이 글은 이런 분께
- 책장 앞에서 “오늘은 무슨 책 읽어주지?” 고민하는 분
- 책 추천을 받아도 그다음(질문·활동)까지 매번 고민하는 게 버거웠던 분
- AI 추천에서 “이거 진짜 있는 책 맞아?” 걱정을 어떻게 줄이는지 궁금한 분
Before — 책 고르기부터 대화 이어가기까지, 매번 새로 고민이었다
아이 책을 많이 읽어주고 싶다는 생각은 늘 하는데, 막상 책장 앞에 서면 고민됐다. “오늘은 무슨 책 읽어주지?” 좋다는 그림책을 찾아보는 것도 일이고, 책을 읽은 다음 어떤 이야기를 나누면 좋을지까지 매번 생각하기는 더 어려웠다.
그래서 ChatGPT에게 매주 그림책을 골라주는 일을 통째로 맡겨보기로 했다. 단순한 책 추천이 아니라, 그림책 → 부모 질문 → 아이와 대화 → 연계놀이까지 하나의 세트로 만들어주는 자동화다.
어떻게 만들었나 — 매주 월요일, 그림책 3권이 도착한다
자동화 실행 시간은 매주 월요일 오전 8시로 설정했다. 월요일 아침이 되면 아이 연령대에 맞는 그림책 3권을 골라준다. 그런데 그냥 제목만 알려주는 건 별 의미가 없다고 생각했다. 그래서 각 책마다 이 항목들이 같이 나오도록 만들었다.
- 책 제목과 저자
- 이번 주에 이 책을 고른 이유
- 읽기 전 질문
- 읽으면서 해볼 질문
- 읽은 뒤 질문
- 책과 연결한 놀이
- 놀이 준비물
특히 중요하게 넣은 조건 — “진짜 있는 책인지 확인해줘”
AI에게 책을 추천받을 때 걱정되는 게 하나 있었다. 존재하지 않는 책이나 잘못된 책 정보를 알려주면 어떡하지? 그래서 자동화 프롬프트에 아예 “실제로 출간된 책인지 확인하고 정확하지 않은 책 정보는 만들지 마”라는 조건을 넣었다. 매주 똑같이 유명한 그림책만 반복해서 나오지 않도록, 최근 소개한 책과 가능한 한 겹치지 않게도 설정했다.
실제 자동화 프롬프트
아이의 연령대에 맞는 이번 주 그림책 3권을 골라 독서·연계놀이 브리핑을 만들어줘.
각 책마다 책 제목과 저자, 이 책을 고른 이유, 읽기 전 아이에게 해볼 질문 1개,
읽으면서 해볼 질문 1~2개, 읽은 뒤 해볼 질문 1개, 책 내용과 자연스럽게
연결되는 간단한 놀이 1개, 필요한 준비물을 보기 좋게 정리해줘.
실제 출간된 책인지 확인하고 정확하지 않은 책 정보는 만들지 마.
부모가 별도 재료를 많이 사지 않아도 집에 흔히 있는 물건으로 할 수 있는
놀이를 우선해줘.
최근 브리핑에서 소개한 책과 가능한 한 겹치지 않게 하고, 아이가 책을
공부처럼 느끼기보다 부모와 대화하고 놀이하는 경험이 되도록 구성해줘.
테스트해보니
테스트에서는 《수박 수영장》, 《팥빙수의 전설》, 《알사탕》 세 권을 골라줬다. 여기서 끝이 아니라 《알사탕》을 읽을 때는 “이 사탕을 먹으면 어떤 일이 생길 것 같아?” 같은 질문을 먼저 해보고, 책을 다 읽은 뒤에는 “우리 집 물건이 말을 할 수 있다면 뭐라고 할까?”라는 질문으로 자연스럽게 대화를 이어가도록 했다. 그리고 작은 공이나 블록을 알사탕이라고 정해서 ‘마법 알사탕 놀이’를 하는 것까지 연결해줬다.
책 한 권을 읽고 덮는 게 아니라, 읽기 → 질문 → 상상 → 대화 → 놀이로 자연스럽게 확장되는 구조였다.
After — 내가 원했던 독서는 이런 거였다
아이에게 책을 많이 읽히는 것도 좋지만, 책이 또 하나의 공부가 되는 건 원하지 않았다. 그래서 이번 자동화에서도 독후활동을 시키는 느낌보다는 같이 이야기하고 노는 방향을 중요하게 설정했다. 매주 책을 검색하고 활동을 고민할 필요 없이 월요일 아침에 이번 주에 해볼 것들이 도착하니, 마음에 드는 것 하나만 골라 해도 된다.
배운 것 / 재사용 자산
AI 추천엔 “진짜 존재하는지 확인해줘”라는 안전장치를 직접 못박아두기: 책 정보처럼 사실 정확도가 중요한 추천에는, “실제로 확인하고 정확하지 않으면 만들어내지 마”라는 조건을 프롬프트에 넣어두면 없는 책을 추천받는 위험을 줄일 수 있다.
AI가 육아를 대신하는 게 아니라, 육아의 앞단을 대신하는 것: 부모가 매번 해야 했던 찾기 → 고르기 → 생각하기 → 준비하기 중 일부를 AI에게 맡길 수 있고, 그렇게 아낀 에너지를 아이와 실제로 책을 읽고 이야기하는 데 쓸 수 있다. 육아 자동화를 계속 만들어보는 이유도 결국 여기에 있다.