1. 학습 에이전트 = input + process + output
나만의 AI 학습 허브를 학습 에이전트로 봅니다. 학습이 일어나는 자리를 셋으로 나누면, 오늘 만드는 두 가지 길이 그대로 들어맞습니다.
input
깊이 읽기 (여러 렌즈)
무엇을 어떻게 넣느냐. 어려운 문서 하나를 여러 렌즈로 재구성해 input을 두껍게 만듭니다. 이번 세션의 1번 주제입니다.
process
큐레이션
넣은 걸 어떻게 처리하고 무엇을 버리느냐. 24시간 소식을 선정 기준으로 추려 핵심 하나만 남깁니다. 이번 세션의 2번 주제입니다.
output
받아보기 (자동 발행)
정리한 걸 관심사 맞춤 뉴스레터로 매일 받아봅니다. 자동 발행이 이 칸이고, 지난 Output편에서 다룬 자리입니다.
동·서, 어디서나 같은 셋
이 세 칸은 새로 만든 게 아닙니다. 사람이 배우는 방식을 설명해 온 이론들이 똑같이 셋으로 나눕니다. 서양 인지심리학은 기억을 부호화(input) → 처리 → 인출(output)로 봅니다. 동양 중용(中庸)은 배움을 박학·심문 → 신사·명변 → 독행의 다섯 단계로 풀었는데, 셋으로 묶으면 똑같습니다.
| 단계 | 동양 (중용 5단계) | 서양 (정보처리) |
|---|---|---|
| input | 박학(博學) · 심문(審問) | 부호화(encoding) |
| process | 신사(愼思) · 명변(明辨) | 처리수준 · 정교화 |
| output | 독행(篤行) | 인출(retrieval) |
정보처리 모형 · Atkinson–Shiffrin (1968)
en.wikipedia.org
중용 (中庸) · 박학·심문·신사·명변·독행
ko.wikipedia.org
📝
오늘 만드는 학습 허브에서 input은 깊이 읽기(여러 렌즈), output은 받아보기(자동 뉴스레터), 둘 사이 process는 큐레이션입니다. 다음 페이지에서 input(깊이 읽기)부터 시작합니다. 더 자세한 출처는 참고자료에 모았습니다.
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