[입시전문가의 AI 실험기] GPT로 모의면접 질문을 만들어봤더니

안녕하세요, 여러분! AI의 교육적 활용에 관심을 가지고 있는 입시 컨설턴트이자 강사입니다.

요즘 교육 현장에서도 AI 활용이 화두인데요, 제가 실제로 학생들을 지도하면서 AI 도구들을 어떻게 활용해보고 있는지 시리즈로 공유해보려 합니다.

 

오늘은 첫 번째 이야기로, GPT를 활용해 모의면접 질문을 생성해본 실험에 대해 말씀드리겠습니다.

과연 AI는 학생들의 상황과 희망 전공에 맞는 면접 질문을 얼마나 정교하게 만들어낼 수 있을까요?

실험 배경: 왜 AI로 모의면접 질문을 만들어보았나?

매년 입시 시즌이 되면 학생들이 가장 긴장하는 단계 중 하나가 바로 '면접'입니다.

특히 특목고나 전국형 자사고를 준비하는 중학생들, 그리고 대학 수시모집에서 면접이 있는 전형을 준비하는 고등학생들은 예상 질문에 대비하느라 많은 시간을 투자하죠.

 

저는 평소 학생들의 면접 준비를 도울 때 최대한 많은 예상 질문을 만들어 연습시키는 편인데요,

솔직히 말씀드리면 전공별, 상황별로 다양한 질문을 떠올리는 것이 쉽지 않았습니다.

특히 메디컬, 공학 등 제가 전공하지 않은 분야의 심층 질문을 만들 때는 전문가의 시선으로 보는 구체적인 질문을 만들기 위해 고군분투했습니다.

그러던 중 ChatGPT가 교육 현장에서도 화제가 되면서, '면접 질문 생성'에 활용해보면 어떨까 하는 생각이 들었습니다.

그래서 진행한 것이 바로 오늘의 실험입니다.

실험 방법: GPT에게 어떻게 물어봤나?

저는 GPT-4를 사용해 다음과 같은 방식으로 실험을 진행했습니다:

1. 기본 정보 입력: 학생의 지원 학교/학과, 진로 희망사항, 주요 활동 내역 또는 생기부/자소서 등을 간략히 정리해 입력
2. 질문 유형 지정: 인성 면접, 전공적합성 면접, 창의성 면접 등 원하는 면접 유형을 구체적으로 요청
3. 난이도 조절: 기본, 심화, 예상 외 질문 등 난이도별로 질문 생성 요청
4. 실제 면접 사례 반영: "XX대학 XX학과 면접에서 실제로 자주 나오는 질문 위주로 생성해줘" 와 같은 구체적 지시와 함께 실제 면접 기출을 제공.

실험 결과: GPT는 얼마나 정교한 면접 질문을 만들어냈나?

1. 고입 면접 질문 생성 사례

특목고와 자사고를 준비하는 학생들을 위한 질문을 요청했을 때, GPT는 다음과 같은 유형의 질문들을 생성했습니다:

기본 인성 질문:

• "본교에 지원한 이유는 무엇인가요?"
• "자신의 장단점은 무엇이라고 생각하나요?"
• "중학교 시절 가장 기억에 남는 활동은 무엇인가요?"

학교별 특성화 질문:

• (과학고 지원 학생) "과학 분야에서 최근 관심 있게 본 이슈는 무엇인가요?"
• (외고 지원 학생) "글로벌 시대에 외국어 능력이 왜 중요하다고 생각하나요?"
• (자사고 지원 학생) "자기주도적 학습이란 무엇이라고 생각하나요?"

창의성/문제해결력 질문:

• "학교에서 겪을 수 있는 갈등 상황과 그 해결 방안을 말해보세요."
• "10년 후 자신의 모습은 어떨 것 같나요?"
• "지금까지 살면서 가장 어려웠던 선택은 무엇이었나요?"

자기소개서 기반 질문:

- 엉뚱한 얘기나 문법적 오류, 의도와 다른 질문이 많았습니다.

 

흥미로웠던 점은 GPT가 각 학교의 교육 이념이나 특성에 맞춘 질문들을 어느 정도 생성할 수 있었다는 것입니다.

물론 실제 면접에서 나올 법한 기본적인 질문들이 많았지만, 학생들이 연습하기에는 충분히 유용했습니다.

 

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2. 대입 면접 질문 생성 사례

대학 전공별 면접 질문에서는 더욱 흥미로운 결과가 나왔습니다. 몇 가지 사례를 공유해드릴게요:

신소재공학과 지원 학생 사례:

• "신소재공학에서 가장 혁신적이라고 생각하는 최근 개발 사례는 무엇인가요?"
• "탄소섬유복합재료와 일반 금속 소재의 차이점과 각각의 장단점을 설명해보세요."(생기부 반영)
• "지속가능한 소재 개발이 왜 중요하다고 생각하나요?"(생기부 반영)
• "고등학교 화학에서 배운 내용 중 신소재공학과 연결되는 개념은 무엇이라고 생각하나요?"

외교관 희망 학생 사례 (국제관계학과):

• "최근 국제 이슈 중 한국의 외교적 입장이 중요하다고 생각하는 사례와 그 이유는?"
• "문화적 차이가 외교 협상에 미치는 영향에 대해 어떻게 생각하나요?"(생기부 반영)
• "외교관에게 가장 필요한 역량은 무엇이라고 생각하나요?"(생기부 반영)
• "역사적 갈등이 있는 국가와의 외교 관계를 개선하기 위한 방안을 제시해보세요."

GPT 면접 질문의 강점과 한계

강점:

1. 양적 풍부함: 단시간에 30-40개의 다양한 질문을 생성할 수 있었습니다. 이는 학생들이 다양한 상황에 대비할 수 있게 해주었습니다.
2. 전공 지식 반영: 놀랍게도 각 전공 분야의 최신 트렌드나 주요 개념들을 질문에 잘 반영했습니다. 특히 제가 전문성이 부족한 분야에서도 적절한 질문을 만들어내는 모습이 인상적이었죠.
3. 맞춤형 질문: 학생의 활동 내역이나 관심사를 입력하면, 그것을 연결한 질문을 만들어내는 능력이 있었습니다. 예를 들어 "환경 동아리 활동을 했다"는 정보를 주면, 그것과 지원 학과를 연결한 질문을 생성했어요.

한계:

1. 지나치게 일반적인 질문: 때로는 너무 보편적이거나 예측 가능한 질문들이 많이 나왔습니다. 실제 대학별 면접의 특성이나 최신 경향을 완벽히 반영하지는 못했죠.
2. 사실 확인 필요: 간혹 특정 대학의 면접 방식에 대해 부정확한 정보를 바탕으로 질문을 만들어내는 경우가 있었습니다. 최신 입시 정보를 100% 반영하지는 못하는 한계가 있었죠.
3. 맥락 이해의 한계: 학생의 전체적인 스토리나 포트폴리오를 깊이 이해하는 데는 한계가 있어, 때로는 연결성이 떨어지는 질문들이 나오기도 했습니다.
4. 같은 답변을 유도하는 질문: 질문을 여러개지만 같은 답변으로 답할 수 있는 질문들이 있었습니다.

실제 학생들의 반응과 효과

이렇게 만들어진 질문들을 실제 면접을 준비하는 학생들에게 활용해보았는데요, 반응이 꽤 긍정적이었습니다:

 

"생각지도 못한 질문들이 나와서 더 폭넓게 준비할 수 있었어요."
"전공에 대한 더 깊은 공부를 하게 되는 계기가 되었어요."
"질문이 많으니까 친구들과 모의면접 연습하기 좋았어요."

 

특히 주목할 만한 점은, GPT가 만든 예상 질문 중 실제 면접에서 유사한 질문이 나와 학생들이 수월하게 대답했다는 피드백을 받은 경우도 있었다는 것입니다. 물론 모든 질문을 예측할 수는 없었지만, 준비 과정에서 다양한 상황을 고려할 수 있게 해준 것은 분명했습니다.

효과적인 GPT 면접 질문 생성 팁

제 경험을 바탕으로, 여러분이 GPT로 면접 질문을 만들 때 도움이 될 만한 팁을 공유합니다:

1. 구체적인 프롬프트 작성하기: "면접 질문 만들어줘"보다는 "2025학년도 서울대 신소재공학부 면접에서 나올 수 있는 전공적합성 질문 10개를 만들어줘. 특히 최근 3년간 실제 면접 사례를 반영해줘."처럼 상세하게 요청하세요. (물론 실제 면접 사례를 제시해주는 것이 더 정확한 답변을 얻을 수 있는 방법입니다. GPT는 모르는 것도 아는 척 하거든요.)
2. 학생 정보 충분히 제공하기: 지원 전공뿐 아니라 학생의 강점, 활동 내역, 관심사 등을 함께 제공하면 더 맞춤형 질문을 얻을 수 있습니다.
3. 단계적으로 발전시키기: 첫 질문 세트에 만족하지 말고, "이 중에서 2, 5번 질문을 더 심화시켜줘" 또는 "이런 방향으로 추가 질문을 만들어줘"라고 요청하며 발전시키세요.
4. 반드시 검증하기: GPT가 제시한 질문들은 전문가인 여러분이 한 번 검토하고, 부적절하거나 부정확한 내용은 수정해서 사용하세요.

마치며: AI는 도구일 뿐, 전문가의 안목이 중요합니다

이번 실험을 통해 GPT가 면접 질문 생성에 꽤 유용한 도구가 될 수 있음을 확인했습니다. 하지만 동시에 AI는 어디까지나 교육 전문가의 도구일 뿐이라는 점도 분명해졌습니다.

GPT가 만들어낸 질문들 중에는 실제 입시 트렌드나 학생의 상황에 맞지 않는 것들도 있었고, 이를 걸러내고 조정하는 과정에서 결국 전문가의 경험과 안목이 필요했기 때문입니다.

앞으로도 다양한 AI 도구들을 교육 현장에 어떻게 적용할 수 있을지 계속 실험해보고, 그 결과를 여러분과 나누겠습니다.

 

다음 시리즈에서는 Claude에게 자기소개서를 첨삭 받아본 실험에 대해 이야기해볼게요.

 

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