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창의와 융합적 사고 1 - 2차시

2026년 9월 6일 공유

창의·융합적 사고와 디자인 싱킹 수업 개요

개요

강사: 김현숙 (커리어 디자이너·프롬프트 엔지니어)
  • 강의 목적: 4차 산업혁명 시대에 필요한 창의적·융합적 사고와 디자인 싱킹 역량을 함양
수업 방식: 영상 강의 + 설계 과제, 중간·기말고사, 출석·과제 평가
  • 학습 목표
  1. 창의·융합적 사고 개념 이해
  1. 디자인 싱킹 절차를 직접 체험
  1. 미래 직업 변화와 AI 활용에 대한 인식 향상

핵심 개념

구분
내용
4차 산업혁명
IoT, AI, 클라우드, AR/VR 등 기술 융합으로 일자리와 생활 방식 변화
창의·융합적 사고
기존 방식에 묶이지 않고 새로운 연결·융합을 탐색하는 사고 방식
디자인 싱킹
문제 정의 → 아이디어 도출 → 프로토타입 → 테스트 단계의 반복적 과정
미래 직업
18,000여 개의 직업이 지속 증가; 디지털 큐레이터, 데이터 라벨러 등 신종 직업 등장
AI 활용
텍스트·이미지·음성 데이터 학습 필요 → 데이터 라벨러의 필요성
핵심 메시지: “한 직무에 머무르지 말고, 다양한 지식·기술을 융합해 문제를 해결할 수 있는 융합형 인재가 되어라.”

상세 노트

1. 강사 소개 및 수업 비전

직무: 취업·진로 설계, 프롬프트 엔지니어링
  • 가치: AI를 활용해 진로·취업을 지원, 학생에게 실질적 도움 제공
강의 목표: 창의성, 디자인 싱킹을 통해 문제 해결 능력 강화

2. 수업 구성 (9~14주)

주차
주제
주요 활동
9주
확산적 사고
개념 정의, 활용 사례 탐구
10주
수렴적 사고
개념 정의, 활용 사례 탐구
11주
디자인 싱킹 – 공감
사용자 인사이트 수집
12주
디자인 싱킹 – 문제 정의 & 아이디어 발상
문제 재정의, 브레인스토밍
13주
디자인 싱킹 – 프로토타입 & 테스트
저해상 프로토타입 제작, 사용자 피드백
14주
미래 대비
디자인 싱킹 결과를 바탕으로 미래 설계
  • 수업 시간: 2차시 × 25분 (총 50분/주)
평가: 출석 20 %, 과제 40 %, 중간고사 20 %, 기말고사 20 % (기관·교수 재량에 따라 조정)

3. 창의·융합적 사고의 필요성

현실적 예시
  • 마부 → 기사(택시/버스/화물), 정비사 등 자동차 산업이 창출한 직업
  • 디지털 큐레이터, 데이터 라벨러 등 AI·인터넷 시대 신직업
직업 수 변화
  • 한국: ~18,000개 → 증가 추정
  • 미국: ~50,000개
주요 질문
  • “내가 직업을 바꿀 때 기존 방식을 고수할까, 새로운 방법을 모색할까?”

4. 인공지능 활용 사례

AI 학습 필요성: 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터 라벨링
  • 데이터 라벨러: AI가 학습할 수 있도록 데이터에 라벨을 부착하는 직무
AI 활용 예시
  • 텍스트 요약, 이미지 생성, 음악 작곡, PPT 제작 등

5. 디자인 싱킹 실전 사례

사례
핵심 문제
창의적 해결
결과
반려돌 판매
조경석 판매 부진
유튜브 영상으로 소비자 인식 변화
900만 조회수, 20 kg 단위 판매 시작
동물 재활공학
장애 동물에 대한 사회적 인식 부족
맞춤형 보조기 제작
수요 증가, 사회적 인식 개선
암환자 뷰티
치료 후 외모 변화로 자신감 저하
맞춤형 메이크업 서비스
환자 자존감 회복
노인용 숟가락
치아·손떼기 약한 노인 대상
인체공학적 숟가락 개발
월 1,500만 원 매출 창출
디자인 싱킹 핵심 1. 공감 – 사용자의 필요 파악 2. 문제 정의 – 핵심 이슈 명확화 3. 아이디어 도출 – 다양한 해결안 탐색 4. 프로토타입 – 시각화 및 실험 5. 테스트 – 사용자 피드백 반영

6. 인재 역량과 디자인 싱킹

필요 역량: 창의력, 비판력, 소통·협업
  • 비판력의 의미: 부정적이 아니라 “왜 그 방법이 가장 좋은가?”를 묻는 사고
협업: 다분야 전문가와 함께 문제를 해결할 때 필수

마무리

수업 목표: 학생이 창의·융합적 사고를 체계적으로 배양하고, 디자인 싱킹을 실제 문제 해결에 적용하도록 돕는다.
  • 결과 기대: 4차 산업혁명 시대에 요구되는 다분야 융합형 인재로 성장.
다음 수업에서: 확산·수렴 사고 탐구 → 디자인 싱킹 단계별 실습 진행.

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