"CS 1.5": An Experience Report on Integrating CS1 and Discrete Structures for the AI Era
이 논문은 생성형 AI 시대에 노스이스트대학교 밴쿠버 캠퍼스에서 CS1 과 이산구조를 통합한 'CS 1.5' 과정을 통해 AI 를 적대자가 아닌 협력자로 수용하고, 코드 생성보다는 코드 이해와 이론적 기초를 강조하는 새로운 교육 모델을 제시하고 그 실행 경험과 교훈을 보고합니다.
원본 논문은 CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기
이 논문은 **"AI 가 코딩을 대신 해주는 시대, 컴퓨터 과학 수업은 어떻게 변해야 할까?"**라는 질문에 대한 흥미로운 실험 보고서입니다.
노스이스턴 대학교 밴쿠버 캠퍼스의 두 교수 (일다르 아흐메토프, 후안초 부캐넌) 가 2025 년 가을, 기존에 따로 가르치던 **'컴퓨터 과학 기초 (CS1)'**와 **'이산수학'**을 하나로 합쳐 **'CS 1.5'**라는 새로운 수업을 만들었습니다.
이 실험의 핵심 내용을 일상적인 비유로 쉽게 설명해 드릴게요.
1. 왜 이런 실험을 했을까요? (배경)
과거에는 코딩 수업이 **"레시피를 외워서 요리하기"**에 가까웠습니다. "소금 몇 그램, 설탕 몇 그램"을 정확히 외우고 직접 요리를 해야 점수를 받았죠.
하지만 지금의 AI 는 **"요리사"**입니다. "오늘 저녁 메뉴로 파스타 만들어줘"라고 말만 하면, AI 가 순식간에 완벽한 파스타를 만들어줍니다.
- 문제점: 학생들은 AI 가 만들어준 요리를 먹기만 했지, '왜 소금이 들어갔는지'는 모르게 됩니다.
- 해결책: 교수님들은 "이제 요리를 직접 만드는 법을 외우는 건 의미가 없어. 대신 맛있는 요리를 어떻게 고르고, AI 가 만든 요리를 어떻게 평가하고, 새로운 요리를 어떻게 기획할지를 배워야 한다"고 생각했습니다.
2. 'CS 1.5' 수업은 어떻게 생겼나요? (핵심 전략)
이 수업은 두 가지 큰 원칙을 따랐습니다.
① AI 를 적으로 만들지 말고 '조력자'로 삼기
- 비유: AI 를 금지하는 건 마치 "자동차가 있는데 걸어서 가라"고 하는 것과 같습니다. 대신 **"내비게이션을 어떻게 잘 쓰면서 길을 잃지 않을지"**를 가르쳤습니다.
- 실제 적용: 학생들은 AI 가 만들어준 긴 코드 (약 2,000~3,000 줄) 를 주고, 그 안에서 "어떤 부분이 어떻게 연결되어 있는지"를 찾아내는 코드 이해 (Code Comprehension) 능력을 키웠습니다. 마치 거대한 건물의 설계도를 보고 "이 벽이 왜 여기 있는지"를 설명하는 훈련입니다.
② 기초 (이론) 를 먼저 다지기
- 비유: 컴퓨터를 켜기 전에 손으로 직접 놀이를 했습니다.
- 실제 적용:
- 인형 놀이: 재귀 (Recursion) 개념을 가르칠 때, 러시아 인형 (마트료시카) 을 꺼내서 "인형 속에 또 인형이 들어있고, 가장 작은 인형이 나오면 끝"이라는 개념을 몸으로 체험하게 했습니다.
- 춤추는 버블 정렬: 학생들에게 숫자 카드를 나눠주고, 춤을 추며 정렬 알고리즘을 직접 연기하게 했습니다. 이를 통해 컴퓨터가 어떻게 데이터를 정렬하는지 몸으로 느끼게 했습니다.
- 이론과 실전의 연결: 수학의 '귀납법'을 배울 때, 바로 코딩의 '재귀' 함수와 연결시켜 가르쳤습니다. "수학 공식이 바로 코드의 뼈대다"라고 깨닫게 한 거죠.
3. 수업은 어떤 분위기였나요? (분위기)
이 수업은 딱딱한 강의실이 아니라 작은 커뮤니티 같았습니다.
- 공유 서클 (Sharing Circle): 수업 시작 전, 교수와 학생, 조교가 원형으로 앉아 그날의 고민이나 재미있는 이야기를 나눴습니다. "오늘 코딩하다가 왜 이렇게 막혔는지"를 털어놓으면, 다른 친구들이 "나도 그랬어!"라며 공감했습니다.
- 실제 사례: 한 학생이 "아들하고 옥수수 밭 미로를 헤매다가 BFS(너비 우선 탐색) 와 DFS(깊이 우선 탐색) 의 차이를 깨달았다"고 이야기했고, 다른 학생은 "파이썬의 'self'라는 단어를 보고 철학적으로 '나'란 무엇인가를 생각했다"고 말했습니다. 이런 이야기들이 추상적인 개념을 현실로 만들어주었습니다.
4. 시험은 어떻게 봤나요? (평가 방식)
과거에는 "코드가 잘 돌아가면 점수"였지만, 이번엔 달랐습니다.
- 코드 워크 (Code Walk): 학생들은 자신의 코드를 교수님이나 친구에게 한 줄 한 줄 설명해야 했습니다.
- 비유: 요리사가 만든 요리를 맛보고, "이 소스 왜 넣었어?", "만약 더 매운 걸 원하면 어떻게 고쳐?"라고 물어보는 실시간 인터뷰였습니다.
- 핵심: AI 가 코드를 짜줬더라도, 그 코드가 왜 작동하는지, 어떤 원리인지 자신만의 언어로 설명할 수 있어야만 통과였습니다. 설명하지 못하면 "이건 내 요리가 아니야"라고 판정받았습니다.
5. 결과는 어땠나요? (성과)
- 성공: 학생들은 AI 를 두려워하지 않고 적극적으로 활용하면서도, 컴퓨터 과학의 본질 (논리, 수학적 사고) 을 깊이 이해하게 되었습니다.
- 놀라운 사실: AI 사용을 권장했음에도, 최종 프로젝트의 절반 가까운 학생들이 직접 코드를 손으로 다 작성했습니다. 이는 AI 에 의존하지 않고도 스스로 문제를 해결할 수 있는 자신감이 생겼다는 뜻입니다.
- 교수의 역할 변화: 교수는 "지식을 가르치는 선생님"에서 **"학생들이 길을 찾도록 도와주는 멘토"**로 변했습니다.
6. 결론: 이 실험이 우리에게 주는 메시지
이 논문은 **"컴퓨터 과학 교육은 더 이상 코딩 문법을 외우는 곳이 아니다"**라고 말합니다.
AI 가 모든 것을 해줄 수 있는 시대에는, 문제를 어떻게 정의하고, AI 가 만든 결과를 어떻게 검증하며, 인간으로서 어떤 가치를 만들어낼지를 생각하는 능력이 더 중요해졌습니다.
한 줄 요약:
"AI 라는 강력한 도구를 손에 쥐었을 때, 우리는 더 이상 '도구 사용법'을 외울 게 아니라, '무엇을 만들어야 할지'를 상상하고 설계하는 건축가가 되어야 합니다."
이 수업은 그 건축가가 되기 위한 첫걸음으로, 수학의 논리와 코딩의 실무를 하나로 엮어 AI 시대에 걸맞은 새로운 교육 모델을 제시했습니다.
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