한 학기 동안 팀으로 실제 서비스를 만듭니다. 계획서를 먼저 완성하는 방식이 아니라, AI 도구로 빠르게 만들어 배포하고, 사용자 피드백을 반영해 다시 만드는 과정을 반복합니다. 이 루프를 서너 번 돌리는 것이 이 수업의 목표입니다.
수업의 중심은 이 사이클이고, 보고서는 각 루프의 결과를 기록한 문서입니다.
그림 설명. AI 도구 덕분에 빌드 단계가 몇 주에서 며칠로 짧아졌고, 그래서 한 학기에 이 사이클을 여러 번 돌 수 있습니다. 루프의 목적은 학습 단계에 있습니다 — 한 바퀴를 돌고도 린 캔버스가 갱신되지 않았다면 그 루프에서 배운 것이 없다는 뜻이므로, 학습 칸을 강조색으로 표시했습니다.
제출물 일정은 고정이고, 루프는 그 사이에서 진행됩니다. 정확한 날짜·방식은 각 주차 eclass 공지 기준입니다.
학기마다 주제 선정 범위가 정해집니다(예: 위치기반 서비스, 서울랜드 실운영 데이터 기반 기획). 이번 학기의 주제 범위는 개강 주에 eclass로 공지합니다. 공지 전에는 2장의 주제 선정 기준으로 팀의 방향을 미리 탐색해 두면 좋습니다.
첫 루프에서는 순서대로 읽고, 두 번째 루프부터는 필요한 장을 찾아 읽으면 됩니다.
수업 진행 방식과 제출 일정, 평가 구조를 정리합니다. 평가의 축은 직전 대비 개선도와 목표 대비 달성률, 그리고 매주의 기록입니다.
→ 02주제 선정 기준, 고객 니즈 조사, 시장 규모 추정을 다룹니다. 린 캔버스는 제출 양식이 아니라 검증할 가설의 목록으로 사용합니다.
→ 03AI 코딩 도구의 종류와 사용 원칙, MVP 범위 정하기, 배포 방법을 다룹니다. 핵심은 범위를 좁혀 빨리 배포하는 것입니다.
→ 04피드백 수집(지표·사용자 테스트), 회고와 캔버스 갱신, 사업성 분석, 보고서·발표 준비를 다룹니다. 루프의 기록이 최종보고서의 재료가 됩니다.
"만들고 싶은 것"보다 "사용자가 필요로 하는 것"에서 출발합니다. 그 판단의 근거는 문서가 아니라 배포된 서비스에 대한 사용자의 실제 반응입니다. AI 도구는 이 확인 과정을 한 학기에 여러 번 반복할 수 있게 해 줍니다.