구글의 TCREI 프롬프트 기법
AI에게 '제대로' 말 거는 5단계
우리는 AI에게
하루에도 수십 번, 프롬프트를 날립니다.
그런데 한 번이라도 이렇게
생각해본 적이 있습니까.
"나는 AI에게 제대로
말하고 있는 걸까?"
2024년 구글은 코세라(Coursera)에서
'Prompting Essentials'라는
9시간짜리 공식 강좌를 개설했습니다.
이 강좌에서 구글은 효과적인
프롬프트 작성법을 다섯 단계로
정리해 가르칩니다.
Task, Context, References,Evaluate, Iterate.
이 다섯 단계는 수강자들과
블로거들 사이에서 앞글자를 따
TCREI라는 약칭으로 알려지게
되었습니다.
구글이 9시간에 걸쳐 가르치는
이 5단계 프레임워크가
왜 중요한지, 그리고 교실에서
어떻게 쓸 수 있는지를 함께
살펴보겠습니다.
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1. 프롬프트에도 '문법'이 있다
많은 사람이 AI에게 말할 때
일상 대화처럼 접근합니다.
"자료 좀 찾아줘."
"수업 계획서 만들어줘."
그 결과는 대부분
'그럴듯하지만 쓸모없는', '일반적이지만 나에게는 맞지 않는'
텍스트입니다.
이런 과정이 반복되면서 결과물을 수정하다보면 자연스레
"처음부터 내가 하는게 빠르겠다." , "AI 아직 멍청하네" 등 부정적인 생각이 들고
이 때문에 AI를 활용하지 않을 것 같습니다.
구글이 2025년 발표한
68쪽짜리 프롬프트 엔지니어링
백서(Lee Boonstra 저)는
프롬프트의 구조가 결과의 질을
결정한다는 사실을
반복적으로 강조합니다.
같은 해 구글의 'Prompting Guide 101'
(45쪽 PDF)에서도 효과적인 프롬프트의
4요소(Persona, Task, Context, Format)를
제시하며, 가장 성공적인 프롬프트가
평균 21단어에서 발생한다는
데이터를 공개했습니다.
구조가 있는 지시는
구조가 없는 지시보다
일관되게 더 나은 결과를 만든다.
구글의 코세라 강좌에서 가르치는
다섯 단계를 수강자들이 약칭으로
TCREI라 부르게 되었고,
이제는 널리 통용되는 이름이
되었습니다.
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2. TCREI, 한 글자씩 뜯어보기
T — Task (과업)
AI에게 무엇을 해달라고
요청하는지 명확히 정의하는
첫 번째 단계입니다.
여기에는 두 가지가 포함됩니다.
첫째, 페르소나(역할) 지정.
"당신은 10년 경력의
초등학교 체육 교사입니다."
둘째, 원하는 출력 형식 명시.
"표 형태로 정리해주세요."
과업이 구체적일수록
AI는 추측하지 않습니다.
"피드백 분석해줘"와
"학부모 상담 기록 30건을 분석하고,
반복되는 우려 사항 3가지를
빈도순으로 정리해줘"는
완전히 다른 결과를 낳습니다.
C — Context (맥락)
맥락은 AI가 더 정확하고
의미 있는 응답을 생성하도록
돕는 배경 정보입니다.
"원격 근무 팀이고,
지난 분기에 참여도가 하락했다"
같은 상황 설명이 이에 해당합니다.
맥락이 없으면 AI는
가장 일반적인 답을 내놓습니다.
맥락이 있으면 AI는
해당 상황에 맞는 답을 내놓습니다.
교실에서의 예를 들면,
"수학 수업 활동 추천해줘"보다
"2학년 학생 28명, 곱셈 단원,
기초 연산이 느린 학생 7명 포함"
이라는 맥락을 더할 때
결과는 확연히 달라집니다.
최근 AI의 활용은 context를 얼마나 잘 활용하는가에 달려있다고해도
과언이 아닙니다.
R — References (참조)
AI의 응답 방향을 안내하는
예시, 기준, 참고 자료입니다.
"이전에 작성한 보고서를
참고해서 같은 톤으로 써줘."
"첨부한 교육과정 문서를
기반으로 답변해줘."
참조를 지정하지 않으면
AI는 학습 데이터 전체에서
가장 '그럴듯한' 답을 조합합니다.
이것이 바로 할루시네이션의
가장 흔한 원인입니다.
참조할 데이터를 지정하는 것은
AI의 상상력을 제한하는 것이 아니라,
정확성의 울타리를 세우는 것입니다.
저는 레퍼런스는 컨텍스트의 일종이라고도 생각합니다.
E — Evaluate (평가)
AI의 응답을 받은 뒤
바로 사용하지 않고,
한 번 평가하는 단계입니다.
구글은 이렇게 묻도록 가르칩니다.
"이 답변이 내가 기대한 방식으로
내 질문에 답하고 있는가?"
이 단계가 빠지면
AI가 만들어낸 그럴듯한 오류를
그대로 사용하게 됩니다.
I — Iterate (반복 개선)
프롬프트의 결과물이 완벽하지 않으면
프롬프트를 수정하고
다시 시도합니다.
예를 들어 내가 원하는것보다 더 길고 복잡하다면,
"세 개의 글머리 기호로 요약해줘,
각 20단어 이내로."
구글은 이 반복 과정을
프롬프팅의 본질이라고 설명합니다.
좋은 프롬프트는 한 번에
완성되지 않습니다.
교사가 수업안을 여러 번
수정하는 것처럼,
프롬프트도 반복을 통해
정교해집니다.
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3. 교실에서 TCREI 쓰기
— 실전 시나리오 3가지
시나리오 1: 학기말 생활기록부 작성 보조
T: 당신은 10년 경력의 초등 담임교사입니다.
아래 관찰 기록을 바탕으로
'행동특성 및 종합의견' 초안을 작성하세요.
300자 내외, 문단 형태로 출력.
C: 3학년 남학생, 2학기 관찰 기록 기반.
성격이 내성적이나 소그룹 활동에서
리더십을 보이기 시작한 학생.
R: [첨부: 2학기 관찰일지.xlsx]
[참고: 작년 생활기록부 예시문]
E: 비교 표현이 있는지, 긍정적 성장에
초점이 맞춰져 있는지 확인.
I: 필요시 "더 구체적인 사례를 추가해줘"
또는 "문장을 간결하게 줄여줘"로 재요청.
시나리오 2: 체육 수업 차시 계획
T: 초등 3~4학년 체육 수업 전문가로서
'피구' 단원 6차시 수업 계획을 작성하세요.
차시별 표 형태로 정리.
C: 40분 수업, 운동장 사용 가능,
학생 수 30명, 운동 능력 편차 큼.
R: [2022 개정 체육과 교육과정 문서]
[안전 가이드라인 첨부]
E: 차시 간 난이도 연계가 자연스러운지,
안전 유의사항이 포함되었는지 점검.
I: "2차시와 3차시 사이에
기능 연습 활동을 추가해줘."
시나리오 3: AI 연수 워크숍 자료 제작
T: 교사 대상 AI 활용 연수 강사로서
'프롬프트 작성법' 2시간 워크숍 자료를
구성하세요. 슬라이드 개요 형태로.
C: 참가자 20명, AI 활용 경험 초급,
실습 환경: 개인 노트북 + ChatGPT/Gemini.
R: [구글 Prompting Essentials 강좌 요약]
[TCREI 프레임워크 설명 자료]
E: 이론 대 실습 비율이 30:70인지,
초급자가 따라올 수 있는 난이도인지 확인.
I: "실습 시나리오를 학교 현장에
더 맞게 수정해줘."
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4. TCREI의 진짜 힘은 "반복"에 있다.
TCREI에서 가장 중요한 것은
사실 마지막 두 글자,
E(평가)와 I(반복)입니다.
많은 사람이 T-C-R까지는 합니다.
과업을 정하고, 맥락을 주고,
참고 자료를 붙입니다.
그리고 나온 결과를 그대로 씁니다.
그러나 구글이 이 프레임워크에서
강조하는 것은 분명합니다.
첫 번째 결과는 초안이지
최종본이 아니라는 것.
이것은 교사에게는
익숙한 감각이어야 합니다.
수업안은 한 번에 완성되지 않습니다.
학생의 반응을 보고 수정하고,
동료의 피드백을 받고 다듬습니다.
프롬프트도 마찬가지입니다.
또 한가지, 반복을 해도 결과물이 계속 마음에 들지 않는다면?
과감히 "새 채팅"을 시작해보세요.
기존 채팅 세션은 이미 오염되어 아무리 좋은 프롬프트를 제공해도
결과물이 크게 달라지지 않습니다.
새로운 세션을 활용해서 다시 참고자료와 컨텍스트를 강화해서 채팅을 시작해보시면
훨씬 더 좋은 결과를 얻을 확률이 높습니다.
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5. TCREI의 한계, 그리고 프레임워크 너머의 질문
TCREI가 만능은 아닙니다.
첫째, 이 프레임워크는
'정해진 목표가 있는 과업'에
최적화되어 있습니다.
창의적 글쓰기나 열린 탐구에서는
오히려 과도한 구조가
AI의 유연성을 제한할 수 있습니다.
둘째, TCREI는 프롬프트의 '형식'을
정리해주지만, 그 안에 무엇을
담을 것인가는 여전히
질문하는 사람의 몫입니다.
프레임워크를 아는 것과 좋은 질문을 하는 것은 다릅니다.
니체는 1886~1887년 유고(Nachlass)에서
이렇게 썼습니다.
"사실이란 존재하지 않는다.
존재하는 것은 해석뿐이다."
— 프리드리히 니체,
유고 7[60], 1886-1887 /
사후 편집본 '권력에의 의지(Der Wille zur Macht)' 481절
AI가 내놓는 답도 마찬가지입니다.
같은 프레임워크를 써도
어떤 사람은 교과서적 답변을 얻고,
어떤 사람은 예상치 못한
통찰을 끌어냅니다.
차이는 프레임워크가 아니라
해석의 깊이, 즉 질문의 깊이와 문제상황 등에 대한
묘사에 있습니다.
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6. 교사의 일상 언어가 바로 프롬프트다.
교사는 매일 질문합니다.
"왜 그렇게 생각했어?"
"다르게 해볼 수 있을까?"
"그 다음엔 어떻게 될까?"
이것이 프롬프트 제시의 핵심입니다.
아이들의 사고를 특정 방향으로
이끄는 구조화된 질문.
AI에게 프롬프트를 쓰는 것과
학생에게 발문을 던지는 것 사이에는
놀라운 유사성이 있습니다.
교사는 학생에게 과업(T)을 줍니다.
"이 문제를 풀어보세요."
학생의 수준과 상황에 맞게
맥락(C)을 조절합니다.
교과서와 자료를 참조(R)하게 합니다.
그리고 결과물을 점검(E)한 뒤,
"여기를 다시 고쳐보세요"라고
수정을 지시하고,
더 나은 결과가 나올 때까지
반복해서 개선(I)하도록 합니다.
이것이 교사가 일상적으로 하는
수업의 구조이고,
이것이 정확히 TCREI입니다.
교사는 이미 프롬프트 엔지니어입니다.
다만 그 사실을 아직
언어화하지 못했을 뿐입니다.
즉, 선생님은 누구보다 AI를 잘 활용할 수 있는 기초를 이미 학습하셨습니다.
TCREI를 외울 필요는 없습니다.
다만 이것 하나는
기억해두면 좋겠습니다.
AI에게 좋은 답을 얻으려면
좋은 질문의 구조를 알아야 합니다.
그리고 그 구조를 가장 잘 아는 사람은
매일 질문을 설계하는 사람,
바로 교사입니다.
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[출처]
- Google, <Prompting Essentials> (Coursera 공식 강좌, 9시간), https://www.coursera.org/specializations/prompting-essentials-google
- Google, <Start Writing Prompts like a Pro> (Coursera), https://www.coursera.org/learn/google-start-writing-prompts-like-a-pro
- Google / Lee Boonstra, <Prompt Engineering Whitepaper> (68p), https://www.prompthub.us/blog/googles-prompt-engineering-best-practices
- Google, <Prompting Guide 101> (45p PDF), https://blog-ko.superb-ai.com/google-prompting-guide-b2b-ai-productivity-tips/
- Friedrich Nietzsche, <Nachlass> 7[60], 1886-1887 / 사후 편집본 <Der Wille zur Macht> 481절
