학생의 공부 목적, 학교를 다녀야 하는 이유
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2024.09.24 06:21
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[화담 서선생 시리즈 더보기]
https://rb.gy/xechbe
위 링크는 블로그 링크가 아닙니다.
다모앙 검색결과 링크입니다.
참고로 화담 서선생 블로그는 가실 필요가 전혀 없습니다.
다모앙에 올려둔 것과 동일한 내용입니다.
댓글 16
/ 1 페이지
일리악님의 댓글의 댓글
@고약상자님에게 답글
전적으로 동의합니다. 여기서 전제는 내가 궁금한걸 호기심으로 공부하려면 내가 속한 환경이 그걸 받춰주느냐가 관건이더라구요. 서구권 실험실에선 한병에 30만원짜리 시약을 하루에 몇병씩 쓰면서 실험했는데, 한국에서 똑같은 세팅으로 실험하려고 시약이 이정도 든다고 이야기했더니 한달에 한병쓰라고 해서 연구자의 길을 접었습니다. 그때 넘어갔으면 좀 달라졌으려나요....타향살이가 싫어서 돌아와서 배운 도둑질을 하니....도둑질이 맘에 들지도 않고 할만한 상황도 되질 안는군요....ㅋㅋ
니케니케님의 댓글
결론 부분이 좀 부족한듯 싶어 gpt에게 구체적으로 써달라고 해봤습니다.
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세상에는 다양한 문제들이 존재하며, 이를 해결하기 위한 일련의 과정이 필요합니다. 먼저, 세상의 문제가 무엇인지 파악하는 것이 중요합니다. 문제가 정의되면, 이 문제를 작은 부분으로 쪼개어 분석하는 단계가 뒤따릅니다. 이러한 분석을 바탕으로, AI와 같은 기술을 활용한 노동자들에게 적절하게 문제를 분배하는 과정이 이루어집니다. 그 후, 분배된 문제와 조직을 관리하며, 문제를 해결하는 과정에서 생겨나는 가치를 세상에 적용하는 것이 목표입니다.
이를 통해, 이러한 일련의 역량을 키워나가는 팀을 준비하라는 메시지를 전하고 있습니다. 이는 AI를 포함한 다양한 기술적 도구를 효율적으로 활용하여 문제 해결에 기여하는 능력을 강조하는 내용으로 볼 수 있습니다.
이 문제 해결 역량을 갖추기 위해서는 여러 가지 구체적인 준비가 필요합니다. 아래는 이에 대한 구체적인 방안들입니다:
1. 문제 정의 및 분석 능력 강화
비판적 사고: 문제를 정의하고 적절한 해결 방법을 찾기 위해서는 비판적 사고가 필수적입니다. 이를 위한 논리적 사고 훈련, 문제 분석 프레임워크(예: 5 Whys, Fishbone Diagram) 학습을 고려할 수 있습니다.
데이터 분석 능력: 문제를 구체적으로 정의하려면 데이터를 기반으로 문제의 원인과 패턴을 분석할 수 있어야 합니다. 이를 위해 통계 및 데이터 분석 도구(예: Python, R, Excel) 사용법을 익혀야 합니다.
2. AI 및 자동화 기술 학습
AI와 머신러닝 기술: 문제를 분배하고 처리하기 위해서는 AI 기술에 대한 이해가 필요합니다. 머신러닝의 기본 개념, 알고리즘, 데이터 처리 방식 등을 학습하고, 이를 실제로 적용할 수 있는 프로젝트 경험을 쌓아야 합니다.
도구 및 프레임워크 사용: AI 노동자들을 위해 사용되는 도구들, 예를 들어 TensorFlow, PyTorch, AutoML 플랫폼 등에 대한 숙련도가 필요합니다. 이러한 기술들을 이용해 문제 해결을 자동화하는 방법을 배워야 합니다.
3. 프로젝트 관리 및 협업 능력
프로젝트 관리 도구 사용: 문제를 분배하고 해결 과정을 관리하기 위해 프로젝트 관리 도구(Jira, Trello, Asana)를 활용하여 팀의 작업을 효율적으로 배분하고 진행 상황을 모니터링할 수 있어야 합니다.
Agile 및 Scrum: 조직 관리와 팀의 협업을 위해 애자일(Agile) 방법론과 스크럼(Scrum) 같은 프레임워크를 적용해 신속하고 유연한 문제 해결을 도모할 수 있습니다.
4. 문제 해결 가치를 세상에 적용하는 능력
비즈니스 인사이트: 해결한 문제를 세상에 어떻게 적용할 것인지 고민해야 합니다. 비즈니스 관점에서 문제 해결의 결과를 어떻게 가치 있게 만들고 확산할 수 있는지 전략적인 사고를 갖추는 것이 중요합니다.
커뮤니케이션 스킬: 문제 해결의 가치를 설명하고 이를 사회에 적용하는 과정에서 중요한 커뮤니케이션 능력이 필요합니다. 발표 능력, 보고서 작성 능력, 데이터 시각화 도구(Tableau, Power BI) 등을 활용해 결과를 효과적으로 전달하는 법을 익혀야 합니다.
5. 지속적인 학습과 피드백 문화 조성
피드백 루프 형성: 문제를 해결하는 과정에서 발생하는 시행착오를 학습하고 이를 반영하는 피드백 문화를 구축해야 합니다. 지속적인 학습과 개선이 가능한 환경을 만들어야 합니다.
트렌드 학습: AI 및 기술의 발전은 매우 빠르기 때문에 최신 기술 트렌드와 도구들을 지속적으로 학습하고 적용하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 최신 연구 논문을 읽고, 새로운 AI 도구를 시도해보는 것을 습관화해야 합니다.
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세상에는 다양한 문제들이 존재하며, 이를 해결하기 위한 일련의 과정이 필요합니다. 먼저, 세상의 문제가 무엇인지 파악하는 것이 중요합니다. 문제가 정의되면, 이 문제를 작은 부분으로 쪼개어 분석하는 단계가 뒤따릅니다. 이러한 분석을 바탕으로, AI와 같은 기술을 활용한 노동자들에게 적절하게 문제를 분배하는 과정이 이루어집니다. 그 후, 분배된 문제와 조직을 관리하며, 문제를 해결하는 과정에서 생겨나는 가치를 세상에 적용하는 것이 목표입니다.
이를 통해, 이러한 일련의 역량을 키워나가는 팀을 준비하라는 메시지를 전하고 있습니다. 이는 AI를 포함한 다양한 기술적 도구를 효율적으로 활용하여 문제 해결에 기여하는 능력을 강조하는 내용으로 볼 수 있습니다.
이 문제 해결 역량을 갖추기 위해서는 여러 가지 구체적인 준비가 필요합니다. 아래는 이에 대한 구체적인 방안들입니다:
1. 문제 정의 및 분석 능력 강화
비판적 사고: 문제를 정의하고 적절한 해결 방법을 찾기 위해서는 비판적 사고가 필수적입니다. 이를 위한 논리적 사고 훈련, 문제 분석 프레임워크(예: 5 Whys, Fishbone Diagram) 학습을 고려할 수 있습니다.
데이터 분석 능력: 문제를 구체적으로 정의하려면 데이터를 기반으로 문제의 원인과 패턴을 분석할 수 있어야 합니다. 이를 위해 통계 및 데이터 분석 도구(예: Python, R, Excel) 사용법을 익혀야 합니다.
2. AI 및 자동화 기술 학습
AI와 머신러닝 기술: 문제를 분배하고 처리하기 위해서는 AI 기술에 대한 이해가 필요합니다. 머신러닝의 기본 개념, 알고리즘, 데이터 처리 방식 등을 학습하고, 이를 실제로 적용할 수 있는 프로젝트 경험을 쌓아야 합니다.
도구 및 프레임워크 사용: AI 노동자들을 위해 사용되는 도구들, 예를 들어 TensorFlow, PyTorch, AutoML 플랫폼 등에 대한 숙련도가 필요합니다. 이러한 기술들을 이용해 문제 해결을 자동화하는 방법을 배워야 합니다.
3. 프로젝트 관리 및 협업 능력
프로젝트 관리 도구 사용: 문제를 분배하고 해결 과정을 관리하기 위해 프로젝트 관리 도구(Jira, Trello, Asana)를 활용하여 팀의 작업을 효율적으로 배분하고 진행 상황을 모니터링할 수 있어야 합니다.
Agile 및 Scrum: 조직 관리와 팀의 협업을 위해 애자일(Agile) 방법론과 스크럼(Scrum) 같은 프레임워크를 적용해 신속하고 유연한 문제 해결을 도모할 수 있습니다.
4. 문제 해결 가치를 세상에 적용하는 능력
비즈니스 인사이트: 해결한 문제를 세상에 어떻게 적용할 것인지 고민해야 합니다. 비즈니스 관점에서 문제 해결의 결과를 어떻게 가치 있게 만들고 확산할 수 있는지 전략적인 사고를 갖추는 것이 중요합니다.
커뮤니케이션 스킬: 문제 해결의 가치를 설명하고 이를 사회에 적용하는 과정에서 중요한 커뮤니케이션 능력이 필요합니다. 발표 능력, 보고서 작성 능력, 데이터 시각화 도구(Tableau, Power BI) 등을 활용해 결과를 효과적으로 전달하는 법을 익혀야 합니다.
5. 지속적인 학습과 피드백 문화 조성
피드백 루프 형성: 문제를 해결하는 과정에서 발생하는 시행착오를 학습하고 이를 반영하는 피드백 문화를 구축해야 합니다. 지속적인 학습과 개선이 가능한 환경을 만들어야 합니다.
트렌드 학습: AI 및 기술의 발전은 매우 빠르기 때문에 최신 기술 트렌드와 도구들을 지속적으로 학습하고 적용하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 최신 연구 논문을 읽고, 새로운 AI 도구를 시도해보는 것을 습관화해야 합니다.
PCBR님의 댓글
양질의 노동자가 되기위해 공부 한다는 전제부터 동의 하기 어렵습니다. 사회가 지배와 피진배로만 나누어진다고 생각지도 않습니다. 글에서 적개심이 보이는것 같아서 조금 안타깝습니다.
구름따라님의 댓글의 댓글
@PCBR님에게 답글
저도 내용이 뭐지? 싶습니다.
마냥 피 노동자로 살아라 라는 의도가 느껴져요
마냥 피 노동자로 살아라 라는 의도가 느껴져요
깨박이님의 댓글
자본가 부모님이 있는 집안에서는 실패해도 재기할 수 있으니 편하게 사업을 벌일 수 있겠지만 노동자 집안이라면 열심히 공부해서 고급 노동자로 시시한 사장들이 망할 때 걱정없이 맘편히 딴회사로 이직할 수 있는 노동자로 사는 것이 합당한 선택이라 봅니다. 노조활동 열심히 해서 노동자의 권리를 지킨다면 금상첨화죠..
심이님의 댓글
그럼 자본가 자식들은 공부를 왜 하나요?
양질의 노종자를 지배 하기 위해서?
교육이라는게.. 공부라는게
인간 관점에서 지식을 탐구하는 본능과
호기심을 해결하기 위해서인데
학교에서 배우는 게 우리 먼 옛날 부터 지금까지 내려진 지식을 이어 받아 새로운 지식을 후대에 전달해서
사회 구성원으로서 기......
하아 아침부터 왜 이런 글에 답글을 달아야 하는 지 모르겠네요.
그만 쓸랍니다. 댓글 줄 것 같지도 않고
하급 노동자는 일하러나 가야죠
양질의 노종자를 지배 하기 위해서?
교육이라는게.. 공부라는게
인간 관점에서 지식을 탐구하는 본능과
호기심을 해결하기 위해서인데
학교에서 배우는 게 우리 먼 옛날 부터 지금까지 내려진 지식을 이어 받아 새로운 지식을 후대에 전달해서
사회 구성원으로서 기......
하아 아침부터 왜 이런 글에 답글을 달아야 하는 지 모르겠네요.
그만 쓸랍니다. 댓글 줄 것 같지도 않고
하급 노동자는 일하러나 가야죠
긴급휴무님의 댓글의 댓글
@심이님에게 답글
공부 라는것에 대한 내용이 아니라 '학교 공부' 라는것이 무엇이냐에 대한 인사이트를 주는 내용으로 보입니다.
그냥 학교다니면서 학교(글에서 이야기하는 대학교 이전의 학교) 공부하면 대부분의 경우 글처럼 되는거지요.
그냥 학교다니면서 학교(글에서 이야기하는 대학교 이전의 학교) 공부하면 대부분의 경우 글처럼 되는거지요.
고구마6631님의 댓글
따온글 제목대로 이해해 본다면
우리나라에서 '학교'라는 곳은 저 방향으로 구성되어 있기만 해도 다행인 수준입니다.
교육하는 곳이 아니란 말씀이죠.
찍어내는 곳에 가까운 그 무엇이죠.
다만
구성원 중에 그래도 괜찮은 몇 때문에
그나마 괜찮은 몇이 만들어 지고 있는 것이겠지요.
첨언하자면
'교육'과 '학교'는 구분해서 써주세요.
교육학 전공이 아닌것으로 보이는데
이런 이야기도 할 수있는 것이 민주주이겠지요.
(내용과 상관 없지만, 필자는 자기보고 선생이라 자칭하는 건가요...허허...
글 따온 분은 제자 그중 1호이구여...허허...)
우리나라에서 '학교'라는 곳은 저 방향으로 구성되어 있기만 해도 다행인 수준입니다.
교육하는 곳이 아니란 말씀이죠.
찍어내는 곳에 가까운 그 무엇이죠.
다만
구성원 중에 그래도 괜찮은 몇 때문에
그나마 괜찮은 몇이 만들어 지고 있는 것이겠지요.
첨언하자면
'교육'과 '학교'는 구분해서 써주세요.
교육학 전공이 아닌것으로 보이는데
이런 이야기도 할 수있는 것이 민주주이겠지요.
(내용과 상관 없지만, 필자는 자기보고 선생이라 자칭하는 건가요...허허...
글 따온 분은 제자 그중 1호이구여...허허...)
finalsky님의 댓글
계급사회(관리자와 노동자)를 전제로 한 글이네요. 읽을 필요성을 못 느끼겠습니다.
화담서선생제자1호님의 댓글의 댓글
@zErO4rOsE님에게 답글
근로자 괜찮네요~ 좋은 정보 감사합니다.
한줄두줄님의 댓글
비꼬는건가? 싶었는데 ...그걸 생각할 수준도 안되는것 같고... 데이터 낭비 짤 같네요 ㅎㅎ
고약상자님의 댓글
진짜 공부는 사실 이런 종류는 아닙니다. 진짜 공부를 왜 하느냐라고 물어보시면 인간의 본능적 호기심 때문이라고 생각합니다. 가보지 못한 곳, 알지 못하는 것에 대한 본능적 호기심입니다.
미래의 AI가 인간이 가진 이런 호기심을 가질 수 있을까요? 저는 좀 어려울 것 같습니다. 그래서 저는 인간이 AI보다 낫다고 보고 있습니다. 당장은 취업을 위한 공부가 제일 중요하고, 이게 전부 인 것처럼 여겨질 수 있습니다. 하지만, 이런 목적의 공부는 오래가지 못할 겁니다. 벌어 먹고 살기 위한 목적으로, 돈 많이 버는 직업을 위한 목적으로 공부를 하신다면, 얼마 못가서 AI에게 밀리실 겁니다.