NotebookLM으로 대학 강의노트를 정리해본 후기
NotebookLM으로 대학 강의노트를 정리해본 후기, 시험기간에 정말 도움이 될까?
최근 대학생들 사이에서 NotebookLM이 공부용 AI 도구로 빠르게 알려지고 있다. ChatGPT가 일반적인 질문에 답변하는 AI라면 NotebookLM은 사용자가 직접 업로드한 자료를 기반으로 답변하는 문서 중심 AI라는 점에서 차이가 있다.
특히 대학 강의에서는 교수의 강의자료, 수업 PPT, 강의노트, 논문, 참고자료 등 공부해야 할 문서가 많다. 문제는 시험기간이 되면 이러한 자료를 다시 정리하고 핵심 내용을 찾아야 하는데 생각보다 많은 시간이 소요된다는 점이다.
나 역시 NotebookLM이 실제 공부에 도움이 되는지 궁금해졌다.
과연 강의노트를 업로드하면 시험 대비에 활용할 수 있을까?
요약은 정확할까?
단순히 내용을 줄여주는 수준일까, 아니면 학습 효율을 높이는 데 도움이 될까?
이번 글에서는 실제 대학 강의노트를 활용해 NotebookLM을 테스트한 결과를 정리해보려고 한다.
단순 사용법 소개가 아니라 실제 학습 과정에서 어떤 장점과 한계가 있었는지 중심으로 분석했다.
왜 강의노트 정리 실험을 진행했을까?
대학생뿐 아니라 대학원생도 비슷한 고민을 한다.
수업이 진행될수록 자료는 계속 늘어난다.
교수 강의 PPT
수업 필기
참고 논문
읽기 자료
과제 자료
한 학기가 끝날 무렵이면 수백 페이지 분량이 쌓인다.
시험기간에는 결국 다시 처음부터 읽어야 한다.
실제로 많은 학생들이 시험 준비 과정에서 다음과 같은 문제를 경험한다.
첫째, 자료가 너무 많다.
둘째, 핵심 내용을 찾기 어렵다.
셋째, 어떤 내용이 중요한지 구분하기 어렵다.
넷째, 정리하는 데 시간이 오래 걸린다.
NotebookLM이 이러한 문제를 해결할 수 있을지 직접 확인해보기로 했다.
실험에 사용한 자료
이번 테스트는 실제 대학 수업 환경을 가정해 진행했다.
업로드한 자료는 다음과 같다.
강의 PPT 12개
수업 필기노트 10개
참고 논문 5편
과제 자료 3개
총 30개 문서
전체 분량은 약 500페이지 수준이었다.
한 학기 수업을 정리하는 상황을 가정한 것이다.
NotebookLM에 강의자료를 업로드해보니
자료 업로드 자체는 매우 간단했다.
PDF와 문서 파일을 업로드한 뒤 바로 분석이 가능했다.
NotebookLM은 사용자가 업로드한 자료를 기반으로 답변하기 때문에 일반 AI보다 출처 확인이 쉽다는 장점이 있다.
강의자료를 모두 등록한 후 본격적인 테스트를 시작했다.
첫 번째 실험, 강의 전체 요약
가장 먼저 진행한 작업은 전체 강의 내용 요약이었다.
질문은 다음과 같았다.
"이번 학기 강의 내용을 핵심 개념 중심으로 정리해줘."
결과는 예상보다 체계적이었다.
단순히 문장을 줄여주는 수준이 아니었다.
NotebookLM은 주요 개념을 주제별로 묶어 설명했다.
예를 들어 조직관리 수업이라면
조직구조
조직문화
리더십
직무만족
조직성과
등으로 분류해 내용을 정리했다.
처음부터 모든 자료를 다시 읽는 것보다 훨씬 효율적이었다.
두 번째 실험, 시험 대비 활용
이번에는 실제 시험을 가정한 질문을 입력했다.
"시험에 나올 가능성이 높은 핵심 개념을 정리해줘."
물론 AI가 실제 시험 문제를 예측할 수는 없다.
하지만 반복적으로 등장하는 개념과 중요 주제를 찾는 데는 도움이 되었다.
특히 여러 강의에서 반복적으로 언급된 내용이 무엇인지 빠르게 파악할 수 있었다.
이 과정은 시험범위를 정리할 때 상당히 유용했다.
세 번째 실험, 예상 문제 만들기
시험 준비 과정에서 가장 흥미로웠던 부분이다.
NotebookLM은 학습자료를 바탕으로 문제를 생성할 수 있다.
최근에는 플래시카드와 퀴즈 기능도 제공하고 있어 시험 대비용 학습 자료를 만들 수 있다.
예를 들어 다음과 같이 질문했다.
"중간고사 수준의 서술형 문제 10개를 만들어줘."
결과는 의외로 괜찮았다.
교재 내용을 기반으로 핵심 개념을 묻는 문제들이 생성되었다.
특히 단순 암기보다 개념 이해를 요구하는 문제를 만들 수 있다는 점이 인상적이었다.
네 번째 실험, 퀴즈 생성 기능
NotebookLM은 업로드한 자료를 기반으로 플래시카드와 퀴즈를 자동 생성할 수 있다.
실제로 생성된 퀴즈를 풀어보니 다음과 같은 장점이 있었다.
중요 개념 반복 학습
부족한 부분 확인
시험 전 복습
특히 읽기만 하는 공부보다 훨씬 능동적인 학습이 가능했다.
다섯 번째 실험, 강의노트와 논문 연결
이번에는 강의자료와 참고논문을 함께 넣어보았다.
질문은 다음과 같았다.
"강의 내용과 논문에서 공통적으로 강조하는 내용을 정리해줘."
이 기능이 의외로 강력했다.
NotebookLM은 여러 자료를 연결해서 설명할 수 있었다.
논문과 강의자료를 따로 읽을 때는 놓쳤던 부분도 확인할 수 있었다.
실제 학습 활용성
직접 사용해보면서 가장 크게 느낀 장점은 시간 절약이었다.
기존 공부 방식은 다음과 같았다.
강의자료 읽기
필기 정리
핵심 내용 표시
요약본 작성
문제 만들기
반면 NotebookLM을 활용하면 요약과 정리 과정의 상당 부분을 단축할 수 있었다.
물론 공부 자체를 대신해주는 것은 아니다.
하지만 공부를 준비하는 시간을 줄여주는 효과는 분명히 있었다.
요약 정확도는 어느 정도였을까?
이번 테스트에서 가장 중요하게 확인한 부분이다.
결론부터 말하면 상당히 높은 수준이었다.
특히 텍스트 기반 강의자료에서는 정확도가 높았다.
NotebookLM은 사용자가 업로드한 자료를 기반으로 답변하기 때문에 일반 생성형 AI보다 근거를 확인하기 쉽다.
다만 몇 가지 한계도 있었다.
실제 오류 사례
첫 번째 사례
복잡한 표가 포함된 자료
통계표가 많은 강의자료에서는 일부 수치가 누락되는 경우가 있었다.
두 번째 사례
이미지 중심 슬라이드
설명 없이 그림만 있는 슬라이드는 해석이 제한적이었다.
세 번째 사례
교수의 구두 설명
당연한 이야기지만 수업 중 교수의 추가 설명은 자료에 없으면 분석할 수 없었다.
결국 강의노트 자체의 품질이 중요했다.
시험기간에 실제 도움이 될까?
직접 사용해본 결과 시험 직전에 가장 효과가 컸다.
특히 다음과 같은 상황에서 유용했다.
범위가 넓은 과목
암기량이 많은 과목
논문을 읽어야 하는 과목
요약이 필요한 과목
반대로 계산 위주의 과목은 상대적으로 활용도가 낮았다.
대학원생에게는 어떨까?
개인적으로는 대학원생 활용도가 더 높다고 생각한다.
논문
강의자료
연구보고서
세미나 자료
등을 함께 관리할 수 있기 때문이다.
실제로 연구자들은 NotebookLM을 문헌 정리와 비교 분석에 활용하고 있으며, 여러 자료를 연결해 이해하는 데 도움이 된다는 평가도 있다.
학습 효과는 실제로 있었을까?
가장 큰 변화는 공부 방식이었다.
예전에는 자료를 읽고 정리하는 데 많은 시간을 사용했다.
NotebookLM을 활용한 이후에는
정리 시간은 줄고
이해와 복습에 더 많은 시간을 사용할 수 있었다.
특히 반복 학습이 쉬워졌다.
요약본
퀴즈
플래시카드
질문답변
을 활용하면서 능동적인 학습이 가능했다.
최종 결론
NotebookLM으로 대학 강의노트를 정리해본 결과 단순한 요약 도구 이상의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
특히 강의자료 정리, 시험 대비, 핵심 개념 추출, 예상 문제 생성, 퀴즈 학습에서 상당한 도움을 받을 수 있었다.
무엇보다 여러 강의자료와 논문을 함께 분석하면서 전체 흐름을 파악할 수 있다는 점이 인상적이었다.
다만 NotebookLM이 공부를 대신해주는 것은 아니다. 복잡한 표나 이미지 자료에서는 한계가 있었고, 교수의 구두 설명까지 완벽하게 반영할 수는 없었다.
결국 가장 효과적인 활용법은 AI가 정리한 내용을 그대로 외우는 것이 아니라, 요약과 퀴즈를 활용해 자신의 이해도를 점검하는 것이다.
시험기간마다 자료 정리 때문에 시간을 많이 쓰는 학생이라면 NotebookLM은 충분히 활용해볼 가치가 있는 학습 도구라고 생각한다.