제목	[효율적인 chatgpt 전공 학습법] TOPFEC 학습법
◯ 에세이 작성 동기(추천 이유 등) 3년 동안 전공과 교양 과목을 수강하면서, chat gpt를 활용하는 빈도가 급격하게 증가하고 있다. 대부분의 학생들이 생성형 ai 모델로부터 아이디어와 정보를 많이 얻고자한다. 이를 사용하는 것이 나쁜것은 아니지만, 무분별하게 학습에 도움이 전혀 안되는 방안으로 활용하는 학생들이 많다. 따라서, 어떻게 하면 ai 모델들을 학습에 효율적으로 이용할 수 있는 지 내가 공부하고 있는 공부법에 대해서 소개하고자 한다.
◯ 학습법 등 Tip 세부 내용(실제 학습 방법, 적용 사례 등) chatgpt, wrtn등 모두 생성형 ai 모델로 강화학습을 적용해 계속해서 학습해 오류를 줄여나가고 있다. (강화학습이란, 좋은 답변을 도출해내면 보상을 주는 것이고 틀린 답변을 제공하면 패널티를 주며 학습시키는 방법임.) 좋은 글을 작성해내기 위해서 글쓰기의 기본인 육하원칙이 적용되야 하는 것처럼, ai 모델들한테 원하는 답변을 얻을라면 프롬포트 작성법을 따라서 질문을 하면 더 효과적이다. “누가(who), 언제(when), 어디서(where), 무엇을(what), 어떻게(how), 왜(why)“와 같은 육하 원칙 흐름대로 작성하는 것처럼, 프로포트 TOPFEC 질문의 방법을 활용하면 된다. 첫번째로 T는 Task로 ai가 수행해야 할 구체적인 작업, ai가 해야할 일, 출력해야 하는 내용들을 알려주는 것이다. 두 번째로 O는 tOne, ai의 답변 스타일을 지정해 어조를 정한다. 다음, P는 Persona로 ai에게 특정 역할이나 정체성을 주는 것으로 특정 인물처럼 생각하고 행동을 유도하는 것을 의미한다. 다음, F는 Format으로 답변하는 내용의 구조와 레이아웃을 지정하고 개조식, 서술식, 코드등 모델이 만들어내는 출력 형식을 지정하는 것을 의미한다. 다음, E는 Example로 원하는 답변에 대한 구체적인 사례 또는 이유를 제시하는 것이다. 마지막으로 C는 Context로 ai에게 상황이나 배경 정보를 제공하고 작업의 목적이나 환경적 요인, 사용자의 배경, 조건이나 규칙등을 제시하는 것을 의미한다. 위에서 설명한 TOPFEC 프롬포트 질문의 방법으로 전공 과목인 머신러닝 과제와 프로젝트를 진행했었다. 용돈 예측 모델을 생성하는 코드를 작성하는 데 앞서, 문제를 해결하기 위한 변수와 패턴을 설정했다. [그림 1: 변수, 패턴을 설정한 과제 캡쳐본]

[그림 2: TOPFEC 실제 활용 예시]

첨부한 그림2처럼, TOPFEC 방법을 준수하여 데이터 생성 함수를 제작했다. (참고. 그림3)

[그림 3: Generate_data 함수 코드]

Generate_data 함수로 총 2000개의 데이터를 손쉽게 생성하여 얻을 수 있었다. 후에 테스트를 하기 위한 학습하는 데 필요한 코드들은 직접 코딩하여 생성한 데이터에 대한 결론 도출을 할 수 있었다.

◯ 학습법을 통한 능력향상 정도 또는 기타 영향

학습법 세부 내용에서 실제로 TOPFEC를 계속 활용해 머신러닝 과제를 제출했다. 처음 ai를 활용했을 때는 한 문장안에 많은 요소들의 내용을 담아서 질문했다면, 지금은 차근차근 접근해나가면서 ai 툴을 활용하고 있다. TOPFEC를 적용하기 전과 후를 비교해보면, 내가 궁금하고자 한 것과 해결하기 위한 아이디어를 명확히 얻을 수 있으며 내가 생각했던 아이디어를 어떻게 더 발전시킬 수 있는 지에 대한 고민까지 할 수 있었다.

AI tool을 사용하는 데 있어서 중요한 것은 너무 의존하지 않는 것이다. 항상 옳은 답을 도출해내는 것은 아니기 때문에 TOPFEC 학습법을 이용하면, 답변해내는 과정을 상세하게 알 수 있어 어느 부분에서 틀렸는 지 한눈에 알 수 있다. 이와 같은 방법으로 다른 전공 과목 시험 대비 문제를 풀 때도 답지가 없어도 풀이를 자세하게 풀어나가면서 답과 비교해, 답이 다르면 어느 과정에서 계산법이 다른지, 어떻게 다른 이론을 적용할 수 있는 지 비교했다. 그래서 문제에 대한 풀이나 최종 결과 값이 틀렸더라도 올바르게 수정할 수 있었다. 다른 전공 과목 시험 결과뿐만 아니라 설명한 과제인 머신 러닝 전공 과목도 상위 10%이내에 들어 좋은 성과를 낼 수 있었다.

◯ 최종 소감

처음에는 AI 도구를 사용하는 방법을 익히는 것만으로 활용했지만 시간이 지남에 따라 점점 더 체계적이고 효율적인 학습법을 활용할 수 있었다. 프롬포트 작성법을 통해 단순히 AI가 제공하는 답변을 수용하는 것을 넘어서 문제를 구조적으로 이해하고 체계적인 목표를 설정하며 이를 단계적으로 해결해나가는 깨달음을 얻을 수 있었다.

이 학습법을 적용하며 가장 큰 깨달음은 AI가 단순한 답변 생성해주는 도구가 아니라 사고를 도와줄 수 있는 파트너라고 생각했다. 학습법을 적용하지 않았을 경우에는 원하는 답변을 즉각적으로 얻지 못해 계속 재질문을 하거나 추가적으로 조사를 했어야 했다. 하지만 질문의 구조를 명확히 하고 문제 상황을 구체적으로 설명하며, 원하는 답변 형식으로 지정하자 AI가 제공하는 답변의 품질도 눈에 띄게 개선이 되었다. 이 과정에서 학습이라는 것이 단지 결과를 얻는 것 뿐만 아니라 문제를 해결하는 과정을 이해하고 스스로 발전해 나가는 데 있다는 것을 다시 한번 깨달을 수 있었다.

TOPFEC 학습법을 통해 복잡한 문제를 단계적으로 나눠 해결하는 법을 배우게 되었고, 전공 과목을 공부하는 데 있어 이러한 방식이 전공이나 교양 과목을 공부하는 데 있어 큰 도움이 되었다. AI를 무조건적으로 신뢰하거나 의존하지 않고, AI가 제공하는 답변의 타당성을 검토하며 스스로 학습의 주체가 되는 자세를 갖출 수 있었다. 단순히 AI도구를 사용하는 기술 이상의 가치를 지닌 방법이라고 생각한다. 학습에 대한 접근 방식을 바꾸고, 문제를 바라보는 시각을 넓혀 창의적이고 독립적인 사고를 가능하게 해준다. 이러한 방법 이외에도 새로운 방법론을 시도해 보면서, 계속해서 성장해 나갈 것이다.