기억의 원리 위에 만들었어요.
anti/agent는 수십 년 동안 검증을 견뎌 온 학습 과학의 몇 가지 발견 위에 만들어졌어요. 연구는 이 원리들이 효과가 있다는 것을 보여 줄 뿐, 어떤 앱이 효과가 있다는 것을 증명하지는 않아요. 이 앱도 마찬가지예요. 아래에서 각 원리를 쉬운 말로 풀어 보고, anti/agent가 그것을 어떻게 쓰는지 소개해요.
01인출 연습
다시 읽기보다 답하기.
연구가 밝혀낸 것
기억에서 아이디어를 꺼내면, 다시 읽을 때보다 훨씬 단단해져요. 다시 읽으면 글이 익숙해 보여서 공부가 되는 것 같지만, 기억에 남게 하는 건 떠올리는 일이에요.
anti/agent가 하는 일
세션은 언제나 답하는 시간이고, 다시 읽기는 없어요. 새 아이디어를 처음 만날 때도 추측으로 시작해요.
02분산 학습
벼락치기보다 간격 두기.
연구가 밝혀낸 것
같은 연습이라도 며칠에 나누어 하면, 한 번에 몰아서 할 때보다 훨씬 오래 기억돼요. 가장 좋은 간격은 기억이 강해질수록 길어져요.
anti/agent가 하는 일
아이디어마다 FSRS가 계산한 자기만의 일정이 있어요. FSRS는 Anki가 2023년에 도입한 오픈 소스 스케줄러예요. 아이디어는 정해진 달력이 아니라, 잊어버리기 직전에 돌아와요.
03교차 학습
관련된 아이디어는 섞어서 연습하기.
연구가 밝혀낸 것
비슷해 보이는 아이디어를 나란히 연습하면 둘을 구별하는 법을 배워요. 하나씩 따로 연습해서는 그렇게 되지 않아요.
anti/agent가 하는 일
세션은 한 챕터의 아이디어들을 섞어서 내고, 어떤 카드는 하나의 설명이 비슷한 두 아이디어 중 어느 쪽에 해당하는지 물어요.
04자기 설명
알아보기보다 설명하기.
연구가 밝혀낸 것
답을 직접 만들고 그것이 왜 맞는지 설명하면, 새로운 상황에서도 쓸 수 있는 지식이 쌓여요. 목록에서 맞는 보기를 고르는 것으로는 훨씬 적게 쌓여요.
anti/agent가 하는 일
아이디어를 더 잘 알게 될수록 질문은 알아보기에서 떠올리기로, 다시 설명하기로 넘어가요. 형식이 증명할 수 있는 만큼만 반영돼요. 고르는 문제를 아무리 많이 맞혀도, 그것만으로는 아이디어가 '앎'이 되지 않아요.
05바람직한 어려움
약간의 어려움이 도움이 돼요.
연구가 밝혀낸 것
배우기 전에 추측하기나 시간이 지난 뒤 답하기처럼 연습을 더 어렵게 느끼게 하는 조건은, 여전히 해낼 수 있는 수준이라면 배운 것을 더 오래 남게 하는 경우가 많아요.
anti/agent가 하는 일
배우기 전에 먼저 추측해요. 틀린 것은 다른 종류의 더 쉬운 질문으로 한 번 다시 나오기 때문에, 어려운 순간이 벽이 되지 않아요.
06학습 진전
실력이 느는 곳을 연습하기.
연구가 밝혀낸 것
학습자는 이미 아는 것보다 조금 더 나아간 내용에서 가장 빨리 성장하고, 성장이 일어나는 곳을 따라가는 지도가 정해진 순서보다 더 좋은 결과를 내요.
anti/agent가 하는 일
아이디어는 서로를 바탕으로 쌓이는 순서대로 열리고, 세션마다 지금 가장 많이 배우고 있는 챕터를 골라요.
07지식 추적
안다는 건 느낌이 아니에요.
연구가 밝혀낸 것
한자리에서 여러 번 맞혔다는 건 그것을 최근에 봤다는 뜻이지, 배웠다는 뜻이 아니에요. 내가 아는 것에 대한 모델은 증거에 따라, 신중하게 업데이트되어야 해요.
anti/agent가 하는 일
아이디어는 서로 다른 이틀에 맞힌 뒤에야 '앎'이 돼요. 같은 날 한 답은 덜 반영되고, 채점자가 맞았는지 판단할 수 없을 때는 아무것도 기록하지 않아요.
AI가 하는 일, 하지 않는 일.
AI는 내 자료를 읽고, 아이디어를 찾고, 순서를 정하고, 질문을 써요. 무엇을 언제 연습할지는 정하지 않아요. 그건 엔진이 위의 규칙에 따라 정하고, 모든 기기에서 같은 코드로 돌아가요. 그리고 AI는 자기 지식으로 가르치지 않아요. 모든 사실은 내 자료에서 나오고, 그것이 나온 발췌를 열어 볼 수 있어요.