프로젝트 개요
기술과사회 수업의 조별 과제로, 일(노동 · 직업)과 삶의
미래를 주제로 진행한 발표 프로젝트입니다. 델파이 기법을
AI로 시뮬레이션하여 미래 직업 환경의 변화를 예측하고, 그 결과를
인터랙티브 시각화 자료와 발표로 정리했습니다.
- 수업 · 기술과사회
- 주제 · 일(노동 · 직업)과 삶의 미래
- 기간 · 2026년 5월
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결과물 · 발표 영상(11~13분) · PPT · 버튜버+실사
혼합
주요 기여
1. 델파이 기법 설계 및 실행
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한국기술교육대학교 컴퓨터공학부 교수 8명의 공개된 연구 이력을
기반으로 AI 시뮬레이션 델파이 조사 설계
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Google Gemini와 Anthropic Claude를 각각 독립적으로 운용해 교차
검증 방식으로 편향 최소화
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총 6개 문항(Likert 척도 + 복수 선택형)으로 구성, 1차 · 2차
2라운드 진행
- 2차 조사 결과 수렴 · 이견 항목 분석 및 최종 보고서 작성
핵심 결론
- Q2 대체 직군 — 사무 · 행정직 8명 만장일치
- Q4-B 긱 이코노미 보편화 — 평균 5.5점으로 전원 긍정 수렴
- Q3 노동 가치 — 축소가 아닌 확장 방향으로 합의
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Q4-A 주 4일제 — 소프트웨어 계열 vs 하드웨어 계열 구조적 이견
확인
2. 시각화 자료 제작
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델파이 조사 결과 인터랙티브 차트 제작 (Chart.js 기반,
Likert · 선택형 · 수렴 과정 탭 3종)
- 델파이 기법 흐름도 SVG 제작 (수직형 · 가로형 2종)
- PPT 초안 제작 및 목차 설계 (16장, 11~13분 분량)
3. 팀 운영
- Notion 기반 팀 워크스페이스 구축 및 일정 관리
- 역할 분배 및 마일스톤 설정
- 버튜버 기획 및 발표 방향 결정
나의 역할
팀장 · 5인 팀
- 팀 리딩
- 기획
- 회의 기획
- 버추얼(버튜버) 기획
- 델파이 기법 시행
- PPT 제작
- Notion 제작
- 그 외 다수
배운 점
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동일한 프롬프트에 대해 LLM마다 다른 추론 결과가 나올 수 있음을
실증적으로 확인 (Q6에서 Gemini는 창의적 문제해결 만장일치,
Claude는 AI 리터러시 7명 합의)
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델파이 기법의 핵심은 수렴보다 "구조적 이견의 발견"에 있다는 점을
직접 경험
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AI 시뮬레이션이 실제 전문가 응답을 완전히 대체할 수 없지만, 교육
목적의 방법론 탐구 도구로서 유효함을 확인