1. 자라기

• 야생 학습은 대부분 협력적이다 (학교 학습은 대부분 개별적이다)
• 야생 학습은 대부분 비순차적이다 (학교 학습은 대부분 공부 순서가 정해져 있다)
• 야생 학습은 대부분 자료에 한정이 없다 (학교 학습은 대부분 교과서, 교재, 시험 범위 등이 정해져 있다)
• 야생 학습은 대부분 명확한 평가가 없다 (학교 학습은 대부분 시험이라는 명확한 평가기준이 있다)
• 야생 학습은 대부분 정답이 없다 (학교 학습은 무엇이 정답이라고 하는 것이 명확하다)
• 야생 학습은 대부분 목표가 불분명하고 바뀌기도 한다 (학교 학습은 대부분 합격, 자격증 같은 목표가 분명하다)

학습 방법을 학습해야 한다. 도인 메타포를 대체할만한 새로운 메타포를 찾아보자.

당신은 몇 년 차?

직원을 뽑을 때 무엇이 그 사람의 실력을 가장 잘 예측할까?

존 헌터(John Hunter)의 연구 - 채용시 가장 효과적인 예측변수가 무엇인가. (론다 헌터와 프랭크 슈미트와 함께 연구함.)

상관성이 높았던 것들

• 작업 샘플 테스트 0.54 (work sample test)
• 아이큐 같은 지능 테스트 0.51
• 구조화된 인터뷰 0.51
• 성격 테스트(성실성, 꼼꼼함 등) 0.41~0.31
• 레퍼런스 체크 0.26
• 경력 연차 0.18
• 학력 0.10
• 필체 0.02
• 나이 -0.01

경력과 실력은 일치하지 않는다.

이미 뽑은 사람을 어떻게 할 것인가도 중요하다. 뽑은 후에 어떻게 교육, 훈련시키고 성장시킬 것인지 고민해야 한다.

또한, 훌륭한 사람을 뽑아도 조직의 시스템과 문화에 문제가 있으면 그런 사람은 묻혀버리기 쉽고, 반대로 실력이 평범한 사람도 좋은 시스템 속에서 뛰어난 성과를 낼 수도 있다.

에드워드 데밍은, 직원들이 문제가 아니라, 그 사람들이 속한 시스템, 그리고 그걸 만들고 책임지는 경영진이 문제라고 말했다.

자신의 기량을 향상시킬 목적으로 반복적으로 하는 수련, 의도적 수련이 실력의 향상과 상관 있다. 업무를 하면서도 의도적 수련을 할 수 있는 방법이 있다. 애자일은 학습을 소프트웨어 개발의 가장 큰 병목 중 하나로 본다. 피드백 사이클이 길다. 하지만 애자일 프로젝트에서는 지금 내가 한 행동의 피드백을 10분 후, 한 시간 후, 하루 후 등 여러 주기를 통해 지속적으로 얻을 수 있다. 그리고 그 과정에서 교정할 수 있다. 피드백을 짧은 주기로 얻는 것, 실수를 교정할 기회가 있는 것, 이 두 가지가 학습에 큰 차이를 가져온다.

자기계발은 복리로 돌아온다

더글라스 엥겔바트는 작업을 세 가지 수준으로 구분한다.

1. A 작업은 원래 그 조직이 하기로 되어 있는 일을 하는 것이다. 자동차 공장이면 자동차를 만드는 것이 A 작업이다.
2. B 작업은 A 작업을 개선하는걸 말한다. 제품을 만드는 사이클에서 시간과 품질을 개선하는 것이다. 제품을 만드는 시스템을 잘 설계하는 것도 포함된다.
3. C 작업은 B 작업을 개선하는 것이다. 개선 사이클 자체의 시간과 품질을 개선하는 것이다. 예컨대 개선하는 인프라를 설계하는 것디 포함된다. 한마디로 개선하는 능력을 개선하는걸 말한다.

더글러스는 '우리가 더 잘하는 것을 더 잘하게 될수록 우리는 더 잘하는 걸 더 잘 그리고 더 빨리 하게 될 것이다'라고 표현했다.

피터 센게는 더글러스의 말을 인용했던 것을 재인용했다.

"조직에는 세 가지 차원의 작업이 있다"고 컴퓨터 선구자이자 마우스 발명가인 더글라스 엥겔바트가 말했다.

A 작업은 겉으로 가장 잘 드러나는 수준으로, 한 회사의 제품과 서비스의 개발, 생산, 판매와 관련이 있다. 그 회사의 사람과 자원의 대부분은 이 수준에 초점이 맞춰져 있다.

하지만 다음 수준인 B 작업 없이는 효과적인 A 작업은 불가능할 것이다. B 작업은 회사가 자신의 제품과 서비스를 개발, 생산, 판매하는 걸 가능케 해주는 시스템과 프로세스를 설계하는 것과 관련이 있다.

하지만 가장 미묘하고 또 잠재적으로 가장 영향력이 큰 것은 C 작업으로, 이는 우리의 사고방식과 상호 작용 방식을 개선한다. 궁극적으로는 C 작업의 품질이 우리가 설계하는 시스템과 프로세스의 품질을 결정짓고, 나아가 우리가 제공하는 제품과 서비스의 품질을 결정짓는다.

학습 프레임과 실행 프레임

가장 학습하기 힘든 직업이 살아남는다

달인이 되는 비결

수십 년 동안 전문가가 안 되는 비결

당신이 제자리걸음인 이유

의도적 수련의 일상적 예시

프로그래밍 언어 배우기의 달인

실수는 예방하는 것이 아니라 관리하는 것이다

뛰어난 선생에 대한 미신

나홀로 전문가에 대한 미신

2. 함께

소프트웨어 관리자의 개선 우선순위

협력을 통한 추상화

신뢰를 깎는 공유인가 신뢰를 쌓는 공유인가

객관성의 주관성

이것도 모르세요?

하향식 접근의 함정

전문가팀이 실패하는 이유

쾌속 학습팀

프로젝트 확률론

3. 애자일

애자일의 씨앗

애자일 도입 성공 요인 분석

당신의 조직에 새 방법론이 먹히지 않는 이유

애자일을 애자일스럽게 도입하기