보고서·디자인·데이터분석까지... 분야를 넘나드는 멀티태스킹
에이블런은 2024년에 이어 2025년에도 한국문화정보원의 「문화 디지털 아카데미 운영 및 디지털 혁신 역량 수준 진단」사업을 연속 수행하며, 교육 운영과 역량 진단을 함께 진행했습니다.
2025년 문화 디지털 아카데미는 총 6개 프로그램으로 구성되어 온라인 특강, 집합형 실습 교육, 디지털 혁신 기획 영상 등 온·오프라인을 병행한 다회차 교육으로 운영되었으며, 문화체육관광부 본부 및 소속·산하 공공기관 종사자 수백 명 규모가 참여하였습니다.
교육은 2024년 운영 결과에서 확인된 “실습 중심 교육에 대한 수요”를 반영해, 생성형 AI·데이터 분석·콘텐츠 제작 등 실무 적용 중심 과정으로 구성되었고, 그 결과 교육 만족도는 5점 만점 기준 4.57~4.79점으로 전반적으로 높은 평가를 받았습니다. 특히 생성형 AI 기반 데이터 분석 및 콘텐츠 제작 과정은 실습 구조 고도화에 따라 교육생 만족도와 체감 활용도가 더욱 높게 나타났습니다.
본 사업에서는 교육 운영과 함께 문화 분야 종사자의 디지털 혁신 역량 수준을 진단하는 과업도 병행하여 수행했으며, 이를 통해 교육 성과를 넘어 향후 교육 설계와 정책적 개선을 위한 기초 데이터까지 함께 축적했습니다.
「문화 디지털 아카데미 운영 및 디지털 혁신 역량 수준 진단」 교육 현장
다양한 과업을 빠르고 정확하게, 러닝코치 정소리 매니저
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"안녕하세요. 에이블런 교육운영 2팀 윤지성 매니저입니다. 저는 작년부터 올해까지 2년 동안 문화 디지털 아카데미의 실무 운영을 맡았는데요, 해당 사업은 교육 운영 뿐만 아니라 홍보물 작업, 보고서 작업, 디지털 혁신 역량 수준 진단까지 진행하는 다양한 과업이 있어 많은 분들과 협업하며 사업을 운영하였습니다."
©러닝코치 윤지성 매니저 |
Q1.
이번 교육 프로젝트를 운영하면서 예상치 못한 문제나 변수가 있었다면 어떤 것이었고, 이를 해결하기 위해 어떤 방안을 시도하셨나요? 문제를 해결하고 나서 특히 성취감을 느꼈던 순간이 있다면 함께 말씀해주세요.
문화 디지털 아카데미를 운영하며 가장 크게 체감한 변수는 실습 중심 교육을 안정적으로 뒷받침할 수 있는 교육 환경의 완성도였습니다. 본 교육은 생성형 AI, 데이터 분석 등 실습 비중이 높은 과정이 다수 포함되어 있었고, 이에 따라 교육장의 인터넷 환경은 교육 몰입도와 만족도에 직접적인 영향을 미치는 요소였습니다.
「문화 디지털 아카데미 운영 및 디지털 혁신 역량 수준 진단」 교육 현장 세팅
초기 회차 운영 과정에서는 교육장 내 와이파이 속도와 접속 안정성이 충분하지 않아 실습 도중 연결이 지연되거나, 일부 교육생이 작업 흐름을 원활하게 따라가기 어려운 상황이 발생했습니다. 이는 단순한 시설 불편을 넘어, 교육의 질과 학습 경험 전반에 영향을 줄 수 있는 중요한 운영 변수라고 판단했습니다.
에이블런 교육운영팀은 이 문제를 일시적인 불편으로 넘기기보다, 회차가 거듭될수록 교육 환경을 점진적으로 개선해 나가는 방향으로 운영 전략을 재정비했습니다. 한정된 예산 안에서 가장 효과적인 개선 방안을 찾기 위해 교육장 환경을 면밀히 점검하고, 추가 네트워크 장비 도입, 좌석 배치 조정, 접속 분산 방식 적용 등 현실적으로 실행 가능한 대안을 단계적으로 적용했습니다.
다양한 장비를 도입한 교육 현장
이러한 운영 판단에는 교육학적 근거도 함께 작용했습니다. 교육심리학 분야의 “인지부하 이론(Cognitive Load Theory : CLT)”에 따르면, 학습자는 동시에 처리할 수 있는 인지 자원이 제한되어 있으며, 학습 내용과 직접적인 관련이 없는 환경적 요인은 학습자의 인지 자원을 불필요하게 소모시키는 외재적 인지부하로 작용할 수 있습니다. 이 이론은 교육심리학자 John Sweller가 1988년 제시한 개념으로, 학습 효과를 높이기 위해서는 학습자에게 본질적인 사고와 문제 해결에 집중할 수 있는 환경을 제공하는 것이 중요하다고 설명합니다. 특히 실습 중심 교육에서는 네트워크 불안정이나 기술적 지연과 같은 환경 요소가 학습 내용보다 먼저 피로감을 유발해 학습 몰입을 저해할 수 있습니다.
Barefoot TEFL Teacher, 'What is Cognitive Load Theory?'
이번 문화 디지털 아카데미 운영에서 와이파이 환경 개선을 중요한 운영 과제로 판단한 이유도 여기에 있었습니다. 운영팀은 실습 과정에서 발생하는 불필요한 인지적 부담을 최소화해야 교육생이 학습 내용과 문제 해결에 온전히 집중할 수 있다고 보았고, 회차를 거듭할수록 교육생이 체감할 수 있는 변화를 만드는 데 운영의 우선순위를 두었습니다.
그 결과, 이후 회차로 갈수록 실습 중 기술적인 불편은 눈에 띄게 줄어들었고, 교육생들은 환경에 대한 스트레스 없이 학습 흐름에 몰입할 수 있었습니다. 운영자로서 가장 성취감을 느꼈던 순간은, 초기 회차에서 발생했던 불편 요소가 이후 회차에서는 자연스럽게 해소되어
교육이 끊김 없이 진행되었을 때였습니다. 이번 경험을 통해 교육 운영에서 중요한 것은 문제가 전혀 발생하지 않도록 통제하는 것이 아니라, 학습자의 인지 부담을 줄이는 방향으로 환경을 설계하고, 제한된 조건 안에서도 교육 경험을 지속적으로 개선해 나가는 운영 역량이라는 점을 다시 한번 확인할 수 있었습니다. 회차를 거듭할수록 더 나은 학습 환경을 만들어갈 수 있었던 과정은 에이블런 교육 운영 매니저로서의 전문성을 가장 잘 보여준 순간이었습니다.
Q2.
새롭게 시도해본 것들도 있을까요? 이번 프로젝트에서 특히 신경썼던 부분도 궁금합니다.
이번 2025년 문화 디지털 아카데미 운영에서 에이블런이 가장 중요하게 본 지점은 AI 교육의 흐름이 ‘기술 이해’에서 ‘업무 활용과 적용’ 중심으로 빠르게 이동하고 있다는 점이었습니다. AI를 설명하는 교육은 이미 충분히 확산된 만큼, 이제는 각자의 업무 맥락에서 AI를 직접 다뤄보고 활용해보는 경험이 교육 성과를 좌우한다고 판단했습니다.
이러한 판단은 글로벌 AI 전문가들의 메시지와도 맞닿아 있습니다.
AI 교육에서 중요한 것은 기술을 아는 것이 아니라, AI를 활용해 실제 문제를 해결해보는 경험이다
Andrew Ng, DeepLearning.AI 창립자, Landing AI CEO, Coursera 공동 창립자 겸 회장
AI를 특정 전문가의 기술이 아닌, 모든 직무와 업무 방식에 자연스럽게 스며드는 도구로 바라봐야 한다
Satya Nadella, Microsoft의 회장 겸 최고경영자(CEO)
AI를 ‘배우는 대상’이 아니라 함께 일하는 동료처럼 직접 써봐야 그 가치가 드러난다
Ethan Mollick, 펜실베이니아 대학교 와튼스쿨 경영학 부교수
등 이러한 흐름을 단순히 인용하는 데 그치지 않고, 2025년 문화 디지털 아카데미 운영에 선제적으로 반영했습니다. AI를 설명하는 교육이 아니라, 직접 사용해보고 업무에 연결해보는 경험을 중심에 둔 운영 구조를 설계한 점이 이번 프로젝트의 핵심적인 고도화 포인트였습니다.
실제 교육 안내문
이를 위해 2025년 운영에서는 실습 경험의 밀도를 높이기 위한 운영 구조 전반을 재정비했습니다. 작년 운영 경험을 바탕으로, 올해는 주요 실습 과정 전반에 보조강사를 투입하여 실습 속도나 이해도 차이로 인해 뒤처지는 교육생이 발생하지 않도록 현장 밀착 가이드를 강화했습니다. 이를 통해 교육생 개개인의 실습 진행 상황을 보다 세심하게 확인하고, 질문과 어려움이 즉각적으로 해소될 수 있는 환경을 조성했습니다. 또한 교육 참여 전반의 이해도를 높이기 위해 교육 안내 사항을 ‘교육 전·중·후’ 단계로 구조화하여 정리·배포했습니다. 사전에는 교육 목표와 준비 사항을 명확히 전달하고, 교육 중에는 인쇄물과 교재를 통해 핵심 내용을 현장에서 다시 확인할 수 있도록 했으며, 교육 종료 후에는 동일한 자료를 바탕으로 교육생들이 교육 이후에도 복습을 이어갈 수 있도록 운영했습니다. 이를 통해 교육이 일회성 경험에 그치지 않고, 업무로 이어질 수 있는 학습 구조를 만드는 데 주력했습니다.
주요 실습 과정 전반에 보조강사 투입
일부 교육 과정에서는 ChatGPT 유료 계정을 지원하여 실습 환경을 한층 보완했습니다. 생성형 AI를 제한적으로 체험하는 수준이 아니라, 제약 없이 직접 활용해보며 다양한 시도를 해볼 수 있도록 한 점은 교육생들의 실습 몰입도와 학습 경험의 깊이를 높이는 데 중요한 역할을 했습니다.
더 나아가 본 사업에서는 AI 교육 운영과 함께 디지털 혁신 역량 수준 진단 과업을 병행하며, 교육 참여 현황과 조직의 디지털 인식·활용 수준을 함께 바라볼 수 있는 구조를 설계했습니다. 해당 과업은 약 30개의 문항을 바탕으로 ‘비전과 문화, 업무 경험 및 학습 의지, 업무와 활용, 성과’, 총 4개의 혁신단계를 분석하는 과업입니다. 문체부, 소속기관, 소속공공기관 약 700명을 대상으로 각각 조직과 개인의 관점에서 디지털 혁신 역량에 대해 답변하고, 이를 통해 종합 점수와 세부 역량별, 연령대, 기관 규모 등 다양한 관점에서 데이터를 분석합니다. 분석한 데이터는 금년도에 진행한 사업에 대한 분석과 함께 차년도 사업 교육 과정 기획에 활용됩니다.
교육 사업 운영 못지 않게 매우 중요한 과업이었기 때문에, 사업 초반부터 성공적인 수준 진단을 위해 내부 회의를 수차례 진행하였고, 분석팀의 의견을 단순히 수용하지 않고 운영팀에서도 다양한 의견을 전달하였습니다. 특히 운영매니저로서 수준 진단의 과업을 충분히 이해하고, 문항 하나하나의 답변 척도까지 신경써야 했기에 운영 매니저의 데이터 분석 역량이 필요한 중요한 과업이었습니다. 이를 통해 단기적인 교육 만족도를 넘어, 향후 공공·문화 분야에서 AI 교육이 나아가야 할 방향까지 함께 고민할 수 있는 운영이 가능했습니다.
종합해 보면, 이번 문화 디지털 아카데미는 AI 교육의 최신 흐름을 단순히 반영한 것을 넘어, 실습 중심·현장 적용 중심의 운영 구조로 구체화해 구현한 사례였으며, 에이블런이 AI 교육 운영 분야에서 어떤 전문성과 방향성을 가지고 있는지를 분명히 보여준 프로젝트였습니다.
Q3.
이번 교육 프로젝트의 핵심 목표와 교육생들이 특히 만족하거나 어려워한 부분은 무엇이었나요? 교육 과정 중 가장 반응이 좋았던 활동이나 콘텐츠에 대해서도 알려주세요.
이번 문화 디지털 아카데미에서 교육생들이 공통적으로 긍정적인 반응을 보인 지점은 AI와 디지털 기술을 ‘이해하는 교육’이 아니라, ‘업무에 연결해보는 교육’으로 경험했다는 점이었습니다. 단순히 새로운 도구를 소개받는 데서 그치지 않고, 각자의 업무 맥락에서 어떻게 활용할 수 있을지를 직접 고민해볼 수 있었다는 점이 교육생 반응 전반에서 반복적으로 확인되었습니다. 이러한 반응은 만족도 조사 결과에서도 명확하게 드러났습니다.
교육 전후 피드백 조사 보고서
2025년 문화 디지털 아카데미 전체 과정의 만족도는 5점 만점 기준 평균 4.57점에서 최대 4.79점으로 집계되었으며, 특히 생성형 AI, 데이터 분석, 콘텐츠 제작 등 실습 비중이 높은 과정일수록 상대적으로 더 높은 점수를 기록했습니다.
교육생들은 “바로 현업에 적용해볼 수 있을 것 같다”, “막연했던 AI 활용이 구체적인 업무 아이디어로 정리되었다”는 의견을 남겼고, 이는 교육이 단순한 기술 소개를 넘어 실제 업무 활용 가능성을 중심으로 인식되었음을 보여주는 지표였습니다. 교육이 진행될수록 교육생들의 질문 역시 변화하는 흐름을 보였습니다. 초기에는 기능이나 사용법 중심의 질문이 많았다면, 후반으로 갈수록 “우리 조직에서는 이렇게 적용해볼 수 있을까”, “기존 업무 프로세스를 어떻게 바꿀 수 있을까”와 같이 현장 적용을 전제로 한 질문 비중이 눈에 띄게 늘어났습니다. 이는 교육을 통해 AI와 디지털 기술을 바라보는 관점 자체가 점차 업무 중심으로 이동하고 있음을 보여주는 장면이었습니다.
「문화 디지털 아카데미 운영 및 디지털 혁신 역량 수준 진단」 교육 현장
한편 일부 과정에서는 짧은 기간 안에 많은 내용을 다루다 보니 속도가 빠르게 느껴졌다는 의견도 함께 제시되었습니다. 다만 이러한 의견 역시 “난이도는 있었지만 그만큼 얻어가는 것이 많았다”는 평가와 함께 언급되었으며, 실제로 고급·실습 중심 과정일수록 만족도 점수가 더 높게 나타나는 경향을 보였습니다. 이는 교육생들이 단순한 편의성보다 학습의 밀도와 실질적인 성장을 더 중요하게 인식하고 있음을 보여줍니다.
종합해 보면, 이번 문화 디지털 아카데미에 대한 교육생 반응은 단순히 “만족했다”는 평가를 넘어, AI와 디지털 기술을 자신의 업무 맥락에서 다시 바라보게 되었다는 변화로 정리할 수 있습니다. 구체적인 만족도 수치와 정성 의견 모두에서 확인되듯, 이번 교육은 교육생들에게 새로운 도구를 배운 경험이 아니라 업무를 바라보는 사고 방식이 확장되는 계기로 작용했습니다.
에이블런은 모두를 위한 AI 리터러시 교육 전문 기업입니다. “보이는 교육은 시작일 뿐 진짜 변화는 맞춤형에서 시작됩니다”라는 철학 아래 기업의 실무 환경과 조직 언어에 맞춘 맞춤형 AI 교육 서비스를 제공합니다. 우리는 기술이 아닌, 사람과 조직의 변화를 만드는 교육을 합니다.
보고서·디자인·데이터분석까지... 분야를 넘나드는 멀티태스킹
에이블런은 2024년에 이어 2025년에도 한국문화정보원의 「문화 디지털 아카데미 운영 및 디지털 혁신 역량 수준 진단」사업을 연속 수행하며, 교육 운영과 역량 진단을 함께 진행했습니다.
2025년 문화 디지털 아카데미는 총 6개 프로그램으로 구성되어 온라인 특강, 집합형 실습 교육, 디지털 혁신 기획 영상 등 온·오프라인을 병행한 다회차 교육으로 운영되었으며, 문화체육관광부 본부 및 소속·산하 공공기관 종사자 수백 명 규모가 참여하였습니다.
교육은 2024년 운영 결과에서 확인된 “실습 중심 교육에 대한 수요”를 반영해, 생성형 AI·데이터 분석·콘텐츠 제작 등 실무 적용 중심 과정으로 구성되었고, 그 결과 교육 만족도는 5점 만점 기준 4.57~4.79점으로 전반적으로 높은 평가를 받았습니다. 특히 생성형 AI 기반 데이터 분석 및 콘텐츠 제작 과정은 실습 구조 고도화에 따라 교육생 만족도와 체감 활용도가 더욱 높게 나타났습니다.
본 사업에서는 교육 운영과 함께 문화 분야 종사자의 디지털 혁신 역량 수준을 진단하는 과업도 병행하여 수행했으며, 이를 통해 교육 성과를 넘어 향후 교육 설계와 정책적 개선을 위한 기초 데이터까지 함께 축적했습니다.
「문화 디지털 아카데미 운영 및 디지털 혁신 역량 수준 진단」 교육 현장
다양한 과업을 빠르고 정확하게, 러닝코치 정소리 매니저
Q1.
이번 교육 프로젝트를 운영하면서 예상치 못한 문제나 변수가 있었다면 어떤 것이었고, 이를 해결하기 위해 어떤 방안을 시도하셨나요? 문제를 해결하고 나서 특히 성취감을 느꼈던 순간이 있다면 함께 말씀해주세요.
문화 디지털 아카데미를 운영하며 가장 크게 체감한 변수는 실습 중심 교육을 안정적으로 뒷받침할 수 있는 교육 환경의 완성도였습니다. 본 교육은 생성형 AI, 데이터 분석 등 실습 비중이 높은 과정이 다수 포함되어 있었고, 이에 따라 교육장의 인터넷 환경은 교육 몰입도와 만족도에 직접적인 영향을 미치는 요소였습니다.
「문화 디지털 아카데미 운영 및 디지털 혁신 역량 수준 진단」 교육 현장 세팅
초기 회차 운영 과정에서는 교육장 내 와이파이 속도와 접속 안정성이 충분하지 않아 실습 도중 연결이 지연되거나, 일부 교육생이 작업 흐름을 원활하게 따라가기 어려운 상황이 발생했습니다. 이는 단순한 시설 불편을 넘어, 교육의 질과 학습 경험 전반에 영향을 줄 수 있는 중요한 운영 변수라고 판단했습니다.
에이블런 교육운영팀은 이 문제를 일시적인 불편으로 넘기기보다, 회차가 거듭될수록 교육 환경을 점진적으로 개선해 나가는 방향으로 운영 전략을 재정비했습니다. 한정된 예산 안에서 가장 효과적인 개선 방안을 찾기 위해 교육장 환경을 면밀히 점검하고, 추가 네트워크 장비 도입, 좌석 배치 조정, 접속 분산 방식 적용 등 현실적으로 실행 가능한 대안을 단계적으로 적용했습니다.
다양한 장비를 도입한 교육 현장
이러한 운영 판단에는 교육학적 근거도 함께 작용했습니다. 교육심리학 분야의 “인지부하 이론(Cognitive Load Theory : CLT)”에 따르면, 학습자는 동시에 처리할 수 있는 인지 자원이 제한되어 있으며, 학습 내용과 직접적인 관련이 없는 환경적 요인은 학습자의 인지 자원을 불필요하게 소모시키는 외재적 인지부하로 작용할 수 있습니다. 이 이론은 교육심리학자 John Sweller가 1988년 제시한 개념으로, 학습 효과를 높이기 위해서는 학습자에게 본질적인 사고와 문제 해결에 집중할 수 있는 환경을 제공하는 것이 중요하다고 설명합니다. 특히 실습 중심 교육에서는 네트워크 불안정이나 기술적 지연과 같은 환경 요소가 학습 내용보다 먼저 피로감을 유발해 학습 몰입을 저해할 수 있습니다.
Barefoot TEFL Teacher, 'What is Cognitive Load Theory?'
이번 문화 디지털 아카데미 운영에서 와이파이 환경 개선을 중요한 운영 과제로 판단한 이유도 여기에 있었습니다. 운영팀은 실습 과정에서 발생하는 불필요한 인지적 부담을 최소화해야 교육생이 학습 내용과 문제 해결에 온전히 집중할 수 있다고 보았고, 회차를 거듭할수록 교육생이 체감할 수 있는 변화를 만드는 데 운영의 우선순위를 두었습니다.
그 결과, 이후 회차로 갈수록 실습 중 기술적인 불편은 눈에 띄게 줄어들었고, 교육생들은 환경에 대한 스트레스 없이 학습 흐름에 몰입할 수 있었습니다. 운영자로서 가장 성취감을 느꼈던 순간은, 초기 회차에서 발생했던 불편 요소가 이후 회차에서는 자연스럽게 해소되어
교육이 끊김 없이 진행되었을 때였습니다. 이번 경험을 통해 교육 운영에서 중요한 것은 문제가 전혀 발생하지 않도록 통제하는 것이 아니라, 학습자의 인지 부담을 줄이는 방향으로 환경을 설계하고, 제한된 조건 안에서도 교육 경험을 지속적으로 개선해 나가는 운영 역량이라는 점을 다시 한번 확인할 수 있었습니다. 회차를 거듭할수록 더 나은 학습 환경을 만들어갈 수 있었던 과정은 에이블런 교육 운영 매니저로서의 전문성을 가장 잘 보여준 순간이었습니다.
Q2.
새롭게 시도해본 것들도 있을까요? 이번 프로젝트에서 특히 신경썼던 부분도 궁금합니다.
이번 2025년 문화 디지털 아카데미 운영에서 에이블런이 가장 중요하게 본 지점은 AI 교육의 흐름이 ‘기술 이해’에서 ‘업무 활용과 적용’ 중심으로 빠르게 이동하고 있다는 점이었습니다. AI를 설명하는 교육은 이미 충분히 확산된 만큼, 이제는 각자의 업무 맥락에서 AI를 직접 다뤄보고 활용해보는 경험이 교육 성과를 좌우한다고 판단했습니다.
이러한 판단은 글로벌 AI 전문가들의 메시지와도 맞닿아 있습니다.
Andrew Ng, DeepLearning.AI 창립자, Landing AI CEO, Coursera 공동 창립자 겸 회장
Satya Nadella, Microsoft의 회장 겸 최고경영자(CEO)
Ethan Mollick, 펜실베이니아 대학교 와튼스쿨 경영학 부교수
등 이러한 흐름을 단순히 인용하는 데 그치지 않고, 2025년 문화 디지털 아카데미 운영에 선제적으로 반영했습니다. AI를 설명하는 교육이 아니라, 직접 사용해보고 업무에 연결해보는 경험을 중심에 둔 운영 구조를 설계한 점이 이번 프로젝트의 핵심적인 고도화 포인트였습니다.
실제 교육 안내문
이를 위해 2025년 운영에서는 실습 경험의 밀도를 높이기 위한 운영 구조 전반을 재정비했습니다. 작년 운영 경험을 바탕으로, 올해는 주요 실습 과정 전반에 보조강사를 투입하여 실습 속도나 이해도 차이로 인해 뒤처지는 교육생이 발생하지 않도록 현장 밀착 가이드를 강화했습니다. 이를 통해 교육생 개개인의 실습 진행 상황을 보다 세심하게 확인하고, 질문과 어려움이 즉각적으로 해소될 수 있는 환경을 조성했습니다. 또한 교육 참여 전반의 이해도를 높이기 위해 교육 안내 사항을 ‘교육 전·중·후’ 단계로 구조화하여 정리·배포했습니다. 사전에는 교육 목표와 준비 사항을 명확히 전달하고, 교육 중에는 인쇄물과 교재를 통해 핵심 내용을 현장에서 다시 확인할 수 있도록 했으며, 교육 종료 후에는 동일한 자료를 바탕으로 교육생들이 교육 이후에도 복습을 이어갈 수 있도록 운영했습니다. 이를 통해 교육이 일회성 경험에 그치지 않고, 업무로 이어질 수 있는 학습 구조를 만드는 데 주력했습니다.
주요 실습 과정 전반에 보조강사 투입
일부 교육 과정에서는 ChatGPT 유료 계정을 지원하여 실습 환경을 한층 보완했습니다. 생성형 AI를 제한적으로 체험하는 수준이 아니라, 제약 없이 직접 활용해보며 다양한 시도를 해볼 수 있도록 한 점은 교육생들의 실습 몰입도와 학습 경험의 깊이를 높이는 데 중요한 역할을 했습니다.
더 나아가 본 사업에서는 AI 교육 운영과 함께 디지털 혁신 역량 수준 진단 과업을 병행하며, 교육 참여 현황과 조직의 디지털 인식·활용 수준을 함께 바라볼 수 있는 구조를 설계했습니다. 해당 과업은 약 30개의 문항을 바탕으로 ‘비전과 문화, 업무 경험 및 학습 의지, 업무와 활용, 성과’, 총 4개의 혁신단계를 분석하는 과업입니다. 문체부, 소속기관, 소속공공기관 약 700명을 대상으로 각각 조직과 개인의 관점에서 디지털 혁신 역량에 대해 답변하고, 이를 통해 종합 점수와 세부 역량별, 연령대, 기관 규모 등 다양한 관점에서 데이터를 분석합니다. 분석한 데이터는 금년도에 진행한 사업에 대한 분석과 함께 차년도 사업 교육 과정 기획에 활용됩니다.
교육 사업 운영 못지 않게 매우 중요한 과업이었기 때문에, 사업 초반부터 성공적인 수준 진단을 위해 내부 회의를 수차례 진행하였고, 분석팀의 의견을 단순히 수용하지 않고 운영팀에서도 다양한 의견을 전달하였습니다. 특히 운영매니저로서 수준 진단의 과업을 충분히 이해하고, 문항 하나하나의 답변 척도까지 신경써야 했기에 운영 매니저의 데이터 분석 역량이 필요한 중요한 과업이었습니다. 이를 통해 단기적인 교육 만족도를 넘어, 향후 공공·문화 분야에서 AI 교육이 나아가야 할 방향까지 함께 고민할 수 있는 운영이 가능했습니다.
종합해 보면, 이번 문화 디지털 아카데미는 AI 교육의 최신 흐름을 단순히 반영한 것을 넘어, 실습 중심·현장 적용 중심의 운영 구조로 구체화해 구현한 사례였으며, 에이블런이 AI 교육 운영 분야에서 어떤 전문성과 방향성을 가지고 있는지를 분명히 보여준 프로젝트였습니다.
Q3.
이번 교육 프로젝트의 핵심 목표와 교육생들이 특히 만족하거나 어려워한 부분은 무엇이었나요? 교육 과정 중 가장 반응이 좋았던 활동이나 콘텐츠에 대해서도 알려주세요.
이번 문화 디지털 아카데미에서 교육생들이 공통적으로 긍정적인 반응을 보인 지점은 AI와 디지털 기술을 ‘이해하는 교육’이 아니라, ‘업무에 연결해보는 교육’으로 경험했다는 점이었습니다. 단순히 새로운 도구를 소개받는 데서 그치지 않고, 각자의 업무 맥락에서 어떻게 활용할 수 있을지를 직접 고민해볼 수 있었다는 점이 교육생 반응 전반에서 반복적으로 확인되었습니다. 이러한 반응은 만족도 조사 결과에서도 명확하게 드러났습니다.
교육 전후 피드백 조사 보고서
2025년 문화 디지털 아카데미 전체 과정의 만족도는 5점 만점 기준 평균 4.57점에서 최대 4.79점으로 집계되었으며, 특히 생성형 AI, 데이터 분석, 콘텐츠 제작 등 실습 비중이 높은 과정일수록 상대적으로 더 높은 점수를 기록했습니다.
교육생들은 “바로 현업에 적용해볼 수 있을 것 같다”, “막연했던 AI 활용이 구체적인 업무 아이디어로 정리되었다”는 의견을 남겼고, 이는 교육이 단순한 기술 소개를 넘어 실제 업무 활용 가능성을 중심으로 인식되었음을 보여주는 지표였습니다. 교육이 진행될수록 교육생들의 질문 역시 변화하는 흐름을 보였습니다. 초기에는 기능이나 사용법 중심의 질문이 많았다면, 후반으로 갈수록 “우리 조직에서는 이렇게 적용해볼 수 있을까”, “기존 업무 프로세스를 어떻게 바꿀 수 있을까”와 같이 현장 적용을 전제로 한 질문 비중이 눈에 띄게 늘어났습니다. 이는 교육을 통해 AI와 디지털 기술을 바라보는 관점 자체가 점차 업무 중심으로 이동하고 있음을 보여주는 장면이었습니다.
「문화 디지털 아카데미 운영 및 디지털 혁신 역량 수준 진단」 교육 현장
한편 일부 과정에서는 짧은 기간 안에 많은 내용을 다루다 보니 속도가 빠르게 느껴졌다는 의견도 함께 제시되었습니다. 다만 이러한 의견 역시 “난이도는 있었지만 그만큼 얻어가는 것이 많았다”는 평가와 함께 언급되었으며, 실제로 고급·실습 중심 과정일수록 만족도 점수가 더 높게 나타나는 경향을 보였습니다. 이는 교육생들이 단순한 편의성보다 학습의 밀도와 실질적인 성장을 더 중요하게 인식하고 있음을 보여줍니다.
종합해 보면, 이번 문화 디지털 아카데미에 대한 교육생 반응은 단순히 “만족했다”는 평가를 넘어, AI와 디지털 기술을 자신의 업무 맥락에서 다시 바라보게 되었다는 변화로 정리할 수 있습니다. 구체적인 만족도 수치와 정성 의견 모두에서 확인되듯, 이번 교육은 교육생들에게 새로운 도구를 배운 경험이 아니라 업무를 바라보는 사고 방식이 확장되는 계기로 작용했습니다.