AI에게 내가 어느 한 걸음에서 틀렸는지 찾게 하기
틀린 뒤 답을 먼저 보지 마세요. 그때 생각을 말해 주고, 어느 한 걸음에서 갈렸는지 짚게 하세요. 읽고 나면 자기가 꺾인 그 한 걸음을 찾아, 그곳만 보완할 수 있어요.
“A 경로가 더 빨라요.” 토요일 오후 식탁에서 연습 문제. 12km 길, A는 앞 6km 시속 30, 뒤 6km 시속 60. B는 전 구간 시속 40. 어느 쪽이 더 빠른가.
연습장에 (30+60)÷2=45를 썼어요. 45가 40보다 크니 A. 숫자도 단정하고 매 걸음도 계산이 나와, 답을 적었습니다.
시스템이 오답 처리했어요. 해설: A는 앞이 12분, 뒤가 6분, 합 18분. B도 18분. 고개를 끄덕이고 “구간 거리는 시간을 따로 계산”을 적은 뒤 다음 문제로 갔어요.
나흘 뒤 다른 문제는 속도를 40과 80으로, 다른 경로는 전 구간 55로 바꿨어요. 평균 시속 60을 또 내고 구간 경로를 다시 골랐죠. 또 오답. 지난번에 외운 그 문장은 노트에 있었는데, 이번엔 당신을 막지 못했어요.
정답 알고리즘은 바로 봤지만, 그때 추론은 남겨 두지 않았어요. 당신이 실제로 걸은 길은 이거예요:두 구간 길이가 같으니 두 속도가 절반씩. 30과 60을 평균하면 전체 평균 속도 45.어긋남은 “두 속도가 절반씩”에서 시작해요. 느린 구간이 시간을 더 먹어서, 두 속도는 시간에서 반반이 아니었어요. 정답이 틀린 결과를 덮었고, 그 틀린 길로 가는 길은 제자리에 남아 있어요.
이때 AI에게 세 가지를 시킬 수 있어요:
- 원래 답과 매 걸음 생각을 먼저 받아요. 정답이 기억을 먼저 고쳐 쓰지 못하게.
- 추론을 걸음마다 대조. 앞에서 맞은 부분은 남기고, 어디서 갈렸는지만 표시.
- 그 한 걸음만 둘러싸고 새 문제를 내요. 숫자와 장면이 바뀐 뒤 스스로 고칠 수 있는지 봐요.
어느 한 걸음이 당신을 45로 이끌었을까요? 두 길 모두 정답을 봤는데, 며칠 뒤 결과는 왜 다를까요? 아래 시연은 그 의문에서 시작해요.
해설은 두 경로가 모두 18분이라고 해요. 이 문제는 고칠 수 있지만, 당신이 왜 45를 냈는지는 기록하지 않아요. 숫자가 바뀌면 두 속도를 또 바로 평균하게 됩니다. 그 옛길이 한 번도 지적되지 않았거든요.
생각을 먼저 말해야 AI가 걸음마다 대조할 재료가 생깁니다. 앞 두 걸음이 맞으면 남기고, 3걸음에서 같은 거리를 같은 시간으로 오해하면 여기서 멈춰요. 고쳐야 할 것은 바른 방향에서 처음 벗어난 그 한 걸음이에요. 4걸음은 3걸음을 따라 계산만 이어 가서, 그것만 다시 설명해 봐야 소용없습니다.
아래는 그대로 복사하면 돼요. 대괄호에 문제, 답, 연습장을 넣으세요. 서툴러도 괜찮아요. 그때 모습 그대로 남겨야 그 추론 길이 보입니다.
내가 그때 어떻게 생각했는지 먼저 말할게요. 어느 걸음부터 갈렸는지 알려 주세요. 문제: [문제를 여기 붙이세요] 내 답: [그때 고른 답을 적으세요] 나는 이렇게 한 걸음씩 생각했어요: 1. [1걸음] 2. [2걸음] 3. [3걸음] 4. [4걸음] 정답을 아직 바로 발표하지 마세요. 내 생각을 걸음마다 검사하고, 판단이 맞은 단계는 남기고, 처음 벗어난 걸음이 어디인지 짚은 뒤 왜 거기서 틀렸는지도 설명해 주세요. 그다음 이 걸음만 겨냥한 같은 계열 문제 두 개를 주세요. 내가 답한 뒤에 정답을 알려 주세요.
과정 전체가 안 떠오르면 연습장, 그때 쓴 식, 기억나는 이유라도 붙이고, 어느 토막이 이미 흐릿한지 분명히 표시하세요.
이 묻기는 “정답이 뭐야”보다 세 가지를 더 내놓아요. 당신의 선택, 지나온 걸음, 그때 쓴 이유. AI는 그걸로 이미 아는 단계, 설명이 필요한 단계, 다음 문제가 바꿔야 할 조건 하나를 가를 수 있어요. 보완 문제는 처음 갈린 그 한 걸음만 연습합니다. 이미 맞은 부분은 처음부터 다시 배울 필요 없어요.
생성 효과, 영어 generation effect도 있어요. Slamecka와 Graf의 1978년 실험은, 답을 먼저 만들어 본 뒤 완전한 답을 보면 이후 기억이 대체로 더 낫다는 걸 봤어요. 경계는 구체적입니다. 자기 시도를 먼저 남겨야 해요. 빈칸으로 답을 기다리면, 비교할 생성 과정이 없습니다.
같은 계열 문제가 어디서 오는지는 새 문제를 내게 하기. 결론만 받아 오는 대가는 AI에게 추론 과정을 돌려받기.