시뮬레이터로 과학을 탐구한다는 말은, 학생이 화면 안의 슬라이더를 움직였다는 뜻이 아닙니다. 학생이 어떤 변인을 어떤 값으로 바꿨고, 무엇을 측정했고, 그것을 어떻게 해석했는지 — 그 흔적이 자기 손에 남는다는 뜻입니다.
이 글은 Little Science Class의 23개 시뮬레이터가 공통으로 따르는 데이터 규격을 다룹니다. 어떤 시뮬레이터를 사용하든 학생이 만진 결과는 같은 구조로 정리되며, 그 위에서 AI 연구설계 도구와 보고서 초안 작성이 이어집니다.
6개 필드로 통일된 데이터 규격
학생이 시뮬레이터를 닫는 순간, 다음 6개 필드가 채워진 한 묶음의 결과물이 만들어집니다.
- measurements — 학생이 시뮬레이터 안에서 직접 읽고 입력한 측정값
- calculations — 측정값에서 학생이 계산해낸 결과 (그래프 기울기·평균·오차 등)
- interpretation — "이 결과는 무엇을 의미하는가" 같은 주관식 해석
- application — "이 원리가 실생활에서 어디에 쓰이는가" 같은 응용 사고
- reflections — 잘된 점 / 어려웠던 점 / 더 알고 싶은 점
- meta — 라벨·질문 메타데이터 (어떤 시뮬레이터에서 어떤 라벨과 질문이 쓰였는지)
23개 시뮬레이터 전체가 이 6개 필드를 동일하게 채웁니다. 그래서 학생이 어떤 주제를 다뤘든 — 상대성이론이든, 산염기든, 분광학이든 — 결과물은 같은 모양으로 쌓입니다.
통일된 데이터 구조는 docs/experiment-module-spec.md에 문서화되어 있으며, 23개 시뮬레이터 모두가 이 명세를 따릅니다.왜 이 구조가 필요한가
세 가지 이유 때문입니다.
1) 학생이 자기 흔적을 본다
시뮬레이터를 닫는 순간 결과물이 흩어진다면, 학생에게 남는 것은 "재미있었다" 정도입니다. 결과물이 같은 모양으로 자기 손에 남으면, 학생은 자기가 어떤 변인을 바꿨고 어떻게 해석했는지를 객관적으로 다시 볼 수 있습니다. 자기 탐구가 자기 자료로 남는 것 — 이것이 첫 번째 이유입니다.
2) AI 연구설계 도구가 이어받는다
학생이 시뮬레이터에서 만든 결과물은 곧바로 AI 연구설계 도구의 입력이 됩니다. measurements와 calculations로부터 가설을 다듬고, interpretation에서 떠오른 질문을 가설·변인·실험 방법으로 확장합니다. 데이터 구조가 통일되어 있어야 시뮬레이터 단계와 AI 연구설계 단계가 자연스럽게 이어집니다.
3) 보고서 초안 작성이 자동화된다
탐구 보고서나 소논문의 뼈대는 거의 같습니다: 관찰 → 측정 → 계산 → 해석 → 응용 → 성찰. 시뮬레이터에서 6개 필드가 이미 채워져 있다면, 보고서 초안의 골격은 자동으로 만들어집니다. 학생은 그 위에 자기 언어를 얹기만 하면 됩니다.
예시 — 광속 80% 우주여행 시뮬레이터
특수상대성이론 시뮬레이터에서 학생이 만들어낸 한 묶음의 결과물을 예시로 봅니다. (아래 인용은 학생 서술의 형태를 보여주기 위한 가상의 예시이며 실제 학생 답안이 아닙니다.)
measurements
``
v = 0.8c
관측된 시간 지연 γ = 1.667
출발-도착 거리 = 4 광년
``
calculations
``
지구 관측자의 경과 시간 = 5년
우주선 관측자의 경과 시간 = 3년
``
interpretation > "광속의 80%에서 시간이 1.67배 느려진다는 것을 확인했다. 처음에는 직관에 반했지만, 빛이 모든 관성계에서 같은 속도라는 가정에서 출발하면 시간 자체가 늘어나는 것이 논리적 귀결임을 알게 되었다."
application > "GPS 위성에서 매일 시간 보정이 일어나는 이유가 이 효과 때문임을 알게 되었다. 위성의 속도와 고도에 따른 보정값을 직접 계산해보고 싶다."
reflections - 잘된 점: 변인을 직접 바꾸며 γ 값이 비선형적으로 증가하는 것을 그래프로 본 것 - 어려웠던 점: 동시성의 상대성을 직관적으로 이해하는 것 - 더 알고 싶은 점: 일반상대성이론에서 시간 지연은 어떻게 달라지는가
이 5개 블록이 한 묶음으로 학생 손에 남습니다. 그리고 이 묶음이 그대로 AI 연구설계의 입력이 되어, "GPS 시간 보정"이라는 응용 사고에서 새로운 탐구 주제가 자라납니다.
데이터 규격이 만드는 것
학생이 시뮬레이터를 만진 흔적이 사라지지 않도록 — 그것이 통일된 데이터 구조의 존재 이유입니다. 23개의 시뮬레이터가 각자의 주제로 흩어져 있어도, 학생이 만들어낸 결과물은 같은 모양으로 쌓이고, 그 위에서 AI 연구설계와 보고서 초안 작성이 이어집니다.
탐구를 자동화한다는 말은 학생을 자동화한다는 뜻이 아닙니다. 학생이 만진 흔적이 자기 손에 남도록 — 사라지지 않도록 — 같은 모양으로 정리되는 것. 그것이 이 데이터 규격이 하는 일입니다.