학습이 일어나는 조건, 일만시간의 법칙

학습이 일어나는 조건, 일만시간의 법칙

학습이란?

학습(學習) 또는 배움은 본능적인 변화인 성숙과는 달리, 직간접적 경험이나 훈련에 의해 지속적으로 지각하고, 인지하며, 변화시키는 행동 변화이다. 환경의 변화에 대한 생체의 일반적 적응과 신체적인 피로, 손상 등 일시적인 동기 부여 등에서 초래된 행동의 변화와는 구별된다. 학습과 공부가 대비되는 점은 학습이 외부적인 교육이나 현상에 대해 영향을 받는 데 비해 공부는 자발적인 면이 강하다.

[출처: 위키백과]

위에서 언급한것과 같이 학습과 공부는 명확하게 다릅니다. 학습은 공부와 달리 일상생활의 경험으로 자연스레 습득되는 능력이라고 보면 될 것 같습니다. 그래서 굳이 공부를 하지 않아도 경험만으로도 배움이 생기는건 당연한 일이고, 자신이 좋아하는 일을 경험하게 되면 더 많고 빠르게 학습이 된다고 생각 합니다. IT 블로그에서 왜 학습을 논하는지 엉뚱하다는 생각을 하실텐데요, 최근 이슈가 되는것 중에 하나인 인공지능인 딥러닝, 머신러닝 또한 기계학습 즉 학습과 연관이 있기 때문입니다. 그래서 오늘은 학습에 대해 한번 이야기해볼까 합니다.

부산 센텀시티에 있는 Z회사에 카이스트 출신인 천재개발자라 불리는 조슈아의 이야기 입니다. 학습이 일어나는 조건에 대해 발표를 했었는데 조건은 다음과 같습니다.

1. 할 수 있다는 믿음 

본인이 무언가 공부가 아닌 경험을 할때 '나는 반드시 할 수 있다'는 믿음을 가지고 일을 해야합니다. '할 수 없다'라는 마음가짐으로 일을 한다면 '어차피 해내지 못할텐데'' 라고 생각하며 본인의 역량을 못끌어 올리기 때문입니다.

2. 명확한 테스크

업무의 목표가 명확해야 합니다. 일을 하면서도 본인이 지금 무엇을 하고 있는지 모른다면 방향성이 없는 무의미한 일을 하게 될 뿐만 아니라 시간 또한 허비하게 되는 겁니다.

3. 적절한 난이도

너무 쉽지도 않은, 그렇다고 너무 어렵지도 않은 난이도를 선택해야 합니다. 너무 쉬운 난이도의 일을 하게 된다면 그 경험이 크게 도움이 안될 것입니다. 물론 이미 할줄아는 일을 반복하여 하게 된다면 요령등을 새롭게 습득할 수 있으나 그것이 본인의 능력을 향상 시키는 데에는 크게 도움이 안될 것입니다. 너무 어려운 난이도를 선택한다면 그것 또한 앞으로 나아갈 수 없을 것입니다. 어떻게 해야할지 누구의 도움이 없이는 진행할 수 조차 없을테니까요.

4. 즉각적인, 긍정적인 피드백이 빨라야 한다

일을하며 궁금증이 생기거나 막히는게 있다면 바로바로 해결을 해야합니다. 한창 하고있다가 흐름이 끊기게 되면 나중에 그 문제를 다시 해결하고자 할때 다시 처음부터 여러가지 경우의수나 관련된 정보를 찾아봐야 하기 때문입니다. 그러다 보면 기존에 체크 해뒀던 일을 놓치는 경우도 생길테구요.

5. 반복, 계획 (짧은 학습주기)

명확한 업무목적을 가지고 적절한 난이도로 학습을 자주자주 해야 합니다. 오늘 어려운 문제를 풀고 한달뒤에 다시 푼다면 오늘 문제를 풀어 향상된 나의 능력이 한달뒤에도 꾸준히 유지가 될까요? 기계가 아닌이상 절대 아닐 것입니다. 꾸준히 조금씩 상승하는 그래프처럼 자주자주 학습을 해야 합니다.

이렇게 1~5번 의 조건을 갖춘 상태로 학습을 하며, 이미 해본 일들을 반복적으로 조금씩 조건을 바꿔가며 연습해보고 고민해보고 스스로에게 질문해보고 답변도 해보고, 남에게 설명해줄 수 있을 정도가 된다면 그 학습은 완벽하게 끝난 것입니다.

일만시간의 법칙을 들어 보셨나요? 요약하면, 누구든지 한분야에 일만시간동안 학습(투자)를 하게 되면 그 분야에 있어 최고의 전문가가 된다 라는 법칙입니다.

그냥 잠깐잠깐 일을하고, 집중하지않고 해당 업무를 하는 회사를 다니며 시간만 대충 보내거나 하는게 아닌 위에서 말한 학습의 조건이 성립되는 학습을 일만시간 동안 하는것을 말합니다. 대부분의 사람들은 일만시간을 채우지 못합니다. 세계의 성공한 사업가나 유명한 사람들을 보면 대부분 일만시간의 법칙이 성립될 것입니다. 

여러분들도 자신의 분야에 몰입을 하여 일만시간의 법칙에 도전해보는건 어떨까요?