효과적인 학습은 ‘학습 → 연습 → 공유’의 반복 주기를 통해 이루어집니다.
학습, 연습, 공유: 숙련을 위한 반복 주기
‘학습(Learn)’은 필요할 때 필요한 것을 배우는 것에 중점을 두며, ‘연습(Practice)’은 즉시 시작하여 어려움을 통해 기술을 습득하며, ‘공유(Share)’는 지식 설명을 통해 이해를 심화하는 과정입니다. 이 세 단계의 반복은 개발자가 패턴을 발견하고, 코드를 개선하며, 자신감 있는 전문가로 성장하는 데 필수적입니다. 각 단계는 서로를 강화하며, 반복을 통해 깊이 있는 이해와 숙련도를 구축합니다.
AI 시대의 도전과 ‘반성(Reflect)’의 중요성
AI는 학습 속도를 가속화하지만, 깊은 이해를 위한 ‘고뇌’ 과정을 생략하여 통찰력 부족을 초래할 수 있습니다. 따라서 AI 시대에는 새로운 필수 단계인 ‘반성(Reflect)’이 요구됩니다. 반성은 속도를 진정한 이해로 전환하는 의도적인 멈춤으로, 설계 선택, 트레이드오프, 패턴 등을 분석하여 깊은 통찰력을 얻는 과정입니다. 이는 숙련된 개발자들이 자연스럽게 수행해 온 과정이지만, AI 시대에는 속도가 깊이를 쉽게 대체할 수 있으므로 이를 명시적이고 필수적인 단계로 만드는 것이 중요합니다.
미래: ‘구축 → 반성 (Build → Reflect)’으로의 진화와 개발자의 역할
AI 발전은 학습 주기를 ‘구축(Build)’과 ‘반성(Reflect)’ 두 단계로 압축할 수 있습니다. AI가 시스템을 구축하고 결정 과정을 설명하면, 개발자는 이를 분석하고 직관을 개발하는 역할로 변화합니다. 개발자는 코딩보다 시스템 아키텍트로서 비즈니스 요구사항, 확장성, 제약 조건을 정의하고, AI 시스템이 실제 문제를 해결하도록 보장하는 역할로 진화해야 합니다.