shopkeeper/korean_wiki_content_only_120125 huggingface dataset:
이 최소값을 달성하는 formula_2는 데이터 formula_4에 대한 최상의 설명으로 간주된다. 간단한 예로 회귀 문제를 들어보자. 데이터 formula_4는 일련의 점 formula_11으로 구성될 수 있으며, 집합 formula_12는 formula_13에서 formula_14까지의 모든 다항식 집합일 수 있다. 차수가 formula_15인 다항식 formula_2를 설명하려면 먼저 매개변수를 어떤 정밀도로 이산화해야 한다. 그런 다음 이 정밀도(자연수)를 설명해야 한다. 다음으로, 차수 formula_15(다른 자연수)를 설명해야 하며, 마지막 단계에서는 formula_18 매개변수를 설명해야 한다. 총 길이는 formula_19가 된다. 그런 다음 formula_4의 점은 x-값에 대한 고정된 코드와 formula_21 편차 formula_22에 대한 코드를 사용하여 설명한다.
실제로 종종 (항상 그런 것은 아니지만) 확률 모델을 사용한다. 예를 들어, 각 다항식 formula_2를 formula_13가 주어졌을 때 formula_14가 평균 formula_26 및 고정되거나 자유 매개변수로 추가될 수 있는 분산 formula_27를 갖는 정규 분포를 따른다는 해당 조건부 분포와 연결한다. 그러면 가설 집합 formula_1는 formula_2가 다항식인 선형 모델, formula_30 의 가정으로 축소된다.
또한, 특정 매개변수 값에는 직접적으로 관심이 없고, 예를 들어 다항식의 차수에만 관심이 있는 경우가 많다. 이 경우, formula_1는 formula_32로 설정되며, 여기서 각 formula_33는 데이터가 j차 다항식으로 가장 잘 설명된다는 가설을 나타낸다. 그런 다음 가설 formula_33가 주어진 데이터 formula_4를 단일 부분 코드를 사용하여 코딩하는데, 이 코드는 어떤 가설 formula_36가 데이터에 잘 맞을 때마다 코드 길이 formula_37가 짧도록 설계된다. 이러한 코드의 설계는 범용 코딩이라고 한다. 사용할 수 있는 다양한 유형의 범용 코드가 있으며, 종종 긴 데이터 시퀀스에 대해 유사한 길이를 제공하지만 짧은 시퀀스에 대해서는 다르다. '최고의' (미니맥스 최적성 속성을 가진다는 의미에서) 코드는 정규화된 최대 가능성(NML) 또는 스타르코프 코드이다. 매우 유용한 코드 클래스는 베이즈 주변 가능성 코드이다. 지수족 분포의 경우, 제프리스 사전 분포가 사용되고 매개변수 공간이 적절하게 제한될 때, 이들은 NML 코드와 점근적으로 일치한다. 이는 MDL 이론을 객관적 베이즈 모델 선택과 밀접하게 연결하는데, 객관적 베이즈 모델 선택에서는 다른 이유로 제프리스 사전 분포를 채택하기도 한다. 모델 선택에 대한 MDL 접근 방식은 많은 수의 샘플에 대해 "BIC 접근 방식과 형식적으로 동일한 선택 기준을 제공한다."
통계적 MDL 학습의 예시.
동전을 1000번 던지고 앞면과 뒷면의 횟수를 기록한다. 두 가지 모델 클래스를 고려하자.
이러한 이유로 순진한 통계적 방법은 두 번째 모델을 데이터에 대한 더 나은 설명으로 선택할 수 있다. 그러나 MDL 접근 방식은 단순히 가장 좋은 코드를 사용하는 대신 가설에 기반한 단일 코드를 구성한다. 이 코드는 정규화된 최대 가능성 코드이거나 베이즈 코드일 수 있다. 이러한 코드를 사용하면 두 번째 모델 클래스에 기반한 총 코드 길이는 1000비트보다 길다. 따라서 MDL 접근 방식을 따를 때의 결론은 두 번째 모델 클래스에서 가장 좋은 요소가 데이터에 더 잘 맞더라도 편향된 동전이라는 가설을 뒷받침할 충분한 증거가 없다는 것이다.
통계적 MDL 표기법.
MDL 이론의 핵심은 코드 길이 함수와 확률 분포 사이의 일대일 대응이다(이는 크래프트-맥밀란 부등식에서 비롯된다). 어떤 확률 분포 formula_38에 대해서든, formula_39의 길이(비트 단위)가 formula_40와 같도록 코드 formula_41를 구성할 수 있다. 이 코드는 예상 코드 길이를 최소화한다. 반대로, 코드 formula_41가 주어지면 동일한 조건을 만족하는 확률 분포 formula_38를 구성할 수 있다. (여기서는 반올림 문제는 무시한다.) 즉, 효율적인 코드를 찾는 것은 좋은 확률 분포를 찾는 것과 동등하다.
통계적 MDL 학습의 한계.
통계적 MDL의 기술 언어는 계산적으로 보편적이지 않다. 따라서 원론적으로도 재귀적인 자연 과정의 모델을 학습할 수 없다.
통계적 MDL 학습은 위에서 언급된 코드와 확률 분포 간의 대응을 통해 확률론 및 통계학과 매우 밀접하게 연결되어 있다. 이로 인해 일부 연구자들은 MDL을 베이즈 추론과 동일하게 본다. MDL에서 모델과 데이터를 함께 설명하는 코드 길이는 베이즈 프레임워크에서 각각 사전 확률과 주변 가능도에 해당한다.
베이즈 기계는 효율적인 MDL 코드를 구성하는 데 종종 유용하지만, MDL 프레임워크는 베이즈적이지 않은 다른 코드도 수용한다. 스타르코프 정규화된 최대 가능성 코드가 그 예인데, 이는 현재 MDL 이론에서 중요한 역할을 하지만 베이즈 추론에는 해당하지 않는다. 또한 리사넨은 실제 데이터 생성 과정에 대해 어떠한 가정도 하지 말아야 한다고 강조한다. 실제로는 모델 클래스가 현실을 단순화한 것이므로 어떤 객관적인 의미에서든 진정한 코드나 확률 분포를 포함하지 않는다는 것이다. 마지막으로 언급된 참고 문헌에서 리사넨은 MDL의 수학적 기초를 콜모고로프 구조 함수에 기반을 둔다.
MDL 철학에 따르면, 베이즈 방법은 나쁜 결과를 초래할 수 있는 안전하지 않은 사전 확률에 기반을 둔다면 기각되어야 한다. MDL 관점에서 받아들일 수 있는 사전 확률은 소위 객관적 베이즈 분석에서도 선호되는 경향이 있지만, 거기에서는 동기가 일반적으로 다르다.
다른 시스템.
리사넨의 방법이 학습에 대한 첫 정보 이론적 접근은 아니었다. 1968년에 월리스와 볼턴은 최소 메시지 길이(MML)라는 관련 개념을 개척했다. MDL과 MML의 차이는 계속되는 혼란의 원인이다. 표면적으로는 두 방법이 대부분 동등해 보이지만, 특히 해석에 있어 몇 가지 중요한 차이가 있다.
나쁜 습관(bad habit) 또는 나쁜 버릇은 부정적으로 인식되는 행동 패턴이다. 일반적인 예시로는 지연행동, 과소비 및 손톱 물어뜯기가 있다.
습관 형성에 대한 연구는 일반적으로 개인이 평균 66일 동안 새로운 습관을 습득할 수 있음을 시사한다. 이 과정은 행동이 점진적으로 증가하며, 초기 가속이 해당 기간 이후 정체기에 접어드는 특징을 보인다. 발달 기간에 대한 몇 가지 변형이 있다. 나쁜 습관을 끊거나 흡연과 같은 건강에 해로운 행동 패턴을 바꾸는 데는 더 오랜 시간이 걸릴 수 있다.
의지와 의도.
나쁜 습관을 탐닉이나 정신 질환과 구별하는 핵심 요소는 의지력이다. 만약 사람이 여전히 행동을 통제할 수 있는 것처럼 보인다면 그것은 단지 습관일 뿐이다. 좋은 의도는 나쁜 습관의 부정적인 영향을 극복할 수 있지만, 그 효과는 독립적이고 부가적인 것으로 보인다. 즉, 나쁜 습관은 사라지는 것이 아니라 억제될 뿐이다.
나쁜 습관을 고치기 가장 좋은 시기는 습관이 굳어지기 전, 즉시이다. 따라서 나쁜 습관은 아동기에 발달하지 않도록 예방하는 것이 가장 좋다.
일단 굳어진 나쁜 습관을 없애는 많은 기술이 있다. 한 가지 좋은 방법은 21일에서 28일 동안 최대한 그 습관에 굴복하지 않으려 노력한 다음 기간이 끝날 때 자신에게 보상하는 것이다. 그리고 일주일을 버텨보고, 만약 습관이 여전히 남아있다면 그 과정을 반복한다. 이 방법은 높은 성공률을 보이는 것으로 입증되었다.
기독교에서 나쁜 습관은 죄의 반복이다. 이는 잠언에 나와 있다: "악한 자는 자기의 죄악에 걸리고 그 죄의 줄에 매이나니" (잠언 5:22).
성 아우구스티누스는 말한다: "죄의 습관은 죄인들을 눈멀게 하여 그들이 행하는 악과 그들이 스스로에게 초래하는 파멸을 더 이상 보지 못하게 한다. 그리하여 그들은 하나님도, 천국도, 지옥도, 영원도 없는 것처럼 눈먼 상태로 살아간다."
성 알폰소 마리아 데 리구오리는 나쁜 습관이 세 가지 효과를 가진다고 말한다. 1) 이해력을 눈멀게 한다. 2) 마음을 굳게 한다. 3) 우리의 힘을 약화시킨다.
상황 학습(situated learning)은 개인이 직업 기술을 습득하는 과정을 설명하는 이론이며, 수습제도가 정당한 주변 참여를 통해 실천 공동체의 구성원으로 이어지는 방식에 대한 연구를 포함한다. 상황 학습은 "학습과 그것이 발생하는 사회적 상황 간의 관계에 초점을 맞춘다".
이 이론은 학습을 명제적 지식의 습득으로 정의하는 대안적인 학습관과 구별된다. 레이브와 벵거는 특정 형태의 사회적 공동 참여에 학습을 위치시켰고, 어떤 종류의 인지 과정과 개념적 구조가 관련되어 있는지 묻는 대신, 적절한 맥락을 제공하고 학습을 촉진하는 사회적 참여의 종류에 초점을 맞췄다.
상황 학습은 진 레이브와 에티엔 벵거에 의해 실천 공동체 내 학습 모델로 처음 제안되었다. 가장 간단히 말해, 상황 학습은 적용되는 동일한 맥락에서 일어나는 학습이다. 예를 들어, 직장은 신참자가 규범, 행동, 가치, 관계 및 신념을 동화하는 맥락으로 기능하는 명백한 실천 공동체로 간주된다.
레이브와 벵거(1991)는 학습이 지식이 공동으로 구성되는 사회적 과정이라고 주장한다. 그들은 그러한 학습이 특정 맥락에 위치하며 특정 사회적, 물리적 환경에 내재되어 있다고 제안한다.
개인이 학습자로 참여하는 인지 과정을 포함하는 학습에 대한 지배적인 관점과 달리, 레이브와 벵거는 학습을 사회적 세계에 대한 참여로 보았고, 학습을 사회적 실천의 필수적이고 분리할 수 없는 측면으로 제안했다. 그들의 관점에서 학습은 신참자가 실천 공동체의 일부가 되어 완전한 참여로 나아가는 과정이다. 학습자의 실천 공동체 참여는 항상 세계에서 의미의 상황적 협상과 재협상을 수반한다. 그들은 신참자와 사회적 실천을 공유하는 구참자 간의 관계가 변화함에 따라 정체성을 재구성하고(즉, 다른 사람이 됨) 공동체 구성원 형태를 진화시키는 끊임없는 상호작용을 통해 세계를 이해하고 경험한다. 그들의 관점에서 동기는 상황적이다. 학습자들은 참여의 가치 증가와 완전한 실천가가 되고자 하는 욕구에 의해 자연스럽게 동기 부여되기 때문이다.
레이브와 벵거는 상황 학습이 "교육 형태가 아니며, 교육학적 전략은 더더욱 아니다"라고 주장한다. 그러나 그들의 저술 이후, 다른 이들은 경험적이고 상황적인 활동을 포함하는 다양한 교육학을 옹호했다.
레이브와 벵거의 많은 원래 예시는 성인 학습자와 관련이 있었으며, 상황 학습은 여전히 성인교육에 특별한 반향을 불러일으킨다. 예를 들어, 한스만은 성인 학습자가 실천 공동체 내 상황 학습을 통해 자신의 지식을 발견하고, 형성하며, 명시하는 방법을 보여준다.
2003년 "상황 학습의 본질(The Nature of Situated Learning)"이라는 기사에서 폴라 빈치니는 "상황 학습 또는 상황 인지 이론은 심리학, 인류학, 사회학 및 인지 과학 분야에서 유래한다"고 주장했다. 그녀는 다음과 같이 요약했다.
1996년 존 R. 앤더슨 등은 이 개념의 기원을 1960년대 "인지 혁명"으로 거슬러 올라갔다. 그들은 다음과 같이 주장했다.
빈치니(2003)는 계속해서 "실천 공동체 내에서 전문가와 초보자 사이에 발생하는 사회적 상호작용은 상황 인지 또는 학습 이론에 매우 중요하다. '상황 학습: 정당한 주변 참여'에서 레이브와 벵거는 초보자들이 공동체 구성원을 관찰함으로써 학습을 시작하고, 점차 공동체의 주변부에서 완전한 참여 구성원으로 이동한다고 강조한다"고 설명했다.
윌리엄 랭킨이 개발한 용어로 보면, 상황 학습의 주요 요소는 내용(과제의 사실 및 과정), 맥락(상황, 가치, 환경적 단서) 및 공동체(학습자가 만들고 협상할 그룹)이다. 상황 학습은 또한 참여(학습자가 문제를 해결하기 위해 다른 사람들과 함께 일하는 것)를 포함한다.
상황 학습은 활동 과정에서 개인의 지식이 어떻게 발전하고, 어떻게 만들고 해석하는지를 다룬다.
상황 학습에서는 내용의 보존에 중요성을 두지 않는다. 오히려 상황 학습은 반성적이고 고차원적인 사고를 강조하며, 그 결과는 일상생활에서 직면하는 문제를 해결하는 데 사용된다. 따라서 상황 학습은 응용 중심적이다.
맥락:
맥락은 사회적, 심리학적, 물질적 환경에서 적절한 시간, 장소, 상황에서 제품 또는 결과의 사용을 위한 틀을 제공한다. 맥락은 학습 경험을 검토할 수 있는 플랫폼을 만든다.
공동체:
공동체는 학습자가 창조하고, 해석하며, 반성하고 의미를 형성하는 데 도움을 준다. 학습자들 간의 경험 공유 및 상호작용의 기회를 제공한다.
참여:
아이디어 교환, 문제 해결 및 학습자 참여가 이루어지는 곳이다. 이는 공동체 참가자들 간의 반성, 해석 및 협상을 포함하는 사회적 환경에서 일어난다.
상황 학습은 적절한 시간과 장소에서 사용되는 사고와 행동을 의미한다. 이 접근 방식에서는 활동을 통해 내용이 학습된다. 이것은 딜레마 중심적이며, 학습자의 지식인적 및 정신 운동 능력을 자극한다. 상황 학습은 교실 상황과 교실 밖의 실제 상황 간의 관계를 형성하는 데 기여한다.
성인 교실에서는 복잡하고 불분명한 조건이 조성되며, 이로부터 경험을 얻고 학습한다.
브라운, 콜린스, 더기드가 제시한 네 가지 주장은 다음과 같다.
상황 학습은 진 레이브와 에티엔 벵거에 의해 실천 공동체 내 학습 모델로 처음 제안되었다. 이러한 유형의 학습은 개인(학생/학습자)이 사회화, 시각화 및 모방을 통해 학습할 수 있도록 한다.
상황 인지 및 문제 기반 학습.
학습은 사람들이 문제를 해결하려는 노력에서 시작된다. 학습이 문제 기반일 때, 사람들은 답을 찾거나 문제를 해결하기 위해 실제 상황을 탐색한다. Hung의 연구는 학습에 있어서 사회적 측면이 얼마나 중요한지에 초점을 맞춘다.
학습이 사회적이라고 믿으면서, Hung은 공통의 관심사를 가진 공동체로 끌리는 학습자들이 자신보다 더 박식한 사람들의 지식으로부터 이익을 얻는 경향이 있다고 덧붙인다. 그는 또한 이러한 사회적 경험이 사람들에게 실제적인 경험을 제공한다고 말한다. 학생들이 이러한 실제 상황에 있을 때 그들은 학습하도록 강요받는다. Hung은 문제 기반 학습 접근 방식을 커리큘럼 설계에 적용하면 학생들이 더 높은 수준의 사고로 나아간다고 결론짓는다.
기술 시대의 교육 재고.
2009년 "기술 시대의 교육 재고(Rethinking education in the age of technology)"라는 기사에서 콜린스와 할버슨은 다음과 같이 주장했다.
상황 학습은 개인이 과거와는 다른 방식으로 정보를 학습하는 데 도움이 되는 기술과 점점 더 많이 관련되고 있다. 기술을 통해 기술을 학습하는 모델은 개인이 과거에 해당 기술의 전문가로부터 학습했던 방식을 모방한다. 과거에는 개인이 특정 주제에 대해 학습할 때 직접 대면하여 실습 환경에서 이루어졌다. 기술은 컴퓨터 또는 다른 유사한 장치를 사용하여 이러한 동일한 작업을 수행할 수 있도록 한다. 개인 간의 컴퓨터를 통한 상호작용은 상황 학습을 더욱 성공적으로 만들고 학생들이 학습할 수 있는 또 다른 장소를 제공하는 또 다른 방법이다. 사실,
교실 교육과정에 기술을 통합하도록 교사 훈련.
학생들에게 참여하고, 상호작용하며, 자신만의 아이디어를 주입할 기회를 주는 것은 분명히 성장하고 정보에 입각한 결정을 내리는 방법이다. Gee는 비디오 게임 사용으로 이를 증명했다. 이는 학습자가 사회 및 의사소통 기술을 구축하고 인지 능력을 개발할 수 있게 한다. 심시티와 같은 컴퓨터 기반 학습 소프트웨어는 사용자에게 자신만의 도시를 운영하고 독재자가 되어 사람들을 황폐하게 하거나 번성하게 할 정보에 입각한 결정을 내려야 함으로써 상황 학습을 활용할 수 있게 했다. 언급했듯이, 더 효과적인 학습 환경은 이런 방식으로 구축된다.
학생들은 시각화하고, 듣고, 추론하고, 반성함으로써 정보를 처리하므로, 모델을 따르거나 모방함으로써 더 쉽게 학습하는 경향이 있다. 일부 연구 사례에서는 교사들이 교실 환경을 컴퓨터 설정이든 물리적 설정이든 가능한 한 가정처럼 편안하게 만들었다. 이는 학생들에게 집처럼 편안한 환경에서 자유롭게 느끼고 학습할 수 있는 분위기를 제공한다. 이것은 학생들의 학습 능력에 큰 영향을 미치는 것으로 입증되었다. 이것은 상황 학습을 활용하는 또 다른 혁신적인 방법이다.
학생들이 교육을 마치면, 교육 과정에서 배운 기술을 전문 경력에서 활용할 것으로 기대된다. 그들이 이러한 기술을 충분히 활용하여 업무 목표를 달성할 수 있는 것은 필수적이다. 상황 학습을 통해 학생들은 기술을 배우고 또한 배운 기술을 정확하게 사용할 수 있게 될 것이다. 상황 학습은 학생들이 어떤 식으로든 행동을 통해 경험을 얻을 수 있도록 하며, 이 경험을 통해 졸업 후 삶에서 생산적일 수 있게 한다.
상황 학습은 졸업 후에도 계속된다. Halverson(2009)에 따르면 다음과 같다.
상황 학습이 불가능한 상황에서 시뮬레이션은 직원에게 실제 학습 경험을 제공하는 대안적인 방법을 제공할 수 있다. 상황 학습을 통해 직원은 직무 관련 작업을 수행하는 맥락에서 배운 것을 즉시 적용할 수 있다. 학습은 동일한 기능을 수행하는 동료들 사이에서 발생한다. 문제 해결 및 새로운 아이디어 생성은 모든 이해 관계자가 지속적인 학습의 긍정적인 효과를 경험하는 사회 학습 환경에서 더 잘 지원될 수 있다. 종종 상황 학습의 이점은 조직 전체와 더 넓은 공동체의 즉각적인 실무자 그룹을 훨씬 넘어 확장된다. Richardson은 교육 환경에서 교사들이 교실에 이러한 기술을 통합하는 방법을 더 잘 이해하기 위해 자신의 실천에서 협업 기술을 사용할 수 있다고 언급한다.
온라인 교육의 새로운 전통.
많은 온라인 학습 과정은 여전히 전통적인 교사 주도의 교과서 중심 교육과정을 사용하며, 이는 학문 분야별로 구분되어 있다. 많은 대학들이 온라인 과정에서 실제적인 상황 학습이 이루어져야 한다는 점을 인식하기 시작했다. 핵심적인 측면은 단위 자체가 실제 활동이어야 하며, 단순히 단절된 활동들로 구성되어서는 안 된다는 점을 인식하는 것이다.
어틀리는 Hung의 주장을 다음과 같이 제시한다.
성인 학습자들이 다른 학습 환경에서 제시된 이론적 지식을 습득하고 실제 환경에서 경험하는 것에 적용할 수 있을지라도, 상황 학습은 자신의 실천의 특정 맥락과 관련된 새로운 개념을 가장 잘 적용하는 방법을 다른 사람들과 함께 고려할 기회를 제공한다. 이론적 지식이 토대를 제공하지만, 실제 실천을 통해 개발된 통찰력과 기술은 더욱 의미 있는 학습으로 이어질 수 있다.
전국적으로 학습 센터가 증가하는 것은 미국과 전 세계가 계속 학습하는 사회로 변모했음을 보여주는 증거이다. 이러한 학습의 대부분은 할버슨과 콜린스가 설명한 센터에서 일어나고 있다. 이러한 학습 센터의 예시들은 상황 학습의 완벽한 예시이며, 지역 도서관과 직업 훈련 센터를 포함한다. 이러한 학습 센터는 특히 성인들에게 학습을 확장하는 데 필요한 사회적 상호작용을 제공하고 있다. 이는 사람들이 다른 사람들과 특정 상황에 있는 것만으로도 학습한다는 헝의 연구 결과를 뒷받침한다.
조직이 제한된 자금으로 필요한 직장 교육을 수행하는 방법을 재평가함에 따라, 직원들이 효과적이기 위해 필요한 기술을 개발할 수 있도록 특정 실습 영역 내에서 발생하는 비공식 학습에 의존하고 있다.
새로운 일의 세계.
특히 제3자 제공업체가 제공하는 구조화된 이론 교육 프로그램에 대한 의존도가 감소하고 있으며, 기업들은 실천 공동체 내에서 실제 학습 기회를 촉진하는 방법을 찾고 있다. 바그너는 재정적 고려로 인해 관리자가 줄어들었기 때문에 조직은 제품과 서비스를 개선하기 위한 아이디어를 실제로 작업을 수행하는 사람들에게서 찾고 있다고 지적한다.
추상적인 지시와 구체적인 지시 중 어떤 방법이 더 생산적일지 결정할 때, 해당 기술을 배우는 개인에게 어떤 방법이 가장 유용할지 살펴보는 것이 중요하다. 학생들이 구체적인 지시를 받는다면, 그들은 정해진 작업만 수행할 수 있을 것이다. 학생들이 추상적인 지시를 배운다면, 다양한 직업을 얻는 데 유용할 더 많은 기술에 노출되지만, 동시에 반드시 필요하지 않은 훈련을 받을 수도 있다. 미래에 필요하지 않은 것들을 교육하는 데 돈이 "낭비"될 때, 상황을 살펴보고 그 돈이 다른 개인에게 더 구체적인 지시를 주는 데 더 유용하게 쓰일 수 있었을 것이라는 사실을 깨달을 수 있다.
우리 학생들은 학교를 졸업하면서 준비가 되어 있지 않으며, 상황 학습이 가능한 한 많이 구현된 교육 환경에 있었다면 그들의 미래를 더 잘 준비했을 것 같다. 바그너의 연구에 따르면 우리는 교육 면에서 다른 나라들보다 준비가 덜 되어 있으며, 이는 새로운 것은 아니지만 변화하기에는 너무 멀어 보인다. 우리 학생들이 행동을 통해 배우는 상황에 놓인다면, 단순히 무엇을 해야 하는지 들었을 때보다 훨씬 더 성공적일 가능성이 높다.
교실용 웹 도구.
2010년 기사 "블로그, 위키, 팟캐스트 및 교실을 위한 기타 강력한 웹 도구"에서 W. 리처드슨은 다음과 같이 명시했다.
교사와 강사들은 새로운 세대의 학생들(디지털 네이티브)을 위한 교육 도구로서 웹을 활용하는 것이 얼마나 중요한지 깨닫게 되었다. 사용될 수 있는 디지털 도구 중 하나는 웹로그이다. 이는 학생들에게 생각하고, 연구하며, 글을 쓰고, 같은 생각을 공유하거나 공유하지 않을 수 있는 많은 사람들에게 보여지고 읽힐 수 있는 목소리를 가질 수 있다는 것을 깨달을 기회를 제공한다. 학생들이 블로그를 할 때, 그들은 일기/텍스트 입력을 만들고 있는데, 이는 영어(쓰기)와 읽기로 간주된다. 또한 비디오, 사진 및 기타 디지털 미디어와 같은 다른 학습 도구를 활용할 기회도 가진다.
페이스북, 트위터, 닝과 같은 소셜 네트워크는 학습자들이 개인적인 관계를 넘어 서로에게서 배울 수 있는 공동체를 포용할 수 있도록 한다. 사회적 상호작용은 학습 과정의 중요한 부분이다. 기술이 성장하고 어린이, 청소년, 청년층의 삶의 필수적인 부분이 되면서, 성인들도 적응할 수밖에 없었다. 예를 들어, 최근 더 많은 성인들이 직업 시장을 거쳐야 함에 따라, 그들은 새로운 기술을 개발하고 일자리를 찾기 위해 기술로 눈을 돌렸다. 심지어 패스트푸드점에서도 구직자들에게 온라인으로 입사 지원서를 작성하도록 요구한다.
학생들은 다양한 방식으로 학습하며 시각화 또는 상황 학습이 모든 학습 스타일 중 가장 많이 사용되는 것으로 보인다. 학생들은 보고 들은 것을 모방할 수 있으며, 이는 정보를 장기간 유지하는 데 도움이 된다. 다양한 유형의 컴퓨터 응용 프로그램 시각화를 통해 학생의 지식은 상호 작용 및 수행이라는 사회적 과정에 의해 정의된다. 이는 학생들이 사회적 행동의 결과로 자연스럽게 학습할 수 있도록 한다. 컴퓨터 응용 프로그램은 안내자 역할을 하며, 학생들은 자신의 경험으로부터 자연스럽게 학습한다. 늘 그렇듯이 상황 학습은 학생의 학습 과정과 능력을 가속화한다.
웹 기반 학습 도구는 다양한 기술을 통합한 환경을 제공하여 인터넷을 통해 다양한 교육자와 학습자의 요구를 지원한다. 이 도구들의 목표는 대면 교육을 강화하고 원격 학습 과정을 가능하게 하는 것이다. 각 도구는 코스 노트 게시, 과제 제출, 퀴즈, 통신 기능과 같은 유사한 구성 요소를 제공한다. 이러한 도구를 개발하는 주요 동기는 HTML 및 웹 탐색에 대한 지식이 거의 없는 강사들이 코스 자료를 웹에 게시하는 것을 더 쉽게 만들기 위함이다. 이러한 도구를 사용하는 데는 상당한 단점도 있다. 예를 들어, 이러한 시스템은 코스 강사와 코스 관리자가 미리 정해진 탐색 모델과 코스 형식을 사용하도록 강제한다. 이러한 제약은 관리자, 교사 및 학생에게 유연성과 유용성에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 도구는 캠퍼스 전체의 다양한 코스에 적합해야 한다. 따라서 웹 기반 학습 도구는 코스, 뉴스 및 공지 사항, 코스 노트 및 관련 정보를 저장할 영역, 이메일, 게시판 및 채팅 시설과 같은 동기 및 비동기 도구, 그리고 온라인 퀴즈 및 온라인 제출을 생성하고 관리하는 기능을 제공할 수 있어야 한다. 웹 도구는 또한 교사와 학생 모두를 위한 탐구 기반 학습을 지원하며, 탐구 기반 학습의 본질을 포함한다.
탐구 기반 학습은 질문, 시나리오 또는 문제에 대한 조사를 기반으로 하는 학습 접근 방식을 설명하며, 종종 진행자의 도움을 받는다. 탐구자들은 지식이나 해결책을 향상시키기 위해 문제와 질문을 이해하고 연구할 것이다. 여기에는 문제 기반 학습이 포함되며 소규모 조사 및 프로젝트뿐만 아니라 연구에도 사용된다. 학습에 참여하면 새로운 지식을 구축하는 동안 해결책과 문제를 찾을 수 있는 기술과 태도를 향상시키는 결과를 가져오므로 학생들에게 훨씬 더 유익할 것이다. 교사들이 모든 학생들이 수업에 참여하도록 효과적으로 사용할 수 있는 탐구 기반 학습을 지원하는 수많은 웹 도구가 있다.
웹 기반 학습 도구는 또한 학습 객체, 즉 학습자의 인지 과정을 강화, 증폭 및 안내하여 학습을 지원하는 대화형 웹 기반 도구라고도 불린다. 이는 교사들이 기술을 사용할 때 직면하는 잠재적 장애물의 영향을 줄일 수 있는 두 가지 주목할 만한 기능을 제공한다. 첫째, 특정 개념에 초점을 맞추도록 설계되어 배우고 사용하기 쉽고, 복잡하고 고급 소프트웨어 패키지를 배울 시간이 거의 없는 바쁜 교육자들에게 더 매력적이다. 사용 편의성은 기술 사용에 대해 우려하는 교사들에게도 더 받아들여지게 한다. 둘째, 드릴 및 연습 평가 도구 또는 튜토리얼, 비디오 사례 연구 또는 지원, 일반 웹 기반 멀티미디어 자료, 특정 콘텐츠 영역의 자체 포함 대화형 도구 등 광범위한 웹 기반 학습 도구가 존재한다. 구현상의 어려움과 비용에 부담을 주는 다른 학습 기술과 달리, 웹 기반 학습 도구는 인터넷을 통해 쉽게 접근할 수 있으며 교사는 추가 비용이나 최신 버전을 걱정할 필요가 없다. 다양한 웹 기반 학습 도구의 광범위한 선택이 교사들이 WBLT를 교실 환경에 통합하는 것을 더 쉽게 만들 것이라고 추측된다.
프로젝트 기반 학습.
프로젝트 기반 학습은 학습자가 직무에서 요구되는 기능을 수행하는 동안 겪을 경험을 시뮬레이션하여, 배운 것을 즉시 적용하고 조직의 기존 지식 기반으로부터 이점을 얻을 기회를 제공한다. 최근 기술의 발전으로 온라인 환경에서 분산된 실천 공동체 내의 개인들을 가상으로 연결함으로써 학습의 사회적 측면을 촉진할 수 있다.
이러한 기술은 교사들이 어린 학습자들에게 개발하려고 노력하는 것이지만, 성인들은 이미 이러한 기술을 개발하고 사용해왔다. 그들은 직업, 고등 교육, 자녀 양육 또는 결혼을 통해 이러한 기술을 연마했다. 실제 문제를 다루는 평생 학습자로서, 프로젝트 기반 접근 방식은 그들이 오프라인 학습 센터나 웹상의 소셜 네트워킹 커뮤니티에서 다른 성인들과 함께 모일 때 발전하는 것이다.
상황 학습 활동은 협력적이고 복잡하므로 전통적인 평가 방법으로는 충분하지 않다. 상황 학습 평가에서 따를 수 있는 몇 가지 경향은 다음과 같다.
과정은 내용을 포함하므로, 개념 지도 및 비디오테이프 코딩과 같은 몇 가지 방법으로 평가할 수 있다.
이는 학습자의 답변이 여러 관점을 수용하고 옹호할 수 있어야 함을 의미한다. 그들은 태도, 효능, 지각 능력 및 고차원적 사고를 측정해야 한다.
테크놀로지와의 협력은 플래닝에 소요된 시간, 문제 해결과 관련하여 정보 수집 등 학생 활동을 추적할 수 있게 한다.
억제 조절(inhibitory control) 또는 반응 억제(response inhibition)는 개인이 충동과 자연스럽고 습관적인, 또는 지배적인 행동 반응( 선행 반응)을 억제하여 목표 달성과 일치하는 더 적절한 행동을 선택할 수 있게 하는 인지 과정이자 더 구체적으로는 집행 기능이다. 자기조절은 억제 조절의 중요한 측면이다. 예를 들어, 다이어트 중에 케이크를 갈망할 때 그것을 먹고 싶어하는 자연적인 행동 반응을 성공적으로 억제하려면 억제 조절을 사용해야 한다.
전전두피질, 꼬리핵, 시상하핵은 억제 조절 인식을 조절하는 것으로 알려져 있다. 억제 조절은 탐닉과 주의력결핍 과잉행동장애 모두에서 손상된다. 건강한 성인과 ADHD 환자 모두에서 억제 조절은 저용량(치료용)의 메틸페니데이트 또는 암페타민으로 단기적으로 향상된다. 억제 조절은 지속적인 유산소 운동을 통해 장기적으로 향상될 수도 있다.
억제 조절 테스트는 개인이 목표 지향적인 행동에 더욱 적응하도록 자극에 대한 자연적이고 습관적인 또는 지배적인 행동 반응을 억제하는 능력을 측정하는 신경심리검사이다. 억제 조절을 측정하는 신경심리검사 중 일부는 스트루프 과제, 고/노고 과제, 사이먼 과제, 플랭커 과제, 반사시 과제, 만족 지연 과제 및 정지 신호 과제를 포함한다.
여성은 원치 않거나 습관적인 행동에 대한 억제 조절을 발휘하는 기초 능력이 남성보다 더 크고, 조절적인 환경적 맥락 요인에 다르게 반응하는 경향이 있다. 예를 들어, 음악을 듣는 것은 여성의 반응 억제율을 상당히 향상시키는 경향이 있지만, 남성의 반응 억제율을 감소시킨다.
심리학에서 이중 과정 이론(dual process theory)은 생각이 두 가지 다른 방식으로, 또는 두 가지 다른 과정의 결과로 어떻게 발생할 수 있는지에 대한 설명을 제공한다. 종종 두 과정은 암묵적(자동적), 무의식 과정과 명시적(통제된), 의식적 과정으로 구성된다. 언어화된 명시적 과정이나 태도 및 행동은 설득이나 교육에 따라 변할 수 있지만, 암묵적 과정이나 태도는 새로운 습관을 형성하는 데 오랜 시간이 걸리는 경향이 있다. 이중 과정 이론은 사회, 성격, 인지 및 임상 심리학에서 찾을 수 있다. 또한 전망 이론 및 행동경제학을 통해 경제학, 그리고 문화 분석을 통해 사회학에서도 점점 더 많이 연결되고 있다.
이중 과정 이론의 기초는 아마도 고대부터 있었다. 스피노자 (1632-1677)는 열정과 이성을 구분했다. 윌리엄 제임스 (1842-1910)는 연상적 사고와 진정한 추론이라는 두 가지 종류의 사고가 있다고 믿었다. 제임스는 경험적 사고가 예술 및 디자인 작업과 같은 것에 사용된다고 이론화했다. 제임스에게 있어 이미지와 생각은 과거 경험에서 떠올라 비교나 추상적인 아이디어를 제공했다. 그는 연상적 지식이 "단지 재생적"이라고 묘사하며 과거 경험에서만 비롯된다고 주장했다. 제임스는 지도가 장애물을 헤쳐나갈 수 있도록 하는 것처럼 진정한 추론이 "전례 없는 상황"을 극복할 수 있게 한다고 믿었다.
윌리엄 제임스의 연구 이후 다양한 이중 과정 이론이 나왔다. 이중 과정 모델은 사회심리학 변수, 예를 들어 태도 변화 연구에서 매우 흔하다. 예로는 페티와 캐시오포의 정교화 가능성 모델(아래 설명)과 차이켄의 휴리스틱 체계적 모델이 있다. 이 모델들에 따르면, 설득은 강도 높은 정밀 조사나 극도로 피상적인 사고 후에 발생할 수 있다. 인지심리학에서는 주의와 작업 기억도 두 가지 다른 과정에 의존하는 것으로 개념화되었다. 사회심리학이든 인지심리학이든, 과거에 만들어진 이중 과정 이론의 예는 많다. 다음은 그 다양성을 엿볼 수 있는 일부이다.
피터 웨이슨과 조너선 세인트 B. T. 에반스는 1974년에 이중 과정 이론을 제안했다. 에반스의 후기 이론에서는 휴리스틱 과정과 분석 과정이라는 두 가지 명확한 유형의 과정이 있다. 그는 휴리스틱 과정 동안 개인이 현재 상황과 관련된 정보를 선택한다고 제안했다. 관련 정보는 추가 처리되고 관련 없는 정보는 처리되지 않는다. 휴리스틱 과정 다음에는 분석 과정이 온다. 분석 과정 동안 휴리스틱 과정에서 선택된 관련 정보는 상황에 대한 판단을 내리는 데 사용된다.
리처드 E. 페티와 존 캐시오포는 1986년에 사회심리학 분야에 중점을 둔 이중 과정 이론을 제안했다. 그들의 이론은 설득의 정교화 가능성 모델이라고 불린다. 그들의 이론에서는 의사결정에서 설득에 이르는 두 가지 다른 경로가 있다. 첫 번째 경로는 중심 경로로 알려져 있으며, 이는 사람이 상황에 대해 신중하게 생각하고, 주어진 정보를 정교하게 다루며, 논증을 생성할 때 발생한다. 이 경로는 개인의 동기와 능력이 높을 때 발생한다. 두 번째 경로는 주변 경로로 알려져 있으며, 이는 사람이 상황에 대해 신중하게 생각하지 않고 지름길을 사용하여 판단을 내릴 때 발생한다. 이 경로는 개인의 동기나 능력이 낮을 때 발생한다.
스티븐 슬로먼은 1996년에 이중 처리의 또 다른 해석을 내놓았다. 그는 연상적 추론이 자극을 받아 통계적 규칙성에 기반하여 논리적인 정보 덩어리로 나눈다고 믿었다. 그는 연상 방식이 과거 경험의 유사성에 직접 비례하며, 근본적인 기계적 구조보다는 시간적 및 유사성 관계에 의존하여 추론을 결정한다고 제안했다. 슬로먼의 의견에 따르면 다른 추론 과정은 규칙 기반 시스템이었다. 이 시스템은 규칙 시스템에 기반한 논리적 구조와 변수로 작동하여 연상 시스템과는 다른 결론에 도달했다. 그는 또한 규칙 기반 시스템이 연상 시스템을 통제하지만, 단지 억제만 할 수 있다고 믿었다. 이 해석은 이중 추론 과정의 계산 모델에 대한 초기 연구와 잘 일치한다.
대니얼 카너먼은 2003년에 두 가지 처리 방식을 직관과 추론으로 구분하여 추가적인 해석을 제공했다. 연상적 추론과 유사한 직관(또는 시스템 1)은 빠르고 자동적이며, 보통 추론 과정에 강한 감정적 유대가 포함된다고 결정되었다. 카너먼은 이러한 종류의 추론이 형성된 습관에 기반하며 변경하거나 조작하기 매우 어렵다고 말했다. 추론(또는 시스템 2)은 더 느리고 훨씬 더 변덕스러워 의식적인 판단과 태도에 영향을 받는다.
프리츠 슈트라크와 롤랜드 도이치는 2004년에 사회심리학 분야에 초점을 맞춘 또 다른 이중 과정 이론인 반사-충동 모델(RIM)을 제안했다. 그들의 모델에 따르면, 인간 행동을 제어하는 두 가지 별개의 시스템이 있는데, 바로 반사 시스템과 충동 시스템이다. 반사 시스템에서는 지식, 가치, 목표에 기반한 의사결정 과정을 안내하기 위해 상징적 표현과 명제적 추론이 사용된다. 반면에 충동 시스템에서는 시간적 및 공간적 근접성에 기반한 자동적인 연상 과정을 사용하여 결정이 내려진다. 다른 이중 과정 모델과 달리, 슈트라크와 도이치는 두 시스템이 병렬적으로 작동하며 서로 상호작용한다는 점을 강조한다.
이중 과정 학습 모델.
론 선은 학습의 이중 과정 모델(암묵적 학습과 명시적 학습 모두)을 제안했다. 이 모델(CLARION이라고 명명됨)은 암묵적 학습과 전반적인 기술 습득에 대한 심리학 연구의 방대한 행동 데이터를 재해석했다. 그 결과로 나온 이론은 일회성 명시적 규칙 학습(즉, 명시적 학습)과 강화(즉, 암묵적 학습)를 통한 점진적 암묵적 조율의 상호작용 개념에 기반한 두 단계의 상호작용적 이론이며, 암묵적 및 명시적 학습의 상호작용을 기반으로 이전에 설명되지 않았던 많은 인지 데이터와 현상을 설명한다.
이중 과정 학습 모델은 그룹 학습 환경에 적용될 수 있다. 이를 협력 학습의 이중 목표 모델이라고 하며, 팀 내에서 인지적 및 정서적 기술을 모두 포함하는 그룹 활동이 필요하다. 이 모델은 제품이 성공적으로 완성될 때까지 교사가 그룹 전체를 모니터링하는 적극적인 참여를 포함한다. 교사는 그룹의 협력적 학습 환경 내에서 인지적 및 정서적 활동의 효과성에 중점을 둔다. 강사는 긍정적인 정서적 행동과 아이디어를 장려함으로써 그룹을 돕는 역할을 한다. 또한 교사는 그룹의 제품 개발과 학생들 간의 상호작용에서 지속적인 개선을 관찰한다. 교사는 학생들이 전체 그룹에 정서적 또는 인지적으로 더 잘 기여할 수 있는 방법에 대한 피드백을 제공하기 위해 개입할 것이다. 목표는 각 학생의 고유한 아이디어의 총체인 숙련된 제품을 만들면서 그룹 내에서 공동체 의식을 조성하는 것이다.
이중 부호화.
다소 다른 접근 방식을 사용하여 앨런 파이비오는 정보 처리의 이중 부호화 이론을 개발했다. 이 모델에 따르면, 인식은 언어에 특화된 비언어 시스템과 언어 시스템이라는 두 가지 독립적이지만 연결된 시스템의 협력적인 활동을 포함한다. 비언어 시스템은 진화 과정에서 더 일찍 발달했을 것으로 가정된다. 두 시스템은 모두 뇌의 다른 영역에 의존한다. 파이비오는 비언어적, 시각적 이미지가 더 효율적으로 처리되고 기억에 약 두 배 더 잘 남는다는 증거를 보고했다. 또한 언어 및 비언어 시스템은 부가적이므로, 학습 중에 두 가지 유형의 정보를 모두 사용함으로써 기억을 향상시킬 수 있다. 이러한 부가적 이중 부호화 주장은 언어화된 사고가 흔히 잘못된 직관이나 휴리스틱을 반드시 극복하지 못한다는 증거와 일치하는데, 이는 휴리스틱 및 편향 테스트 동안 소리 내어 생각하는 것이 테스트 성능을 반드시 향상시키지는 않았다는 연구와 같다.
추론의 이중 과정 설명.
추론의 이중 과정 설명은 하나의 뇌에 두 가지 시스템 또는 마음이 있다고 가정한다. 현재 이론은 사고와 추론의 기반이 되는 두 가지 인지 시스템이 있으며, 이 다른 시스템들은 진화를 통해 발달했다는 것이다. 이 시스템들은 종종 "암묵적"과 "명시적" 또는 키스 스타노비치와 리처드 웨스트가 명명한 더 중립적인 "시스템 1"과 "시스템 2"로 불린다.
이 시스템들은 여러 이름과 다양한 속성을 가지고 있다.
시스템 1.
존 바그는 "자동적"이라는 용어를 인지, 의도성, 효율성, 통제 가능성이라는 네 가지 구성 요소로 나누어 자동성 개념을 재개념화했다. 어떤 과정이 자동적이라고 분류되는 한 가지 방법은 사람이 그 과정을 인지하지 못하는 경우이다. 사람이 정신적 과정을 인지하지 못하는 세 가지 방법이 있다. 자극의 존재를 인지하지 못하거나(잠재의식), 자극이 어떻게 분류되거나 해석되는지 인지하지 못하거나(고정관념 또는 특성 구성의 활성화 인지 못함), 또는 자극이 사람의 판단이나 행동에 미치는 영향을 인지하지 못하는 경우(오귀인)이다. 정신적 과정이 자동적이라고 분류되는 또 다른 방법은 비의도적일 때이다. 의도성은 과정의 의식적인 "시작"을 의미한다. 자동적 과정은 사람이 의식적으로 시작하려 하지 않아도 시작될 수 있다. 자동성의 세 번째 구성 요소는 효율성이다. 효율성은 과정에 필요한 인지 자원의 양을 의미한다. 자동적 과정은 자원을 적게 필요로 하므로 효율적이다. 네 번째 구성 요소는 통제 가능성으로, 사람이 과정을 중단시킬 수 있는 의식적인 능력을 의미한다. 자동적 과정은 통제할 수 없으며, 이는 과정이 완료될 때까지 실행되고 사람은 이를 중단시킬 수 없음을 의미한다. 바그는 자동성을 구성 요소 관점(인지, 의도, 효율성, 통제의 어떤 조합이든)으로 개념화했으며, 자동성을 전 또는 무 이분법으로 보았던 과거의 개념과는 대조된다.
이중 과정 이론에 대한 심리학 연구에서 얻은 한 가지 중요한 점은 우리의 시스템 1(직관)이 사회 역학과 같이 신뢰할 수 있고 빠른 피드백으로 많은 데이터를 수집한 영역에서 더 정확하다는 것이다. 또는 우리가 전문가가 되었거나 단순히 익숙해진 인지 영역에서도 그렇다.
인간의 시스템 2.
시스템 2는 진화적으로 최근에 나타났으며 인간에게 특유한 것으로 추측된다. 이는 명시적 시스템, 규칙 기반 시스템, 합리적 시스템, 또는 분석 시스템으로도 알려져 있다. 이는 더 느리고 순차적인 사고를 수행한다. 이는 영역-일반적이며 중앙 작업 기억 시스템에서 수행된다. 이로 인해 제한된 용량을 가지며 시스템 1보다 느려서 일반 지능과 상관관계가 있다. 논리적 기준에 따라 추론하기 때문에 합리적 시스템으로 알려져 있다. 시스템 2와 관련된 몇 가지 전반적인 속성은 규칙 기반적이고 분석적이며 통제되고 인지 능력 요구가 많고 느리다는 것이다.
이중 과정은 고정관념화, 범주화, 판단과 같은 영역에서 사회심리학에 영향을 미친다. 특히 이중 과정 이론에서 자동성과 암묵성에 대한 연구가 사람의 인식에 가장 큰 영향을 미친다. 사람들은 보통 다른 사람의 정보를 인지하고 나이, 성별, 인종 또는 역할에 따라 분류한다. 노이버그와 피스크(1987)에 따르면, 대상자에 대한 충분한 정보를 받은 인지자는 그 사람을 판단하는 기초로 형식적인 정신적 범주(무의식)를 사용할 것이다. 인지자가 주의가 분산되면 대상 정보에 더 많은 주의를 기울여야 한다(의식). 범주화는 사람들을 특정 고정관념과 관련된 사회 집단으로 분류하는 고정관념화의 기본 과정이다. 이는 주관적인 의도나 노력 없이 사람들의 판단을 자동으로 검색할 수 있다. 태도도 대상에 의해 자발적으로 활성화될 수 있다. 존 바그의 연구는 본질적으로 모든 태도, 심지어 약한 태도조차도 자동으로 활성화될 수 있다는 대안적인 관점을 제시했다. 태도가 자동으로 형성되든 노력과 통제하에 작동하든, 그것은 대상에 대한 정보의 추가 처리를 여전히 편향시키고 인식자의 행동을 대상으로 향하게 할 수 있다. 셸리 차이켄에 따르면, 휴리스틱 처리는 판단 규칙의 활성화 및 적용이며, 휴리스틱은 학습되어 기억에 저장되는 것으로 추정된다. 이는 "전문가는 항상 옳다"와 같이 접근 가능한 결정을 내릴 때 사용되며(시스템 1), 체계적 처리는 개인이 인지적 사고를 요구하는 모든 관련 정보를 노력하여 정밀하게 조사할 때 비활성화된다(시스템 2). 휴리스틱 및 체계적 처리는 태도 변화 및 사회적 영향의 영역에 영향을 미친다.
무의식적 사고 이론은 무의식이 고도로 복잡한 의사결정에 적합하다는 직관에 반하고 논쟁의 여지가 있는 견해이다. 대부분의 이중 시스템 모델이 복잡한 추론을 노력적인 의식적 사고의 영역으로 정의하는 반면, UTT는 복잡한 문제는 무의식적으로 처리하는 것이 가장 좋다고 주장한다.
고정관념화.
고정관념화의 이중 과정 모델은 우리가 한 개인을 인지할 때, 그와 관련된 두드러진 고정관념이 자동으로 활성화된다고 제안한다. 이러한 활성화된 표상은 다른 동기나 인지가 발생하지 않으면 행동을 유도할 것이다. 그러나 동기와 인지 자원이 있을 때는 통제된 인지 과정이 고정관념의 사용을 억제할 수 있다. 데빈(1989)은 세 가지 연구를 통해 고정관념화의 이중 과정 이론에 대한 증거를 제공했다. 연구 1은 발견된 편견(현대 인종차별 척도에 따름)이 아프리카계 미국인에 대한 문화적 고정관념 지식과 관련이 없음을 보여주었다. 연구 2는 피험자들이 편견 수준(개인적 신념)과 관계없이 판단에서 자동으로 활성화된 고정관념을 사용했음을 보여주었다. 참가자들은 고정관념 관련 또는 비관련 단어로 촉진된 후 불분명한 인종을 가진 대상이 모호하게 적대적인 행동을 할 때 적대감 평가를 요청받았다. 편견 수준과 관계없이, 고정관념 관련 단어로 더 많이 촉진된 참가자들은 모호한 대상에게 더 높은 적대감 평가를 내렸다. 연구 3은 사람들이 개인적인 신념을 활성화함으로써 고정관념 사용을 통제할 수 있는지 조사했다. 편견이 낮은 참가자들은 아프리카계 미국인을 나열하라는 요청을 받았을 때 편견이 높은 참가자들보다 더 긍정적인 예를 나열했다.
공포 관리 이론과 이중 과정 모델.
심리학자 Pyszczynski, Greenberg, &amp; Solomon에 따르면, 공포 관리 이론과 관련하여 이중 과정 모델은 뇌가 죽음의 공포를 관리하는 두 가지 시스템(원격 및 근접)을 식별한다. 원격 방어는 무의식적이기 때문에 시스템 1 범주에 속하며, 근접 방어는 의식적 사고로 작동하기 때문에 시스템 2 범주에 속한다. 그러나 ManyLabs 프로젝트의 최근 연구는 사망 현저성 효과(예: 자신의 죽음에 대한 성찰이 자신의 세계관에 대한 더 큰 방어를 촉진함)가 재현에 실패했음을 보여주었다(ManyLabs는 여러 실험실에서 중요한 이론적 발견을 재현하려는 시도였으며, 이 경우 일부 실험실은 원래 공포 관리 이론가들의 의견을 포함했다).
이중 과정과 습관화.
습관화는 반복되는 자극에 대한 반응 감소로 설명될 수 있다. 그로브스와 톰슨에 따르면 습관화 과정 또한 이중 과정을 모방한다. 행동적 습관화의 이중 과정 이론은 두 가지 근원적인 (비행동적) 과정, 즉 우울과 촉진에 의존하며, 이 둘 중 하나의 상대적 강도에 따라 행동에서 습관화 또는 민감화가 나타나는지가 결정된다. 습관화는 시간이 지남에 따라 반복되는 자극의 강도를 무의식적으로 약화시킨다. 결과적으로 사람은 시간이 지남에 따라 자극에 대한 의식적 주의를 덜 기울이게 된다. 반대로, 민감화는 시간이 지남에 따라 자극을 무의식적으로 강화하여 자극에 더 많은 의식적 주의를 기울이게 한다. 이 두 시스템은 모두 의식적인 것은 아니지만, 서로 상호작용하여 일부 자극을 강화하고 다른 자극을 약화시킴으로써 사람들이 주변 환경을 이해하도록 돕는다.
이중 과정과 인지 조향.
워커에 따르면, 시스템 1은 병렬 시스템이라기보다는 시스템 2를 위한 직렬 인지 조향 프로세서로 기능한다. 워커는 학교 학생들을 대상으로 한 대규모 반복 연구에서 학생들이 수학, 과학, 영어 등 다양한 교과목에서 상상 속 자기-작동을 어떻게 조절하는지 테스트했다. 그는 학생들이 다양한 교과목에 대해 휴리스틱 자기-표현의 편향을 특정 상태로 일관되게 조절한다는 것을 보여주었다. 인지 조향 모델은 인식적으로 다양한 환경 데이터를 처리하기 위해 휴리스틱 지향 시스템이 필요하며, 이는 다양한 들어오는 환경 데이터를 기존 신경 알고리즘 프로세스와 정렬하는 역할을 한다. 상상력을 중심으로 한 뇌의 연상 시뮬레이션 능력은 이러한 기능을 수행하는 통합자 역할을 한다. 해마체 내 초기 개념 형성 및 미래 자기-작동에 대한 증거가 이 모델을 뒷받침한다. 인지 조향 모델에서는 의식 상태가 노력적인 연상 시뮬레이션에서 발생하며, 이는 나중에 알고리즘 프로세스를 통해 새로운 데이터를 원격 기억과 정확하게 정렬하는 데 필요하다. 이와 대조적으로, 빠른 무의식적 자동성은 규제되지 않은 시뮬레이션 편향에 의해 구성되며, 이는 후속 알고리즘 프로세스에서 오류를 유발한다. '쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다'는 표현은 오류투성이인 휴리스틱 처리를 설명하는 데 사용된다. 초기 데이터 검색 및 위치의 정확도가 제대로 자체 규제되지 않으면 항상 오류가 발생할 것이다.
경제 행동에서의 적용.
알로스-페러와 슈트라크에 따르면, 이중 과정 이론은 경제적 의사결정에서 다중 자아 모델을 통해 관련성을 갖는다. 다중 자아 모델에서는 한 사람의 자아 개념이 맥락에 따라 여러 자아로 구성된다. 예를 들어, 학생으로서는 성실하고 똑똑하지만, 형제자매로서는 배려심 많고 지지적인 사람이다. 의사결정은 자동적 과정과 통제된 과정을 모두 사용하지만, 사람과 상황에 따라 달라지며, 개인의 경험과 현재 상황에 따라 의사결정 과정이 다를 수 있다. 목표가 다른 두 가지 의사결정 과정이 주어지면 특정 상황에서 하나가 더 유용할 가능성이 높다. 예를 들어, 이기적이지만 합리적인 동기와 사회적 동기가 관련된 의사결정을 하는 사람이 있다. 개인에 따라 한 동기가 다른 동기보다 더 매력적일 수 있지만, 상황에 따라 한 동기 또는 다른 동기에 대한 선호도가 달라질 수 있다. 이중 과정 이론을 사용하면 한 동기가 다른 동기보다 더 자동적인지 여부를 고려하는 것이 중요하며, 이 경우 자동성은 개인과 그들의 경험에 따라 달라질 것이다. 이기적인 사람은 비이기적인 사람보다 더 자동적으로 이기적인 동기를 선택할 수 있지만, 통제된 과정은 상황, 금전적 이득 또는 사회적 압력과 같은 외부 요인에 따라 여전히 이를 능가할 수 있다. 개인이 어떤 동기를 선택할지에 대한 안정적인 선호가 있을 가능성이 높지만, 외부 요인이 의사결정에 영향을 미친다는 점을 기억하는 것이 중요하다. 이중 과정 이론은 또한 경제학에서 행동 이질성의 다른 원인을 제공한다. 경제학에서는 대부분 이러한 이질성이 취향과 합리성의 차이에서 비롯된다고 가정하지만, 이중 과정 이론은 어떤 과정이 자동화되어 있는지, 그리고 이러한 다른 과정이 의사결정 내에서 어떻게 상호작용할 수 있는지에 대한 필수적인 고려 사항을 제시한다.
도덕 심리학.
도덕적 판단은 부분적으로 이중 과정 이론으로 설명된다고 한다. 윤리적 딜레마에서 우리는 도덕적으로 불쾌한 두 가지 선택지에 직면한다. 예를 들어, 많은 생명을 구하기 위해 한 생명을 희생해야 하는가, 아니면 많은 생명이 죽게 내버려 두어야 하는가? 역사적 예를 고려해 보자: "미래의 국제 테러 행위"를 막기 위해 다른 국가에 대한 무력 사용을 승인해야 하는가, 아니면 외국인에 대해 더 평화주의적인 접근 방식을 취하고 테러 공격의 가능성을 감수해야 하는가? 이중 과정 이론가들은 더 나쁜 결과를 막기 위해 도덕적 가치가 있는 것을 희생하는 것(종종 "공리주의적" 선택이라고 불림)이 더 평화주의적인 선택(또한 "의무론적" 선택으로 알려짐)보다 더 반사적인 추론을 포함한다고 주장해 왔다. 그러나 일부 증거는 항상 그런 것은 아니며, 반사가 때로는 해악 거부 반응을 증가시킬 수 있고, 반사가 희생적 반응과 평화주의적 반응(그러나 비사회적 반응은 아님) 모두와 상관관계가 있음을 시사한다. 따라서 일부는 더 큰 선을 위한 희생 또는 평화주의 경향이 이중 과정 이론가들이 제안한 두 가지 과정 외의 요인으로 더 잘 설명된다고 제안했다.
다양한 연구에서 시스템 2 사고(일명 성찰 테스트)를 요구하도록 설계된 테스트의 성능이 철학적 경향, 특히 종교성(즉, 조직화된 종교에 얼마나 관여하는지 보고하는 정도)의 차이를 예측할 수 있다는 것을 발견했다. 이러한 "분석적 무신론자" 효과는 심지어 학술 철학자들을 포함한 표본에서도 발견되었다. 그럼에도 불구하고, 일부 연구에서는 무신론과 성찰적 시스템 2 사고 간의 이러한 상관관계가 연구하는 일부 국가에서만 감지되어, 종교성의 분산을 예측하는 것이 직관적 사고와 성찰적 사고뿐만 아니라 문화적 차이도 있음을 시사한다.
신념 편향 효과.
신념 편향은 논증의 결론이 얼마나 그럴듯한지에 따라 논증의 강도를 판단하려는 경향으로, 결론을 얼마나 강력하게 뒷받침하는지와는 무관하다. 일부 증거는 이러한 편향이 논증 평가 동안 논리적(시스템 2) 과정과 신념 기반(시스템 1) 과정 간의 경쟁에서 비롯된다는 것을 시사한다.