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학습(學習) 또는 배움은 본능적인 변화인 성숙과는 달리, 직간접적 경험이나 훈련에 의해 지속적으로 자각하고, 인지하며, 변화시키는 행동 변화이다. 환경의 변화에 대한 생체의 일반적 적응과 신체적인 피로, 손상 등 일시적인 동기 부여 등에서 초래된 행동의 변화와는 구별된다. 학습과 공부가 대비되는 점은 학습이 외부적인 교육이나 현상에 대해 영향을 받는 데 비해 공부는 자발적인 면이 강하다. 미리 학습하는 것은 예습(豫習)이라고 한다. 현재 인공지능은 암기적 학습에 있어서 인간을 훨씬 추월했으나 한계가 있다.
고전적 조건형성과 도구적 조건형성이 대표적인 예시이다. 따라서 학습한 문제와 비학습한 문제의 풀이는 큰 차이가 있을 수도 있다. 과거 서울대 본고사 문제도 그렇게 어려운 난이도는 아니었지만 당시 열악한 환경상 수재들도 0점을 맞거나 적절한 점수 획득에 실패하여 입시에 떨어졌으며 고득점자들도 사실 좋은 집안에서 태어나 미리 학습이 가능했던 사람들이 있었다.
학습의 종류
주요한 인간의 학습
- 일화적 학습: 어떠한 사건의 결과로 발생하는 행동의 변화
- 멀티미디어 학습: 청각적, 시각적 자극을 둘 다 이용하여 정보를 학습하는 과정 (Mayer 2001)
- 전자 학습 및 증강 학습: 컴퓨터 강화 학습을 가리키는데 사용하는 포괄적인 용어
- 암기 학습
- 유의미 학습: 학습된 지식이 다른 지식과 관계되는 정도로까지 완전히 이해되었다는 개념
- 비정형 학습
- 정형 학습
- 비형식 학습
- 대화적 학습: 대화에 기반한 학습
- 우발 학습(우연 학습): 선생이나 학생에 의해 계획되지 않고, 경험, 관찰, 자기고찰, 상호작용, 특별한 사건, 일반적인 일과 같은 다른 활동의 분산물로서 발생
- 능동 학습: 자신의 학습 경험을 통제할 때 발생
- 기계 학습:인공지능의 한 갈래로서 데이터로부터 학습할 수 있는 시스템에 대한 구성과 연구를 말한다. 이를테면, 기계 학습 시스템은 이메일 메시지가 스팸인지 스팸이 아닌지를 구별하기 위해 훈련을 받을 수 있다.
같이 보기
참고 문헌
- Mayer, R.E. (2001). 《Multimedia learning》. New York: Cambridge University Press. ISBN 0-521-78749-1.