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  • 김창준 - 함께 자라기
    일상/책 2023. 11. 18. 17:43

     

     

     

    함께 잘하기가 아닌

    함께 자라기

     

     

     


    경력은 아주 초반 신입때를 제외하고는 업무 능력과 거의 상관이 없다.
    경력의 양적인 모양보다는 질적인 면이 중요하다.
    경력은 오히려 편향을 주는 잘못된 지표가 될 수 있다.

     

     

     

     


    1만 시간의 법칙에서 1만 시간은 의도적 수련을 한 시간을 의미한다. (단순한 일의 반복이 아님)
    약점을 개선하려고 애쓰는 수련만이 의도적 수련이다.

     

     

     

     

     


    애자일을 하는 이유
    일반적인 프로세스는 피드백 주기가 너무 느리다. 내가 어떤 문제가 있는지 바로 알지 못한다.

     

     

     


    자기계발은 복리이다. 복리는 더하기가 아닌 곱하기이다.
    책을 얼마나 읽었는지보다 중요한 것은 그 지식을 얼마나 활용했는가이다.
    이미 가지고 있는 지식들을 촘촘히 연결하라.

     

     

     


    완벽한 도구와 환경을 갖추는 데에 집착하지 말라.




    인공지능이 유리한 조건:
    목표가 분명하고 정적이며 행동지가 유한한 상황 (바둑같은)
    피드백이 빨리 주어지고 닫힌 시스템이다. 과거 기록이 구조화 된다.

     

    이것을 뒤집어 사람이 유리한 조건
    목표가 모호하고 주관적이며
    행동과 선택의 종류가 불확실하고
    열린 시스템, 과거 기록이 별로 없다.

    사람의 영역은 직관이 필요하다.
    컴퓨터화 할 수 없는 영역을 길러야 한다.

     

     

     


    더닝 크루거 효과
    실력이 떨어지는 사람일수록 자기 평가도 부정확해지는 것

     

     

     

     


    달인이 되지 못하는 이유
    1. 동기 부족
    2. 피드백을 제때 받지 못한다

     

     

     


    의도적 수련의 필수조건
    적절한 작업 난이도
    너무 쉬워도 너무 어려워도 수련이 되지 않는다.

     

    🌴난이도 조절 방법 (각각 두가지 방법)


    🔹지루함을 느끼는 경우 (작업이 실력에 비해 쉬움)
    1) 실력 낮추기
    보조 도구를 일부러 쓰지 않거나
    디버거를 쓰지 않거나 (ㄷㄷ)

    2) 난이도 높이기
    요구되는 수준을 높인다. 개발 시간을 단축하거나
    성능을 높이거나 새로운 언어를 사용하거나
    리팩터링
    자동화 도구
    나만의 도구 만들기

     


    🔹 불안함을 느끼는 경우 (실력에 비해 일의 난이도가 높음)
    1) 실력 높이기
    전문가의 도움 받기
    도구의 도움 받기

    2) 난이도 낮추기
    할 수 있는 가장 심플한 일을 첫번째 목표로 삼기
    쉬운 문제부터 풀면 정확도가 향상된다.

     


    나의 감정상태를 지속적으로 살피면서 지루한지, 불안한지 알아채고 그런 감정이 든다면 네 가지 전략을 적절히 활용한다.

     

     

     

     


    프로그래머로서 전문성을 뽑아내는 방법
    튜토리얼을 읽을 때 뭘 만들지 생각하고 읽는다

    구체적으로 질문하기
    프로그래밍 언어를 어떻게 빨리 배우나요?가 아니라
    최근에 배운 언어는?
    그 언어를 익힌 과정을 시간대별로 짚어가면서 어떤 행동을 했는지, 의사결정과 상황 판단 등을 추출

     

     



    사회적 네트워크도 전문가의 자질 중 하나이다.
    마이크로 인터랙션 연습하기(스몰토킹)

     



    협력할 때 더 좋은 아이디어가 나올 수 있다
    협력의 과정에서 소통을 위해 개념을 추상화 하는데 이를 통해서 정보도 객관화 된다.

     

     

     

    신뢰를 쌓는 공유와 신뢰를 깎는 공유
    -내 작업물을 나와 동일시 함으로 나에대한 공격이라 생각할 수 있음
    여러 작업물을 공유하면 전체 생산성과 신뢰가 증가함

     

     


    결국 결정하는 것은 사람이다.
    인간에 대한 이해가 바탕이 되어야 한다.
    아무리 객관적인 자료를 갖고와도 그 사람의 마음에 들지 못하면 채택되지 못한다.
    그 사람의 마음을 울리는 제안을 해야한다.

     

     


    누군가를 코칭할 때 무엇이 틀렸는지 바로 말하기 보다는 왜 이렇게 했는지, 무엇을 해봤는지 물어본다.
    그렇게 하면 그 사람의 스타일도 파악할 수 있고 긍정적인 질문 경험을 통해 더 많은 질문을 가능하게 한다.
    (바로바로 솔루션을 주기보다는 계속 질문을 던져서 스스로 도달하게 하기. 나도 이 부분이 많이 부족하다...)

     


    인공지능 연구에서는 문제를 두 종류로 나눈다.
    잘 정의된 문제, 잘 정의되지 않은 문제.
    잘 정의된 문제의 예는 바둑이다.
    그래서 바둑에 대한 학습은 아주 잘 된다.


    전문가만 모인다고 더 좋은 결과가 계속 나오지는 않는다. (올스타팀의 퍼포먼스 성적)


    팀원이 어떤 사람으로 이루어져있는가 보다 팀의 실력에 영향을 미치는 것은 심리적 안전감이다.

    심리적 안전감 : 내 생각이나 의견, 질문, 걱정, 실수 등이 드러났을 때 처벌 받거나 놀림받지 않을 것이라는 믿음







    책을 읽으면서 나의 회사 재직시절의 모습을 떠올렸다.
    나중에 새로운 회사에 취직 후 적응 된 이후나 매니저급이 된 후 두고두고 보면 좋을 것 같다.




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