우리가 성장을 멈춘 7가지 이유
그리고 다시 성장을 시작하는 방법
1. 올바른 기술을 모른다
우리가 알고 있는 거의 모든 것은 누군가로부터 비롯된 것이다. 과학, 예술, 비즈니스, 문화 등 모든 분야는 과거부터 힘들게 얻은 방법과 통찰력이 누적된 결과물이다. 우리가 개선을 어려워하는 근본적인 원인은 문제해결을 위한 최선의 방법을 알지 못하거나 접근할 수 없기 때문이다.
루빅스 큐브 생각해 보자. 3 ×3 정육면체의 가능한 조합은 43 경개가 넘는다. 만약 한 번 움직이는데 1초가 걸린다면 모든 조합을 시도하는데 엄청난 시간이 걸린다. 하지만 퍼즐을 푸는 정확한 방법을 알면 순식간에 해결할 수 있다.(2023년 미국 캘리포니아에서 열린 스피드큐브대회에 출전한 맥스 박은 3.13초 만에 큐브를 완성해 세계 신기록을 세웠다) 모든 개선 노력의 출발점은 이미 그 기술로 성공한 사람들이 어떻게 성공했는지 알아내는 것이다.
2. 배경 지식이 충분하지 않다
기술과 과목의 난이도는 고정되어 있지 않다. 난이도는 당상 이미 알고 있는 지식에 따라 서 달라진다. 만약 당신이 영어밖에 모른다면 아무리 똑똑해도 일본어로 진행되는 수업을 이해하기 어려울 것이다. 하지만 도쿄에서 온 유치원생은 같은 수업이 어렵지 않을 수 있다. 이는 배경 지식의 중요성을 설명하기 위한 예이다. 하지만 현실에서 배경지식의 중요성을 파악하는 것은 훨씬 더 어려울 수 있다. 예를 들어 어떤 주제에 대해 더 많이 아는 것은 독해력이나 지능보다 기억하고 있는 텍스트의 양이 더 영향을 줄 수 있다. 재능이 부족한 것인지 아니면 경험이 부족한 것인지를 정확하게 판다는 것은 어려운 일이다.
높은 성과를 내기 위한 핵심은 탄탄한 기반을 확보하는 것이다. 한 영역에서 필수적인 아이디어, 지식, 절차 및 기술이 무엇인지 파악하고, 어려운 수업이나 문제에 부딪힐 때마다 이를 제대로 숙달했는지 확인하며 배경지식을 쌓아야 한다.
3. 연습 시간이 충분하지 않다
연습은 스킬의 속도를 높이고 더 자동적이고 유창하며 정확하게 만드는 경향이 있다. 지적 영역에서 연습을 늘리면 기술을 수행하는 데 필요한 인지적 부하가 줄어들어 처음 시작할 때보다 더 복잡한 작업을 처리할 수 있다. 연습의 힘의 법칙에 따르면 반복 연습으로 인한 이러한 성능 향상은 처음에는 가파르게 시작하여 시간이 지남에 따라 서서히 평평해지는 곡선을 따른다. 그럼에도 불구하고 숙달에 도달하는 데 필요한 반복 횟수가 누적되는 데는 시간이 걸릴 수 있다. 한 실험에서 시가 롤러는 수만 번을 반복한 후에도 계속해서 더 나아지고 있다. 어떤 기발한 방법이나 요령도 연습 부족을 보완할 수는 없다.
4. 잘못된 기술을 연습하고 있다
연습은 성과 향상에 도움이 되지만 만병통치약은 아니다. 어떤 작업에 대한 연습이 다른 작업의 성과를 얼마나 향상하는지를 측정하는 척도인 전이도는 사람들이 생각하는 것보다 좁은 것으로 나타났다. 즉, 잘못된 기술, 잘못된 환경 또는 잘못된 지원 하에서는 충분한 연습을 해도 기술이 거의 개선되지 않을 수 있다. 어떤 기술을 향상하고 싶다면 정확히 무엇을 잘하고 싶은지 명확히 파악하고 모호한 능력을 구체적인 작업, 방법, 아이디어 또는 판단으로 세분화하는 것부터 시작해야 한다. 그 이후에 자신에게 중요한 부분에 더 맞춰 연습할 수 있다.
5. 실수로부터 배우지 않는다
좋은 피드백이 없으면 개선이 불가능한 경우가 많다. 위대한 심리학자 에드워드 손다이크는 초기 실험에서 이를 발견했다. 참가자들은 눈을 가린 채 특정 길이의 선을 그리게 하면 수천 번의 시도에도 불구하고 실력이 향상되지 않았다. 자신의 획이 얼마나 긴지 볼 수 없었기 때문이다.
눈을 감고 선을 그리는 것이 우스워 보일 수 있다. 그런데 우리 중 많은 사람들이 삶의 영역에서 개선을 시도할 때 이와 비슷한 행동을 한다. 우리는 지원자를 모집하지만 거절하는 사람들이 얼마나 잘하는지 추적하지 않는다. 우리는 프로젝트 기간을 추정하지만 과거의 노력이 제시간에 예산에 맞게 진행되었는지 확인하지 않는다. 단서가 약하고 피드백이 부족한 의사 결정 작업에서 도메인 전문가들의 성과가 다소 평범하다는 것을 보여주는 많은 과학 문헌이 있다. 명확하고 정확한 피드백을 통해 정보를 얻지 못하면 수많은 경험은 전문성이 아닌 과신으로 이어질 수 있다.
6. 환경이 너무 어렵거나 충분히 도전적이지 않다
지나치게 어려운 도전은 학습효과를 극대화하지 못한다. 루빅스큐브와 마찬가지로 최선의 방법을 모른 채 문제에 직면하면 몇 년을 허비하고도 스스로 문제를 풀지 못할 수 있다. 복잡한 문제를 풀면 기본 원리를 유추하기가 더 어려워질 수 있다. 그래서 탄탄한 기초를 쌓는 것이 좋다.
충분한 배경지식과 탄탄한 기본기를 갖췄더라도 지속적으로 발전하려면 더 많은 도전이 필요하다. 그 이유는 첫째, 쉬운 작업만 반복해서는 자신이 진정으로 원하는 수준에 도달하지 못할 수 있다. 예를 들어 외국어를 학습할 때 플래시카드만 고집하면 회화를 할 수 있는 수준에 도달하지 못할 수도 있다. 또 에세이만 쓴다면 책 한 권을 완성하지 못할 수도 있다. 많은 기술은 복잡성의 연속이며, 인상적인 일을 하는 것이 목표라면 그 범위에서 계속 발전해 나가야 한다.
둘째, 우리는 환경으로부터 무언가 부족하다는 피드백을 받을 때만 성과를 조정하는 경향이 있다. 동일한 난이도를 고수해서는 이상적인 해결책을 찾을 수 없다. 반복적인은 행동은 효율성을 높일 수 있지만 게임 전체를 향상할 수 있는 넛지를 얻을 기회를 놓칠 수 있다.
7. 학습에 대한 올바른 멘탈모델이 없다
인생의 모든 일이 그렇듯이 문제해결능력도 어떤 일이 어떻게 작동하는지 설명할 수 있는 적절한 멘탈 모델이 있어야 한다. 자동차, 컴퓨터, 심지어 커리어까지 발전의 핵심이 무엇인지 모른다면 문제를 해결할 수 없다. 학습에 대한 연구는 방대하고 복잡하지만, 학습이 어떻게 작동하는지에 대한 기본 멘탈 모델은 누구나 이해할 수 있다. 학습 중인 분야와 달성하고자 하는 목표를 정확하게 이해하고 있다면 사전에 실수를 진단, 고착화되기 전에 큰 차이를 만들 수 있다.
이 글은 스콧 영이 쓴 ‘The 7 Reasons You Stop Improving’이라는 글을 번역한 글입니다. 가능하면 원문을 읽어보시길 권유드립니다.
출처:https://www.scotthyoung.com/blog/2024/05/21/7-reasons-you-stop-improving/?ck_subscriber_id=1767935813#comment-anchor
