DataRosie의 일과 삶

자라기/ 함께/애자일 중에 자라기 파트 

<자라기>

의도적 수련 : 자신의 기량을 향상시킬 목적으로 반복적으로 하는 수련

1. 자라기

• 달인이 되는 법
  • 개선하려는 동기 & 구체적인 피드백 & 적절한 시기의 피드백
• 믿을 수 있는 직관의 두가지 조건
  • 타당성
    • 어느 정도 인과관계와 규칙이 존재해야 한다. a.k.a 예측 가능성
      • ex. 주가 X 주사위 던지기 X 포커 O 정치 판도 X
  • 피드백
    • 자신이 내린 직관적 판단에 대해 빨리 피드백 받고 이를 통해 학습할 기회가 주어지는 환경이 갖춰져야 한다.

⇒ 데이터 분석은..그렇다면 충분히 믿을 수 있는 직관력을 높일 수 있는 분야 인 것 같다.

• 의도적 수련의 필수 요건
  • “더 뛰어난 스케이터가 엉덩방아를 더 자주 찧을 수 있다”
  • 적당한 난이도 , i + 1의 난이도 (i = 지금 내 수준)
  • 내실력과 난이도가 다를때 수련하는 방법4가지
    • 내 실력 > 난이도 : 지루함 느낄때
      • 내실력을 낮추기 : 의도적으로 나를 더 어렵게 하기 (ex. 마우스 안 쓰고 자판만 쓰기, 왼손만 쓰기 등 ), 자신만의 도구.방법 만들기
      • 난이도 높이기 : 더 빨리 처리하기 등
    • 내 실력 < 난이도 : 불안함 느낄때
      • 실력 높이기 :
      • 사회적 접근
        • 짝 프로그래밍, 전문가의 도움
      • 도구적 접근
        • 다른 도구의 도움 받기
      • 내관적 접근
        • 내가 예전에 어떻게 했지 생각해보기
      • 난이도 낮추기 : 아기버전으로 시작하기
  • 실수는 예방하는게 아니라 , 일단 일어나게 두고 관리하는 것이다
• 배워도 별로 효과를 보지 못하는 경우와 그 기저에 숨어있는 우리의 미신
  • 보통 강사를 초빙할 때 강사의 지식 수준에 따라서 지식 수준이 높은 강사를 선호하는데, 지식수준은 150가지의 팩터 중 꼴찌에서 15등을 차지할 정도로 상관관계가 낮은 요소임.
  • 강사는 ‘학생이 더 잘하게’ 도와주는 것이 목표임.
  • 이것을 잘 하게 할 수 있는 강사는 ‘메타인지’가 잘 된 강사. 즉, 본인이 해당 문제를 해결할때 어떤 사고방식과 과정을 거치는지를 스스로 인지하고 그 과정을 설명 해 줄 수 있는 사람. aka인지적 작업 분석 에 능숙한 사람이 좋은 선생님이다. → 강사라면 이 부분을 훈련하면 됨
  • 학생이라면 : 본인의 인지적 과정을 강사에게 알려주면 교육에 효과적임. 강사가 인지적 작업 분석에 능하지는 못하더라도(즉, 가르치는 기술은 뛰어나지 않더라도)! 전문가일수록 더 효과적.
• 전문가는 고독하다는 오해
  • 뛰어난 개발자일수록 타인과 인터랙션에 더 많은 시간을 쓰며, 뛰어난 개발자들은 약 70%가 동료와의 협업을 조언점으로 해줌. ( 그저그런 개발자들은 20%만 언급 )
  • 아무리 뛰어난 기술적 실천법일라도 사회적 자본과 기술이 이 중요하다. 신뢰 역시 사회적 자본이다! 신뢰가 깨져 있으면 어떤 행동을 해도 악의적으로 보인다.
  • 사회적 자본과 기술이 없는 상황에서 도메인 지식만 높으면 해당 지식의 확산과 성공에 오히려 장애가 되기도 한다.
  • 사회적 기술 - 훈련으로 개선 가능. how? 마이크로 인터랙션에 신경 쓰기
  • 어떤 기술을 도입하는데 실패하는 가장 큰 이유는 기술적 내용을 몰라서인 경우보다 사회적 자본과 사회적 기술이 부족해서인 경우가 대다수임. ⇒ 사회적 맥락 속에서 경험하고 가르치고 전달하는 것이 필요. 전달할때도 그것을 중점적으로 노력해야 함
  • 결론 : 조직원들이 너를 좋아하게 하라.

번외 : 질문 잘 하는 법 → 통상적인 예시를 물어보지 말고 너의 구체적인 경험을 물어본다.

번외 : 가르침 또는 온보딩, 전수, 이해함의 3단계 1)지식 2)행동단계 - 무엇을 어떻게 할지(과정) 3)의사결정 단계