우리의 뇌는 어떻게 배우는가 / 스타니슬라스 드앤

 

굉장히 흥미로운 책이다. 첫 페이지를 펼치고 앉은 자리에서 끝까지 한 번에 읽었다. 불필요하거나 과하다고 생각되는 부분 없이 많은 것을 배울 수 있었다. 이 책은 단순히 뇌과학에 대한 정보를 넘어, ‘배우는 것을 배우는 것’에 대한 실제적인 내용에 중점을 두고 있다. 씽큐 9기의 다섯 권들의 책들 중 단연 최고였던 것 같다. 독서모임하길 잘 했다고 생각했다. (10기도 지원했다.)

 

“배우는 것은 제거해 나가는 것이다.” 명료성은 힘이다. 학습을 하면서 항상 느끼는 것은 명료한 정의 혹은 지식을 갖는다는 것이 얼마나 어려운 일인지 알게 된다. 명료성은 제거하는 것이다.. 학습과 발달에 관한 존 로크의 백지설, 기존의 개념들을 제거해 나가는 내용들은 오컴의 면도날만큼이나 빛이 났다. 책에서 특히 흥미로웠던 점은, ‘인공지능이 놓치고 있는 점’과 ‘아기들이 가지고 있는 지식 체계’에 대한 명료한 정의이다. 명료한 정의는 전체를 학습했을 때, 비로소 나올 수 있는 것이다. 저자가 학습의 주체에 맞춰 학습을 학습한 깊이가 느껴지는 부분이었다. 학습에 대해서 학습할수록, 인간과 인공지능의 학습체계는 궁극적으로 거의 동일하다고 생각하는 것이 보다 합리적이다. 인간과 인공지능의 차이 역시 정도의 차이라고 보는 게 맞지 않을까?

 

“뇌라는 건축물의 뼈대는 건축가의 지침(게놈)에 따라 세워지지만, 세부적인 것들은 별도의 프로젝트 관리자의 몫이며, 그 관리자가 도면을 지형(환경)에 맞춰 조정하는 것이다.” 인간은 생각하는 기계다. 인간은 생존을 위해 의사결정을 하는 기계이다. 인간은 정보를 통해 의사결정을 하며, 정보는 2가지 정보로 구성되어 있다. 하나는 유전정보, 다른 하나는 뇌의 정보이다. 인간이 생존을 위해 변화할 수 있는 부분은 적어도 아직까지는 뇌의 가소성, 다시 말해 학습의 정보뿐이다.

 

 

 

 

 

서문

• 대부분의 신경과학자들은 경험론자들이다. 영국 계몽주의 시대의 철학자 존 로크를 비롯한 많은 신경과학자들은 뇌가 자신을 둘러싼 환경으로부터 지식을 받아들인다고 추정했다. 그 관점에서 볼 때, 피질 회로의 핵심적인 특성은 '가소성', 즉 외부 입력에 적응하는 능력이다. 그리고 실제로 '뉴런', 즉 신경 세포들은 외부에서 들어오는 신호들에 따라 자신의 시냅스를 끊임없이 조정해나가는 놀라운 능력을 가졌다. 
• 누구든 우뇌 없이도 창의적이고 재능 있는 예술가가 될 수 있다. '뇌 가소성'은 기적을 만들어 내는 듯하다.
• 우리는 왜 배워야 할까? 뇌를 미리 완전히 프로그래밍 하는 건 가능하지도 않고 바람직하지도 않기 때문이다.
• 우리의 DNA 안에는 총 60억 비트가 포함되어 있다.
• 뇌라는 건축물의 뼈대는 건축가의 지침(게놈)에 따라 세워지지만, 세부적인 것들은 별도의 프로젝트 관리자의 몫이며, 그 관리자가 도면을 지형(환경)에 맞춰 조정하는 것이다. 결국 인간의 뇌를 세세한 부분까지 미리 다 프로그래밍한다는 건 전혀 불가능하며, 그래서 유전자들의 작업을 돕기 위한 배움이 필요해지는 것이다.
• 습관 능력 habituation과 연계 능력 association: 습관능력이란 반복되는 자극에 적응해 마침내 그 자극에 더 이상 대응하지 않는 능력이다. 연계능력은 환경의 일부를 보고 먹어나 위험의 원천을 예측하고 알아내며 기억하는 능력이다. 
• 배우는 능력은 훨씬 빨리 효과가 나타나 단 몇 분 안에 행동을 바꾸기도 한다. 이 점이 바로 배움의 진수이다. 예기치 못한 상황들에 최대한 빨리 적응할 수 있게 해 주는 것이다.
• 배움이 능력이 진화했다. 시간이 지나면서 배울 수 있는 기본 능력을 갖춘 동물은 그렇지 않은 동물에 비해 생존 가능성이 높아졌고, 자신의 게놈을 다음 세대까지 넘겨 줄 가능성도 더 높아졌다. 이런 점에서 자연선택의 법칙은 배움이 생겨난 걸 반겼다. 그리고 진화된 알고리즘 덕에 좋은 전략도 알게 됐다. 몸의 특정 매개변수들을 신속히 변화시키면 아주 변덕스런 환경 변화에도 적응할 수 있다.
• 호모 도센스 Homo docens, 스스로 가르치는 종
• 그 모든 걸 가능하게 만든 것은 배움이다. 
• 배우는 걸 배우는 것은 학문적 성공에서 가장 중요한 요소이다.
• 에러, 즉 실수에 대한 용납이 아주 중요하다.
• 우리의 뇌가 아직 기계보다 뛰어난 것은 통계 전문가처럼 움직이기 때문이다. 뇌는 끊임없이 확률과 불확실성을 다루면서 배우는 능력을 최적화한다. 진화 과정에서 끊임없이 복잡한 알고리즘을 구축해 자신이 배운 것과 관련된 불확실성을 추적하는 듯하다. 그리고 수학적 관점에서 보면 확률에 대한 더 없이 면밀한 관심이야말로 각 정보를 가장 잘 활용하는 최적의 방법이다.
• 배운다는 것은 컴퓨터든 뇌 회로에서든 그 안에 외부 세계의 모델을 꾸준히 구축해 나가는 것이다.
• 배움의 네 기둥: 1) 주의attention, 2) 적극적 참여active engagement, 3) 에러 피드백error feedback, 4) 통합consolidation

1부 배움이란 무엇인가?

본질적으로, 지능은 체계적이지 못한 정보를 유용하고 실행 가능한 지식으로 바꾸는 과정으로 볼 수 있다.

- 데미스 하사비스

 

1장 배움의 7가지 정의

• 배움의 정의 - 배움이란 외부 세계의 내부 모델을 만드는 것이다.
• 우리의 감각들을 통해 들어오는 데이터의 흐름에 궁극적인 의미를 부여해주는 것은 뇌의 투영이다. 내부 모델이 없다면 가공되지 않은 감각의 입력은 무의미한 것이 되고 만다.

 

1) 배움이란 마음속 모델의 매개변수들을 조정하는 것이다.

• 데카르트는 우리의 신경계에 시각적 입력을 근육 명령으로 바꾸는 처리 과정이 있을 것라고 짐작했다.

2) 배움이란 조합 폭발을 활용하는 것이다.

• 인간의 뇌는 계층이 있는 여러 차원의 모델을 만들어 냄으로써 배움의 문제를 해결한다. -> 패턴들을 분석한다.

 

3) 배움이란 에러를 최소화하는 것이다.

• 틀린 답도 모두 가치 있는 정보를 제공한다. 그 시스템은 에러를 통해 성공하려면 무얼 해야 하는지를 알게 된다. 그리고 에러의 근원으로 돌아감으로써, 기계는 에러를 피하려면 매개변수들을 어떻게 설정해야 하는지를 알게 된다.

 

4) 배움이란 가능성들의 공간을 탐구하는 것이다.

• 대개 최상의 매개변수들을 찾는 데 약간의 무작위성을 도입하고 있다. - 확률적 검색 알고리즘들은 종종 멀면서도 약간 무작위한 세팅을 시도하며, 이 경우 주변에 더 나은 해결책이 있으면 찾을 가능성이 있다. 

 

5) 배움이란 보상 기능을 최적화하는 것이다.

• 강화 학습reinforcement learning - 시스템이 어떻게 해야 한다는 건 전혀 가르쳐 주지 않으며 단지 보상만 해 준다.
• 적대적 학습adversarial learning - 두 시스템으로 하여금 서로 맞서게 하는 학습법으로, 한 시스템은 무언가에 대한 전문가가 되는 게 목표지만, 다른 시스템은 상대 시스템이 실패하게 만드는 게 유일한 목표이다.
• 메타 인지metacognition은 인간의 학습에서 아주 중요한 역할을 한다.

 

6) 배움이란 검색 공간을 제한 하는 것이다.

• 시스템은 배우는 건 쉽게 하지만, 새로운 상황들로 일반화하는 건 잘 하지 못한다.
• 조정되어야 하는 매개변수들의 수를 줄임으로써 새로운 목소리에 대한 인식도 빨라지고 일반화도 더 잘되어 이점이 배가 되는 것이다.

 

7) 배움이란 선험적 가설을 투영하는 것이다.

• 한 곳에서 배우는 것은 다른 모든 곳에서도 일반화될 수 있다.
• 시스템을 배우기 전에 이미 선천적으로 시각적 세계의 이런 중요한 특성을 알고 있다. 불변성을 배우지 않지만, 선험적으로 추정하고, 그 결과 학습 공간을 줄인다.
• 우리의 뇌는 온갖 종류의 추정들로 빚어져 있다. 
• 자연도태는 일종의 학습 알고리즘이다. 수많은 학습 기계들이 지난 수십억 년간 굴려 온 엄청나게 강력한 프로그램인 것이다. 
• "배운다는 것은 제거해 나가는 것이다."

 

 

 

 

 

2장 우리의 뇌는 왜 기계보다 잘 배울까?

 

인공지능은 지금 무얼 놓치고 있을까?

• 추상적 개념 배우기
• 데이터 효율성이 높은 학습
• 소셜 러닝
• 단 한 번 만의 학습
• 체계화 능력과 생각의 언어
• 구성

 

배움은 한 영역의 문법을 추론하는 것이다.

• 배움은 각종 규칙의 내부 위계를 정하고 가능한 한 빨리 모든 관찰에 들어맞는 가장 일반적인 규칙을 추론해 내는 것이다.
• 아이들의 뇌는 태어날 때부터 이미 두 가지 중요한 요소들을 가지고 있다. 각종 추상적 공식들(생각 언어의 혼합들)을 만드는 능력과 그 공식들 중 지혜롭게 선택해 쓸 수 있는 능력이다.

 

 

 

배움이란 과학자처럼 추론하는 것이다.

• 뭔가를 배운다는 것은 여러 대안 이론들 가운데 주어진 데이터에 가장 적합해 올바른 이론일 가능성이 가장 높은 것을 선택하는 뛰어난 통계 전문가처럼 추론하는 것이다.
• 일련의 추측과 반박으로 이론이 점차 발전적으로 개선되면서 무지는 계속 엷어진다. - 칼 포퍼
• 판단력은 두 가지 차원의 통찰력, 즉 우리 인간의 선천적 지식과 개인적 경험을 합쳐 만들어진다.

 

 

 

 

2부 우리의 뇌가 배우는 법

 

3장 아기들의 보이지 않는 지식

• 물체 개념 - 원자 덩어리들의 물체가 존재한다는 게 우리 환경의 기본적인 특성이다.
• 숫자 감각 - 태어날 때부터 이미 직접 세 보지 않고도 비슷한 수를 알아채는 직관력 같은 걸 가졌다.
• 확률에 대한 직관력 - 아기들이 놀란다는 것은 뇌가 확률을 계산할 수 있으며, 관찰 중인 일이 일어날 확률이 낮다는 결론을 내렸다는 뜻이다 (복잡한 확률추론을 하는 데 필요한 모든 메커니즘을 소유)
• 동물과 사람들에 대한 지식 - 아기들은 관찰을 통해 주변 생물체의 목표와 의도를 추론하며, 그 생물체의 의지와 능력과 호불호까지 추론한다.
• 얼굴 인식
• 언어 본능 - 태어날 때부터 가진 건 언어 그 자체보다 언어를 습득할 능력이다.

 

 

• 대상 영속성 object permanence - 어떤 대상이 더 이상 눈에 띄지 않더라도 거기 그대로 계속 존재한다는 사실 (장 피아제)
• "불가능한 것들을 하나하나 제거하고 나면, 아무리 현실성 없어 보여도 남은 게 진실입니다. - 셜록 홈즈

 

 

 

4장 뇌의 탄생

• 아이들은 미완성된 뇌를 가지고 태어나지만, 텅 빈 백지 상태로 태어나는 건 아니다.
• 네크워크는 학습에 의해 더 다듬어질 수 있다. 하지만 그 뼈대는 타고나는 것으로 자궁 안에서 만들어진다.
• 임신 1개월 무렵이면 이미 뇌 피질의 여러 부위에서 많은 유전자가 선별적으로 발현된다.
• 왼손잡이이면서 어린 시절에 어쩔 수 없이 오른손으로 글씨를 쓴 사람은 일종의 절충 같은 걸 벌여, 운동 피질의 모양은 전형적인 왼손잡이이지만, 크기는 오른손잡이처럼 왼쪽과 오른쪽이 불균형 상태를 보인다. - 성인의 피질 형태는 타고난 성향과 초기 발달 과정에서의 경험이 축적된 결과이다.
• 뇌 회로 구축에는 그 어떤 학습도 필요하지 않으며, 발달 중인 피질의 동역학으로 자연스레 뇌 회로가 만들어진다.
• 모든 시스템은 실제 선천적으로 타고난 것이었다. 
• 인간의 뇌 발달 과정에서 유전자와 자기조직화가 아주 큰 역할을 한다. (천성)
• 우리의 개성은 실재하며 절대 과장이 아니다.
• 우리 모두 같은 초기 뇌 구조, 같은 핵심 지식, 추가 재능을 습득할 수 있게 해주는 같은 학습 알고리즘을 공유하고 있기 때문에 결국 같은 개념들을 공유하는 경우가 많다.
• 개인적 차이는 실재하지만, 거의 늘 종류의 차이라기 보다는 정도의 차이이다. 

5장 교육의 몫

• 시냅스들은 우리가 살아가는 내내 계속 변화하며, 그런 변화들은 우리의 학습에 반영된다. 각 시냅스는 조그만 화학공장인데 이 공장의 많은 요소들이, 즉 소포의 수와 그 크기, 수용기의 수와 그 효율성, 심지어 시냅스 자체의 크기와 모양이 학습 과정에서 변화될 수 있다. 이 모든 변수가 시냅스 전 전기 메시지가 또 다른 시냅스 후 신경세포로 전송되는 힘에 영향을 주고, 또 배운 정보에 필요한 저장 공간을 제공한다.
• 도파민: 우리가 사랑하는 모든 것들과 우리가 중독된 모든 자극들에 표시를 해 두며, 뇌의 나머지 부분들에 우리가 경험하는 것이 예상했던 것보다 더 긍정적이고 좋다는 신호를 보낸다.
• 아세틸콜린: 일반적으로 모든 중요한 순간들에 관여한다. 뇌의 한 회로, 주로 강력한 감정에 의해 활성화되는 피질 밑 신경세포 집단인 편도체는 특히 중요하다. 편도체가 인근 해마에 신호들을 보내면 해마에 중요한 에피소드들이 저장되기 때문이다.
• 기억한다는 건 뇌의 한 영역에서만 일어나는 일이라 할 수 없다. 뇌 회로 전체까지는 아니더라도 거의 대부분에서 일어나는 일이다. 

기억의 네 가지 구분

1) 작업 기억

2) 일화 기억

3) 의미 기억

4) 절차 기억

• 학습 기간이 길어지면 뇌의 해부학적 구조 자체가 완전히 변한다. 
• 우리가 뭔가를 배울 때, 새로운 시냅스가 폭발적으로 늘면서 신경세포들 역시 수상돌기와 축삭돌기라는 새로운 가지를 뻗는다. 시냅스와는 별도로 유용한 축삭돌기들이 자신을 미엘린이라는 절연 피복으로 감싸는데, 이는 절연을 위해 전선을 감싸는 접착테이프와 비슷하다. 축삭돌기가 더 많이 사용될수록 이 피복은 더 많은 층을 형성하고, 그 결과 절연 효과도 좋아져 더 빠른 속도로 정보를 전송할 수 있게 된다.
• 분명한 것은 우리가 뭔가를 배울 때 아주 큰 생물학적 변화들이 일어난다는 것이다. 
• 뇌는 지적인 자극만 필요로 하는 게 아니다. 균형 잡힌 식사와 적절한 산소 공급 그리고 육체적 운동이 필요하다.
• 뇌의 가소성은 무한한 것도 아니요 마법 같은 것도 아니다. 특정 영양분과 에너지가 결핍되어도 물질적인 과정으로, 몇 주만 그런 영양분과 에너지가 결핍되어도 영구적 장애에 이를 수 있다.
• 민감기 - 생후 1년간 왕성한 시냅스 가소성을 보인다. 아기들의 신경세포 수상돌기들은 아주 빠른 속도로 증가한다.
• 두피를 통해 소량의 전류를 흘려보내는 것만으로 환자가 정상 상태로 돌아가는 경우들이 있다.
• 뇌 회로들이 동결됨으로써, 어린 시절에 배운 것들에 대한 안정적이면서도 무의식적인 시냅스 추적을 살면서 내내 할 수 있다.
• 생후 몇 년간 뇌 가소성이 가장 활발하다는 얘기는 곧 조기 교육이 최우선시되어야 한다는 얘기이기도 하다. (0세에서 3세까지 운동)

6장 당신의 뇌를 재활용하라

• 정교하고 세련된 숫자 감각은 교육 덕이며, 수학의 모든 요소들은 그 같은 상징적인 토대 위에서 구축되었다.
• 문화와 관련된 모든 학습은 기존의 뇌 회로 구조를 변경하고 그 특성들을 재활용하는 작업이다. 따라서 인간에 대한 교육은 인간 뇌 회로의 다양성과 유난히 긴 뇌 가소성 시기를 활용하되 뇌 회로들의 본질적인 한계 내에서 이루어져야 한다.
• 교육은 인간의 기존 뇌 회로들을 재활용하는 작업이다. 학교에서 배우는 모든 것들은 기존의 뇌 회로들을 새로운 방향으로 변화시키는 작업이다.
• 수량을 비교하는 훈련을 받은 원숭이들은 전두엽 안에서 숫자 감지 신경세포의 양이 늘어난다.
• 인간은 더하기와 빼기 같은 기본 산수를 배울 때 전두엽 영역을 계속 재활용하지만, 그 부근에 있는 후두정엽 회로도 재활용한다.
• 뇌 영역의 기능은 유전학적으로 대개 언어 분야 외에 타고난 다른 특성들에 연결되는 걸로 보이며, 따라서 감각 입력이 변한다고 해서 따라 변하지는 않는다.
• 글 읽는 게 능숙해질수록 글자들이 자신이 들어갈 틈새를 찾는 좌뇌의 그 영역, 즉 뇌의 우편함 영역에서 얼굴에 대한 반응이 줄어든다. 
• 나이가 들면 시각 피질은 점차 활동이 둔화되고 새로운 이미지에 적응하는 능력도 살실하는 걸로 보인다.
• 시각 피질을 제대로 재활용해 글 읽기 능력을 높이려면, 어린 시절 절정에 달하는 신경세포 가소성을 최대한 잘 활용해야 한다.
• 개입은 빠르면 빠를수록 좋다. 적극적인 일대일 상호작용이 필수적이다.

3부 배움의 네 기둥

 

7장 주의: 우리가 중시하는 정보를 확대시킨다.

• 뇌의 자원은 충분하지 않다. 그래서 많은 주의 메커니즘이 거대한 필터처럼 조직화되어 선택 및 분류 작업을 한다. 그리고 각 단계에서 뇌는 이런저런 입력 정보의 중요성을 판단해, 가장 중요하다고 판단한 정보들에만 자원을 할당한다.
• 뭔가를 배울 때 적절한 정보를 선택하는 건 기본이다. 
• 주의 시스템의 세 가지 구분: 1) 경계 - 언제 2) 정향 - 무엇에 3) 집행- 어떻게
• 주의를 두는 기술은 위대한 기술이지만, 가장 위대한 기술인 주의를 두지 않는 기술을 필요로 한다 - 알랭
• 무언가에 주의를 둔다는 것은 원치 않는 정보를 억제하는 것이며, 그렇게 함으로써 뇌는 자신이 보지 않기로 선택한 것들을 보지 못한다.
• 우리는 동시에 두 가지 일을 할 수 있다거나 전혀 다른 두 갈래 생각을 좇을 수 있다고 생각하는 경우가 종종 있는데, 그건 100% 착각이다. 우리가 동시에 여러 가지 일을 할 수 있다고 믿는 이유는 단 하나이다. 동시에 여러가지 일을 할 때 이렇게 지체된다는 걸 모르는 것이다.
• 최적의 학습을 위해서는 뇌의 주의 분산을 피해야 한다.
• IQ 지능지수는 단순한 행동능력이며, 교육에 의해 얼마든지 변화할 수 있다.
• 아이의 입장에서는 당신의 태도와 시선이 전부이다. 시각적 접촉과 언어 접촉을 통해 아이의 주의를 끌면 당신과 주의를 공유하며, 전하려는 정보를 받아들일 가능성도 높아진다.
• 호모 사피엔스의 뇌는 두 가지 학습모드를 병행한다. 하나는 뛰어난 과학자처럼 외부 세계를 상대로 각종 가설을 직접 검증해 보는 적극적 학습 모드이고, 다른 하나는 직접적인 검증 없이 다른 사람들이 전해 주는 걸 그대로 받아들이는 수용적 학습 모드이다.

8장 적극적인 참여: '호기심'이라고도 불리는 알고리즘으로 우리의 뇌로 하여금 끊임없이 새로운 가설을 테스트하게 한다.

• 효율적으로 배운다는 것은 수동성을 거부하고 참여하며 탐구하고 적극적으로 가설을 세우며 그 가설을 외부 세계에서 직접 검증한다는 걸 의미한다.
• 뭔가를 배우기 위해 우리 뇌는 먼저 외부 세계에 대한 마음속 가설 모델을 만들어야 한다. 그런 다음 그걸 주변 환경에 투영하고, 자신이 예측한 것들을 실제 감각을 통해 받아들인 것들과 비교함으로써 직접 검증한다. 이런 알고리즘은 결국 적극적으로 참여하며 관심을 갖는 자세를 뜻한다. 이때 동기부여가 필수이다. 우리가 명확한 목표를 갖고 그걸 달성하기 위해 전력투구할 때만 제대로 배울 수 있는 것이다.
• 수동적으로 감각 통계수치들을 축적하는 것만으로는 무엇 하나 제대로 배우지 못한다.
• 설사 많은 시간을 낭비하는 한이 있더라도 아이들로 하여금 스스로 발견해 지식을 쌓아 가게 하는 게 늘 더 바람직한 일이다.  - 모든 걸 스스로 생각하고 어려운 문제들도 스스로 해결할 수 있게 된다.
• 적극적인 참여의 토대들 중 하나는 호기심이다. 배우고자 하는 욕망 또는 지식에 대한 갈구 말이다.
• 호기심은 생명체를 움직이는 기본 동력원이다. 호기심은 동물들로 하여금 새로운 지식을 습득하기 위해 안전지대에서 벗어나게 한다. 모든 게 불확실한 세계에서 정보는 그 가치가 아주 크며 궁극적으로는 다윈이 말한 보상, 즉 생존으로 보답 받는다.
• 호기심은 우리로 하여금 뭔가를 탐구하게 하는 힘이다. 호기심은 모든 점에서 식량이나 섹스 파트너를 찾으려는 욕구와 비슷하다.
• 아이들이 계속 호기심을 갖기 위해서는 자신이 아직 모르는 게 있다는 걸 알아야 한다. 어린 시절부터 '메타인지' 능력을 가져야 한다. 메타인지는 인지의 상위 인지이다. 우리의 정신 과정을 모니터하는 보다 높은 차원의 인지 시스템이다. 메타인지 시스템은 우리의 학습을 끊임없이 관리감독하며, 우리가 아는 것과 모르는 것을 확인하고, 옳은지 아닌지 또 학습 속도가 빠른지 느린지 등을 평가한다. 메타인지는 우리가 우리 자신의 마음에 대해 알고 있는 모든 것들을 아우른다.
• 아이들에게 얼마든지 잘 배울 수 있으며 나중에 그 보상이 있을 거라는 확신을 심어 줌으로써 자신감을 하나씩 회복 시켜 주는 게 해결책이다. 

9장 에러 피드백: 예측과 현실을 비교해 세계에 대한 우리의 마음속 모델을 바로잡는다.

• 생각한다는 것은 한 가지 실수에서 다른 실수로 옮겨 간다는 것이다 - 알랭
• 절대 실수하지 않는 사람은 오직 아무것도 하지 않는 사람뿐이다 - 루스벨트
• 끊임없이 시도해야 비로소 성공할 수 있어. 그러니까 실패를 많이 할수록 성공할 가능성도 더 높아진다고.
• 예상 밖의 놀람은 배움의 기본 동력 중 하나이다.
• 놀람이 없으면 배움도 없다.
• 아이들에게 참여를 권장하고 노력에 대해 보상을 주면서 아이들의 하루하루 발전에 관심을 기울여야 한다. 또한 아이들에게 노력해야 한다는 것, 늘 반응을 보이도록 해야 한다는 것, 또 실수하는 것(그리고 그 실수를 바로잡는 것)이야말로 유일한 학습 방법이라는 것을 알려주는 등, 아이들에게 학습에 필요한 기본 사항들을 알려 주어야 한다.
• 일단 학습의 두려움만 극복하면, 학생들은 지식에 대한 끝없는 갈망을 보인다.
• 한 번에 내리 파고드는 벼락치기 방법보다는 훈련 기간들 사이에 간격을 두는 방법이 더 좋은 것이다. 장기적인 기억 향상에 가장 좋은 방법은 학습 기간들 사이사이에 테스트 기간들을 넣어 시간 간격을 늘리는 것이다.
• 뭔가를 학습할 시간이 고정되어 있을 경우 몰아서 학습하는 것보다는 시간 간격을 두고 학습하는 것이 훨씬 더 효과적인 전략이다. 학습을 여러 날에 걸쳐 분산하는 게 아주 효과가 있는 것이다. 모든 걸 한 번에 학습하려는 방법보다는 일정한 간격을 두고 하는 방법이 기억도 세 배가 더 잘된다.  

10장 통합: 배운 것을 완전히 자동화하며 잠이 핵심 요소로 포함된다.

• 통합 - 느리고 의식적이며 노력이 필요한 처리 방식이 빠르고 무의식적이며 자동화된 처리 방식으로 바뀜
• 우리의 뇌는 결코 결코 배우는 일을 멈추지 않는다. 그래서 설사 어떤 기술을 마스터한다 해도 우리는 계속 그 기술을 과잉 학습하게 된다.
• 뇌의 자동화 덕에 뇌 피질의 자원들이 자유로워진다.
• 뇌의 중앙 집행자는 한 가지 일에만 집중하며, 따라서 의식적인 그 나머지 결정들은 전부 지체되거나 취소된다. 그래서 한 가지 정신 기능에 노력이 필요하면 아직 과잉 학습에 의해 자동화되지 않은 것이므로, 정신 기능은 소중한 집행 주의 자원들을 흡수하며, 따라서 우리는 다른 무언가에 집중할 수 없게 된다. 결국 통합 과정이 꼭 필요한 것은 우리의 소중한 뇌 자원들을 다른 목적들에 활용할 수 있기 때문이다.
• 뭔가 새로운 걸 배운 뒤 8~14시간 사이에는 기억 손실이 보이지 않는다. 
• 아침에 배운 것들은 시간과 함께 사라져 간다. 반면에 자정에 배운 것들은 시간이 지나도 안정된 상태로 남아 있다. 다시 말해 수면이 망각을 막아 주는 것이다.
• 뇌 스캔을 해보면 잠자는 동안 우리가 전날 사용한 신경회로들이 재활성화되는 게 보인다. 
• 잠자는 시간의 통합 과정에서 기존 지식만 강화되는 게 아니다. 낮에 발견한 것들이 단순히 저장만 되는 게 아니라, 보다 추상적이고 일반적인 형태로 재코딩되기도 하는 것이다. 
• 잠자는 동안 우리의 뇌가 반대 방향으로, 즉 위에서 아래로 작동한다. 밤에 우리는 우리의 생성 모델들을 활용해 예상치 못한 새로운 이미지들을 종합하며, 우리 뇌의 일부는 처음부터 그런 이미지들에 스스로 적응하는 훈련을 한다. 
• 꿈은 향상된 이미지 훈련 세트나 다름없다. 우리의 뇌는 현실에 대한 내부 재구축을 통해 낮에 있었던 제한된 경험을 증폭시키는 것이다.
• 잠이야말로 우리 뇌가 찾아 낼 수 있는 유일한 해결책인지도 모른다. 평생 가도 다 경험할 수 없을 정도로 많은 일들을 잠자는 시간에 아주 빠른 속도로 경험할 수 있게 한다.

 

결론 - 교육과 신경과학의 조화

 

• 잘못된 생각들

(X) 아기들은 빈 서판 상태와 같다.

(X) 아이의 뇌는 주변 환경의 구조를 그대로 빨아들이는 스펀지와 같다.

(X) 뇌는 입력 정보에 의해 좌지우지될 수밖에 없는 취약한 신경망에 지나지 않는다.

(X) 데이터나 강의 단순 노출만 되어도 학습은 수동적으로 이루어진다.

(X) 실수는 못한 학생들이나 하는 짓이다.

(X) 수면은 단순히 휴식을 취하는 기간이다.

(X) 오늘날의 학습 기계들은 이제 거의 인간의 뇌를 능가하려 한다.

 

 

• 13개의 아이디어

• 아이들을 과소평가하지 말라.
• 뇌의 민감기를 잘 활용하라.
• 환경을 풍요롭게 만들라.
• 모든 아이들이 다르다는 생각은 버려라.
• 주의에 관심을 가져라.
• 늘 적극적이고 호기심 많고 몰두하고 자율적인 아이로 만들어라.
• 학교에서의 나날을 즐겁게 만들라.
• 노력을 격려하라.
• 아이들이 깊이 생각할 수 있게 도와주라.
• 학습 목표들을 명확히 세워 주어라.
• 잘못을 인정하고 바로잡게 해 주어라.
• 규칙적으로 연습하라.
• 학생이 충분히 잠을 잘 수 있게 해주어라.

 

 

 

 

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'배우는 걸 배우는 것'에 대한 정보가 꽉 차 있는 책이다.

 

 

 

 

 

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뇌가 지어낸 모든 세계 / 엘리에저 스턴버그

 

https://mubnoos.tistory.com/737

마음의 오류들 / 에릭 캔델

https://mubnoos.tistory.com/725

너무 놀라운 작은 뇌세포 이야기 / 도나 잭슨 나카자와

https://mubnoos.tistory.com/716

뇌와 가상 / 모기 겐이치로

https://mubnoos.tistory.com/279

창조하는 뇌 / 데이비드 이글먼

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마음의 탄생 / 레이 커즈와일

https://mubnoos.tistory.com/96

더 브레인 / 데이비드 이글먼

https://mubnoos.tistory.com/603

뇌복제와 인공지능 시대 / 로빈 핸슨

https://mubnoos.tistory.com/521

어떻게 공부할 것인가 / 헨리 뢰디거, 마크 맥대니얼, 피터 브라운

https://mubnoos.tistory.com/445

마음의 사회 / 마빈 민스키

https://mubnoos.tistory.com/444

나보다 똑똑하게 키우고 싶어요 / 김봉년

https://mubnoos.tistory.com/153

Why We Sleep / Matthew Walker

https://mubnoos.tistory.com/476

에밀 / 장 자크 루소

https://mubnoos.tistory.com/383

미국 최고의 교수들은 어떻게 가르치는가 / 킨 베인