 학습자와 소통하며 흥미를 유발하기 위해 생성형 AI를 사용하며 구성한 프롬프트를 공유한다.
생성형 AI 디자인과 2학년 과정
본 강의는 2학년을 대상으로 구성한 강의였다. 하지만 실제 수업에서는 2학년과 3학년이 75%, 4학년이 15%이었다. 강의는 오리엔테이션이 끝나고 난 2주 차부터 4주 차까지 ChatGPT를 통해서 시나리오를 구성하는 데 집중했다. 콘텐츠의 세계관과 시나리오 구축이 끝나면 5~7주간 미드저니를 통해서 시나리오와 관련한 인물, 배경, 시나리오 샷을 자유롭게 구성하도록 했다. 8주 차에 중간발표를 통해 어떠한 프로젝트를 진행하는지 공유했다.
여기서 내용은 미드저니로 가상 인플루언서를 만들고 실제 사람의 영상에 얹힌 페이크 인플루언서를 통해 사람들이 실제 사람으로 느끼는지 심리적인 척도 및 환경을 분석하는 프로젝트, PPT에서 선택에 따라 페이지 이동을 자유롭게 구성하는 인터랙티브 게임, 가상 아이돌을 구성하고 노래를 만드는 기획사, 고등학생과 SF 이야기 등이 나왔다.
생성형 AI 수업에서 공유한 여러 파라미터를 통해서 웹툰, 실사, 일러스트 등 다양한 그래픽 스타일을 짧은 시간 동안 도출할 수 있었다. 그리고 9~14주간 실제 콘텐츠 구성을 위해서 노래, 더빙, 영상을 생성하는 방법에 집중했다. 여기서 사진 속 인물의 입모양을 움직이기 위해서 D-ID, 아바타리피의 서비스를 활용하였다.
그리고 입 모양을 움직이기 위해서 사람의 목소리로 된 더빙을 타입캐스트로 생성했다. 그리고 영상은 스테이블 디퓨전 혹은 런웨이의 젠 2, 카이버을 통해서 짤막한 영상을 구성한 뒤 이어 붙이도록 했다. 강의에서 생성형AI로 제작한 짧막한 영상을 이어서 에펙으로 붙여 컨셉 컨텐츠로 구성한 학생들의 작업 사례는 다음과 같다.
이제 생성형 AI를 인간과 함께 창작 활동하는 관계자로서 인식하는 방향의 교육이 필요한 시대라고 한다(Oh & Kim, 2023). 생성형 AI는 우리의 기대 이상만큼 완벽한 퀄리티의 디자인 결과물을 도출하지는 못한다. 하지만 높은 완성도의 일러스트, 사진을 생성하기 때문에 디자인 업무 단계에서 활용 방안은 넓어질 것이라 예측한다.
Park, H. (2023). The Possibilities and Limitations of Generative AI Image Conversion Tools and Their Implications for Design Education. The Journal of Korean Association of Computer Education, 26(5), 155-170.
Anantrasirichai, N., & Bull, D. (2022). Artificial intelligence in the creative industries: a review. Artificial intelligence review, 1-68.
Oh, M., & Kim, J. (2023). A New Transformation of Literacy Education in the Era of Generative AI. Journal of Humanities ,89, 255-285.
