제품을 분해하고, AI의 답도 다시 분해한다
마우스의 덮개를 열면 버튼과 휠, 기판, 센서와 여러 전자 부품이 모습을 드러낸다. 평소 아무 생각 없이 사용하던 제품에 대해 “왜 이 부품이 여기에 있을까?”, “이것을 빼면 무엇이 멈출까?”라고 질문하는 순간 리버스 엔지니어링이 시작된다. 이 책은 완성된 제품을 분해해 구조와 기능, 설계 의도를 거꾸로 추적하는 공학교육에 AI를 결합한다. 중요한 것은 AI가 얼마나 많은 답을 주느냐가 아니다. 학생이 제품을 더 자세히 관찰하고, 부품 사이의 관계를 추론하며, AI가 제시한 설명을 실제 대상과 대조해 검증하도록 만드는 것이 핵심이다. 저자는 중학생의 마우스 분해 수업에서 부품 검색과 정보 탐색에 시간이 소모되는 문제를 발견하고, 분해 영상 탐색, 이미지 처리, 부품 역할 질문, 크기 측정 등을 한곳에서 수행하는 교육용 웹 애플리케이션을 직접 개발했다. 생성형 AI는 코딩을 도왔지만 무엇을 자동화하고 무엇을 학생의 몫으로 남길지는 교사가 결정했다. AI 도구의 사용법보다 수업에서 학생이 막히는 지점을 찾아 필요한 기술만 연결하는 설계 과정을 보여 준다. AI 시대 공학교육의 목표는 더 편리한 분해가 아니라, 기술을 소비하던 학생을 구조와 원리를 질문하는 사람으로 바꾸는 데 있다.