How People Learn

HOW PEOPLE LEARN 하우 피플 런 : 러닝 이노베이션, 학습혁신전략
닉 섀클턴 존스 지음, 오승민 옮김 / 플랜비디자인 / 2021년 11월

플랜비디자인의 <How People Learn>은 딱 나를 위한 책! 성과를 끌어올리는 새로운 학습 패러다임을 제시하고, 교육에 필요한 모든 것을 담아낸 혁신 전문가의 특별 멘토링이 담겨 있는 책이기에 처음부터 끝까지 정독에 정독을 더했다. 

더군다나 내가 요즘에 관심 있어하는 AI와 교육, 메타버스에서의 교육에 대해 심도 있게 다루기 때문에, 강사로써 교육의 다양한 분야에 대해 익힐 수 있기에, 누군가를 가르치는 것을 업으로 하는 분들께 일독을 권한다.

책은 총 9장으로 이루어져 있다.

1장: 도대체 로봇은 어디로 갔을까?

2장: 우리는 어떻게 배우는가? (정서 맥락 모델) 

3장: 당신의 세상을 재창조하라

4장: 학습설계: "푸시와 풀" 방식

5장: 학습 제거 

6장: 교육

7장: 학습자 중심의 새로운 교육과정 개발 방법

8장: 학습문화

9장: 학습의 미래 (어떻게 가능하게 할 것인가?) 

"우리가 컴퓨터 알고리즘의 정교함과 기계 학습을 통해 상당한 발전을 이루었다는 것은 의심의 여지가 없다. 그러나 우리는 아직 지능적인 기계 분야로는 한 걸음도 내딛지 못했다. 이는 인간의 이해가 우리의 반응에 기반을 두고 있고 기계는 인간의 접근방식처럼 반응할 수 없기 때문이다." P.104

- 인간의 이해가 우리의 반응에 기반을 두고 있다는 말이 좋다. 수업을 할 때 나는 학생과 선생님의 상호작용이 좋다. 학생이 이해를 했는지 못했는지 내가 질문을 하고, 학생이 대답을 하고. 학생이 잘 모르겠는 부분이 있으면 나에게 질문을 하고 내가 대답하는 그런 형식의 수업 말이다. 나는 그 상호작용을 통해서 서로가 서로에 대해 배우고, 서로가 서로에 대해 채워 줄 수 있는 부분들을 채우는 것이라 믿기 때문에, 아무리 테크놀로지가 앞으로 쭉쭉 전진한다고 해도, AI는 절대 사람을 이길 수 없을 거라 장담한다. AI가 대세라고 해도, 반드시 사람은 사람에게 돌아오게 되어있다. 질의응답을 통해서 학생들이 배우는 것들이 아주 많기 때문이다. 

"따라서 컴퓨터는 객관식 응답을 채점하는 데에는 유용할 수 있지만 에세이를 채점할 수는 없다. 단어 수를 세는 것으로 사람들의 숨은 의도를 파악할 수는 없기 때문이다. 알고리즘은 당신과 비슷한 프로필을 가진 사람들의 선택을 복사해서 학습 추천을 할 순 있지만, 당신에게 뭐가 중요한지 이해할 수 없다." P.105

- 에세이를 첨삭하는 것이 내가 해야 하는 많은 일중에 가장 큰 파이를 차지하고 있다. 이 역시 컴퓨터가 할 수 없는 역할이기 때문에 그렇다. 그래서 나는 문법 공부를 게을리하지 말아야 한다고 늘 이야기한다. 단어 선택부터 올바른 문법을 고쳐 줄 수 있는 것은 사람만이 할 수 있는 일이기에. 

Grammarly를 돌려서 에세이를 제출하는 학생들이 있는데, 이는 차선책이지, 절대 one and only solution이 되어서는 안 된다. 나도 Grammarly가 처음에 나왔을 때, 프리미엄으로 써보기도 했지만, 정말 형식적인 것들만 고쳐줄 뿐, 학생들이 정작 필요로 하는 부분에 대한 도움은 줄 수 없다. 그것이 AI의 한계다. 

-

이 책은 교육에 관심 있는 분들이라면 무조건 일독을 권한다. AI가 도래하는 현시대에, 우리가 교육자로써 깨어있어야 함의 중요성에 대해 일깨워 주기 때문이다.