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원문 정보
  • 출처: The Description-Discernment Loop
  • 저자: Rick Dakan, Joseph Feller, and Anthropic
  • 라이선스: CC BY-NC-SA 4.0
  • 번역일: 2025년 5월 29일
  • 번역 및 감수: Claude and 공부하우

AI 유창성 (AI Fluency): 설명-식별 루프

모듈 9: 설명-식별 루프

예상 시간: 30 - 60분

학습 목표​

이 수업이 끝나면 다음을 할 수 있게 됩니다:

  • 실제 프로젝트에 설명과 식별 기술 적용하기
  • 생산적인 설명-식별 피드백 루프에 참여하기
  • 인간-AI 협업을 통해 어느 한쪽이 혼자 달성할 수 있는 것을 초과하는 결과 만들기

연습​

연습: 설명-식별 루프를 사용한 프로젝트 실행​

예상 시간: 30-60분

이제 개발해온 설명과 식별 기술을 사용하여 수업 5에서 계획한 프로젝트를 작업하면서 배운 모든 것을 실습할 시간입니다.

1단계: 프로젝트 계획 검토​

  • 수업 5에서 만든 프로젝트 계획을 가져오세요
  • 인간 전문성, AI 능력 또는 협업으로부터 이익을 얻을 작업에 대한 위임 결정을 빠르게 검토하세요
  • 그 이후로 배운 내용을 바탕으로 계획을 자유롭게 개선하세요

2단계: 설명 접근 방식 준비​

Claude와 대화를 시작하고 함께 작업할 프로젝트를 설명하세요. 실행에 들어가기 전에 설명에 어떻게 접근할지 계획하세요:

  • 제품 설명: 각 작업에 대해 Claude로부터 어떤 특정 출력이 필요한가요? 어떤 형식, 스타일, 길이, 세부 수준을 찾고 있나요?
  • 프로세스 설명: Claude가 각 작업에 어떻게 접근해야 하나요? 따르기를 원하는 특정 방법, 프레임워크 또는 단계가 있나요?
  • 성능 설명: 이 프로젝트 중에 Claude로부터 어떤 종류의 협업 행동을 원하나요? 간결해야 하나요 아니면 상세해야 하나요, 도전적이어야 하나요 아니면 지원적이어야 하나요, 아이디어에 집중해야 하나요 아니면 분석에 집중해야 하나요?

협업에 대한 명확한 기대를 설정하기 위해 Claude와 이러한 질문을 논의하세요.

3단계: 설명-식별 루프를 사용하여 프로젝트 실행​

이제 Claude와 함께 계획된 프로젝트 작업을 진행하세요. 각 작업에 대해:

  • 설명하세요. 배운 설명 기술을 사용하여 필요한 것을 명확히 하세요:

    • 원하는 것에 대해 구체적으로 설명하세요 (제품)
    • Claude가 작업에 접근하거나 생각하는 방법을 안내하세요 (프로세스)
    • 프로세스 중에 Claude가 당신과 어떻게 상호작용하기를 원하는지 명시하세요 (성능)

  • 식별하세요. 받은 것의 품질을:

    • 출력 자체를 평가하세요 (제품 식별)
    • Claude가 작업에 접근한 방법을 평가하세요 (프로세스 식별)
    • Claude의 행동이 당신이 필요로 하는 것에 가장 도움이 되는지 고려하세요 (성능 식별)

  • 개선하세요. 식별을 바탕으로:

    • 무엇이 효과가 있었고 무엇이 그렇지 않았는지에 대한 피드백을 제공하세요
    • 필요에 따라 설명을 명확히 하거나 조정하세요
    • 결과에 만족할 때까지 반복을 요청하세요

  • 통합하세요. 자신의 전문성과 판단력을:

    • 독특한 관점, 창의성 또는 도메인 지식을 추가하세요
    • 무엇을 유지하고, 수정하고, 버릴지에 대한 최종 결정을 내리세요
    • 최종 출력에 대한 책임을 지세요

프로젝트가 완료될 때까지 프로젝트의 각 작업에 대해 이 설명-식별 루프를 계속하세요.

성찰​

계속하기 전에 다음을 고려해보세요:

  • 최상의 결과로 이어진 설명 유형에서 어떤 패턴을 발견했나요?
  • 무엇이 당신에게 더 많은 노력을 요구했나요: 설명 또는 식별? 왜 그렇다고 생각하나요?
  • 실제 프로젝트 실행이 수업 5의 초기 계획과 어떻게 비교되나요? 진행하면서 어떤 조정을 했나요?

다음 단계​

다음 수업에서는 AI 유창성 프레임워크의 마지막 역량인 성실(Diligence)을 탐구할 것입니다. 위임, 설명, 식별이 주로 효과성과 효율성에 초점을 맞추는 반면, 성실은 AI와 작업하는 윤리적이고 안전한 측면을 다룹니다. AI 협업이 책임감 있고, 투명하며, 책임감 있도록 보장하는 방법을 배우게 됩니다.

이 과정에 대한 피드백​

과정을 진행하면서 여러분이 삶, 업무, 수업에서 과정의 개념을 어떻게 사용하고 있는지, 그리고 어떤 피드백이 있는지 듣고 싶습니다. 여기에서 피드백을 공유하세요.

감사의 말과 라이선스

저작권 2025 Rick Dakan, Joseph Feller, Anthropic. CC BY-NC-SA 4.0 라이선스로 배포됩니다.

이 과정은 Dakan과 Feller의 AI 유창성 프레임워크를 기반으로 합니다.

아일랜드 HEA의 National Forum for the Enhancement of Teaching and Learning의 부분적 지원을 받았습니다.

번역 및 감수: Claude and 공부하우