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5.D. 학습 도우미

5.D. 학습 도우미🔗

▶ 필요한 것: ChatGPT 등 대부분의 대화형 LLM 서비스, NotebookLM, Huxe 등

쉬지 않고 등장하는 새로운 기술, 용어, 뉴스와 이슈를 따라가기 벅차다는 느낌을 한 번쯤 받아본 적이 있을 것입니다. 비교적 단순한 사안이라면 웹 검색 한두 번으로 해결할 수 있겠지만, 종종 신뢰할 수 있는 양질의 자료를 찾아 공부하고, 누군가에게 보고나 설명을 해야 할 상황도 생기곤 합니다. 이런 상황에서 AI 서비스들이 강력한 조력자가 되어줄 수 있습니다.

검색 엔진이 등장하고 대중화되면서 인류에게 지식의 원천으로서 도서관이나 백과사전의 강력한 대안이 되어왔습니다. 이제 다양한 도구와 웹 검색 기능으로 무장한 AI 서비스가 기존 검색 엔진의 자리를 위협하기 시작했습니다.

검색 엔진은 수만 권의 책으로부터 원하는 자료를 찾는 데 필요한 엄청난 시간을 절약해줬지만, 어떤 검색어를 넣을지 고민하고 검색된 결과들이 원하는 내용인지 확인하는 작업에는 여전히 적잖은 시간과 노력이 필요했습니다. 반면 새롭게 등장하는 AI 검색 서비스들은 단지 대신 검색어를 넣어주기만 하는 게 아니라, 검색 결과들을 읽고 맥락에 따라 필요한 결과만 선별해 사용자가 찾고 싶은 것, 알고 싶은 것 등을 답하도록 설계됩니다.

찾아주는 결과도 처음엔 단순 답변(대화) 형식이었지만 곧 구조화된 보고서나 논문 형식까지 발전했고, 최근에는 그림/영상, 음성, 발표자료나 인포그래픽 등 점차 복잡하고 다양한 형식으로 가공하는 것도 가능해졌습니다. 사용자는 어떤 서비스가 어떤 기능과 능력이 있는지만 알면, 자료를 찾고 선별해서 필요한 형태로 가공하는 일은 AI에게 모두 맡길 수 있게 된 것입니다. (바로 이런 목적으로 본 가이드를 작성하는 것이기도 하죠.)

💭 물론 지금도 여전히 어떤 주제를 체계적으로 학습하려면 정규/특별 교육과정이나 관련 서적이 필요하고, 깊이 있게 최신 동향까지 파악하려면 논문, 뉴스, 보고서 등을 두루 살펴봐야 합니다. 생각하고 말하는 것까지 AI에게 시킬 게 아니라면 결국 사람이 직접 공부해야 한다는 사실은 변함이 없습니다.

* AI 생성 이미지 with Nano Banana Pro

이번 섹션에서는 주로 '학습'이라는 목표를 위한 AI 활용 방안들을 몇 가지 소개하겠습니다.

'학습 모드'🔗

2025년 들어 주요 대화형 AI 서비스들은 경쟁적으로 '학습 모드'를 도입했습니다. 기존의 AI 챗봇이 질문에 바로 답을 내놓는 방식이었다면, 학습 모드는 사용자가 스스로 생각하고 이해할 수 있도록 유도하는 것이 핵심입니다. 마치 좋은 선생님이 정답을 바로 알려주기보다 "왜 그렇게 생각해?", "다른 방법은 없을까?" 하고 질문을 던지며 학생의 사고를 이끌어내는 것과 비슷합니다.

ChatGPT의 '공부하기' (Study Mode)

2025년 7월에 출시된 ChatGPT의 학습(보조) 기능입니다. 아래 그림과 같이 도구 메뉴에서 '공부하기'를 선택하거나, https://chatgpt.com/studymode로 직접 접속해 활성화할 수 있습니다.

▶ 주요 특징

  • 소크라테스식 질문, 힌트, 자기 점검을 조합해 사용자가 스스로 답을 찾아가도록 안내
  • 학습 모드용 기본 프롬프트 제공 (예: 숙제 도움, 주제 설명, 연습 퀴즈 생성 등)
  • 교육학 전문가 협력으로 메타인지 강화, 인지 부하 조절 원칙 적용

▶ 사용 예시

일반 모드에서 "32 × 53의 답은?"이라고 물으면 바로 "1,696입니다"라고 답합니다. 하지만 공부하기 모드에서는 다르게 동작합니다.

사용자: 32 × 53을 계산하고 싶어

ChatGPT: 좋아요! 이 문제를 함께 풀어볼까요?
         먼저, 32 × 53을 더 쉬운 계산으로 나눌 수 있을까요?
         예를 들어 53을 50 + 3으로 분해하면 어떨까요?

사용자: 그러면 32 × 50이랑 32 × 3을 따로 계산하면 되겠네?

ChatGPT: 정확해요! 그럼 각각 계산해볼까요?

이렇게 단계별로 사고 과정을 유도하면서 '계산 방법'을 익히게 되는 것이죠.

Claude의 '학습하기'(Learning Mode)

원래 교육용 버전(Claude for Education)에서만 제공되다가 2025년 8월부터 모든 사용자에게 확대되었습니다. 새 대화창 입력부 하단의 '학습하기'를 선택하면 활성화됩니다.

▶ 주요 특징

  • 즉각적인 해결책 대신 "이 문제에 어떻게 접근하시겠습니까?" 같은 안내 질문
  • "당신의 결론을 뒷받침하는 증거는 무엇입니까?" 등 이해도를 깊게 하는 소크라테스식 질문
  • 연구 논문, 학습 가이드, 개요를 위한 구조화된 템플릿 제공

📌 참고 : Claude Code 전용 모드

코딩 에이전트로도 각광받고 있는 Claude Code에는 코딩 학습에 특화된 두 가지 추가 모드가 있습니다. Claude Code에서 /output-styles 명령으로 선택 가능합니다.

  • Explanatory 모드: 코드를 작성하면서 "왜 이 구조를 선택했는지", "어떤 대안이 있었는지" 등 의사결정 과정을 설명
  • Learning 모드: 코드 중간에 #TODO 주석을 삽입하고 사용자가 5~10줄 정도 직접 작성하도록 유도 (페어 프로그래밍 느낌)

Gemini의 '가이드 학습(Guided Learning)'

2025년 8월에 도입된 구글의 학습 기능입니다. 구글이 오랜 기간 추진해온 교육 연구를 기반으로 개발한 LearnLM 모델을 활용하며, 프롬프트 입력창 아래 도구 메뉴에서 활성화할 수 있습니다.

특히 Gemini의 '가이드 학습'은 시각 자료가 중요한 과학, 의학, 공학 분야 학습에서 다른 서비스 대비 우수하다는 평이 많습니다. 예를 들어 "광합성 과정을 설명해줘"라고 요청하면 텍스트 설명과 함께 관련 다이어그램이나 YouTube 교육 영상을 함께 보여주는 식입니다.

▶ 주요 특징

  • 개방형 질문으로 토론 촉발, 문제를 단계별로 분해해 설명
  • 멀티모달 콘텐츠 활용 (이미지, 다이어그램, YouTube 동영상 등)
  • 플래시카드, 학습 가이드 자동 생성 기능

📌 참고 : 효과적인 활용을 위한 프롬프트 예시

학습 모드 역시 사용자가 '구체적이고 명확하게' 요청할수록 더 효과적으로 응답할 수 있습니다. 

"양자역학에 대해 설명해줘"  ← ❌ 성의 없는 질문의 예시

"양자역학의 기본 개념을 이해하고 싶어. 
특히 양자 얽힘이라는 현상이 신기하던데 여기까지 이해하는 게 목표야.
내가 제대로 이해했는지 확인하면서 단계별로 가르쳐줘."  ← ✅ 구체적이고 명확한 질문의 예시

"다음 주에 미시경제학 중간고사가 있어.
수요-공급 곡선과 탄력성 개념 위주로 복습하고 싶은데, 
먼저 내 이해도를 확인하는 질문부터 시작해줘."  ← ✅ 또 다른 좋은 예시(시험 대비 상황 가정)

NotebookLM🔗

NotebookLM은 구글이 2023년 'Project Tailwind'라는 이름으로 시작해 2024년 정식 출시한 AI 기반 연구 및 학습 도구입니다. 핵심 개념은 '사용자가 업로드한 자료에만 기반해 답변하는 AI'로, 일반적인 챗봇처럼 인터넷 전체에서 정보를 끌어오는 게 아니라 오직 사용자가 제공한 문서만을 근거로 응답합니다.

비유하자면, 일반 AI 챗봇이 '모든 책을 읽은 박식한 사람'이라면, NotebookLM은 '내가 건네준 자료만 꼼꼼히 읽고 그 안에서만 답하는 연구 조교' 같은 존재입니다. 덕분에 출처가 명확하고 할루시네이션(허구 정보 생성)이 크게 줄어든다는 장점이 있습니다.

▶ 사용법 1: 소스 등록 및 관리

NotebookLM에서는 다양한 형식의 자료를 '소스'로 업로드할 수 있습니다.

  • 문서: PDF, Google Docs, 텍스트 파일, Markdown
  • 웹 콘텐츠: 웹사이트 URL, YouTube 링크
  • 미디어: 오디오 파일(MP3 등)
  • 직접 입력: 복사한 텍스트 붙여넣기

소스 패널에서 체크박스로 특정 소스만 선택해 AI의 참조 범위를 지정할 수도 있습니다. (예를 들어, 10개의 논문을 등록해뒀지만 특정 질문에는 3개만 참고하도록 설정하는 식)

최근에는 NotebookLM에 '소스 검색' 기능이 추가되어, 이제 갖고 있는 자료가 많지 않더라도(심지어 전혀 없더라도!) 검색 기능부터 시작할 수 있게 되었습니다. 소스 패널에서 '웹'을 선택하면 두 가지 검색 모드를 사용할 수 있습니다.

  • Fast Research: 빠른 검색 모드입니다. 신속하게 정보를 스캔해 즉시 검토하고 가져올 수 있는 소스들을 제시합니다. 간단한 팩트체크나 빠른 개요 파악에 적합합니다.

  • Deep Research: 심층 분석 모드입니다. 수백 개의 웹사이트를 탐색하며 고품질 소스를 찾아 상세한 연구 보고서까지 작성해줍니다. 연구 계획을 스스로 수립하고 검색하면서 결과를 정제해나가며, 몇 분 안에 출처가 명시된 체계적인 보고서를 생성합니다. 이 작업은 백그라운드에서 진행되므로 기다리는 동안 다른 소스를 추가하거나 대화를 이어갈 수 있습니다.

특히 Deep Research의 강점은 보고서 생성으로 끝나지 않는다는 점입니다. 생성된 보고서와 검색에 사용된 모든 웹 소스를 노트북에 직접 추가할 수 있어, 이후 AI 오디오 오버뷰나 비디오 오버뷰 등 NotebookLM의 다른 기능들과 연계해 활용할 수 있습니다.

이처럼 웹 검색으로 새로운 자료를 발굴하고, PDF, 웹 문서(URL), YouTube 영상(URL), 오디오 파일 등 다양한 형식의 소스를 하나의 노트북에서 통합 관리할 수 있다는 점이 NotebookLM의 핵심 강점입니다. 아래 활용 시나리오처럼 여러 유형의 자료를 종합적으로 참조해 질문하고 답변을 받을 수 있으며, 모든 답변에는 어느 소스에서 나온 정보인지 출처가 함께 표시됩니다.

💡 활용 시나리오: "기후변화와 식량안보" 리포트 작성

1. 관련 논문 PDF 5개 업로드
2. IPCC 보고서 웹페이지 URL 추가
3. 전문가 인터뷰 유튜브 영상 링크 추가
4. 관련 뉴스 기사 URL 2~3개 추가

→ 이제 "이 자료들에서 공통적으로 언급하는 주요 위험 요인은?" 같은 질문에 출처를 명시하며 답변

▶ 사용법 2: 자료 탐색 및 질의응답

채팅 패널에서 등록한 소스에 대해 자유롭게 질문할 수 있습니다. AI의 응답에는 해당 내용이 어느 소스의 어느 부분에서 나왔는지 인용 표시가 함께 제공됩니다. 다음과 같은 예시를 포함해 사용자가 궁금해하는 무엇이든지 질문할 수 있으며,

  • "이 논문의 핵심 주장 3가지를 요약해줘"
  • "A 자료와 B 자료에서 상반되는 주장이 있어?"
  • "이 개념을 비전공자도 이해할 수 있게 설명해줘"
  • "이 자료들을 바탕으로 프레젠테이션 개요를 잡아줘"

대화 중 마음에 드는 응답은 '메모에 저장' 버튼을 눌러서 이후 언제든 참고하기 쉽도록 스튜디오 패널에 등록/저장할 수 있습니다.

이뿐만 아니라 스튜디오 패널에 저장했던 답변을 아예 '소스'로도 등록할 수 있는데, 이는 어떤 답변 결과를 바탕으로 추가 자료를 탐색해가며 주변으로 넓혀가는 시나리오나 심화된 질문을 하며 깊이를 더하는 경우 등 학습 목적에 특히 유용한 기능이라고 할 수 있습니다.

▶ 사용법 3: 스튜디오 기능 (NotebookLM의 최대 강점⭐)

화면 오른쪽의 '스튜디오' 패널에서 다양한 형태의 콘텐츠를 원클릭으로 자동 생성할 수 있습니다. 개정판 작성 시점(2025년 11월) 기준으로 다음과 같은 콘텐츠를 생성 가능하며, 수시로 새로운 기능이 추가되고 있으므로 한 번씩 이용해볼 것을 추천합니다.

초기부터 제공되던 '브리핑 문서'나 '학습 가이드' 기능은 이제 '보고서' 기능으로 흡수돼 다양한 유형의 텍스트 자료를 만드는 기능으로 개선되었습니다. 현재 노트북에 등록된 소스(들)에 따라 추천 보고서 형식도 다르게 제안합니다.

'AI 오디오 오버뷰'는 NotebookLM에서 가장 인기 있는 기능입니다. 업로드한 소스 내용을 두 명의 AI 호스트가 대화하는 팟캐스트 형식으로 변환해주며, 주요 특징은 다음과 같습니다.

  • 보통 5~7분 길이로 생성
  • 단순 낭독이 아닌 자연스러운 대화체 ("이 부분이 흥미로운데요...", "맞아요, 그리고...")
  • 2025년 4월부터 한국어 포함 50개 이상 언어 지원
  • 2025년 8월 업데이트로 더 상세하고 깊이 있는 내용 제공 (길이도 늘어남)

다음과 같이 간단히 생성할 수 있습니다.

  1. 소스를 업로드한 노트북 열기 (또는 새 노트북을 만들고 소스 등록하기)
  2. 오른쪽 '스튜디오' 패널에서 'AI 오디오 오버뷰' 선택
  3. (선택사항) 맞춤설정에서 초점 주제나 스타일 지정
  4. 생성 버튼 클릭 → 백그라운드에서 생성 (몇 분 또는 그 이상 소요)

💡 활용 팁 :

  • 출퇴근길에 논문 내용 파악하기
  • 운전 또는 운동 중 회의록/보고서 요약 듣기
  • 잠들기 전 학습 자료 복습
  • 영어 자료 → 한국어 오디오로 변환해서 듣기 등

'동영상 개요(Video overview)' 역시 위 오디오 오버뷰와 같은 방식으로 변환할 수 있는데, 그 결과는 오디오 오버뷰에 슬라이드 형식의 이미지를 합친 영상의 형태입니다. 간단한 안내, 설명은 그대로 대체할 수 있을 정도의 품질을 보이고 있으며, 앞으로 '나노 바나나(프로)' 같은 이미지 생성 모델이 합세하면 어디까지 발전할지 기대되는 기능 중 하나입니다.

'마인드맵(Mind Map)'은 소스의 핵심 개념들을 시각적인 분기 다이어그램으로 변환해주는 기능입니다. 중심 주제에서 가지를 뻗어가며 관련 개념들이 어떻게 연결되는지 한눈에 파악할 수 있어, 복잡한 자료의 전체 구조를 빠르게 이해하는 데 유용합니다.

  • 확대/축소 및 스크롤로 원하는 부분을 탐색
  • 가지를 펼치거나 접어 세부 수준 조절
  • 노드 클릭 시 해당 개념에 대해 바로 질문 가능 (채팅 패널과 연동)
  • 이미지로 다운로드해 공유 가능

특히 여러 논문이나 보고서를 한꺼번에 등록한 뒤 마인드맵을 생성하면, 자료들 사이의 공통점이나 연결고리를 시각적으로 발견할 수 있습니다.

'플래시카드(Flashcards)'는 소스에서 핵심 용어, 중요 날짜, 주요 개념 등을 추출해 암기 카드 형태로 만들어주는 기능입니다.

  • 카드 수(적음/보통/많음)와 난이도(쉬움/보통/어려움) 조절 가능
  • 특정 주제에 집중하도록 프롬프트로 범위 지정 가능
  • 카드를 탭하면 정답이 표시되고, 'Explain' 버튼을 누르면 해당 개념에 대한 상세 설명과 원본 출처까지 확인 가능

단순 암기가 아닌, 맥락을 이해하며 학습할 수 있도록 설계된 것이 특징입니다.

'퀴즈(Quiz)'는 소스의 내용을 바탕으로 객관식 문제를 자동 생성해 스스로 이해도를 테스트할 수 있는 기능입니다.

  • 문제 수와 난이도 조절 가능
  • 각 문제에 힌트 제공 옵션
  • 정답/오답 여부와 관계없이 문제마다 상세한 해설 제공
  • 퀴즈 종료 후 점수, 정확도, 정답/오답/건너뛴 문제 통계 표시
  • '오답 복습'이나 '다시 풀기'로 반복 학습 가능

플래시카드와 함께 활용하면, 먼저 퀴즈로 취약한 부분을 파악한 뒤 해당 개념을 플래시카드로 집중 암기하는 식의 효과적인 학습 사이클을 만들 수 있습니다.

'인포그래픽(Infographic)'은 소스의 핵심 내용을 한 장의 시각적인 요약 이미지로 만들어주는 기능입니다. 2025년 11월에 Nano Banana Pro 이미지 생성 모델을 활용해 출시되었습니다.

💭 참고로 맞춤설정에서 세부정보 수준이 '상세(베타)' 모드여야 Nano Banana 'Pro' 모델이 쓰이는 것으로 보입니다. '간결하게' 또는 '표준' 모드의 결과 이미지를 보면 텍스트 오류가 좀 더 두드러지는데, 이는 '텍스트 처리(렌더링) 능력'이 Nano Banana 일반 모델(또는 여타 이미지 생성 모델들)과 Nano Banana 'Pro' 모델의 주요 차별점이기 때문입니다.

  • 레이아웃, 상세 수준, 언어 등 커스터마이즈 가능
  • 블로그 대표 이미지, 소셜 미디어용 콘텐츠, YouTube 썸네일 등으로 활용

복잡한 정보와 관계를 하나의 임팩트 있는 비주얼로 압축해주어, 기존에 디자인 툴에서 수작업으로 해야 했던 과정을 크게 단축시켜줍니다. (현재 Pro 사용자에게 먼저 제공 중이며, 일반 사용자에게도 순차 확대 예정)

'슬라이드 자료(Slide Deck)'는 소스 내용을 바탕으로 여러 장의 프레젠테이션 슬라이드를 자동 생성해주는 기능입니다. 역시 Nano Banana Pro를 활용하며, 인포그래픽과 함께 2025년 11월에 출시되었습니다.

  • PDF 형식으로 다운로드 및 공유 가능
  • 발표자 노트 포함
  • 청중 수준(초보자/전문가, 경영진/실무진 등)에 맞게 톤과 복잡도 자동 조절
  • 상세한 자료용 슬라이드와 발표용 간결한 슬라이드 중 선택 가능

비디오 오버뷰의 슬라이드보다 더 세련된 디자인과 구성을 제공하며, 클립아트, 그래프, 벤다이어그램 등 다양한 시각 요소가 자동으로 포함됩니다. (현재 Pro 사용자에게 먼저 제공 중이며, 일반 사용자에게도 순차 확대 예정)

⚠️ 주의 : NotebookLM의 스튜디오 기능은 소스의 내용을 '요약'만 하지 '검증'까지 해주지는 않습니다. 원본 자료에 오류가 있으면 결과에도 그대로 반영되므로, 중요한 내용은 반드시 소스의 신뢰성을 검증하고, 필요 시 원문까지 추적해 확인하기 바랍니다.

문제 시 Google이 책임지지 않습니다. (2025년 11월에도 남아있는 주의 문구)

Huxe🔗

Huxe(헉스..?)는 NotebookLM을 개발했던 핵심 인력들이 2024년 말 독립해 만든 서비스로, 2025년 9월 iOS와 Android 앱으로 정식 출시되었습니다. (데스크톱 웹브라우저로는 아직 사용 불가)

NotebookLM의 오디오 오버뷰가 '내가 준비한 자료를 팟캐스트로 만들어주는' 서비스라면, Huxe는 '나에게 필요한 정보를 알아서 찾아 팟캐스트로 만들어주는' 서비스입니다. 비유하자면, NotebookLM이 '내가 고른 책을 읽어주는 오디오북'이라면, Huxe는 '내 취향과 일정을 파악해서 오늘 들을 프로그램을 알아서 편성해주는 개인 라디오 방송국'인 셈이죠.

▶ 주요 기능

1. 데일리 브리핑

아침에 앱을 열면 오늘 알아야 할 정보를 짧은 분량(5분 내외)의 오디오로 정리해줍니다. 예를 들면 다음과 같은 식입니다.

  • 오늘의 캘린더 일정 요약 ("오후 3시에 팀 미팅이 있고, 5시에 치과 예약이 있네요")
  • 중요 이메일 하이라이트 ("마케팅팀에서 온 메일에 다음 주 론칭 일정 변경 내용이 있어요")
  • 관심 분야 뉴스 ("AI 분야에서는 오늘 이런 소식이 있습니다...")

단순한 기계음 낭독이 아니라 짤막한 도입부 오디오와 "오늘은 일정이 많아 바쁘실 것 같네요" 또는 "오늘은 여유가 좀 있겠어요" 같이 맥락을 반영한 오프닝/클로징 멘트도 포함돼 '라디오 방송' 같다는 느낌을 더합니다.

2. 딥캐스트(DeepCast)

특정 주제에 대해 심층 팟캐스트를 만들도록 요청할 수도 있습니다. 기본적으로는 NotebookLM의 AI 오디오 오버뷰 기능이 떠오르지만 '따로 어떤 자료를 찾아 등록할 필요가 없다'는 점이 뚜렷한 차이점입니다. 그저 다음 예시와 같이 사용자가 원하는 주제와 약간의 추가 설명(선택사항)만 등록하고 기다리면 됩니다.

  • "WWDC 2025 주요 발표 내용"
  • "최근 반도체 산업 동향"
  • "NotebookLM 활용 사례"

(아직은 가끔 불안정한 경우도 있기는 한데) 잠시 기다리는 동안 Huxe가 실시간으로 신뢰할 수 있는 출처를 검색해 AI 호스트들이 토론/대담하는 형식의 오디오를 생성해줘서, 출퇴근 중이나 가벼운 운동, 혼밥, 잠들기 전 등 짤막한 시간을 효율적으로 사용하는 데 매우 유용합니다.

3. 기타

그 밖에도 관심 주제를 지정해두면 해당 주제에 대해 계속 업데이트되는 '라이브 스테이션' 기능은 마치 정말로 어딘가 실재하는 '라디오 채널'처럼 뉴스, 스포츠, 기술 트렌드 등 다양한 주제에 대한 오디오를 들려줍니다.

그리고 '양방향 대화' 기능도 있어서 모든 오디오를 듣는 중에 언제든 질문을 던지면 그에 대한 설명을 한 뒤 다시 원래의 내용을 이어가기도 합니다. (예: "잠깐, 그 회사에 대해 좀 더 알려줘" - 그런데 이것도 다소 매끄럽지 않은 경우가 있었음)

▶ 사용법

  1. App Store 또는 Google Play에서 'Huxe' 앱 검색 후 설치
  2. Google 또는 Apple 계정으로 로그인
  3. Gmail, Google Calendar 연동 (선택사항이지만 핵심 기능에 필요)
  4. 관심 주제 몇 가지 선택
  5. (언제든 편할 때) 데일리 브리핑 듣기, 또는 딥캐스트 생성하기 등

참고: 그 밖에 쓸만한 학습용 도구들🔗

쓸만하다는 기준은 사람마다 다를 것입니다. 다음은 필자가 실제로 종종 사용하는 서비스들입니다.

📚 Lilys AI (https://lilys.ai)

'4.J. 기타/미분류 서비스들' 섹션에서 소개한 서비스로, 유튜브 영상을 자동으로 요약해주며 유튜브에 최적화된 편의 기능이 장점입니다. 긴 강의 영상이나 컨퍼런스 발표를 빠르게 파악하고 싶을 때 유용합니다.

🔍 Perplexity (https://perplexity.ai)

'4.A. AI 검색' 섹션에서 소개한 서비스로, NotebookLM이 '소스로 등록한 자료'에 집중한다면, Perplexity는 '웹 전체'를 대상으로 합니다. 새로운 주제를 처음 조사할 때 Perplexity로 개요를 파악하고 방향을 좁힌 다음, 눈에 띄는 좋은 출처(웹사이트)만 몇 개 따로 모아서 깊이 있는 학습이나 스크랩 목적으로 NotebookLM을 이용하는 방식도 종종 사용합니다.

참고: 학습 도구 선택 가이드🔗

어떤 상황에서 어떤 도구를 쓰면 좋을지 나름대로 요약해보면 다음과 같습니다. (다소 주관적일 수 있습니다.)

상황 추천 도구 이유
새로운 개념을 처음 배울 때 학습 모드 (ChatGPT/Claude/Gemini) 단계별 설명과 이해도 확인
여러 자료를 종합 분석할 때 NotebookLM 출처 명확한 교차 분석
논문/보고서를 이동 중 파악할 때 NotebookLM 오디오 오버뷰 화면 없이 청취 가능
매일 정보를 정리해서 받고 싶을 때 Huxe 자동 개인화 브리핑

💭 핵심은 조합입니다. 사용자마다 효율적인 학습 방법/패턴이 같을 리 없으므로, 어떤 도구든지 하나만 고집하기보다 학습 단계와 목적에 따라 여러 도구를 적절히 조합하는 것이 가장 효과적입니다. 이 섹션에 언급한 서비스 외에도 4장(생성형 AI 기반 서비스)에서 소개한 여러 도구들을 조합해 자신만의 워크플로우를 찾아가길 권장합니다.

혹시 '이런 서비스, 방법, 조합도 효과적'이라고 추천 또는 제보하는 내용이 있으면 아래에 추가하겠습니다.