AI가 코드도 짜 주는데, 왜 코딩을 배워야 하나요?

상담에서 한 번씩 나오는 질문입니다. "요즘은 AI가 다 해 주잖아요. 코딩까지 꼭 배워야 하나요?" AI가 프로그래밍처럼 보이는 일까지 척척 해내는 건 사실입니다. 그래서 코딩 교육은 오히려 더 중요해졌습니다.

AI에게 일을 시키는 데도 실력이 필요합니다

AI에게 "이 문제를 해결해 줘"라고 하려면 먼저 문제를 정확히 이해하고, 말로 정리하고, 순서를 세울 수 있어야 합니다. 그리고 AI는 생각보다 자주 틀립니다. 수업에서 학생들이 AI를 활용하는 예제를 보면 오답이 제법 나옵니다. 이때 필요한 건 AI가 틀렸다는 걸 알아채고, 어느 부분이 왜 틀렸는지 스스로 분석하는 능력입니다. 이 능력은 코딩과 논리적 사고를 통해 길러집니다.

실제 프로젝트: AI 간호 보조 시스템

한국코드페어 SW공모전에 출전한 스타랩 학생 한 명은 간호사를 돕는 시스템을 주제로 잡았습니다. 환자가 식사를 마쳤는지 AI가 판단하고, 식판을 치우거나 침대를 눕혀 주는 장치입니다. "AI야, 알아서 해 줘"로는 만들 수 없는 주제라서, 학생은 판단 기준을 하나씩 직접 세워야 했습니다.

• 무엇을 관찰할까: 카메라로 식판 상태를 실시간으로 확인합니다
• 어떤 상태를 식사 완료로 볼까: 남긴 식판과 비운 식판 이미지를 학습시키고, 음식이 식판 면적의 10% 이하로 남으면 식사 완료로 판단합니다
• 식사가 끝나면 무엇을 할까: 라즈베리파이로 서보모터를 움직여 식판 수거나 침대 동작으로 이어지게 제어 신호를 설계합니다

AI는 이 과정에서 자료를 찾고, 학생이 정리한 구상을 유사코드로 보여 주는 데 쓰였습니다. 실제 코드는 그 정리를 바탕으로 학생이 짰습니다.

사고력은 이런 질문에서 자랍니다

이 프로젝트는 코딩 실력보다 "이 문제를 어떻게 풀까"를 계속 묻게 만드는 구조였습니다.

• 음식의 양을 어떻게 숫자로 바꿀까
• AI가 잘못 판단하면 예외 처리는 어떻게 할까
• 침대가 움직일 때 안전하게 동작하려면 어떤 제어가 필요할까

AI는 앞으로 더 강력해질 것입니다. 그래도 AI를 어디에 쓰고 결과를 어떻게 판단할지 정하는 사람은 계속 필요합니다. 그 역할은 생각하는 법을 훈련한 사람이 맡게 되고, 코딩은 그 훈련을 가장 체계적으로 할 수 있는 방법입니다.