제 생각에 파인만 학습 기법이 효과적인 가장 중요한 이유는 매우 명확한 피드백 신호를 제공하기 때문입니다. 만약 내가 다른 곳에서 무언가를 배웠지만, 그것을 다른 사람들에게 자연스럽게 설명하거나 이해시킬 수 없다면, 나는 분명히 그 정보를 이해하지 못한 것입니다. 예를 들어, 어떤 방법론에 5가지 요소가 있다면, 처음 설명할 때에도 원본을 확인할 수도 있습니다. 두 번째 시도에서는 하나나 두 개의 요소를 전혀 기억할 수 없다는 것을 알게 되었습니다. 세 번째 단계에서는 논리적인 분류가 이루어지고, 그 후에 프레젠테이션을 진행할 수 있게 됩니다. 네 번이나 다섯 번 읽을 때쯤이면 기본적으로 저만의 이해가 됩니다. 그런 다음 현재 시간, 환경, 그리고 현재 역할 등 이 시간과 공간에 대한 저만의 해석을 더해 정보에 대한 다양한 관점을 제시합니다. 이렇게 해서 옛 시대의 정보는 새로운 영혼을 얻게 됩니다. 어떤 정보는 연습을 통해 추상화되고 요약되고, 어떤 정보는 책에서 배우고 연역과 결합됩니다. 그럼에도 불구하고 파인만 학습 기법은 일종의 시험입니다. 사람들이 정보를 진정으로 이해했는지 확인할 수는 없지만(연습이 필요함), 확실히 반증할 수는 있습니다. 제가 이론이나 체계를 명확하게 설명할 수 없는 것은 분명 제가 그것을 이해하지 못했기 때문입니다. 파인만 학습 기술의 힘은 바로 이것입니다. 연습을 하는 것보다 검증하기가 더 쉽습니다. 연습은 결과 지향적이기 때문입니다. 과정은 블랙박스일 수 있고 결과는 추측할 수 있습니다. 하지만 파인만의 학습 기법은 과정 지향적입니다. 설명할 수 없다면, 그냥 설명할 수 없습니다. 무언가를 설명하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 듣는 사람은 그것으로부터 뭔가를 얻을 수 있어야 합니다. 타겟 청중의 다양한 이해 수준에 맞춰 콘텐츠를 다양한 방식으로 제공할 수 있다면, 모든 청중이 그로부터 이익을 얻을 수 있습니다. 이는 정보가 최소한 피상적으로라도 이해되었음을 의미합니다. 정보가 진정으로 숙달되어 실제 생산에 자유롭게 활용할 수 있는지 여부는 실행을 통해 확인해야 합니다. 우리가 의도적으로 파인만 학습 기법을 연습할 때, 우리는 흥미로운 현상을 발견하게 됩니다. 파인만 학습 세션을 할 때마다 정보에 대한 이해를 심화시킬 수 있는 기회가 늘어난다는 것입니다. 파인만 학습 기법의 각 사례는 방송을 포함하기 때문에 정보 전달은 메아리를 생성하고, 이는 정보원에게 방송할 수 있는 여러 기회를 제공합니다. 따라서 파인만 학습 기법은 이 개념을 지속적으로 강화하여 점진적으로 일종의 근육 기억을 형성합니다.
스레드를 불러오는 중
깔끔한 읽기 화면을 위해 X에서 원본 트윗을 가져오고 있어요.
보통 몇 초면 완료되니 잠시만 기다려 주세요.