한눈에
- 대상은 자유전공학부 신입생 60여 명. 사전 설문에서 대부분이 코딩 경험이 없다고 답했습니다.
- 학생 한 명이 프로젝트 두 개를 만들었습니다. 자기 포트폴리오 홈페이지, 그리고 자기가 만들고 싶던 서비스.
- 사전 설문 답으로 학생마다 맞춤 프롬프트를 만들어 줬습니다. 빈 화면이 아니라 자기 설계도에서 시작합니다.
- 제출, 진행 현황 파악, 좌석도와 손들기, 데모데이 발표, 투표, 시상식을 전용 플랫폼 하나로 운영했습니다.
- 참가한 학생 대부분이 두 프로젝트를 모두 제출했고, 데모데이에는 20여 팀이 발표했습니다. 행사 뒤에는 결과물과 수상 결과가 전시로 남습니다.
누구를 위한 프로그램이었나
참가자는 자유전공학부 신입생으로, 학부대학의 진로 설계 교과 Career DESIGN 을 듣는 학생들입니다. 아직 전공을 정하지 않았습니다. 학교가 원한 것은 도구 사용법 강의가 아니라, 전공을 정하기 전에 “AI 로 내가 뭔가를 만들 수 있다”는 경험을 전원에게 주는 것이었습니다. 프로그램은 학부대학의 진로 설계 교과 Career DESIGN 과 연계해 열렸습니다.
분반 없이 김수환관 한 공간에서 60여 명이 함께 실습했습니다. 이 규모의 실습에서 가장 흔한 실패는 내용이 어려워서가 아니라, 한 번 막힌 학생이 끝까지 따라오지 못하고 빠지는 것입니다. 그래서 설계의 기준을 “이해”가 아니라 “완주”에 뒀습니다.
설계 원칙 세 가지
1. 매 구간이 눈에 보이는 결과물로 끝난다
첫날 오전의 목표는 학생마다 자기 홈페이지 주소를 하나 갖는 것입니다. 개념 설명은 짧게 하고, 화면에 무언가 나타나는 순간을 앞에 뒀습니다.
2. 막힌 학생을 기다리게 하지 않는다
이 규모의 강의장에서 “모르는 사람 손 드세요”는 작동하지 않습니다. 학생 10명당 TA 1명을 존별로 고정 배치하고, 학생이 플랫폼 좌석도에서 자기 자리의 손을 들면 담당 TA 화면에 바로 뜨게 했습니다. 기다린 지 3분이 넘으면 표시가 강조됩니다.
3. 팀이 아니라 개인이 만든다
팀 프로젝트는 몇 명만 만들고 나머지는 구경하게 됩니다. 전원이 자기 계정으로, 자기 이름이 걸린 결과물을 만들게 했습니다.
행사 전 — 사전 설문으로 학생별 맞춤 프롬프트 만들기
학생은 행사 전에 플랫폼에서 사전과제 세 개를 끝냅니다.
- 자기소개·포트폴리오 설문 — 홈페이지에 들어갈 재료(하는 일, 관심사, 보여주고 싶은 것)
- 서비스 아이디어 설문 — 누구의 어떤 문제를 풀고 싶은지, 어떤 화면이 필요한지
- 도구 설치와 계정 가입 — macOS·Windows 별 안내, 명령어 복사 버튼, 막히면 운영진이 답변
운영진은 제출된 설문으로 학생마다 제작 자료를 만들어 그 학생의 화면에만 보이게 올려 뒀습니다. 홈페이지는 기획 → 디자인 → 이미지 → 모션 → 빌드 다섯 장의 설계도, 서비스는 1페이지 PRD 와 단계별 프롬프트입니다. 설문을 내지 못한 학생에게는 같은 다섯 단계의 공통 프롬프트를 제공했습니다.

바이브코딩 부트캠프 커리큘럼 — 이틀의 시간표
| 날 | 시각 | 구간 | 내용 |
|---|---|---|---|
| 1일차 | 10:00 | 오프닝 · 강의 | AI 에이전트가 무엇인지, 이틀 동안 무엇을 만드는지 |
| 1일차 | 10:50 | Project 1 · 내 홈페이지 | 학생별 설계도 5장을 Google AI Studio 에 차례로 넣어 홈페이지 제작 → 공개 |
| 1일차 | 13:30 | 강의 · PRD | 질문에 답하면 PRD 가 나온다, AI 코딩 에이전트와 기획·제작을 반복하는 법 |
| 1일차 | 14:00 | Project 2 · 내 서비스 | Codex 로 제작, Supabase 로 데이터 저장, Vercel 로 배포 |
| 1일차 | 16:20 | 마무리 | 제출 현황 공유, TA 가 발표 후보 추천 |
| 2일차 | 10:00 | 모닝 리뷰 · 이어 만들기 | 전날 결과물 피드백, 기능 다듬기, 최종 제출 |
| 2일차 | 13:30 | 데모데이 | 20여 팀 발표와 시연 |
| 2일차 | 발표 뒤 | 투표 · 시상식 | 전원 투표와 인기상, 플랫폼 화면으로 시상식 진행 |
공식 프로그램은 양일 10:00~17:00, 점심 1시간을 뺀 하루 6시간입니다. 둘째 날에는 새 이론을 넣지 않고 만들기와 발표에만 썼습니다.
Project 1 — 내 포트폴리오 홈페이지
첫날 오전, 학생은 자기 설계도 다섯 장을 Google AI Studio 의 새 대화에 1단계부터 차례로 붙여 넣습니다. 1~4단계가 설계를 전달하고 5단계에서 페이지가 만들어집니다. 결과가 마음에 들지 않으면 말로 고쳐 달라고 하고, 완성되면 공개해서 주소를 받아 갤러리에 올립니다. 약 90분 구간입니다.
Project 2 — 내가 만들고 싶던 서비스
첫날 오후부터 둘째 날 오전까지는 각자의 서비스를 만듭니다. 강의에서는 “질문에 답하면 PRD 가 나온다”는 것만 다루고, 학생은 자기 PRD 를 들고 Codex 와 기획·제작을 반복합니다. 데이터 저장과 로그인이 필요하면 Supabase 를, 공개는 Vercel 을 씁니다. 완주 기준은 “주소가 열리고, 입력하면 결과가 나온다”였습니다.
| 도구 | 어디에 썼나 |
|---|---|
| Google AI Studio | Project 1 — 설계도 5장으로 홈페이지 만들고 공개 |
| Codex (ChatGPT Plus) | Project 2 — 말로 시켜서 서비스 제작·수정 |
| GitHub | 코드 저장, 행사 플랫폼 로그인 |
| Vercel | 서비스 배포 — 인터넷 주소 발급 |
| Supabase | 데이터 저장과 로그인 기능 |
학생용 ChatGPT Plus 구독은 학교가 직접 구매해 배포했습니다.
전용 운영 플랫폼
이 행사를 위한 전용 플랫폼을 만들어 학교에 제공했습니다. 학생·TA(멘토)·운영진 세 역할이 같은 플랫폼에 로그인하고, 행사 단계에 따라 보이는 화면이 바뀝니다.
- 사전과제 허브 — 자기소개 설문, 서비스 아이디어 설문, 운영체제별 도구 설치 체크리스트
- 학생별 제작 자료 — 설문 답으로 만든 홈페이지 설계도 5장과 서비스 PRD·단계별 프롬프트, 단계마다 전체 복사
- 강의장 좌석도 — 테이블 배치도, 내 자리와 담당 멘토 표시
- 손들기 — 막힌 이유를 고르고 손을 들면 담당 TA 화면에 표시, 대기 3분이 넘으면 강조
- 모두의 갤러리 — Project 1·2 결과물 주소 제출, 썸네일, 좋아요와 댓글
- 질문·자유 보드 — 실시간으로 올라오는 게시판
- 데모데이 — 발표 순서와 현재 발표 표시, 발표 타이머, 프로젝터용 스테이지 화면
- 투표와 시상식 — 1인 1표 투표, 인기상 하트, 집계와 시상식 화면, 수상 결과 페이지
- 운영 대시보드 — 설문·설치·제출 현황, 데모데이 단계 전환

수십 명이 같은 순간에 제출하고 투표하기 때문에, 행사 전에 90명 동시 접속 시나리오로 부하를 점검하고 병목을 고친 뒤 열었습니다.

데모데이 — AI 해커톤처럼 발표하고, 투표하고, 시상하기
둘째 날 오후는 데모데이입니다. 첫날 TA 가 존마다 발표 후보를 추천하고 발표를 희망한 학생을 더해, 20여 팀이 무대에 올랐습니다. 발표자는 슬라이드 대신 자기 서비스를 직접 시연합니다. 발표 자료와 라이브 사이트는 플랫폼의 스테이지 화면으로 프로젝터에 띄우고, 발표 타이머도 같은 화면에 나옵니다.
발표가 끝나면 참가자 전원이 휴대폰으로 투표합니다. 1인 1표로 1·2·3등을 정하고, 발표를 보며 보낸 하트로 인기상을 따로 뽑았습니다. 운영진이 투표를 닫으면 같은 화면에서 시상식이 시작됩니다. 집계표를 읽는 대신 한 팀씩 화면에 올리며 결과를 열어 보이는 식으로, 심사 결과 발표도 조금 재밌게 보이도록 신경 썼습니다.

행사 뒤에 남은 것
- 참가한 학생 대부분이 두 프로젝트를 모두 제출했습니다. 결과물은 학생 본인의 계정과 주소로 남습니다.
- 플랫폼은 행사 뒤 전시 모드로 바꿔, 모두의 결과물과 수상 결과가 그대로 남습니다. 어떤 모습인지는 전시 페이지 예시에서 볼 수 있습니다.
- 학교에는 제출 현황과 운영 경과를 담은 결과 리포트, 결과물 주소 목록, 교안과 실습 자료를 전달합니다.
- 참가 학생은 학교 이메일로 신청하면 AI Creator Lab 의 강의와 자료실을 Lite 로 무료 이용할 수 있습니다.
같은 프로그램을 도입하려면
구성은 학교 일정에 맞춰 1일 캠프, 2일 부트캠프, 학기형, 교직원 과정으로 나눠 운영합니다. 필요한 준비와 역할 분담은 대학 AI 부트캠프 소개에 정리했습니다.

