아는 것 — 미지를 연구하는 도구

새로운 이해가 무에서 생겨나는 경우는 드뭅니다. 거의 항상 인간은 이미 시스템의 일부를 가지고 있습니다. 익숙한 객체, 단어, 행동, 규칙, 검증 방식, 인과 관계 또는 이전에 습득한 개념들이 그것입니다. 따라서 미지의 것은 아는 것을 통해 연구할 수 있습니다.

이것이 모든 새로운 지식을 오래된 지식에서 기계적으로 도출할 수 있다는 의미는 아닙니다. 문제는 다른 곳에 있습니다. 이미 습득된 시스템의 요소들이 공백을 찾아내고, 가설을 세우고, 연결을 검증하거나 빠진 부분을 복원하는 도구가 된다는 것입니다.

입력, 출력, 그리고 그 사이 변환의 일부가 알려져 있다면 이 사슬의 미지 요소를 연구할 수 있습니다. 원인을 알면 결과를 연구할 수 있습니다. 결과가 관찰되면 가능한 원인을 찾을 수 있습니다. 구조의 일부에 익숙하다면 그것을 나머지 구조로 향하는 열쇠로 사용할 수 있습니다.

이 원칙은 학습에서 특히 중요합니다. 사람에게 더 많은 새로운 정보를 제공하는 대신, 먼저 다음을 파악하는 것이 유용합니다.

• 이미 무엇을 이해하고 있는지
• 무엇을 할 수 있는지
• 아는 요소들 사이의 어떤 연결이 이미 안정적인지
• 다음 단계를 가로막는 구체적인 공백이 무엇인지
• 그 공백을 메우기 위한 디딤돌로 시스템의 어떤 알려진 부분을 사용할 수 있는지

이렇게 하면 설명의 양이 줄어들 뿐만 아니라 과제의 실제 인지적 복잡성도 줄어듭니다. 새로운 정보는 관련 없는 사실들의 평행한 집합을 생성하는 대신, 이미 작동하는 시스템에 결합됩니다.

읽기가 그 예입니다. 어린이는 대상, 그 이미지, 의미, 구어는 알고 있으나 문어 형식을 이해하지 못할 수 있습니다. 그때 교육의 과제는 대상과 언어 전체를 처음부터 다시 설명하는 것이 아니라, 이미 알려진 내용과 문자 코드 사이의 빠진 연결을 완성하는 것입니다.

동일한 원칙이 수학, 프로그래밍, 진단, 연구에서도 작동합니다. 알려진 공식은 미지 양을 유추하는 데 도움을 주고, 프로그램의 알려진 동작은 오류를 찾아내는 데 도움을 주며, 관찰된 증상은 가능한 원인을 찾는 데 도움을 주고, 과제의 익숙한 구조는 새로운 특수 사례를 인식하는 데 도움을 줍니다.

추론의 방향을 바꿀 줄 아는 능력이 중요합니다. 시스템을 위해 다음과 같이 질문해 보는 것이 유용합니다.

• 입력에서 무엇이 알려져 있는가
• 출력에서 무엇이 알려져 있는가
• 그 사이의 어떤 변환이 이미 이해되어 있는가
• 아는 것 중 어떤 것을 미지의 것을 복원하는 데 사용할 수 있는가
• 알려진 연결을 반대 방향으로 사용할 수 있는가
• 시스템의 어떤 부분을 다른 맥락으로 옮길 수 있는가

이러한 의미에서 아는 것은 단순한 축적된 지식의 창고가 아니라 능동적인 연구 도구입니다.

이 능력의 발장은 학습의 범위를 넘어 진보의 메커니즘 중 하나가 될 수 있으며, 이때 알려진 연결은 미지를 이해하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 새로운 시스템, 방법, 기회를 창출하는 데에도 사용됩니다.

이 원칙은 시스템 사고와도 밀접하게 연관되어 있습니다. 아는 것을 도구로 사용하려면 시스템의 어떤 부분이 연결되어 있고, 어떤 역할을 하며, 어떤 요소가 현재 과제에 실제로 관련이 있는지 파악해야 하기 때문입니다.