AI 시대 공부 1년 실험 — 5개 도메인을 AI와 함께 공부해 본 본인 데이터 2026-05-05 갱신 | 작성자: 원스 (Wons) | 분야: 학습 / 1년 측정 데이터 "AI가 다 해주는데 공부가 필요한가?"는 작년부터 가장 자주 받는 질문 중 하나입니다. 답이 "필요하다"는 건 다들 알아요. 진짜 어려운 건 "무엇을 어떻게 공부할 것인가" 예요. 그래서 본인이 1년 동안 5개 다른 도메인(수학, 시스템 디자인, 영어, 운동 과학, 프롬프트 엔지니어링)을 AI와 함께 공부하면서 측정한 데이터를 정리합니다. 박태웅 의장이 짚은 "기초의 중요성"을 본인 학습 곡선으로 검증한 노트예요. 결론을 미리 적으면 — 같은 시간 공부해도 "AI에게 답을 받는 사람"과 "AI를 학습 파트너로 쓰는 사람"의 1년 차이는 매우 큽니다. 5개 도메인 모두에서 같은 패턴이 또렷하게 나왔어요. 그 차이를 만든 메커니즘과 본인 데이터를 정리합니다. 이 글은 주니어 성장 글이 직장 학습이었다면, 이번에는 자기주도 학습에 집중합니다. 먼저, 학습 과학이 말하는 "기초"의 정확한 의미 "AI 시대에도 기초가 중요하다"는 말이 흔하지만 학문적 근거를 같이 봐야 정확해요. 학습 연구의 두 기둥을 정리하면: ① Bloom's Taxonomy (학습 위계) Bloom's Taxonomy 는 학습 단계를 6개로 분류합니다: Remember → Understand → Apply → Analyze → Evaluate → Create . AI는 1~3단계(암기·이해·적용)를 빠르게 처리해줍니다. 그러면 사람의 자리는 4~6단계(분석·평가·창조)예요. 단, 4~6단계는 1~3단계의 견고함 위에서만 작동합니다. 기초가 약하면 4단계가 아예 시작 안 돼요. ...