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.

앵겔바트가 처음 했던 작업은 사람들이 모여서 협업하기 좋은 환경과 도구를 만드는 것이었다. 당시에 없던 그래픽 사용자 인터페이스라든가 화상 통신 등의 온라인 협업 도구를 만들었다. 더글러스의 그룹은 이 도구를 사용해 점점 더 작업의 효율을 높일 수 있었고, 더 똑똑해질 수 있었다.

이런 기술을 부트스트래핑(bootstrapping)이라고 한다. 자기가 신은 신발에 달린 끈(뒤축의 가죽 끈)을 들어 올려 자신의 몸을 공중에 띄운다는 뜻에서 생긴 단어이다. 외력의 도움 없이 스스로 상황을 개선하는걸 뜻한다.

더하는 조직을 작업 그룹이라고 하고 곱하는 조직을 팀이라고 구분한다. 작업 그룹은 주어진 일을 사람 숫자에 맞게 나눠주고 각자 정해진 일을 하는 형태를 말한다. 서로 교류할 필요가 없다. 반면에 팀은 일을 상호 협력적으로 진행한다. 거기서 소위 시너지 효과가 나온다. 어떻게 해야 우리가 더하기보다 곱하기를 더 많이 할 수 있을까. 가용시간을 늘리고, 낭비되는 시간을 줄이고 잠자는 시간을 줄이는 것이 더하기적 사고라면, 집단의 지능을 높이는 것은 곱하기적 사고이다. 집단의 지능을 높이면 모든 지적 활동의 효율이 좋아지기 때문에 전반적인 개선(B 작업)이 일어나고, 특히 개선 작업을 더 잘하게(C 작업) 된다. 지금보다 속도가 더 날 수 있다. 그냥 일하는 시간을 늘리는 것은 작업량을 늘리는 것에 지나지 않는다.

평소 투자하는 비용을 살펴보라. A 작업, B 작업, C 작업의 비율이 얼마인지. B나 C가 없다면 후퇴하는 셈이 된다.

어떻게 더하기보다 곱하기를 할 수 있을 것인가. 그리고 어떻게 해야 곱하는 비율(이자율)을 높일 수 있는가 혹은 이자 적용 주기를 짧게 할 수 있는가.

자신이 이미 갖고 있는 것들을 잘 활용하라.

• 새로운 것을 유입시키는 데에만 집중하다 보면 새로 들어온 것들이 이미 있는 것들을 덮어버릴 수 있다. 자신이 올해 몇 구너을 읽었다고 자랑하지 말고, 내가 그 지식을 얼마나 어떻게 활용하는지 반성하라
• 이미 갖고 있는 것들을 하이퍼링크로 서로 촘촘히 연결하라. 노드 간 이동 속도가 빨라질 수 있도록 고속도로를 놔라. 즉, 이미 습득한 지식, 기술, 경험 등을 서로 연결 지어서 시너지 효과가 나게 하고 하나의 영역에서 다른 영역으로 왔다갔다 하는 것을 자주 해서 다른 영역 간을 넘나들기가 수월해지도록 하라.
• 새로운 것이 들어오면 이미 갖고 있는 것들과 충돌을 시도하라
• 현재 내가 하는 일이 차후에 밑거름이 될 수 있도록 하라

외부 물질을 체화하라

• 계속 내부 순환만 하다가는 일정 수준에 수렴할 위험이 있다. 주기적인 외부 자극을 받으면 좋다. 단, 외부 자극을 받으면 그걸 재빨리 자기화해야 한다. 마치 인체가 음식을 먹어 자기 몸의 일부로 만들듯이, 외부 물질을 받아들이면 소화해서 자신의 일부로 체화해야 한다.
• 외부 물질 유입 이후 생긴 내부의 갈등을 해결하려는 데에 노력을 기율여야 한다. 무시하고 덮어두지 마라. 내가 가진 것들의 상생적 관계를 끌어내도록 하라.

자신을 개선하는 프로세스에 대해 생각해 보라

• 예컨대 나의 A 작업을 되돌아보는 회고/반성 활동을 주기적으로 하는 프로세스를 만들어라 (C 작업)
• 나를 개선하는 과정(B 작업)을 어떻게 하면 개선할 수 있을지 고민하라

피드백을 자주 받아라

• 사이클 타임을 줄여라. 새로운 정보를 얻었다면 1년 후에 크고 완벽한 실험을 하려고 준비하기보다는 1달, 혹은 1주 후에 작게라도 실험해 보는 것이 좋다. 순환율을 높여라.
• 일찍, 그리고 자주 실패하라. 실패에서 학습하라.

자신의 능력을 높여주는 도구와 환경을 점진적으로 만들어라

• 일례로, 전설적 프로그래머 워드 커닝햄은 자기의 수족을 마음대로 놀릴 수 없는 불편한 언어에서 프로그래밍을 하는 경우 점차적으로 자신을 도와주는 환경을 만들어 나간다. 나의 속도를 늦추는 것들을 중력에 비유한다면, 워드는 중력을 점점 줄여나간다고 할 수 있다. 중력을 요만큼 줄였기 때문에 그 덕으로 몸이 더 가벼워지고, 또 그 때문에 중력을 줄이는 작업을 좀 더 쉽게 할 수 있다. 이런 식으로 되먹임을 해서 결국은 거의 무중력의 공간을 만들어낸다. 결국 그는 어셈블리 언어에서도 우아한 춤을 출 수 있다.
• 완벽한 도구와 환경을 갖추는 데에 집착해선 안된다. 그런 식으로는 무엇도 영원히 얻을 수 없다. "방이 조용해지고 배도 안 고프고 온도도 적절해지기만 하면 공부 시작해야지"라고 생각하는 사람들 중에 1등은 없다. 또한 실제로 그런 환경이 되어도 몸에 배어든 습관 때문에 결국은 공부하지 못할 것이다.

학습 프레임과 실행 프레임

초등학생들을 무작위로 두 그룹으로 나눈다.

실행 프레임: "여러분이 얼마나 그림을 잘 그리는지 보고자 하는 겁니다. 여러분의 창의성을 측정해 보려고 합니다. 점수를 매길 거예요. 각자 그림을 하나씩 그려서 내야 합니다" 등의 주문을 한다.

학습 프레임: "내가 안 그려 보았던 방식들을 실험해 보는 시간이예요. 여러 가지 방식으로 실험해 보세요"로 주문한다.

실행 프레임에서는 '잘하기'에 초점을 맞추게 하고, 학습 프레임에서는 '자라기'에 초점을 맞추게 한다.

그림 그리기 과제가 끝나고 쉬는 시간에 아이들의 행동을 관찰해보면, 실행 프레임의 아이들은 논다고 정신이 없다. 학습 프레임의 아이들은 계속 그림을 그리는 애들이 많다.

그러나, 현재 상황 자체가 어렵고, 업무하면서 학습이 중요하다는 생각을 갖기가 어렵다고 많이들 말한다. 하지만 동일한 자극/조건이 주어졌을 때 어떤 사람은 더 많은 학습과 성장의 기회를 찾고 오히려 그 조건을 자신에게 유리한 조건으로 생각하기도 한다.

두 사람의 일화. 둘 다 입사한지 1년도 안된 사람이었는데, 두 사람의 답 모두 '아직 입사한 지 1년도 되지 않아서...'로 시작했으나, 그 뒤 그로 인한 자신의 선택과 행동, 반응은 서로 180도 달랐다.

가장 학습하기 힘든 직업이 살아남는다

알파고 같은 인공지능 시스템에 유리한 조건은 다음과 같다.

1. 목표(goal)가 분명하고 객관적으로 정해져 있으며 정적이다.
2. 매 순간 선택할 수 있는 행동/선택의 종류(move)가 유한하게 정해져 있다.
3. 매 순간 자신이 목표에 얼마나 근접했는지를 알 수 있다 (내가 한 선택의 피드백이 빨리 주어진다)
4. 주로 닫힌 시스템 (즉, 예상 못 한 외부 요소가 갑자기 들어오지 않는) 속에서 일한다.
5. 과거의 선택과 결과에 대한 구조화된 기록이 많다.

그런데 이 다섯 가지 조건은 사실 인간이 학습하기 좋은 환경의 조건이기도 한다. 이 조건이 많이 갖춰질수록 효과적으로 빨리 학습할 수 있다.

이는 샨토(Shanteau)가 발표한, 전문성이 드러나는 직업 특징에 대한 연구에서도 비슷하게 나타난다. 피드백이 주어지고 작업이 반복되며 객관적 분석이 가능한 경우에 해당 작업에서 전문성이 잘 드러난다. 학습이 잘 일어나는 조건이다.

그러나, 인공지능에 대체되지 않으려면, 학습하기 힘든 환경에서 학습하기 힘든 주제들을 골라서 전문성을 쌓아야 한다.

위 조건을 반대로 뒤집어보자.

1. 목표(goal)가 모호하고 주관적일 수 있으며 동적이다.
2. 매 순간 선택할 수 있는 행동/선택의 종류(move)가 불확실하다.
3. 매 순간 내가 목표에 얼마나 근접했는지를 알기 어렵다 (내가 한 선택의 피드백을 빨리 얻기 어렵다)
4. 주로 열린 시스템 (즉, 예상 못한 외부 요소가 갑자기 들어오는 경우가 흔한) 속에서 일한다.
5. 과거의 선택과 결과에 대한 구조화된 기록이 별로 없다.

이런 환경은 소위 '암묵지', '직관' 같은 것들이 작동하는 회색 영역이다. 자신이 왜 이런 선택을 했는지 쉽게 설명할 수 없는 것들이다.

이런 영역에서는 어떤 역량이 중요할까?

옥스퍼드 대학에서 미국 노동부의 O*NET 데이터를 가지고 연구한 '고용의 미래'라는 논문에서, 컴퓨터화에 병목이 되는 카테고리 3개를 선정했다. 지각과 조작, 창의적 지능, 사회적 지능. 그 카테고리에 속하는 변수들 중 다섯 가지는 아래와 같다:

• 독창성 (originality): 주어진 주제나 상황에 대해 특이하거나 독창적인 생각을 해내기, 혹은 문제를 해결하는 창의적인 방법들을 만들어내기
• 사회적 민감성 (social perceptiveness): 타인의 반응을 알아차리고 그 사람들이 왜 그렇게 반응하는지 이해하기
• 협상 (negotiation): 사람들을 화해시키고 서로 간의 차이를 조정하려고 노력하기
• 설득 (persuation): 다른 사람들이 마음이나 행동을 바꾸게 설득하기
• 타인을 돕고 돌보기 (assisting and caring for others): 개인적 도움, 치료, 감정적 지지, 혹은 동료, 고객, 환자 같은 타인들에 대한 기타의 개인적 도움을 제공하는 것

O*NET의 분류 기준에서, 컴퓨터 프로그래머는 다른 사람이 준 스펙대로 개발하는 것을 주 업무로 하며 그 과정에서 협상, 설득이 크게 필요하지 않다. 반면, 소프트웨어 개발자는 소프트웨어로 뭘 만들지를 고민하고 설계하는 부분이 포함되며, 그 과정에서 타인과 상호작용하는 업무가 많다.

자신이 주로 하는 일이 남이 시킨 대로 혼자 프로그램을 만드는 것이라면 그런 스킬과 경력만 계속 쌓일 것이다. 반면, 컴퓨터화하기 어려운 부분은 크게 성장하지 못할 것이다.

암묵지와 직관을 배우고 수련하는 방법을 배워야 한다.

달인이 되는 비결

왜 평생 양치질을 하는데도 전문성이 높아지지 않을까?

1. 동기
2. 피드백

꾸준한 반복으로 달인이 되려면,

1. 실력을 개선하려는 동기가 있어야 하고
2. 구체적인 피드백을 적절한 시기에 받아야 한다.

에릭손은 다음과 같은 말을 했다. "특정 영역에서 개인이 성취할 수 있는 최고 수준의 퍼포먼스는 경험을 오래 한다고 해서 자동으로 얻을 수 있는 것은 아니다"

수십 년 동안 전문가가 안 되는 비결

믿을 수 있는 직관이 형성되려면 특정 조건이 필요하다. 타당성(validity)과 피드백이다.

타당성 조건이 필요하다는 의미는, 직관이 적용되는 영역에 어느 정도 인과관계와 규칙성이 존재해야 한다는 것이다. 예측가능성이라고 말할 수도 있다.

피드백 조건이 필요하다는 의미는 자신이 내린 직관적 판단에 의해 빨리 피드백을 받고 이를 통해 학습할 기회가 주어지는 환경이 갖춰줘야 한다는 것이다.

수십 년 동안 한 가지 일을 하면서 전문가가 안 되는 비결이 있다면 이 타당성과 피드백이 부족한 환경에서 일하는 것이다. 예컨대 복잡한 상황에서 뒤죽박죽으로 일하거나 오늘 실수한 것을 몇 달 뒤에 알거나 혹은 영영 모르거나 하는 환경이다.

당신이 제자리걸음인 이유

실력을 높이기 위해서는 '의도적 수련 (deliberate practice)'이 중요하다.

의도적 수련이 되려면, 나의 실력과 작업의 난이도가 비슷해야 한다. 칙센트미하이의 몰입이론과도 일치한다.

실력이 작업 난이도를 초과하는 작업은, 당장은 쉽지만 조금 지나면 지루함을 느끼게 된다. 실력보다 높은 난이도의 일을 하면 불안함이나 두려움을 느낀다.

난이도와 실력이 엇비슷하게 맞는 작업을 하면, 인간이 몰입을 경험하고, 최고 수준의 집중력을 보이고, 퍼포먼스나 학습 능력이 최대치가 된다. 또한 최고 수준의 행복감을 경험한다.

그러면 일상 업무에서 어떻게 시도할 수 있을까?

지루함을 느끼는 경우: 실력 낮추기

같은 난이도의 체력 훈련을 하는데 팔과 다리에 모래주머니를 달고 운동한다던지. 프로그래머로서는, 평상시 즐겨 쓰던 보조 도구를 일부러 안쓴다던지. 마우스를 즐겨 쓴다면 키보드로만 개발하려고 노력하거나, 디버거를 자주 사용했다면 디버거를 안쓰는 것이다. 컴파일을 30초마다 한 번씩 한다면 5분에 한 번씩으로 주기를 늘려본다. 난이도와 실력이 잘 맞아 들어가면 의도적 수련이 될 수 있다. 지루하던 작업이 몰입하는 작업이 되고 실력도 늘 수 있다.

지루함을 느끼는 경우: 난이도 높이기

실력은 그대로 두고 난이도를 높이는 전략이다. 자신만의 제약을 추가한다던지. 이소룡이 '3분 이내에 이겨야 한다'고 생각했던 것처럼. 하루만에 개발하라고 주어진 업무인데 지루한 느낌이 드니 한 시간만에 할 수 있는 방법을 고안해보기. 익숙한 작업을 새로운 언어로 진행해보기, 안 해도 되는 업무를 추가로 하기. 리팩토링을 하거나 자동화 테스트를 달거나, 자신만의 도구를 개발하거나. 이 방식에서는 자신만의 도구, 방법을 만드는게 매우 중요하다. 인지심리학에서 상대의 전문성을 빠른 시간 내에 간파하는 기법 중에, '남들보다 일을 좀 더 효율적/효과적으로 하기 위해 내가 직접 만들어 쓰는 나만의 도구, 방법'을 묻는 방법이 있다.

불안함을 느끼는 경우: 실력 높이기

실력을 높여서 몰입 영역으로 들어가는 방법이다. 책을 보거나 스터디에 참가하거나 교육을 듣거나. 하지만 당장 그렇게 향상되기는 쉽지 않다. 사회적 접근, 도구적 접근, 내관적 접근을 해볼 수 있다. 사회적 접근은, 나보다 뛰어난 전문가의 도움을 얻는 것이다. 도구적 접근은 다른 도구의 도움을 받는 것이다. 디버거, IDE, 코드 분석 툴, 오픈소스 등. 내관적 접근은 비슷한 일을 했던 경험으로부터 비유적으로 적용해본다. 이런 과정을 거치면 자기효능감이 증대하면서 스스로 인식하는 자기 실력이 향상되기 쉽고, 결과적으로 몰입 영역으로 들어가기 좋다.

불안함을 느끼는 경우: 난이도 낮추기

간단하면서 핵심적인 결과물, 즉 아기 버전을 첫 번째 목표로 삼는 방법이 있다.

이러한 전략은 계속 조정해야 한다. 실력이나 난이도는 계속 변화하기 때문. 때문에 자기가 어떤 상태인지를 살피는 알아차림이 필요하다. 메타인지 전략이라고도 한다.

팀장은 어떻게 이를 활용할 수 있을까?

팀원들이 현재 어떤 상태를 주로 경험하고 있는지 파악하고 적절한 전략을 구사하게 도와줄 수 있다. 개인들이 자기 스스로 몰입 상태를 조정하는 능력을 키우게 도와주는 것이 바람직하다.

의도적 수련의 일상적 예시

프로그래밍이 아닌 경우에는 의도적 수련을 어떻게 적용할까?

프로그래밍 이외의 분야에 이 전략들을 적용할 수 있다. 한 가지 영역에서의 교휸을 다른 영역에 적용하는 것을 심리학에서는 학습 전이(transfer of learning)라고 한다.

코칭의 경우,

실력 조정하기

코칭을 하다가 매너리즘에 빠져서 지루하게 느껴질 때가 있었다. 그래서 일시적으로 실력을 떨어뜨리는 시도를 했다. 익숙하지 않은 새로운 기법(CleanLanguage)을 사용해봤다. 아무래도 초보자가 된 느낌이 들고, 기본적인 진행도 쉽지 않다. 이렇게 하다보니 내가 잘 하고 있는건가 하는 불안함이 들었다. 실력을 높여야겠다는 욕구가 들어서 CleanLanguage 전문가에게 코칭을 받았다.

난이도 조절하기

시간 제약을 통해 난이도를 높였다. 초기에는 코칭 한 세션이 1시간 30분이었다. 점점 코칭 결과가 좋게 나오고 자신감이 붙으면서 안심하게 되자, 더 도전적으로 하기 위해, 가급적 90분을 맞추려 노력했고, 그 후에는 공식적인 세션을 1시간으로 줄였다. 현재는 45분이 공식 코칭 시간이다.

프로그래밍 언어 배우기의 달인

'인간' 역엔지니어링 방법, 전문 용어로는 인지적 작업 분석 (CognitiveTaskAnalysis)이라고 한다. 전문가가 되려는 모든 사람에게 유용한 방법이다. 미 해군의 연구 결과 선생과 학생들이 이 방법을 배워서 협력적으로 (CollaborativeDevelopmentOfExpertise) 사용하는 것이 교육 효과를 높인다는 것을 발견했다. 그래서 교육시 선생과 학생들에게 이 방식을 사용하도록 하고 있다. 선생에게만 의존하는 것은 위험하다고 본 것이다. 선생에 따라서는 전문 지식은 많지만 가르치는걸 못하는 사람도 있을 수 있는데, 이럴 때는 학생이 선생에 대해 역엔지니어링을 해야 한다.

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