개인 홈페이지
자기소개, 관심 분야, 작업 링크를 담은 공개 포트폴리오. 2~3주차에 처음 만들고 학기 말까지 프로젝트와 회고를 이어 붙입니다.
학기가 끝나면 두 가지가 남습니다
둘 다 공개 주소로 열리는 결과물입니다. 발표 자료나 보고서가 아니라, 다른 사람이 실제로 써 볼 수 있는 것을 만듭니다.
작동하는 서비스
사용자와 문제를 직접 정하고 핵심 흐름을 구현합니다. 테스트와 실제 사용자 피드백으로 고친 뒤 배포까지 마칩니다.
이런 수업입니다
수강 전에 정확히 알고 오시라고 양쪽을 함께 적었습니다.
수업에서 하는 일
- 사용자와 문제를 정하고, 이번 학기에 만들 범위를 좁힙니다
- 목표·맥락·완료 기준을 담아 AI에 작업을 요청합니다
- AI가 바꾼 코드를 직접 읽고 실행해 확인합니다
- 오류를 재현하고 경계조건을 시험합니다
- Git·README·배포로 남이 실행할 수 있게 만듭니다
- 동료 3~4명과 서로의 결과물을 사용해 보고 고칩니다
수업에서 하지 않는 일
- 중간·기말 시험 (없습니다)
- 공동 점수를 매기는 조별 과제
- 프로그래밍 언어 문법을 순서대로 배우는 강의
- 이론 요약 보고서 제출
- 유료 API·결제·복잡한 인증이 필요한 개발
- 실제 민감 개인정보를 다루는 프로젝트
수업 150분은 이렇게 씁니다
설명을 듣는 시간보다 만드는 시간이 깁니다. 교수자는 개발 시간 동안 자리를 돌며 막힌 부분을 함께 봅니다.
- 도입 10분오늘의 결과물과 완료 기준
- 미니강의·시연 25분이번 주에 쓸 판단 기준
- 개발·순회 코칭 85분각자 자기 프로젝트 개발
- 데모·피드백 25분동료가 직접 사용해 보기
- 개인 기록 5분한 일·확인 근거·다음 작업
휴식은 별도입니다. 매주 마지막 5분에는 한 일 / 확인한 근거 / 다음 작업 세 줄만 남깁니다. AI와 나눈 대화 전체를 제출하지 않습니다.
15주 흐름
주차가 지날수록 만드는 대상이 커집니다. 굵게 표시한 주에 결과물을 제출하고 시연합니다.
수업 방식과 AI 활용 원칙
학기 결과물, 개인 평가, 내가 설명할 책임의 범위를 확인합니다.
개인 홈페이지와 웹 기초
정보 구조, HTML·CSS 기초, AI 작업 요청과 확인, Git·README·첫 배포.
문제 정의와 프로젝트 범위
외부 특강으로 문제 정의를 배우고, 대상 사용자·핵심 흐름·완료 기준을 정합니다.
5주 · 개인 홈페이지 제출핵심 기능 구현과 중간 MVP
사용자 흐름과 데이터를 설계하고, 작은 단위로 구현하며 오류를 재현합니다.
8주 · 중간 MVP 제출·개별 시연사용자 피드백과 품질 개선
AI 협업 개발 특강, 사용자 테스트, 수정 우선순위, 출처·개인정보·보안 점검.
12주 · 베타 검증 점검배포·문서화·설명
처음 보는 사람이 실행할 수 있는지 확인하고, 포트폴리오와 발표를 준비합니다.
최종 시연과 회고
문제·작동·검증·한계를 직접 설명하고 질의응답을 거칩니다.
15주 · 최종 프로젝트 제출무엇을 만들 수 있나요
네 가지 방향 중에서 고릅니다. 모두 사회과학 전공의 관심에서 출발해 실제로 쓰이는 도구로 만드는 것을 목표로 합니다.
공공·사회 데이터 탐색기
청년 고용과 인구 변화, 외국인 주민 생활지표, 통학 시간·비용 비교
캠퍼스·지역사회 정보 서비스
장학·비교과 탐색기, 교환학생 생활정보, 교내 시설·행사 안내
사회과학 연구 보조도구
설문 CSV 점검기, 인터뷰 태깅 보드, 문헌 근거카드
비교·시뮬레이션 도구
통학 대안 비교, 학생 행사 예산, 시간 사용 시나리오
평가
디자인 취향, 코드량, 커밋 수, 프롬프트 개수는 평가하지 않습니다. 모든 프로젝트에 같은 기준을 적용합니다.
| 시기 | 항목 | 확인하는 것 | 비중 |
|---|---|---|---|
| 상시 | 출석 | 대학 출결 기준 | 10% |
| 상시 | 참여 | 수업 중 개발, 세 줄 기록, 동료 피드백 | 10% |
| 5주 | 개인 홈페이지 | 공개 URL, 저장소, 반응형 화면, README | 20% |
| 8주 | 중간 MVP | 핵심 흐름이 작동하는 배포본과 검증 설명 | 20% |
| 15주 | 최종 프로젝트 | 최종 배포본, 저장소, 검증 기록, 시연·회고 | 40% |
이런 학생에게 권합니다
이 수업이 맞는 경우
- 평소 불편했던 문제를 직접 도구로 만들어 보고 싶다
- 졸업 전에 공개할 수 있는 결과물 하나를 남기고 싶다
- AI로 개발하되 결과를 스스로 판단할 수 있게 되고 싶다
- 시험보다 만들고 고치는 과정에서 더 배운다
준비할 것
- 수업에 가져올 본인 노트북
- Claude Code 실행 환경 — 지원되는 구독이나 기관에서 제공하는 접근. 설치와 로그인은 첫 주에 함께 확인합니다
- 웹 개발 경험은 없어도 됩니다. 인터넷·HTML·CSS는 2주차에 기초부터 함께 다룹니다
- 매주 수업 시간에 실제로 개발할 각오
자주 묻는 질문
코딩을 해 본 적이 없는데 들어도 되나요?
됩니다. 2주차에 인터넷이 동작하는 방식부터 HTML·CSS 수정까지 함께 다루고, 첫 홈페이지를 그날 수업 안에서 만듭니다. 다만 AI가 만든 결과를 그대로 제출하는 수업은 아닙니다. 직접 실행해 확인하고 무엇을 왜 바꿨는지 설명할 수 있어야 합니다.
조별 과제인가요?
아닙니다. 결과물과 평가는 모두 개인 단위입니다. 다만 3~4명씩 스튜디오로 앉아 서로의 화면을 사용해 보고 피드백을 주고받습니다. 공동 점수나 조별 보고서는 없습니다.
AI를 써도 되나요? 어디까지 허용되나요?
Claude Code와 공식 문서는 모든 과제에서 사용할 수 있습니다. 대신 결과를 직접 실행·검증하고 자신의 설계와 변경을 설명할 책임이 따릅니다. 전체 대화 기록은 제출하지 않으며, 비밀키와 실제 개인정보는 프롬프트·저장소·배포물에 넣지 않습니다.
어떤 주제를 해야 할지 아직 모르겠습니다.
4주차 외부 특강과 5주차 코칭에서 주제를 좁힙니다. 시작할 때 필요한 것은 사용자 한 유형과 해결할 문제 하나입니다. 큰 아이디어보다 학기 안에 끝낼 수 있는 범위가 중요합니다.
수업 외 시간이 얼마나 필요한가요?
개발의 상당 부분을 수업 150분 안에서 진행하도록 설계했습니다. 제출이 있는 5·8·15주에는 준비 시간이 더 필요합니다.
외부 특강은 어떤 내용인가요?
문제 정의와 제품 범위(4주), AI 협업 개발과 코드 검토·테스트·보안(9주) 두 번이 고정이고, 포트폴리오와 서비스 설명(13주)은 선택으로 운영합니다. 특강 일정은 연사 섭외에 따라 조정될 수 있습니다.