10,000/ 1만 시간의 법칙 ?

1만 시간의 법칙이란 개념은 'The Role of Deliberate Practice in the Acquistion of Expert Performance, 전문가적 실력 습득에서 연습이 하는 역할' 이라는 논물을 발표한 심리학자 안데르스 에릭손 박사( K. Anders Ericsson, 1947년 10월 23일~ 2020년 6월 17일) 은 스웨덴의 심리학자 )에 의해 만들어졌다.

 

세계적인 수준의 연주자들은 모두 공통적으로 수년에 걸쳐 일정 수준 이상의 연습을 규칙적으로 했다고 밝혔으며, 세계적인 바이올리니스트들은 스무 살이 되기 전까지 1만 시간 이상 연습함으로써 월등한 실력을 갖추었음이 입증되었다.

 

1만 시간의 법칙이란, 어떤 분야든 10,000시간 동안 시간을 집중하고 연습하면 전문가가 될 수 있다는 법칙이다.

 

어떤 분야, 일에 하루에 4시간씩 할애하여 집중한다면 얼마나 시간이 걸리게 될까?

하루 4시간씩 할애하면 약 7년의 시간이 걸리며, 하루 6시간씩 할애하면 4년 6개월이 걸리게 된다.

여기에는 365일 동안 단 하루도 빠지지 않는다는 전제조건이 들어있으므로 실제로 10,000시간을 다 채우려면 거의 10년의 시간이 걸린다고 봐도 좋을 것이다. 그러면 이 10,000시간을 다 채우면 게임에서 퀘스트를 클리어하는 것처럼 전문가라는 호칭을 얻고 실제 전문가가 되어 있을까?  

 

답은 애초에 10,000시간이라는 것은 중요하지 않다가 옳을 것이다.

 

우리가 전문가가 되기 위한 몇가지 조건이 있는데, 아래와 같다.

 

1. 어떤 사건에 대한 예측 가능한 타당한 환경

2. 계속된 반복

3. 적절한 피드백

4. 의도적인 연습

 

예측가능한 타당한 환경이란 것은 주식, 도박 같은 매번 새로운 변수가 들어갈 수 있는 환경이 아니어야 한다.

 

실제 펀드매니저들은 시장성장률 보다 못한 성과를 보여주는 경우가 다반수다. 그 이유는 우리의 경제는 매번 새로운 요소, 비합리적이고 예측 불가한 사람의 심리가 가미되어 있기에 피드백을 통한 매번 예측가능한 환경이 아니라는 뜻이다.

 

즉, 어떤 예측가능한 패턴이 있고 그 패턴에 익숙해질때 미래에 있을 일련의 사건들에 대한 결과를 예측 및 패턴을 봄으로써 그 사건들을 통해 일정한 패턴을 겪고 그 안에서 피드백을 받는 것을 의미한다. 그 피드백들은 일련의 사건에 대해 하나의 유사한 사건의 카테고리를 묶도록 만들어주고 우리는 그 경험을 바탕으로 비슷한 상황에서 일어나는 일들에 대해 더욱 유연하게 대처하거나 상황을 예측 가능한 범주에서 다룰수 있게 되는 것이다.

 

이러한 경험, 데이터베이스를 꾸준한 반복을 통해서 스스로 데이터를 쌓아가다보면 우리는 전문가의 영역에 점점 가까워지게 될 것이다. 

 

그러나 인간은 편안함을 추구하는 본성이 있기 때문에 단순히 반복 하는것으로는 충분치 않다.

 

계속 발전하기 위해서는 어려운 상황으로 자신을 밀어넣어야 한다. 운전도 매일 오고 가는길에서 운전을 한다면 우리의 뇌는 의식의 영역에서 무의식의 영역에 일을 위임함으로 우리는 운전을 할때 의식적으로 큰 집중을 하지 않아도 운전을 할 수 있게 된다.

 

지속적으로 배우기 위해서는 능력의 한계까지 밀어 붙이는 연습을 해야 한다. 심리적인 안정을 느끼는 부분을 넘어서고 엄청난 집중력을 발휘해서  체계적이고 반복적으로 잘하지 못하는 일을 시도해야만 하는 것이다.

 

이러한 방법을 의도적 연습이라고 하며, 많은 분야에서 전문가들은 의도적 연습을 하지 않게 되면 그들의 실력은 늘지 않으며 가끔 떨어지기도 한다. 전문가가 되기 위해서는, 수천시간동안 심리적으로 불편한 영역에서 연습을 해야만 한다.

즉, 아직 잘할 수 없는 일들을 시도하는 것이다. 

 

예측 가능한 타당한 환경을 만들고, 계속하여 편안한 영역을 벗어나 자신이 잘 할 수 없는 것을 의도적으로 연습하면서 그에 대한 피드백을 받는다면 그리 긴 시간이 걸리지 않더라도 우리는 전문가라고 불릴 만한 자격을 갖추게 될 것이다.

 

이러한 기준이 충족되면 사람이 보일 수 있는 성과는 놀라우며 그러지 않았다면, 사실 그 사람은 전문가가 아닐수 있다.