# 소프트웨어 개발자가 학습에 대해 알아야 할 10가지

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## Metadata

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- Type: GN+
- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2023-12-28T10:16:57+09:00
- Updated: 2023-12-28T10:16:57+09:00
- Original source: [cacm.acm.org](https://cacm.acm.org/magazines/2024/1/278891-10-things-software-developers-should-learn-about-learning/fulltext)
- Points: 18
- Comments: 2

## Topic Body

- 학습은 소프트웨어 개발자에게 필수적임. 기술은 끊임없이 변화하고 새로운 기술이 자주 발명되며, 오래된 기술은 반복적으로 업데이트됨.  
- 학습 방법에 대한 이해가 부족함. 사람들은 기억과 학습의 작동 방식을 직관적으로 이해하지 못함  
- 학습 스타일에 대한 믿음은 종종 과학적 합의와 반대되며, 효과적인 교육은 학습 스타일이 아닌 내용에 맞춰야 함  
- 인지 심리학, 교육, 프로그래밍 교육에 대한 수십 년간의 연구는 학습 방법에 대한 통찰력을 제공함  
  
### 1. 인간의 기억은 비트로 이루어져 있지 않음  
  
- 인간의 기억은 학습의 핵심이며, 컴퓨터 메모리와 유사하지만 정확성과 신뢰성에서 차이가 있음.  
- 인간의 기억은 "읽고 업데이트"하는 작업을 하며, 기억을 불러오는 과정에서 강화되거나 수정될 수 있음.  
- "확산 활성화"는 기억이 서로 연결된 신경 경로에 저장되어 있으며, 이는 문제 해결에 도움이 될 수 있음.  
  
### 2. 인간의 기억은 한정된 시스템과 무한한 시스템으로 구성됨  
  
- 장기 기억은 정보가 영구적으로 저장되는 곳이며, 실질적으로 무한함.  
- 작업 기억은 문제를 해결하기 위해 정보를 의식적으로 처리하는 데 사용되며, 용량이 제한적임.  
- 정보를 "청크"로 묶어서 작업 기억에서 다룰 수 있는 정보의 양을 증가시킬 수 있음.  
  
### 3. 전문가는 인식하고, 초보자는 추론함  
  
- 전문가와 초보자의 주요 차이점 중 하나는 전문가는 경험을 통해 패턴을 인식할 수 있음.  
- 전문가는 프로그램 코드에서 일반적인 패턴을 암기하여 인식함으로써 인지 능력을 해방시킬 수 있음.  
  
### 4. 개념 이해는 추상에서 구체적으로, 그리고 다시 추상으로 이동함  
  
- 전문가는 초보자와 달리 개념을 다루는 방식이 다름.  
- 전문가는 세부 사항에 초점을 맞추지 않고 일반적이고 추상적인 용어를 사용함.  
- 새로운 개념을 배울 때는 추상적인 특징과 구체적인 세부 사항 및 예시를 모두 이해하는 것이 유익함.  
  
### 5. 간격과 반복이 중요함  
  
- 학습 효과를 극대화하기 위해 연습을 여러 세션, 여러 날, 이상적으로는 여러 주에 걸쳐 분산시키는 것이 좋음.  
- 집중적인 코딩 부트캠프는 이상적이지 않지만, 학습 효과를 극대화하기 위한 전략을 적용할 수 있음.  
  
### 6. 인터넷은 학습을 쓸모없게 만들지 않음  
  
- 인터넷의 등장으로 프로그래밍 지식의 접근성이 변화함.  
- 인터넷이나 AI 도구를 통해 쉽게 찾을 수 있다고 해서 학습이 쓸모없어진 것은 아님.  
  
### 7. 문제 해결은 일반적인 기술이 아님  
  
- 문제 해결은 프로그래밍의 큰 부분을 차지하지만, 일반적인 기술로 직접 가르치는 것은 효과적이지 않음.  
- 문제 해결 능력은 특정 분야에 특화되어 있으며, 다른 분야로의 전이는 효과적이지 않음.  
  
### 8. 전문가가 되는 것은 일부 상황에서 문제가 될 수 있음  
  
- 전문가가 되는 것은 학습과 성능에 도움이 되지만, 때로는 문제를 일으킬 수 있음.  
- 전문가는 초보자와 다르게 생각하기 때문에 초보자를 훈련시키는 데 어려움을 겪을 수 있음.  
  
### 9. 프로그래밍 능력의 예측은 불분명함  
  
- 프로그래밍 학습의 성공은 타고난 소질과 연습의 혼합물임.  
- 프로그래밍 능력을 예측하는 것은 매우 어렵고, 프로그래머는 어떤 배경이나 인구 통계에서도 나올 수 있음.  
  
### 10. 마음가짐이 중요함  
  
- 프로그래밍 능력에 대한 이분법적인 견해는 학습과 가르침에 영향을 미침.  
- 성장 마인드셋은 능력이 변할 수 있다는 관점을 지지하며, 새로운 과제에 직면했을 때 더 꾸준히 노력하고 실패를 극복하는 데 도움이 됨.  
  
### GN⁺의 의견  
  
- **인간의 기억과 학습의 복잡성**: 이 글은 인간의 기억이 단순한 데이터 저장소가 아니라 복잡한 신경망으로 구성되어 있으며, 이는 학습과 문제 해결에 중요한 역할을 한다는 것을 강조함. 이는 소프트웨어 개발자들이 새로운 기술을 배우고 적용하는 데 있어 중요한 통찰력을 제공함.  
- **학습 방법의 중요성**: 개발자들이 효과적으로 학습하기 위해서는 단순히 정보를 암기하는 것이 아니라, 정보를 어떻게 체계적으로 연결하고 적용할지에 대한 전략이 필요함을 보여줌. 이는 개발자들이 지속적인 자기 개발을 추구하는 데 있어 유용한 지침을 제공함.  
- **성장 마인드셋의 가치**: 이 글은 성장 마인드셋이 학습과 개발에 있어 중요한 역할을 한다고 주장함. 이는 개발자들이 자신의 능력을 개발하고 확장하는 데 있어 긍정적인 태도를 갖는 것이 중요함을 시사함.

## Comments



### Comment 21946

- Author: yangeok
- Created: 2024-01-03T17:24:19+09:00
- Points: 1

요새 유튜브에서 박문호 박사님의 공부법이 떠서 보고 있는데, 맥락이 비슷하네요 ㅎㅎ

### Comment 21778

- Author: neo
- Created: 2023-12-28T10:16:58+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=38777647) 
- "학습 스타일" 개념에 대한 간결하고 상세한 설명에 대한 감사함
  - 자신을 시각적 학습자로 여겨왔으나, 이것이 실제로는 중요하지 않다는 주장에 대해 의문을 가졌음
  - 효과적인 교육은 학습 스타일이 아닌 교육 내용에 맞춰야 한다는 설명에 동의함
  - 예를 들어, 과학 수업에서는 데이터를 그래프로 보여주는 것이 말로 설명하는 것보다 낫다는 점을 인정함

- 다니엘 카너먼의 "시스템 1"과 "시스템 2"에 대한 경고
  - "시스템 1"과 "시스템 2"는 뇌에 실제로 존재하는 두 시스템이 아니라는 점을 강조함
  - 이 용어들을 사용하는 이유는 우리의 사고방식에 부합하고 도움이 되기 때문임
  - 이 개념에 대한 배경을 설명하기 위해 조슈아 포어의 "문워킹 위드 아인슈타인"이라는 책을 추천함

- 학습의 상관 개념인 교육에 대한 논의 부족
  - 개인의 학습 스타일을 넘어서는 교육/훈련 산업에 대한 다양한 접근 방식이 존재함
  - 교육 과정 구성, 교육 목표 및 핵심 학습 포인트, 학생 평가 방법, 피드백 제공 등에 대한 이론이 많음
  - 지식과 기술의 유지, 학습 가능성의 한계 등에 대한 이해가 중요함

- 문제 해결 능력에 대한 논의
  - 특정 분야에서의 문제 해결과 일반적인 문제 해결 사이에는 차이가 있음
  - 소프트웨어 엔지니어링 분야에서는 이러한 차이를 이해하는 것이 중요함
  - 일반적인 문제 해결 능력은 유동적 지능과 IQ와 밀접한 관련이 있음
  - 모든 문제 해결 능력은 서로 긍정적인 상관관계를 가짐

- 전문가가 초보자를 교육하는 데 있어서의 한계
  - 전문가가 항상 초보자를 훈련시키는 데 최선이 아닐 수 있음
  - 면접 시 두뇌 퍼즐을 사용하지 말 것을 강조함
  - 면접관의 관찰이나 동시에 말하는 요구는 수행 능력을 저하시킬 수 있는 인지 부하와 스트레스를 증가시킴

- 컴퓨터 과학 교육 연구자들에 대한 칭찬
  - 세 명의 저자 모두 뛰어난 컴퓨터 과학 교육 연구자임
  - "Semantic Wave"에 대해 처음 들어봄
  - 유익한 공유에 대한 감사함

- 자녀 교육에 대한 부모의 고민
  - 자녀가 실수를 할 때 즉시 정답을 알려줄지, 스스로 깨닫게 할지에 대한 논의
  - 학습자의 마인드셋에 대한 새로운 관점 제공
  - 성장 마인드셋과 고정 마인드셋에 대한 설명
  - 성공을 칭찬하고 실패를 용인함으로써 성장 마인드셋을 육성할 것을 제안함

- 재현 가능하지 않은 연구가 더 많이 인용되는 현상
  - 흥미로운 결과 때문에 재현 불가능한 논문이 더 많이 인용됨
  - 심리학 분야에서는 실험의 39%만이 성공적으로 재현됨

- 전문가와 초보자의 인식과 추론 차이
  - 시스템 1은 빠르고 인식에 의존하며, 장기 기억 속 패턴 인식에 기반함
  - 시스템 2는 느리고 추론에 집중하며, 작업 기억에서 더 많은 처리를 요구함
  - LLMs는 약한 시스템 1을 보완하고 시스템 2를 강화하는 데 도움을 줌

- 기사에 대한 긍정적인 평가
  - 읽은 내용에 대부분 동의하며, 보통 이런 유형의 기사에는 동의하지 않을 것임