자기계발을 하고 있다는 착각 - 울트라 러닝 (5)

많은 이들이 재능의 부족보다 
결심의 부족으로 실패한다. 
_ 빌리 선데이

 

2023 새해를 맞이하여 '울트라러닝'이라는 상위 1%의 자기 계발 방법론을 다루고 있다. 오늘은 9가지 단계 중 중간 지점에 있는 내용을 다룰 예정이다. 이전 글을 읽고 오면 훨씬 풍부한 인사이트를 얻을 수 있다. 

👇👇 이전 글 읽고 오기 👇👇

자기계발 제대로 하는 방법 - 울트라러닝 (4)

 

울트라러닝의 9가지 단계

 

1. 메타학습 | 미리 지도를 그려보며 전략적인 학습 내용을 설계하는 단계
2. 집중하기 | 집중하여 학습하는 단계
3. 직접 하기 | 직접 겪어보는 단계
4. 특화학습 | 부족한 점을 집중 공략하는 단계
5. 인출 | 스스로 시험을 보며 학습한 내용을 완벽하게 소화하는 단계
6. 피드백 | 결과물에 대한 피드백을 얻고 보완하는 단계
7. 유지 | 지속적으로 배운 내용을 상기시키고 장기적으로 저장하는 단계
8. 직관 | 주제에 대한 직관을 넓히는 단계
9. 실험 | 배운 내용을 바탕으로 실제적인 적용과 실험을 해보는 단계

 

---

 

비전공자가 하버드 컴퓨터공학 강의를 듣는 프로젝트를 진행 중이나, 업무와 병행하다 보니 진도가 늘어진 건 사실이다. 하지만 몇 년이 걸려도 CS50 강의를 끝내고 말겠다는 굳센 다짐을 한번 더 상기시키며 강의를 이어나갔다. 이번 강의는 알고리즘을 다루는 만큼 흥미롭기도 하면서 집중하지 않고선 소화하기 힘들었던 난이도 높은 강의였다. 이제 세 번째 수업인데 검색 엔진과 정렬을 다루었으니 그럴 만도 하다. 

상위 1%들은 학습의 벽에 부딪힐 때 어떻게 반응할까? 여기가 바로 일반인과 상위 1%가 극명히 갈리는 지점이다. 울트라러닝에서는 이 단계를 '특화학습' 단계라고 지칭한다. 

울트라러닝의 4단계 '특화학습' 

보통 익숙하고 쉬운 내용을 이해하는 속도는 사람에 따라 별반 다르지 않다. 결국 전체 학습의 속도와 질은 어렵고 난해한 부분을 얼마나 빠르고 정확하게 짚고 넘어가냐에 달려있다. 울트라러닝의 저자가 4단계를 매우 강조하면서도 실천하기 어렵다고 한 이유는 여러 가지가 있다. 첫째, 학습의 깊이가 수동적이고 얕을수록 무엇이 어려운 지점인지 발견하지 못한다. 생각의 깊이가 얕으니 이미 다 알고 있다고 착각하는 것이다. 고로 특화학습은 배운 내용에 대해 지속적으로 생각하고 점검하는 것에서 시작한다.

특화학습의 지점을 발견하는 가장 좋은 방법은 '테스트'를 하는 것이다. 자의적이든 타의적이든 배운 내용을 점검하는 테스트를 통해 얼렁뚱땅 넘어갔거나 잘못 이해하고 넘어간 부분은 없는지 확인하는 과정이 '특화학습'의 출발점이다. 어쩌면 내가 가장 어려워하는 부분이 전체 맥락에서 가장 핵심적인 부분일지도 모른다. 현재 수강하고 있는 CS50의 수업에서 가장 어려웠던 부분이 알고리즘이었던 것을 생각하면, 가장 어렵고 복잡한 곳에 핵심이 숨겨져 있단 걸 알 수 있다. 

특히 알고리즘 부분은 너무도 중요한 파트여서 CS50에서 제공하는 실습을 직접 해 보았다. 역시나 한 번에 답을 맞히지 못했다. 같은 내용을 여러 번 반복해서 듣고 나니 그제야 깨달아지는 내용들이 있었고, 깨우침을 얻고 나니 지루함이 서서히 깨어지는 느낌을 받았다. 세상에 이해하지 못할 내용은 없다. 그저 내용에 비례하는 시간과 에너지를 투자하지 않았을 뿐이다. 

Curriculum - CS50 AP

 

---

 

4단계인 특화학습을 하다 보면 자연스레 5단계, 6단계로 넘어간다. 계속해서 내 지식을 테스트하는 '인출'과 틀린 답을 고쳐나가는 '피드백'의 과정은 특화학습의 연장선이다. 우리는 계속해서 우리가 알고 있는 바를 의심해야 한다. 카피크의 연구는 인간이 무엇을 잘 배웠는지 스스로 확신하지 못한다는 결과를 냈다. 오히려 공부 경험에서 오는 단서들, 예를 들어 열심히 하고 있다는 느낌에 의존하여 잘못된 '학습 판단'을 한다. 학습한 내용이 쉽고 평이하게 느껴질 때 비로소 완벽하게 습득했다고 착각하는 것이다. 

자기 계발의 늪은 바로 여기에 있다. 제대로 된 자기 계발을 하고 있는지에 대한 실험 없이 경험과 느낌에만 의존하여 '학습 판단'을 하는 오류는 저지르지 말아야겠다. 열심히 하는 것은 당연하다. 그 결과가 잘 나오고 있는지, 방식과 내용에 허점은 없는지 지속적인 실험을 통해 파헤쳐 나가야 한다.