지역사회 돌봄 공백 해소
복지관에 오지 못하는 어르신께,
배운 시니어가 찾아갑니다.
디지털을 배운 시니어가 ‘디지털동행강사’가 되어 이웃 시니어 가정을 방문하는 교육·돌봄 결합 플랫폼입니다. 강사 확보와 방문 인력난을 한 계약으로 함께 풉니다.
파일럿 협력 기관을 모집하고 있습니다 · 수도권 1~2곳
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1
배운다
큰 글씨·쉬운 용어·반복 복습으로 끝까지 따라오는 완주형 학습.
시니어 학습자 -
2
가르친다
수료생을 지역 강사로 양성합니다. 교안·실습지는 AI가 자동으로 만듭니다.
디지털동행강사 -
3
찾아간다
1:1 방문 실습을 하면서 같은 자리에서 안부 확인과 말벗까지 함께합니다.
고립 시니어 가정
오늘의 학습자가 내년의 강사가 됩니다
왜 지금인가
찾아가지만 가르치지 못하고, 가르치지만 찾아가지 못합니다
지금 이 문제를 다루는 방식은 크게 세 갈래이고, 셋 다 같은 자리에서 멈춰 있습니다.
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01
공공 집합교육 · 디지털 배움터
정해진 장소에 정해진 시간에 올 수 있는 사람만 참여합니다. 거동이 불편하거나 혼자 사시는 분은 구조적으로 빠집니다. 단기 회차로 끝나 다음 해에 같은 분이 같은 기초를 다시 듣습니다.
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02
민간 고액 온라인 강의
접근성은 높지만 완주율이 낮습니다. 판매 시점에 매출이 확정되므로 공급자에게 끝까지 듣게 할 이유가 없습니다. 비용도 위험도 학습자가 집니다.
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03
방문 돌봄 서비스
집으로 찾아가지만 업무 범위가 안부 확인과 생활 지원에 한정됩니다. “디지털을 배우고 싶다”는 요청은 돌봄의 영역으로 인정되지 않습니다.
배움의 공백과 돌봄의 공백이 같은 집에서 겹칩니다
- 국내 50대 이상 인구 약 2,264만 명 (2023년 말 기준)
- 2024년 디지털 배움터 운영 예산 약 349억 2,000만 원 — 공적 수요는 이미 형성되어 있습니다
- 교육과 돌봄이 서로 다른 부처·예산·인력으로 분리 운영되는 제도적 칸막이가 근본 원인입니다
천천히랩은 이 칸막이를 없애는 대신, 한 번의 방문 안에서 둘을 함께 수행합니다.
가장 도움이 필요한 분에게 아무것도 닿지 않고 있습니다.
그리고 그분들을 가장 잘 이해하는 사람은, 같은 길을 막 지나온 또래 시니어입니다.
작동 방식
배운 사람이 가르치는 사람이 됩니다
천천히랩은 세 단계가 맞물려 도는 순환 구조입니다. 서비스를 받던 사람이 서비스를 제공하는 쪽으로 넘어옵니다.
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1
배운다 학습자 → 완주
AI가 수준을 진단해 개인별 경로를 배정하고, 큰 글씨·쉬운 용어·단계별 따라하기·반복 복습 카드·실습 완료 체크로 끝까지 따라오게 설계합니다. 챗GPT 활용과 스마트폰 파일 관리 같은 생활 기능부터 카드뉴스 제작, AI 동화책 만들기 같은 창작 실습까지 이어져, 결과물을 손에 쥐는 성취감으로 완주합니다.
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2
가르친다 수료생 → 디지털동행강사
일정 수준 이상 완주한 수료생을 지역 디지털동행강사로 양성합니다. 핵심은 강사용 자료 자동생성입니다. 수업 교안·실습지·복습자료를 생성형 AI가 만들어 주므로, 강의 경력이 없는 시니어도 준비 부담 없이 수업을 진행할 수 있습니다.
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3
찾아간다 강사 → 고립 시니어 가정
양성된 강사가 인근 복지관·경로당·1인 가구 가정을 정기 방문해 1:1 디지털 실습을 지도하면서, 같은 방문 안에서 안부 확인과 말벗 등 경(輕)돌봄을 함께 수행합니다. 교육을 명분으로 문이 열리고, 그 안에서 돌봄이 자연스럽게 이루어집니다.
생성형 AI를 콘텐츠 소비가 아니라 강사 진입장벽을 낮추는 도구로 씁니다.
시니어를 가장 잘 이해하는 사람은 또래 시니어입니다. 이들에게 부족한 것은 ‘수업 준비 역량’ 하나뿐이므로, 그 부분만 AI가 대신하면 가장 적합한 인력이 곧바로 현장에 투입됩니다.
도입 효과
기관이 얻는 것
강사 섭외와 방문 인력 확보라는 두 가지 고질적인 문제를 한 계약 안에서 함께 해결합니다.
강사 섭외와 교안 준비 시간이 줄어듭니다
- 수업 교안·실습지·복습자료가 자동 생성되어 강사마다 들쭉날쭉하던 수업의 질이 고르게 유지됩니다
- 기존 돌봄이 닿지 못하던 1인 가구·거동 불편 어르신까지 관리 범위가 넓어집니다
- 수료생이 곧 지역 강사 풀이 되어, 다음 기수 강사를 밖에서 찾지 않아도 됩니다
수료가 끝이 아니라 다음 단계가 됩니다
- 단기 회차로 끝나 매년 같은 기초를 반복하던 구조에서 벗어납니다
- 완주율·진도·수료 데이터가 플랫폼에 남아 사업 성과를 수치로 보고할 수 있습니다
- 우수 수료생을 강사로 전환해 지역 인력으로 되돌리는 경로가 생깁니다
교육 예산과 돌봄 예산 양쪽에서 집행할 수 있습니다
- 디지털 격차 해소와 지역사회 돌봄이라는 두 목표를 한 사업으로 달성합니다
- 중장년·시니어에게 활동비가 지급되는 지역 일자리가 함께 만들어집니다
- 외부 채용에 의존하지 않아 인력 수급이 채용 시장 상황에 좌우되지 않습니다
파일럿 · 6개월
무엇을 얼마나 달성할지 미리 적어두었습니다
수도권 노인복지관 1~2곳과 함께 학습–강사양성–방문돌봄 전 과정을 시범 운영하며, 아래 지표를 실측합니다.
| 구분 | 파일럿 목표 | 설정 근거 |
|---|---|---|
| 학습자 모집 | 60명 | 복지관 1~2곳 기준 통상 1개 강좌 정원(20~30명) × 2~3회차 |
| 과정 완주율 | 70% (42명) | 완주형 설계의 효과를 검증하는 핵심 지표 |
| 디지털동행강사 전환 | 10명 | 완주자의 약 4분의 1이 전환한다는 보수적 가정 |
| 정기 방문 가구 | 20가구 | 강사 1인당 주 2가구 정기 방문 기준 |
| 방문 유지율 | 80% | 3개월 이상 방문이 지속되는 가구 비율 |
| 강사 활동 지속률 | 80% | 파일럿 종료 시점까지 활동을 유지하는 강사 비율 |
이 수치는 확정된 성과가 아니라 파일럿으로 검증할 가설이며, 실측 결과에 따라 조정합니다. 특히 완주율과 강사 전환율은 모델 전체가 성립하는지를 가르는 지표로, 여기서 확보한 데이터가 이후 확산의 근거 자료가 됩니다.
확산 구조
강사가 늘면 닿는 가정이 배수로 늘어납니다
강사 1인이 주 2가구를 정기 방문하는 파일럿 기준을 그대로 적용한 추정입니다.
자료 자동생성으로 준비 부담을 없앴기 때문에, ‘가르칠 수 있는 사람’이 병목이 되지 않습니다.
수료생 풀이 곧 강사 공급원이므로 확산 속도가 채용 시장에 좌우되지 않습니다. 고령화가 심화될수록 오히려 인력 공급이 늘어나는 구조입니다.
출처
50대 이상 인구 약 2,264만 명 — 2023년 말 기준 ·
2024년 디지털 배움터 운영 예산 약 349억 2,000만 원 — 국비·지방비 합계 ·
국내 LMS·교육용 소프트웨어 시장 약 4,790억 원 · 국내 에듀테크 시장 2026년 약 11조 원 전망
도입 방식
기관은 무엇을 계약하나요
필요한 부분만 따로 도입할 수도 있고, 세 가지를 묶어 한 사업으로 운영할 수도 있습니다.
플랫폼 이용료 + 운영비
복지관·평생교육원·지자체가 학습 플랫폼 이용료와 방문형 프로그램 운영비를 지불합니다. 강사 확보와 방문 돌봄 인력난을 한 번에 해결하는 계약입니다.
인증 과정 운영 + 매칭
디지털동행강사 인증 과정을 운영하고 기관과 강사를 매칭합니다. 강사에게는 활동비가 지급되어 그 자체로 지역 시니어 일자리가 됩니다.
교안 자동생성 SaaS
강사·기관을 대상으로 교안 자동생성, 진도·과제 관리 기능을 구독형으로 제공합니다. 기존에 운영 중인 강좌에 도구만 얹는 방식으로도 시작할 수 있습니다.
함께하기
두 가지 방향으로 함께할 수 있습니다
기관은 프로그램을 도입하고, 개인은 강사가 됩니다. 두 쪽이 맞물려야 순환이 돕니다.
도입 문의하기
노인복지관, 평생교육원·디지털 배움터 거점, 지자체·사회서비스원 담당자를 기다립니다. 기관 여건에 맞춘 운영안과 예산 집행 방식을 함께 정리해 드립니다.
강사로 지원하기
가르쳐 본 적이 없어도 괜찮습니다. 수업 교안과 실습지는 AI가 만들어 드리고, 여러분은 같은 길을 먼저 지나온 사람으로서 옆에 앉아 함께 해주시면 됩니다.
자주 묻는 질문
기관 담당자께서 먼저 물으시는 것들
Q기존 노인맞춤돌봄서비스와 무엇이 다른가요?
기존 방문 돌봄은 안부 확인과 생활 지원이 업무 범위라 ‘디지털을 배우고 싶다’는 요청을 담지 못합니다. 천천히랩은 교육을 목적으로 방문하고, 그 방문 안에서 안부 확인과 말벗을 함께 수행합니다. 기존 돌봄을 대체하는 것이 아니라 닿지 않던 수요를 메우는 쪽에 가깝습니다.
Q강의 경력이 없는 시니어가 정말 수업을 할 수 있나요?
강사에게 가장 큰 부담은 매 수업 자료를 새로 만드는 일입니다. 그 부분을 생성형 AI가 대신하므로, 강사는 자기가 막 배운 내용을 옆에서 다시 짚어주는 역할에 집중합니다. 인증 과정을 거친 분만 현장에 배정하며, 파일럿에서 강사 활동 지속률을 실측해 검증합니다.
Q예산은 어느 항목으로 집행하나요?
디지털 격차 해소(교육) 예산과 지역사회 돌봄 예산 양쪽에서 집행 가능한 구조입니다. 기관 여건에 따라 플랫폼 이용료만, 방문형 프로그램 운영비만, 또는 강사 양성까지 묶어 설계할 수 있습니다. 문의 주시면 해당 기관의 사업 계획에 맞춰 항목을 정리해 드립니다.
Q가정 방문의 안전과 개인정보는 어떻게 관리하나요?
방문 대상 가구 선정과 배정은 협력 기관과 함께 진행하며, 방문 기록은 플랫폼에 남아 기관이 확인할 수 있습니다. 구체적인 안전 수칙과 개인정보 처리 방침은 기관의 기존 규정에 맞춰 협의해 확정합니다.
Q지금 도입하면 무엇부터 시작하나요?
기관 여건 확인 → 대상 인원과 회차 설계 → 학습 과정 운영 → 수료생 중 강사 양성 → 방문 배정 순으로 진행합니다. 현재는 6개월 파일럿을 함께할 수도권 1~2개 기관을 모집하고 있습니다.
만드는 사람
현장에서 13년 동안 직접 가르치며 확인한 것들
“빠른 강의보다 쉬운 용어·큰 글씨·반복 복습이 있어야 완주합니다.”
사무자동화 직업훈련, AI 활용 교육, 시니어 디지털 교육 현장에서 다양한 연령대를 직접 가르쳐 왔습니다. 수업마다 큰 글씨 교안과 쉬운 용어 자료를 직접 만들어 완주율을 끌어올렸지만, 두 가지가 부족했습니다. 자료 제작이 강사 개인의 노동에 묶여 감당할 수 있는 수업 수가 제한되었고, 수업장에 오지 못하는 분들에게는 아무것도 닿지 않았습니다. 천천히랩은 그 두 가지 결핍에서 출발했습니다.
학습 플랫폼은 이미 운영 중입니다 — 개인 학습자용 과정 보기