figma2024년 12월 16일

교실에서 창의력을 자극 (새 탭에서 열림)

Figma의 글은 FigJam을 활용해 교실의 참여도와 협업을 높일 수 있는 27가지 활동을 소개한다. 활동은 학생 간 관계 형성, 언어·역사 학습, STEM 개념 시각화, 창의적 휴식, 공동 이해 점검의 다섯 영역으로 구성된다. 핵심은 스티키 노트·그리기·음성 녹음·사진 부스 등 FigJam의 상호작용 기능으로 모든 학생이 부담 없이 의견을 표현하도록 만드는 것이다. ## 교실 공동체 형성 - 새 학기나 팀 프로젝트 시작 전에 학생들이 서로를 알아갈 수 있는 활동을 제안한다. - **‘나를 소개합니다’** 활동에서는 스티키 노트, 스티커, 스케치로 관심사와 개성을 표현한다. - **‘All About Me’** 활동은 성격, 취미, 꿈, 좋아하는 과목 등을 공유하도록 한다. - **FigJam 보물찾기**에서는 “책 읽기를 좋아하는 사람”, “다른 주 출신인 사람”처럼 조건에 맞는 친구를 찾으며 새로운 관계를 만든다. - **가상 신발장 아이스브레이커**는 학생을 신발 이미지나 개성 있는 시각 요소로 표현하게 한다. - 이러한 활동은 단순한 자기소개보다 창의적인 표현과 공통 관심사 발견을 촉진하며, 긍정적인 교실 문화를 형성한다. ## 언어와 역사 수업을 생생하게 만들기 - FigJam의 넓은 캔버스를 활용해 문학 작품과 역사 주제를 공동으로 분석한다. - 학생들은 등장인물 간 관계를 시각화하고, 줄거리 전개를 추적하며, 작품의 주제와 의미를 함께 토론할 수 있다. - 독서 활동을 개인 과제에 그치지 않고 그룹별 발견과 토론의 과정으로 전환한다. - 역사 수업에서는 여러 역사적 관점이나 해석을 한 화면에 배치해 비교·토론할 수 있다. - 글에서 소개하는 **‘Book chats’** 템플릿처럼 독서 대화 구조를 시각화하면 학생들이 작품에 대한 생각을 공유하고 서로의 해석을 발전시키기 쉽다. ## STEM 개념 시각화 - 수학·과학 등 STEM 과목의 개념을 도식, 메모, 그림으로 표현하는 활동을 제공한다. - 추상적인 문제나 복잡한 관계를 시각적으로 정리해 학생들이 풀이 과정과 사고방식을 공유하도록 돕는다. - 공동 캔버스에서 문제를 해결하면 정답뿐 아니라 접근 방법, 질문, 오류까지 함께 검토할 수 있다. ## 창의적인 두뇌 휴식 - 수업 중간에 짧은 창작 활동을 넣어 집중력을 회복하고 학생들의 긴장을 완화한다. - 그림 그리기, 자유로운 아이디어 발상, 시각적 표현처럼 학습 주제와 직접 관련이 없어도 참여할 수 있는 활동을 활용한다. - 짧고 부담 없는 활동으로 학생들이 자연스럽게 창의성을 발휘하고 다시 수업에 집중하게 한다. ## 함께 이해도 점검하기 - 수업이 끝난 뒤 학생들이 배운 내용과 궁금한 점을 공동으로 정리하도록 한다. - 모든 학생이 동시에 의견을 남길 수 있어, 말하기에 소극적인 학생의 이해도도 확인할 수 있다. - 교사는 학생들의 응답을 바탕으로 오개념이나 추가 설명이 필요한 부분을 빠르게 파악할 수 있다. - 개인 평가가 아니라 서로의 생각을 확인하고 학습 내용을 함께 정리하는 과정으로 활용할 수 있다. ## 활용을 위한 제안 FigJam 활동은 특정 과목에 고정되지 않고 질문과 템플릿만 바꾸어 다양한 수업에 적용할 수 있다. 처음에는 자기소개나 간단한 이해도 점검처럼 참여 장벽이 낮은 활동부터 시작하고, 이후 문학 분석·문제 해결·그룹 프로젝트로 확장하는 것이 실용적이다.

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figma2023년 12월 6일

다 함께: 훌륭 (새 탭에서 열림)

회의는 단순한 정보 전달이나 이메일 대체 수단이 아니라, 의도적으로 설계된 협업 경험이어야 한다. 성공적인 회의를 위해서는 목적, 준비, 참여, 후속 조치라는 네 가지 요소가 필요하며, 진행자와 참석자 모두 회의 품질에 책임이 있다. 특히 회의 전 목표와 의제를 명확히 하고, 참석자들이 사전에 의견을 준비할 수 있도록 해야 한다. ## 회의를 목적에 맞게 설계하기 - 회의를 소집하기 전에 먼저 달성하려는 목표를 명확히 해야 한다. - 진행 상황을 점검하는 자리인지 - 중요한 결정을 내리는 자리인지 - 여러 팀에 인사이트를 공유하는 자리인지 구분한다. - 회의 목적에 따라 회의 유형과 운영 방식도 달라져야 한다. - 글에서는 회의를 다음 세 가지 유형으로 나눈다. - **Cadence(정기 운영)**: 전체 회의, 스탠드업, 프로젝트 동기화 - **Catalyst(촉진·결정)**: 의사결정 회의, 제품 리뷰, 디자인 크리틱 - **Context(맥락 공유)**: 올핸즈, 오프사이트, 온보딩, 일대일 미팅 - 목적과 유형을 먼저 정하면 회의에서 답해야 할 질문과 필요한 참여 방식을 구체화할 수 있다. ## 사전 준비와 의제 작성 - 참석자들이 회의 전에 내용을 파악하고 생각을 정리할 수 있도록 의제를 미리 공유해야 한다. - 의제에는 다음과 같은 사전 자료를 포함하는 것이 좋다. - 프로젝트 브리프 - 관련 문서 - 디자인 스케치 - 논의에 필요한 배경 정보 - 자료는 가능하면 회의 하루 전에 전달한다. 업무가 시작된 뒤에는 참석자들이 별도로 회의 준비 시간을 확보하기 어렵기 때문이다. - 의제에는 단순한 안건 목록뿐 아니라 각 주제에서 얻고자 하는 결과와 논의할 질문도 포함하는 것이 효과적이다. ## 템플릿으로 참여 장벽 낮추기 - 회의를 준비할 때 빈 문서나 빈 캔버스에서 시작하는 ‘blank canvas problem’이 발생할 수 있다. - 이를 해결하려면 검증된 회의 템플릿을 활용하거나 팀의 목적에 맞는 사용자 정의 템플릿을 만든다. - FigJam과 같은 협업 도구에서는 다음 활동을 회의 전에 미리 진행할 수 있다. - 참석자들의 사전 의견 수집 - 궁금한 점과 우려 사항 기록 - 회의 주제에 대한 초기 아이디어 작성 - 토론을 유도하는 질문이나 문제 제시 - 팀에 잘 맞는 회의 형식을 찾으면 템플릿으로 저장해 반복적으로 사용할 수 있다. - AI를 활용해 회의 목적에 맞는 맞춤형 템플릿을 생성하는 방법도 제안된다. ## 진행자와 참석자의 공동 책임 - 좋은 회의는 진행자 혼자 만드는 것이 아니라 모든 참석자가 함께 만든다. - 진행자는 회의의 목적과 구조를 설계하고, 참석자는 사전 자료를 검토하고 의견을 준비해야 한다. - 회의의 주요 문제가 목적·준비·참여·후속 조치 중 하나라도 부족해서 생긴다는 점이 글의 핵심 진단이다. - 따라서 참석자 역시 질문을 미리 남기고, 논의에 필요한 정보를 보완하며, 회의가 목적에서 벗어나지 않도록 참여해야 한다. 회의를 생산적으로 만들려면 먼저 “왜 모이는가”를 정의하고, 하루 전 의제와 자료를 공유한 뒤, 참석자들이 사전에 의견을 남길 수 있는 구조를 마련하는 것이 좋다. 반복되는 회의는 템플릿화해 준비 비용을 낮추고, 진행자와 참석자가 함께 결과를 만들어가는 방식으로 운영해야 한다.

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figma2023년 11월 6일

FigJam에 AI 도입하기 | Figma (새 탭에서 열림)

FigJam은 생성형 AI를 활용해 빈 캔버스에서 시작하는 부담을 줄이고, 회의·브레인스토밍·계획 수립을 빠르게 시각화하도록 돕는다. 사용자는 자연어 프롬프트만으로 템플릿과 다이어그램을 만들고, 회의 내용을 요약하거나 스티키 노트를 주제별로 정리할 수 있다. Figma는 이를 통해 디자인 전문 지식이 없는 사람도 시각적 협업에 쉽게 참여하게 하면서, 반복적인 정리 작업은 자동화해 더 중요한 논의에 집중하도록 하는 것을 목표로 한다. ## FigJam에 도입된 AI 기능 - 간단한 프롬프트로 주간 팀 미팅, 브레인스토밍, 회고 등 맞춤형 템플릿을 생성한다. - 시각적 타임라인과 조직도처럼 계획 수립에 필요한 다이어그램을 자동으로 만든다. - 브레인스토밍 결과나 회의 보드의 내용을 요약한다. - 여러 스티키 노트를 주제별로 자동 분류하고 그룹화한다. - 실제 사용 사례와 협업 모범 사례를 바탕으로 구성된 프롬프트를 제공하며, 생성 결과는 사용자가 수정할 수 있다. ## ‘빈 캔버스 문제’ 해결 - 새로운 FigJam 파일을 열었을 때 무엇부터 시작해야 할지 몰라 멈추는 문제를 줄인다. - “네 명이 참석하는 회의가 필요하다”처럼 의도를 자연어로 표현하면 초기 회의 템플릿을 생성한다. - 사용자가 도구의 기능이나 디자인 소프트웨어 사용법을 먼저 배울 필요 없이 작업에 바로 착수할 수 있다. - AI가 초안을 제공하므로 사용자는 빈 화면을 구성하는 대신 내용과 논의에 집중할 수 있다. ## 접근성 향상과 가능성 확장 - Figma가 말하는 “진입 장벽을 낮추고 상한선을 높인다”는 방향을 FigJam AI에 적용했다. - 디자인 도구에 익숙하지 않은 사람도 대화형 입력 방식으로 시각적 협업에 참여할 수 있다. - 시각화는 개념을 명확히 하고 팀의 정렬과 의사소통을 돕지만, 기존에는 디자인 전문성이 진입 장벽이 될 수 있었다. - AI는 이러한 장벽을 낮추는 동시에 복잡한 아이디어를 정리·시각화하는 새로운 작업 방식도 제공한다. ## 반복적인 협업 작업의 자동화 - 회의 내용을 요약하는 작업을 자동화한다. - 흩어진 아이디어를 의미 있는 범주로 통합하고 분류한다. - 수작업으로 최대 한 시간가량 걸릴 수 있는 정리·종합 작업을 컴퓨터에 맡길 수 있다. - 참여자는 기록 정리보다 대화, 의사결정, 문제 해결 같은 더 중요한 활동에 시간을 사용할 수 있다. ## 실제 문제를 중심으로 한 AI 설계 - Figma는 AI를 단순한 신기술이나 장식적 기능이 아니라 실제 문제를 해결하는 수단으로 접근한다. - FigJam 제품팀은 자신들이 FigJam을 사용하는 경험을 바탕으로 사용자 불편을 파악했다. - 생성형 AI를 동적인 시각 협업 공간에 결합해, 결과물을 일방적으로 생성하기보다 사용자의 작업 흐름을 보조하도록 설계했다. - 회의와 브레인스토밍처럼 일상적인 협업 상황에 맞춘 기능을 제공해 AI의 활용성을 높였다. 실무에서는 회의 시작 전에 AI로 템플릿을 만들고, 회의 후에는 요약과 스티키 노트 분류를 활용하면 준비·정리 시간을 줄일 수 있다. 다만 AI가 만든 구조와 요약은 초안으로 보고, 팀의 실제 맥락과 의도에 맞게 검토·수정하는 것이 바람직하다.

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figma2023년 8월 22일

Jambot으로 아이디어 (새 탭에서 열림)

Jambot은 ChatGPT의 생성 능력을 FigJam의 멀티플레이어 캔버스에 결합한 위젯이다. Figma 팀은 선형적인 채팅 인터페이스만으로는 아이디어를 분기하고 연결하거나 여러 사람이 함께 발전시키기 어렵다고 보고, 시각적이고 공간적인 AI 상호작용 방식을 만들었다. 이를 통해 FigJam에서 아이디어를 발산하고, 요약하며, 대화를 확장할 수 있도록 했다. ## 선형 채팅 인터페이스의 한계 - ChatGPT는 아이디어를 주고받으며 즉흥적으로 발전시키는 데 강점이 있다. - 그러나 대화가 한 줄로 이어지는 구조라 여러 선택지를 동시에 비교하거나 주제를 분기하기 어렵다. - 이전에 제시된 다른 선택지로 돌아가려면 대화 기록을 위로 스크롤하고 질문을 반복해야 한다. - 서로 다른 아이디어 간의 관계를 시각적으로 파악하거나, 여러 방향을 병렬로 실험하기에도 적합하지 않다. ## 네트워크형 사고와 시각적 AI - Jambot의 초기 아이디어는 Figma의 AI 해커톤에서 “시각적 버전의 ChatGPT”라는 형태로 제안됐다. - Roam Research와 Logseq 같은 네트워크형 사고 도구에서 영감을 얻었다. - 페이지를 서로 연결할 수 있다. - 아이디어를 조직하고 추적할 수 있다. - 하나의 주제에서 관련 주제로 자연스럽게 이동할 수 있다. - Albus처럼 AI와의 상호작용을 시각적으로 구성하는 도구도 디자인 방향에 영향을 주었다. - 핵심은 채팅 기록을 순서대로 읽는 대신, 아이디어를 캔버스 위에 배치하고 연결하며 확장하는 것이다. ## FigJam과 ChatGPT의 결합 - Jambot은 FigJam 파일 안에서 ChatGPT의 생성 기능을 사용할 수 있게 한다. - 사용자는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있다. - 새로운 아이디어 발상 - 아이디어나 회의 내용 요약 - 기존 생각을 다른 방향으로 확장 - AI와 함께 가볍게 브레인스토밍하고 실험 - FigJam의 협업 캔버스 위에서 작동하므로, AI와의 상호작용 결과를 팀원들과 함께 보고 수정할 수 있다. - 개인용 챗봇을 넘어 여러 사람이 함께 사용하는 “멀티플레이어 ChatGPT”를 지향한다. ## 코딩 도구가 아닌 시각적 구성 도구 - Sam Dixon은 LangChain처럼 의미론적·객체지향적인 방식으로 AI를 다루는 도구에서 영감을 받았다. - LangChain은 강력하지만 활용하려면 프로그래밍 지식이 필요하다. - Jambot은 이러한 개념을 코드 대신 시각적이고 직관적인 방식으로 제공하려는 시도다. - 사용자가 AI 시스템의 내부 구조를 직접 프로그래밍하지 않아도, 캔버스에서 결과를 보고 조작하며 아이디어를 발전시킬 수 있도록 한다. ## AI 인터페이스를 다시 설계하기 - Aosheng Ran은 현재의 AI 서비스가 지나치게 채팅창에 의존한다고 지적한다. - ChatGPT는 감정이나 정체성을 가진 것처럼 대화하지만, 실제로는 맥락과 역할을 충분히 드러내지 못하는 경우가 있다. - 과거의 GUI는 커서, 창, 화면 같은 요소를 통해 컴퓨터를 더 쉽게 사용할 수 있게 만들었다. - 반면 현재의 LLM 인터페이스는 초기 운영체제나 명령줄 환경처럼, 대부분 텍스트 입력과 출력에 머물러 있다. - Jambot은 AI와 상호작용하는 새로운 GUI 요소를 탐색하며, AI를 더 공간적이고 협업적인 환경으로 옮기려는 사례다. ## 실용적인 의미 Jambot의 핵심 가치는 AI가 답을 제공하는 데서 끝나지 않고, 팀이 아이디어를 함께 배치하고 비교하며 발전시키도록 돕는 데 있다. 복잡한 브레인스토밍이나 회의에서는 선형 채팅보다 캔버스 기반 AI가 더 적합할 수 있으므로, 여러 방향의 아이디어를 동시에 탐색해야 하는 작업에 유용한 접근이다.

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