블로그💌 러닝코치 이야기 #11 고객사 니즈에 맞춰, 교육은 몇번이고 다시 설계됩니다

의료 현장에서도 AI 역량이 필수인 시대

분당서울대학교병원 제2기 데이터사이언스 교육은 병원 임직원을 대상으로, 데이터와 AI를 단순히 이해하는 수준을 넘어 실제 업무에 적용해볼 수 있는 역량을 기르는 것을 목표로 기획된 사내 교육 프로젝트입니다.

이번 교육은 총 52명이 참여했으며, 2025년 9월부터 12월까지 약 3개월간 총 12차시로 운영되었습니다. 이론과 실습, 프로젝트, 멘토링, 성과 공유까지 포함한 실무 문제 해결 중심의 중기 교육 구조로 설계되었고, 단기 특강이나 툴 소개에 그치지 않고 교육 이후 현업 에서 발견한 문제 해결까지 이어지는 흐름을 만드는 데 초점을 두었습니다.

성과 측면에서는 단순한 참여 지표보다 교육의 체감 효과를 중요하게 보았습니다. 전체 교육 평균 만족도는 4.26점(5점 만점)이었으며, 특히 후반부 일부 차시에서는 4.4점 이상의 높은 만족도가 확인되었습니다.

분당서울대병원 교육 현장

더 의미 있었던 부분은 이러한 수치와 함께 확인된 교육생들의 정성적인 의견이었습니다. 교육생들은 ‘이 교육에 참여한 것이 너무 만족스럽고, 다른 선생님들께도 강력 추천하고 싶다’, ‘실제 일하면서 알지 못했던 미지의 분야를 12주 동안 체계적으로 배울 수 있어 의미 있었다’, ‘일하면서 평소 느꼈던 궁금증과 개선하고 싶었던 점을 데이터를 활용해 해소해볼 수 있었다’는 피드백을 남겼습니다. 이러한 의견은 이번 교육이 단순히 새로운 지식을 전달하는 데 그치지 않고, 교육생 각자의 업무 맥락에서 질문을 던지고 데이터를 통해 답을 찾아보는 경험으로 이어졌음을 보여줍니다.

이번 교육에서는 교육생들이 각자의 업무 맥락을 반영한 총 14개 팀의 실무 프로젝트를 직접 기획·수행했습니다. 프로젝트는 병원 현장에서 실제로 고민하던 문제를 중심으로 구성되었으며, 데이터와 AI를 활용해 개선 가능성을 탐색하는 방향으로 진행되었습니다. 각 팀의 프로젝트 주제는 아래에서 확인하실 수 있습니다.

분당서울대병원 팀 프로젝트 주제

이러한 프로젝트들을 전체적으로 살펴보며, 운영자 관점에서 인상 깊었던 지점도 분명했습니다. 각 과제가 병원 현장에서 반복적으로 마주하는 문제를 단순히 ‘새로운 시스템을 만드는 방식’으로 해결하려 하기보다, 기존 업무 과정에서 발생하던 비효율과 리스크를 어떻게 구조적으로 줄일 수 있을지에 대한 고민에서 출발했다는 점이었습니다. 이는 이번 교육이 지향했던 실무에 적용 가능한 문제 해결 중심의 방향성과도 맞닿아 있었으며, 병원 임직원들이 자신의 업무를 데이터로 설명하고 문제 해결의 대안을 시스템과 모델의 형태로 구상하기 시작했다는 점은 이번 교육이 남긴 가장 중요한 변화라고 느꼈습니다.

끊임없이 바뀌는 교육 세팅에도 끝까지, 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.  

이번 교육 프로젝트를 운영하면서 가장 큰 변수는 운영 세팅이 지속적으로 변경되었다는 점이었습니다. 교육장 변경, 커리큘럼 후반부 조정, 강사 변경 등 운영의 큰 틀이 여러 차례 바뀌었고, 이는 운영자에게 큰 부담으로 작용했습니다.

분당서울대병원 교육 현장

 운영 세팅을 계속 바꾼다는 것은 매번 새로운 사업을 다시 시작하는 것과 비슷한 수준의 업무량과 판단을 요구합니다. 실제로 교육 현장에서는 흔하지 않은 상황이었고, 처음에는 다소 당혹스럽게 느껴졌던 것도 사실입니다. 다만 운영팀은 변화 자체보다 “이 변경이 실무에 쓰이는 교육을 만드는 데 필요한가”라는 기준을 중심으로 판단하고자 했습니다.

분당서울대병원 교육 현장



그 결과, 운영의 안정성을 우선하기보다 클라이언트와 교육생 입장에서 필요한 변화라면 수용하는 방향을 선택했고, 교육의 퀄리티를 유지하고 높이기 위해 교육을 운영하는 동시에 세팅을 조정해 나가는 방식으로 대응하게 되었습니다. 운영 난이도는 분명 높았지만, 그만큼 교육의 방향성과 목표를 계속 점검하며 운영할 수 있었던 과정이기도 했습니다.

이 과정에서 특히 성취감을 느꼈던 순간은, 모든 변경을 수용하고 교육을 마무리한 이후 담당자로부터 감사하다는 피드백을 받을 수 있었던 지점이었습니다. 운영 과정에서는 부담과 고민이 적지 않았지만, 결과적으로 신뢰를 남길 수 있었고, 잦은 변화 속에서도 교육의 방향이 무너지지 않았다는 점에서 운영자로서 의미 있는 경험이었다고 생각합니다.

 

Q2.

 새롭게 시도해본 것들도 있을까요? 이번 프로젝트에서 특히 신경썼던 부분도 궁금합니다.

이번 프로젝트에서 특히 신경 썼던 부분은 교육 난이도를 조절하고, 실무 적용 중심으로 운영 구조를 재정비하는 것이었습니다. 단순히 계획된 커리큘럼을 그대로 운영하는 것이 아니라, 교육 과정 전반에서 교육생들이 실제로 따라오고 있는지, 자신의 업무와 연결해 고민하고 있는지에 대한 피드백을 지속적으로 확인하며 교육 방향을 점검했습니다. 그 과정에서 필요하다고 판단되는 경우에는 멘토 투입 등 운영 방식을 보완하며, 교육이 실무 적용이라는 목표에서 벗어나지 않도록 조정해 나갔습니다.

교육장 공지사항

교육장 공지사항

운영 방식에서도 교육생의 학습 경험과 피드백을 반영한 새로운 시도를 이어갔습니다. Slack을 활용해 실시간 질의응답과 공지, 커뮤니케이션을 운영하며 교육 중간에 제기되는 질문과 어려움을 빠르게 확인했고, Notion을 통해 세부 안내와 자료를 구조화해 교육생들이 필요로 하는 정보를 즉시 찾아볼 수 있도록 했습니다. 또한 교육 중에는 러닝코치가 밀착 관리하며, 교육생들이 남긴 질문과 반응을 바탕으로 학습 흐름이 끊기지 않도록 지원했습니다.

교육장 다과 준비

특히 이번 프로젝트에서는 만족도 조사를 단순히 결과를 확인하는 단계에서 끝내지 않고, 교육생들의 정성적인 의견을 분류하고 시각화해 운영 판단의 근거로 활용한 점이 이전과 달랐던 부분입니다. 이를 통해 교육이 진행되는 중간에도 교육생들의 반응을 객관적으로 확인할 수 있었고, 피드백을 바탕으로 운영 방향을 점검하고 필요 시 즉각적으로 조정할 수 있었습니다. 교육생의 의견이 실제 운영 변화로 이어지는 구조를 만들고자 했던 시도였습니다.

아울러 장기 교육을 운영하면서 후반부 완성도가 전체 교육 인식을 좌우할 수 있다는 점을 교육생들의 반응을 통해 분명히 체감하게 되었습니다. 후반부에 투입된 강사가 앞선 학습 내용을 실무 관점에서 정리하고 확장하면서, 교육생들의 이해도와 만족도가 안정화되는 흐름이 나타났고, 이는 교육생 피드백이 운영 방향을 점검하는 데 중요한 기준이 될 수 있음을 다시 한 번 확인한 계기였습니다. 이러한 경험은 운영자로서 앞으로의 장기 교육을 설계하고 운영할 때에도 중요한 학습 포인트로 남았습니다.

Q3.

 이번 교육 프로젝트의 핵심 목표와 교육생들이 특히 만족하거나 어려워한 부분은 무엇이었나요? 교육 과정 중 가장 반응이 좋았던 활동이나 콘텐츠에 대해서도 알려주세요. 

분당서울대병원 교육 현장

이번 교육 프로젝트의 핵심 목표는 단순히 새로운 도구를 익히는 것이 아니라, 교육생들이 자신의 업무를 다시 바라보고 문제를 정의하는 방식 자체를 바꾸는 것이었습니다. “교육이 끝난 뒤 실제 업무에서 사용할 수 있는가”라는 질문은, 단순한 활용 여부를 넘어 업무 맥락에서 AI와 데이터를 어떻게 사고하게 되는가를 확인하는 기준이기도 했습니다.

교육 과정에서 교육생들은 Power BI × ChatGPT, GPT 기반 EDA, LangChain RAG, NotebookLM 등 다양한 도구를 경험했지만, 운영자로서 인상 깊었던 지점은 특정 도구에 대한 반응보다 업무에 대입해 질문을 던지는 방식이 점차 구체화되었다는 점이었습니다. 초기에는 기능 이해에 집중하던 교육생들이, 점차 “이걸 우리 부서 업무에 어떻게 써볼 수 있을까”, “지금까지 감으로 판단하던 부분을 데이터로 설명할 수 있을까”와 같은 질문을 던지기 시작했습니다.

반응이 특히 좋았던 활동은 병원 실무 데이터를 기반으로 한 프로젝트였습니다. 단순한 예제 실습이 아니라, 각자의 업무에서 실제로 고민하던 문제를 데이터로 풀어보는 과정이었기 때문에 교육생들의 몰입도가 높았고, 교육 내용을 자신의 업무 흐름 속에서 재구성해보는 계기가 되었습니다. 반면 일부 교육생에게는 데이터 분석 과정 자체가 익숙하지 않아 초기에는 난이도가 높게 느껴지기도 했지만, 이러한 어려움 역시 러닝코치와 멘토링을 통해 점진적으로 해소되는 흐름을 보였습니다.

분당서울대병원 교육 현장

데이터 사이언스 교육에서는 교육생들의 열정이 무척 돋보였습니다. 교육생들이 아침 일찍 또는 저녁 늦은 시간까지 남아 토론과 보완 작업을 이어가며 프로젝트 완성도를 높이려는 모습을 보았을 때, 운영자로서 깊은 인상을 받았습니다. 임직원분들의 적극적인 참여와 몰입을 보며, 이 교육이 단순한 학습을 넘어 실제 문제 해결의 장으로 작동하고 있다는 것을 체감할 수 있었습니다.

마지막 수료식에서는 병원 교수진이 심사위원으로 참여해 각 팀의 프로젝트 산출물을 직접 검토하며, 과제의 실무 적합성과 완성도를 중심으로 심사를 진행했습니다. 단순한 형식적 평가가 아니라, 실제 현장 적용 가능성과 문제 정의의 적절성, 분석 과정의 논리성을 중심으로 구체적인 피드백이 이어졌습니다. 실제로 한 과제에 대해서는 “기존 지표가 충분히 반영하지 못했던 임상적 특성을 문제의식으로 명확히 제시하고, 데이터 전처리와 다양한 모델 비교를 통해 분석의 완성도를 높였으며, 욕창이 환자 예후와 퇴원 시기에 미치는 영향을 잘 반영한 임상적으로 중요한 과제”라는 평가를 받기도 했습니다. 이러한 심사 코멘트는 이번 교육이 단순한 학습 결과물을 넘어, 현장 적용 가능성과 임상적 의미를 함께 검토할 수 있는 수준의 산출물로 이어졌다는 점을 보여주는 장면이었습니다.

또한 분당서울대병원 병원장님이 직접 수료식에 참여해 시상을 진행하며, 임직원들의 AI를 활용한 업무 문제 해결에 대한 관심과 기대를 현장에서 직접 확인할 수 있었습니다. 교육의 결과가 조직 차원에서도 의미 있게 받아들여지고 있음을 느낄 수 있었던 순간이었습니다.

분당서울대병원 교육 현장

이러한 교육 과정과 프로젝트 결과를 지켜보며, 운영자 관점에서 이번 교육이 특히 의미 있다고 느낀 지점은 분명했습니다. 교육생들이 ‘어떤 도구를 배웠는지’보다 ‘자신의 업무를 어떻게 다시 바라보게 되었는지’를 스스로 설명하기 시작했다는 점이었습니다.

초기에는 기능을 익히는 데 집중하던 교육생들이, 교육이 진행될수록 “우리 부서의 이 문제를 데이터로 설명할 수 있을까”, “지금까지의 판단을 다른 방식으로 검증해볼 수 있을까”와 같은 질문을 던지며 사고의 방향을 바꾸는 모습이 인상적이었습니다. 이는 이번 교육이 단기적인 스킬 습득에 그치지 않고, 실무에서 문제를 정의하고 접근하는 사고방식 자체를 확장하는 방향으로 작동하고 있음을 보여주는 신호였다고 생각합니다.

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.