주입식 강의와 학습은 진정한 지식과 역량 구축으로 이어지지 않는다. 따라서 HRDer들은 마이크로 러닝을 통해 필요한 지식을 미리 숙지하고, 교육현장에서는 학습자들이 교수자가 되어 학습을 이끌어가는 플립러닝을 도입하고 있다. 아울러 조직 전체에 토론문화를 구축해 기업의 여러 이슈에 대해 의견을 공유하며 새로운 아이디어를 찾아낼 수 있도록 심혈을 기울이고 있다. 그런 관점에서 주도적 학습의 힘을 말하는 ‘메타인지’는 HRD가 집중적으로 통찰해봐야 하는 영역이다.

메타인지가 녹아있는 학습법의 중요성

현재 학교는 물론 기업에서 보편적으로 시행되고 있는 것은 주입식 학습이다. 교사나 교수자들이 컨텐츠를 준비해서 학습자를 대상으로 강의하며 학습자들은 강의를 듣고 공부나 업무에 적용하는 방식이다. 하지만 이와 같은 수동적이며 주입식 학습은 소통과 협업을 저해하는 측면이 있다. 이를 해결하기 위해서는 ‘메타인지’가 녹아있는 학습법이 요구된다.

메타인지는 1970년대 발달심리학자 존 플라벨이 제시한 개념으로 ‘인지 너머의 인지’라는 뜻이며 자신의 인지적 활동에 대한 지식과 조절을 의미한다. 즉, 내가 무엇을 알고 모르는지에 대해 아는 것에서 시작해 자신이 모르는 부분을 보완하기 위해 계획을 세우고, 그 계획의 실행과정을 평가하는 것이다. 해당 능력이 뛰어난 사람은 자신의 사고과정 전반에 대한 이해와 평가가 가능하기 때문에 학습을 할 때 구체적으로 어떤 활동과 역량이 필요한지 명확하게 인지하고, 이에 기초한 학습 전략을 세울 수 있다. 네덜란드 라이덴대학교의 연구 결과에 따르면 메타인지는 학습 관여도가 40%에 이른다고 한다. 즉, 스스로의 역량을 정확하게 파악하고 부족한 역량을 가다듬는 것이야말로 학습자의 역량을 극대화한다는 것을 알 수 있다. 이에 따라 HRD에서 조직 구성원의 교육에 활용하고 있는 것이 거꾸로 학습으로 표현되는 플립러닝이다. 학습자가 주도적으로 학습해야 역량 구체화와 역량 보완이 가능하기 때문이다.

회상, 재인, 자신감을 아우르는 메타인지의 인사이트

메타인지의 여러 가지 능력 중 대표적인 것은 ‘안다는 느낌(feeling of knowing)’이다. 이대열 예일대학교 신경과학과 석좌교수에 따르면 안다는 느낌은 어떤 정보를 인출하기 전에 그 정보가 자신의 기억에 저장되어 있는지를 이미 알고 있는 경우를 가리킨다. 그렇다면 인간의 기억 속에 저장되어 있는 정보를 꺼내는 방법에 대해 살펴봐야 하며, 신경과학 연구들은 ‘회상(recall)’과 ‘재인(recognition)’을 방법으로 제시한다.

회상은 어떤 질문에 대한 대답을 도움이 되는 단어 없이 기억에서 인출하는 과정이다. 예를 들어 한반도의 삼국시대를 이끈 국가들의 이름은 무엇인가라는 질문에 대해 “고구려, 백제, 신라.”라는 답을 인출하는 것이 회상이다. 반면 재인은 질문에 대한 대답이 주어졌을 때 그것이 정답이라는 것을 인지하는 능력이다. 예를 들어 후삼국시대를 통일한 나라가 고려라는 것을 회상하지 못한 경우에도 누군가가 정답은 신라, 고구려, 조선, 고려, 발해 중에 하나라는것을 말해주면 고려라는 정답을 찾을 수 있다. 사례를 통해 회상은 주관식 문제를 푸는 데 주로 사용되며, 재인은 객관식 문제를 푸는 데 주로 사용되는 능력이라는 것을 알 수 있다.

안다는 느낌은 자신감(confidence)과도 이어진다. 학습자들은 안다는 느낌이 강하게 드는 경우 자신이 풀지 못했던 주관식 문제가 객관식으로 다시 제시되었을 때 정답을 찾아낼 확률이 높아지고, 자신감이 붙게 된다. 그렇다면 사람들이 자신의 판단에 대해 자신감을 갖고 있는지를 알아보는 방법은 무엇일까. 이대열 교수에 따르면 ‘결정후 내기(post-decision wager)’를 활용해 사람들이 자신의 주장에 어느 정도 확신을 갖고 있는지 알아낼 수 있다.

예를 들어 어떤 사람이 내일 눈이 온다고 주장하면, 그 사람에게 내일 눈이 오면 만 원을 준다고 하고, 그렇지 않으면 만원을 달라고 제안해볼 수 있다. 그렇다면 그 사람은 자신의 주장이 맞을 확률이 50%가 넘는다고 생각할 때 내기를 받아들일 것이다. 여기에서 그 사람이 50% 이상의 확신을 갖고 있는지 알아보려면 결정후 내기의 내용을 바꾸면 된다. 가령, 눈이 오면 만 원을 준다고 하고 눈이 오지 않으면 9만 원을 내는 것으로 내기를 제안한다. 그러면 그 사람은 자신이 옳다는 것을 90% 이상 확신할 경우에만 내기를 받아들일 것이다. 이처럼 메타인지는 회상, 재인, 자신감을 아우르며 학습과 의사결정에 큰 인사이트를 준다.

최선의 방법을 찾아가는 메타선택

사람은 누구나 살면서 선택의 순간을 맞이한다. 시간을 내 여행을 하기로 결심했을 때도 바다에 갈 것인지, 산에 갈 것인지, 해외에 가볼 것인지 선택을 해야 한다. 만일 해외여행을 결심했다면 또다시 선택의 기로에 놓인다. 다양한 여행사에서 고객에게 여행지를 추천하기 때문에 어느 여행사를 찾아갈지 결정해야 한다. 이와 같은 행위가 일종의 메타선택이다.

다양한 의사결정 방법이나 학습방법들 중에서 최선의 방법을 선택하기 위해서는 그 방법들의 정확도를 측정해야 한다. 이대열 교수에 따르면 최선의 선택을 위해 유의해야 하는 것이 ‘상태예측오류(state prediction error)’다. 상태예측오류는 특정한 행동을 선택한 뒤에 환경이 어떻게 변화할 것인지 예측하고 실제로 자신의 예측대로 환경이 변했는지를 관찰했을 때, 그 둘 사이에 발생하는 차이를 말한다. 상태예측오류가 계속 발생한다면 현재의 지식이 부족하다는 것을 의미한다. 그러므로 의사결정에 도움을 주는 지식을 더 축적해야 하며, 현재의 학습방법을 분석해서 단점을 찾거나, 더 효과적인 학습방법을 살펴봐야 한다.

요약하면 메타인지와 메타선택을 이해하고 활용한다면 자신의 생각이 얼마나 정확하며, 자신의 판단이 얼마나 올바른지에 대해 쉼 없이 생각하고 정리해서 최선의 선택을 내릴 수 있을 것이다.