사고와 문제해결 연구에 관한 현재의 접근들
인지학습과 문제해결 : Robert J. Sternberg 편, 김경옥.김선.김수동.김정원.이신동.임혜숙 공역, 상조사, 1997 (원서 : Thinking and Problem Solving - Handbook of Perception and Cognition, 2nd ed, 1994), Page 51~83
사고에 관한 최근의 검토 (Holyoak & Spellman, 1993) 들은 '사고'를 모든 지적인 인지 활동을 포함하자는 일반적인 정의와 추론, 의사결정, 문제해결 등과 같은 가장 복잡한 형태의 인지활동만을 포함하자는 특별한 정의 사이를 구분하고 있는 것으로 보인다.대부분의 검토자들은 자신들의 논의를, 분명히 명시된 목표를 성취하기 위해, 피험자들이 동기화된 조건하에서 특별한 형태의 복잡한 사고를 유도하도록 설계된 실험실 과제들의 수행을 검사하는 경험적 연구결과들에만 국한하고 있다. 이것은 결과적으로 '사고 (thinking)' 라는 용어의 외면적 측면 (extensional aspects) 과 특히 연구자들이 경험적으로 분석할 수 있는 사고의 측면을 이해하기 위해 설계된 실험적 과제에 초점을 맞추게 하였다. 사실상, 최근 책들의 내용 목록들은 아마도 학구적인 심리학자들의 사고 개념의 본보기에 기초한 (exemplar - based) 정의를 만족시킬 것이다. 이들은 주로 표상, 범주화, 연역, 귀납, 문제해결, 창의력,지혜 등 (여기에 의사결정이나 과학적인 발견과 같은 범주들을 한 두 가지 첨가할 수도 있다) 이다
아마도 심리학자가 아닌 대부분의 일반인들은 사고에 대한 더욱 일반적인 개념, 즉 전형적인 사전적 정의, 이를테면 "사고 … 마음에 가지고 있는 혹은 형성된 …, ∼에 대한 추론, ∼대한 숙고, ∼대한 깊은 사고 …" 등과 같은 (American Heritage Dictionary, 2 판, 1982) 개념을 가지고 있을 것이다. 그러나 언어분석이나 단어 의미에 대한 평점 결과는 일반인들도 전문적인 심리학자들과 매우 유사하게, 사고를 문제해결, 추리, 개념화 그리고 의사결정과 같은 활동의 상위개념으로, 그리고 지각, 정서, 꿈, 소망, 기억, 의지와는 보조적이고 대비되는 범주로 보아 사고가 문화적으로 공유된 일상적 개념의 집합체인 것으로 나타났다 (D'Andrade, 1987; Rips & Conard, 1989).
흥미로운 (그리고 아마도 진지한) 결론은 사고에 대한 전문적인 정의와 일반적인 정의가 그렇게 많이 다르지 않다는 것이며, 아마도 관련 개념들에 대한 일반인들의 생각도 전문적인 심리학자들의 생각만큼 체계적인 구조를 가지고 있다는 점이다.
여러 사전과 백과사전의 용어들을 가지고 더욱 의도적인 정의를 내리고자 시도한다면 다음과 같이 정의할 수 있다 : 새롭고, 생산적인 아이디어들 혹은 결론들로 이끄는 내적 상징활동의 연속 (A sequence of internal symbolic activities that leads to novel, productive ideas or conclusions). 이 정의를 좀 더 보충하자면, 여기서 상징적 활동이란 사고자 (thinker) 가 외적 사건들을 표상하는 것이며, 연속이란 외적으로 야기된 지각적 경험의 단순한 반영이나 장기 기억의 재생은 아님을 의미한다. 일반인들과 심리학자들의 의도적인 정의의 주요 차이는 심리학자들은 분명하게 명시된 목표를 성취하기 위해 동기화된 사고라는 과제에 초점을 맞추고 있다고 볼 수 있다. 반면 일반인들은 사고 범주에 다양한 유형의 자발적 생각과 환상을 포함하는 경향이 있다.
일반인들과 연구자들이 사고를 어떻게 보는가에 많은 관심을 갖는 이유중의 하나는 사고에 관한 연구의 기본목표가 일상에서 발생하는 현상들을 설명하기 위한 것이기 때문이다. 연구자들은 주로 지적 과제들 (예컨대, 수학적 유추, 공학문제 해결, 그리고 예언적, 진단적 판단) 에서 뛰어난 성취를 하는 것과 같은 중요한 현상에 초점을 맞추는 경향이 있으나 보다 일상적인 성취들 (예컨대, 일상적인 계획이나 항해, 산수계산, 기계고장수리) 도 중요하다. 또한 일반인들의 사고개념에 대해서도 관심이 많은데, 그것은 심리학과 같은 최근 과학에서 '마음의 대중적 모형 (folk models of the mind)' 을 단순히 바꾸거나 혹은 적어도 일상의 개념을 넘어서는 연구을 수행하는 데에 관심이 있기 때문이다.
사고에 대한 일반인들의 직관 (intutions) 과 연구자들의 가정 (assumption) 간의 뚜렷한 차이점은 사고과정에 대한 체계적인 연구가 어떻게 수행되어야 하는가에 있다. 오늘날 많은 사람들은 사고와 의식적인 경험을 물리적 세계의 기계적이고 물질적인 측면과는 대조적으로, 말로 표현할 수 없는 정신적 측면을 반영하는 것으로 본다. 이러한 반경험적 (anti - empirical) 경향에 대해 철학자들은 사고의 본질이나 구조는 객관적인 방법으로 연구될 수 없으며 일반적인 법칙이나 메카니즘으로 기술될 수 없다고 결론지었다. 대부분의 사람들은 행동과학으로부터 나온 수많은 경험적 결과를 대하다 보면, 실험실에서 연구된 (또는 다른 체계적인 방법에 의한) '사고' 는 피상적이며, 일상에서 일어나는 보다 흥미로운 사고형태를 취할 수 없다는 것을 알게 된다. 뿐만 아니라 사고를 연구하기 위한, 자기관찰 (self - observation), 내성 (introspection) 과 같은 기술들도 이들의 심각한 결점을 고려하지 않은채 받아들이는 경향이 있다.
사고를 충분히 설명하기 위해서는, 장기간의 발달경험을 통해 얻어진 축적된 지식과 기술의 맥락에서 다양하고 복잡한 성인 사고를 살펴볼 필요가 있다. 그러나 현재는 이러한 목표에 도달하기에는 너무 멀리 있으며 연구방법들도 이러한 목표에 도달하기에는 불충분한 것으로 보여진다. 사고에 대한 현재의 접근들을 논의하기에 앞서, 주요 접근들을 중심으로한 사고연구에 관한 역사를 약술하고자 한다.
금세기 문명이 출현할 때, 사고는 일반적으로 경험과 구분되지 않았다. 철학자들이 일부 경험들은 단순히 외부세계를 반영하는 것이 아니라는 것을 알았을 때에야 비로소 사고가 지각과 구별되었다. 만일 사고가 지각과는 직접적으로 관련되지 않는 경험 혹은 계시적으로 전달된 경험을 포함했다면, 우리 머리속의 아이디어와 생각은 어디서부터 나왔을까? 이런 아이디어와 생각들을 감각정보의 변형이라는 말과 발달경험의 연구를 통해 설명할 수 있는가?
일반적으로 Aristotle 는 자신의 사고를 체계적으로 분석한 최초의 사람으로 믿어진다. Aristotle 의 내성법은 광범위한 자기 - 관찰로 이루어졌다. 관찰은 일반적인 가설을 이끌고, 그 가설들은 한층 더한 자기 - 관찰로 의해 평가되었다. 그의 목표는 이러한 자기 - 관찰의 예들로부터 사고를 기술하는 일반법칙을 유도하는 것이었다. Aristotle 는 지각 (현재의 외적 세계를 반영하는 경험)과 특별한 과거 경험에 대한 기억의 재생을 사고의 범주에서 제외시켰다. 이것은 이후의 전문화된 사고의 정의를 예언한 것이었다. 그는 또한 새로운 지식을 획득하기 위한 숙고적 사고 (contemplation) 와 실질적인 행위를 하기 위한 계획된 사고 (deliberation) 를 구분했다. (cf. Sternberg, Conway, Ketron & Bernstern, 1981, 지능종류간의 유사한 구별을 위한 참조).
Aristotle 는 특히 회상에 있어서의 사고는 <그림 1> 에서와 같이 연속된 생각들과 일치한다고 결론 내렸다. 이러한 결론은 연속된 생각간에는 관계가 있으며, 유사 (similarity), 인접 (contiguity), 대조 (contrast) 와 같은 몇 개의 연합들에 의해 이런 관계가 될 수 있다는 발견에 이르게 하였다. 생각들간의 일차적으로 관계를 알아냄으로써 Aristotle 는 회상된 생각들의 연속을 단속히 기록하는 것 이상으로 발전시켰다.
Aristotle 의 발견과 방법들은 18 세기까지 정교화되었으나 생각의 기원과 요소에 관한 새로운 논쟁들은 더욱 체계적이고 이론적인 분석에 의해 접근되기 시작했다. 이러한 분석은 자연적으로 일어나는 사고의 흐름에 대한 순수한 관찰을 덜 강조하였다.
<그림 1> Aristotle 에 의한 연속된 사고의 도식적 다이어그램
철학자들을 편안한 상태에서 마음을 흘러가는 대로 두고 특별한 생각에 초점에 맞추었을 것이다. 그런 후 생각상태를 감각 구성요소 (sensory components) 로 세심하게 분석하였다. Locke 는 복잡한 아이디어나 경험은 이전에 경험한 단순한 아이디아들 (ideas) 로 이루어졌다고 주장했다. 주어진 아이디어에 상응하는 이전의 경험들을 확인하기 위해 많은 노력이 이루어졌다. Aristotle 이후에, 사고는 생각의 연속이라는 일반적인 동의가 이루어졌다. 그러나 두 생각간의 전환의 본질에 대해서는 동의가 이루어지지 않는다. 하나의 생각과 그 다음 생각의 연결 메카니즘을 발견하기 위해, 연속적인 생각들의 관계를 분석하였으며 일반적인 연합원칙을 찾게 되었다. 이러한 새로운 노력의 결과, 정신과정에 관한 내성적 '관찰 (observations)' 은 철학적 분석과 서로 얽히게 되었다. 따라서 이러한 분석적 접근은 Aristotle 의 접근보다 훨씬 더 이론과 관찰간의 구분을 불투명하게 하였다.
19 세기 후반기에, 심리학적 성향을 갖는 철학자들은 생각에 대한 매우 상세한 내성적 분석이 가능한지를 시도하기 시작했다. 가장 일반적인 비평은 정시사태들은 서로 동일하지 않다는 공통된 가정에서 나왔다 (James, 1890 / 1950). 만일 같은 생각들이 신뢰롭게 재생되지 않는다면, 사고와 주관적 경험에 대한 과학적 연구는 불가능한 것으로 보일 수 있다. 이러한 철학적 회의에 대한 한가지 의미있는 대답은 사고와 사고의 기저에 있는 신경기질 (neural substrate) 간의 연계를 찾고자하는 경험적 연구 프로그램이었다.
사고와 일상경험의 복잡성을 피하려는 분명한 노력이 실험실에 기초한 과학으로서의 심리학을 더욱 발전시켰다. 초기 내성주의자들이 선호하던 주제인 구조화되지 않은 환상에서는, 생각상태에서 신뢰할 만한 형태를 발견하기가 특별히 어려울 수 있다. 안정된 정신상태를 그것들의 기본요소로 분석하는 내성법의 능력에 관한 의심은, 지각경험에 초점을 맞추는 방법의 재정교화를 가져오게 되었다. 예컨대, Hamilton (1870) 은 마당에 구슬을 던진 뒤 그것을 잠시 본 다음 무엇을 보았는지를 회상하는 실험을 수행했다. 그의 추정에 의하면, 단지 네 개나 다섯 개의 구슬이나 혹은 구슬과 유사한 형태가 회상되어지는데 이것은 단기기억의 제한된 용량에 관한 현대 연구를 예언하는 것이다.
Weber 나 Fechner 이후에 (그리고 Hamiton 과 같은 심리학자들의 예에서), Wundt 는 간단한 물리적 자극에 대한 감각 경험 연구를 시작했다. 보다 정교화된 장비들을 가지고, 관찰자에게 여러 번 동일하고 단순한 물리적 자극을 제시하는 것이 가능했다. 고도로 연습된 관찰자에게 단지 현재 주어진 자극에 의해 생긴 감각에만 주목하는 과제가 주어졌다. 이 연구는 즉각적인 (immediate) 경험에만 관심이 있었는데 이 즉각적인 경험은 저장된 이전의 의미있는 경험들에 대한 기억과 접촉하기 전에 일어나는 신경계의 활성화를 반영하는 것으로 믿어졌다. 연구자들은 반응시간에 관한 연구를 기초로, 감각과정의 결과를 반영하는데 감각정보가 즉각적으로 사용된다는 증거를 발견하였다.
일차적으로 말초 신경생리적 구조들이 관련된다면, 이전 검사에 대한 경험효과와 관련된 문제들은 특별히 시행간의 간격을 충분히 길게 함으로써 최소화 되어야만 하였다. 물리적 자극 차원과 경험간의 '정신물리학적 (psychophysics)' 관계에 관한 재생하기 쉬운 결과들이 광범위한 지각 영역과 양식 (modalities) 에서 밝혀졌다. 심리학에서 이러한 최초의 성공적인 실험 방법의 적용은 종종 내성법으로 정상적인 경험구조를 연구하려는 노력 때문에 잘못 알려져 왔다. 사실상 이러한 연구의 목적은 체계적으로 변화시킨 물리적 자극에 대한 반응에서 감각신경계 (nervous system) 의 산물 (output) 을 검증함으로써 신경계의 구조를 밝히는데 있었다.
정신물리학 방법으로서의 내성법과 정상적인 사고의 내성적 분석간의 구분은 '심상없는 사고 (imageless thought)' 에 관한 논쟁을 간략히 검토함으로써 가장 잘 입증될 수 있다. Wurzburg 학파의 Külpe 와 많은 다른 연구자들은 정신물리학적 전통에서 발달된 것과 같은 방법들을 사용해서 복잡한 개념적 사고에 대한 연구를 시작했다 (더욱 자세히 알기를 원한다면, Humphrey, 1951 을 보시오). 훈련된 관찰자는 제시된 단어 (예를 들어, '의자' 하는 상위개념의 단어) 에 대해 연상을 하는 동안 일어나는 사고과정들을 회고적으로 보고하였다. Bühler 에 의한 이후의 연구에서는 더욱 복잡한 추론이 요구되는 과제들을 사용하였다. 예컨대, "스톱워치가 어디 있는지 아십니까?" 와 같은 질문에 예 / 아니오로 가능한 한 빨리 응답하게 한 뒤 반응 시간을 측정했고, 내성적 분석을 통해 그들의 사고를 감각요소로 보고하도록 요구했다. 다양한 유형의 심상과 다른 생각에 대한 분류가 이루어졌다.
이러한 보고들에는 종종 어떤 경험 연합된 감각 심상이 없는 생각도 들어 있었다. Bühler 는 동시 발생적인 심상이 경험되지 않았다는 보고를 얻었으며, 이것은 심상없는 사고상태에는 감각 신경의 활동이 연합되지 않았음을 함축하는 것이었다. 이것은 각 정신상태는 그와 일치하는 신경계의 활동을 갖는다는 Wundt 의 주요 전제에 어긋나는 것이다. Wundt 는 이에 대해 사고작용이 피험자로 하여금 동시에 중추신경계의 모든 곳의 신경활동을 모니터할 수 없도록 하기 때문이라고 답변하였다. 또한 Wundt 는 이러한 복잡한 실험과제로 관찰자들이 그들의 주의를 어떠한 동시발생적 신경활동에 기울일 수 있는 특별한 생각상태를 반복적으로 유도하기는 불가능하다고 제안하였다. 이러한 논쟁의 결론은 복잡한 생각을 감각요소로 분석하는 것은 불가능하지만, 회상된 생각들의 연속에 대한 회고적 보고는 가능하며 (Ericsson & Crutcher, 1991), 이것은 잠정적으로 사고에 대한 타당성 있는 자료의 원천이었다는 것이다.
사고와 신경활동이 절대적으로 결합된 것이 아니라는 Bühler 의 결론은 철학자들에 의해 제기된 아주오래된 문제들 중의 하나인 정신 - 육체 문제에 대한 하나의 답변이 될 수 있다. 이 두 시스템은 총체적인 것이 아니며, 이들간의 연계성이 모호하다는 대답은 사고연구에서 어떤 수준에서 이론화해야 하는가에 대해 열띤 논쟁을 계속하게 했다. 많은 사람들에게 있어 대답은 적절한 '상징적 (symbolic)' 또는 '인지적 (connitive)' 수준이 있다는 것이고, 이 수준은 신경구조와 신경사건과는 연관이 없으며, 이 수준에서 이론화하는 것이 진행되어야만 한다는 것이다 (cf. Anderson, 1987: Newell, 1990). 이 수준은 종종 의식경험, 사고자의 의도적인 '인지' 에 의한 선택적인 통제, 그리고 정신자원의 제한된 용량과 연합된다. 그러나, 부분적으로는 물리적 신경적 수준과는 연합되지 않았기 때문에, 정확히 이 수준이 어디에 위치하는지, 얼마나 많은 수준들이 필요한지, 그리고 그 수준의 '언어' 가 무엇인지에 대해서는 이론가들간에 의견이 분분했다 (Anderson, 1987: Fodor, 1985; Marr, 1982: Phlyshyn, 1984; Smolensky, 1988).
Wundt 는 비록 유동적이고 복잡한 개인의 사고구조를 직접적으로 연구할 수 있는 가능성을 거부했지만, 언어나 문화적으로 전승된 체계적 지식과 같은 공유된 문화적 유물에 나타난 사고의 산물들은 생각구조에 통찰력을 줄 수 있기 때문에 역사적 관점에서 연구되어야만 한다.고 제안하였다. 사고를 문화적 맥락과 유물들에게 연구해야 한다는 Wundt 의 제안은 현재의 '상황적 인지 (situated cognition)' 에 관한 관심에 반영되었다. '상황적 인지' 란 실험실에 기초한 전통적인 사고분석 보다는 일상의 맥락을 더 많이 포함하는 이론들과 방법들을 사용하자는 인지 심리학 연구 영역의 한 움직임이다.
보고된 경험들이 체계적으로 재생되기 어려울 뿐만 아니라, 피험자들의 경험이 직접적으로 관찰되는 것은 아니기 때문에, 관찰자들간의 불일치를 경험적으로 해결할 수는 없다. 실질적으로 일상생활의 여러 측면에서, 사람들이 수행하는 과제의 정확도와 속도는 매우 다르다. 운동경기 수행이나 지식을 검사하는 일반 시험에서의 사람들의 능력은 상당히 안정적이고 반복 검사시 매우 신뢰로운 결과를 얻을 수 있다. 흔히 사람들에게 잘 정의된 과제를 주고 또한 그들이 최선을 다하려고 동기화 되었을 때, 그들의 관찰 가능한 행동을 수행 (performance) 이라고 부른다. 이러한 조건하에서 관찰된 수행은 피험자 능력의 타당한 지표이고, 이상적으로는, 피험자가 자신의 능력을 가장하거나 다른 수단을 동원하여 자신의 능력보다 더 높은 능력에 도달할 수는 없다. 게다가, 반응 정확성이나 과제 완성시간과 같은 수행에 대한 측정은 현재 일어나고 있는 인지과정의 특징들을 요약하는 간단한 산술적 지표를 제공한다. 연구자들은 수행측정에 대한 분석을 제한함으로써 생각과정의 세부 구조에 관한 이론적인 쟁점들을 피할 수 있었다.
기억과 지각을 연구하기 위해 이전에 사용된 많은 패러다임들이 보고된 경험연구로부터 수행연구들로 쉽게 전환되었다. 예컨대, 기억에 대한 초기의 내성적 분석들은 피험자의 친숙성 판단 과제를 피험자의 이전 경험 사건에 대한 정보인출로 보았다. 이러한 유형의 절차는 확실히 편향되기 쉬우며,높은 수준의 기억수행을 하고자 하는 피험자들은 들킬 염려없이 자극재인을 부정확하게 보고하거나, 회상 보고를 꾸며 이야기할 수 있었다 (e. g. McCloskey, Wible & Cohen, 1988; Neisser & Harsh, 1991). 이와 달리 기억 수행 (perforance) 을 측정하는 절차들은 제시된 자극과 제시되지 않은 다른 자극들을 같게 혼합할 수 있었다. 제시되지 않았던 자극은 정확히 거부하고 제시되었던 자극만을 찾아내는 정확한 기억 수행은 위장이 불가능하고, 기억에 대한 더욱 타당성있는 자료를 제공한다. 좀 더 일반적으로 ,'수행' 접근은 통제된 상황을 설정하고자 시도하는데 이런 상황에서는 피험자에게 자극을 제시하고 몇 가지 제시된 준거에 적합한 관찰 가능한 반응을 하도록 지시한다. 세심하게 설계된 실험상황에서는 피험자가 정확한 반응을 하기 위해 사용하는 전략들을 엄격히 제한하며, 수행이 성공하였다는 것은 연구중에 특별한 유형의 처리과정이 일어났음을 의미한다.
일반적으로, 과제를 수행하는 사람들의 능력은 그들의 이전경험과 관련지식에 의해 일차적으로 결정된다. 경험과 지식은 이전에 획득되어진 것이므로, 일반 법칙에 대한 탐색은 새로운 경험과 지식의 획득을 조정하는 기본적인 과정에 초점이 맞추어졌다. 실질적으로 일상생활과 관련 없는 실험상황을 만들고서, 비교적 순수한 형태의 이러한 기본과정 (basic process) 들을 연구하고자 하였다. 피험자의 특별한 개인 특유의 지식적용이 없었을 때는, 단지 기본 과정의 효과만이 남게 될 것이다. 실험 상황은 단순하도록 설계되었으며 목표수행에 대한 특정변인의 변향효과의 평가를 촉진하기 위해 추상적이고 독립적인 단서들을 사용하도록 설계되었다. 감각 지각 연구에 사용된 이러한 접근은 기억과 같은 고도의 인지과정에 까지 확장되었다. Ebbinghaus (1988 / 1913) 는 그의 전통적인 기억연구에서, 자신이 직접 피험자가 되어 무의미 철자 기억을 어떻게 연구했는가를 보여주었다. 그는 기본적이 기억연합의 유도와 이전 지식에 의해 촉진되는 기억의 부호화가 최소화하도록 실험을 설계하였다. 복잡한 부호화의 경향성을 한층 더 줄이기 위하여, Ebbinghaus 는 제시 속도를 매우 빠르게 하였다. 경험이 없는 새 피험자 집단을 사용한 이후의 연구들에서도, 초기결과와 같은 결과들이 얻어졌으며, 연구들은 관련이 없는 단어목록, 숫자, 심지어는 산문과 시에까지 그 자료의 범위가 확장되어 이루어졌다.
이러한 유형의 실험적 접근은 연역이나 문제해결 같은 더욱 복잡한 현상을 효과적으로 연구하는데는 분명히 한계가 있다. 행동주의자 운동에서는, 이전 경험과 같이 직접 관찰이 가능한 실체로는 분명하개 정의될 수 없는 이론적 구인 (construct) 에 대해 편향된 생각까지도 있었다. 학습과 기억의 기본 메카니즘을 연구하는 데 있어, 환원주의적 접근 (reductionistic approach) 의 주된 가정은 일단 일반적인 법칙들이 확인되면, 더욱 복잡한 학습은 간단한 추정 (extrapolation) 으로서 쉽게 기술될 수 있다는 점이엇다. 그러나 생각과 관련된 많은 현상들, 심지어는 분명하게 통제된 실험 상황에서 예시될 수 있는 어떤 것들도 부차적인 메카니즘의 소개없이는 쉽게 설명되지 않았다. 행동주의에 대한 비판은 이전경험에 의해서는 설명될수 없는 경험적 증거에 초점이 맞추어졌으며, 감각기억 (Sperling, 1960), 단기기억 (Miller, 1956), 개념형성에서의 추상적 개념 (Levine, 1966) 그리고 논라적 추리 (Woodworth & Sells, 1935) 와 같은 관찰될 수 없는 상태와 실체가 있다는 것을 함축하였다.
기본학습에 관한 행동주의적 연구에 함께,자연발생적인 생각을 설명하는 덜 형식적인 사고분석이 계속 되었다. 현실적이고 일상적인 사고에 초점을 맞추기보다는 과학적 발견과 예술적 창조와 같은 고등사고와 통찰현상에 관심이 주어졌다. 여기서는 과거경험의 인출 (재생산적 사고) 이라는 설명과 점진적인 시행착오 조건형성 과정은 설득력이 거의 없는 것처럼 보였다. 대부분의 경험적 증거는 일화보고의 형태로 되어 있으며, 이 중 대부분은 실제사건이 일어난 후 몇 년 뒤에 씌여졌다. 이러한 보고는 이것과 관련된 어떤 생각없이도 결정적인 아이디어 (즉, 통찰) 가 갑작스레 나타날 수 있음을 시사하는 것이었다. 따라서 이러한 아이디어의 출현은 특별한 문제를 풀기 위해 여러번의 계획된 시도끝에 나타난 무의식 과정의 조작이 확대된 것을 반영하는 것으로 볼 수 있다.
이러한 복잡한 사고과정을 연구하기 위한 첫 단계는 위와 같은 경험을 자주 유도하는 실험실 과제를 설계하려는 노력에 의해 이루어졌다. Durkin (1937) 은 회고적 보고를 통해 피험자의 사고과정을 점검하였으며, 통찰경험 이전에 일어난 사고와 이후에 일어난 사고를 비교하였다. 후에 Duncker (1945) 는 관련된 문제에 대한 이전 습득 경험 (재생산적 사고) 에 기초해서는 해결할 수 없고 새로운 아이디어 (생산적 사고) 를 요구하는 실험문제를 설계하였다. 그러나 Duncker 는 이러한 형태의 문제를 푸는 '소리내어 생각하기 (think - aloud)' 프로토콜을 통해 궁극적인 해결책에 도달하도록 하는 수 많은 중간 단계의 사고와 목표가 있음을 발견하였다.
De Groot (1946, 1978) 는 실험실연구를 통해 전문가의 사고과정을 연구하고자 많은 노력을 기울였다. 전문 체스선수들은 매번 다른 체스게임에서 탁월한 수행을 보였는데, 이들은 숙련된 수행에 대한 간단한 '재생 (reproductive)' 해석을 그럴 듯하게 만들어 냈다. 그러나 De Groot 는 많은 다른 영역에서의 전문가 수행은 유연하고 효율적인 수행을 하도록 적절한 행동을 직접적으로 유도하는 수 많은 저장 패턴에 의해 이루어진다고 제안하였다.
Newell 과 simon (Newell & simon, 1961) 은 명제논리의 증명 과제에 대한 산출적 사고를 모의생성하기 위한 기계 (computer) 를 프로그램화하였다. 사람들에게 제시한 것과 유사한 문제가 컴퓨터에 제시되면, 컴퓨터는 이 문제를 소리내어 생각하기 (think - aloud) 를 하는 피험자와 비슷한 방법으로 문제에 대한 목표와 하위목표를 생성할 수 있었다. 이 모형은 후에 일반문제 해결자 (General Problem Solver: GPS) 로 일반화 되었으며, 수단 - 목표 분석 (Means - Ends Analysis) 방법에 의한 문제유형을 풀 수 있었다. (Ernst & Newell, 1968). Newell 과 simon (1972) 은 암호풀기, 논리, 체스를 통한 후속 사고연구에서 인간 정보처리체계의 모형을 구체화시켰다. 이 모형에 따라 적은 지식으로 특정영역과 특정과제를 프로그램화했을 때, 적은 양의 기본정보처리로도 인간의 수행을 성공적으로 재생할 수 있었다. 인간 정보처리체계 '구조 (architecture)' 는 현재까지 주의와 기억연구에서 밝혀진 감각기억, 단기기억, 장기기억체계의 인출 - 저장 특성과 같도록 설계되었다 (Atkinson & Shiffrin, 1968).
인간 정보처리이론의 주된 주장은 인지과정과 사고를 주의속에 활성화되는 제한된 양의 정보 (단기기억) 로 정의되는 상태의 연속 (sequence of states) 으로 볼 수 있다는 점이다. 각 상태는 다음상태로 정보를 통과시키거나 생성시키기 위해 자극 입력을 제공한다. 주의속에 가용될 것으로 가정된 정보의 종류가 풍부해지고 연합적 인출을 제약하는 목표와 지시적 정보가 포함되었지만, 이론의 전반적 구조는 Aristotle 이래 수용되어온 생각하기의 순차적인 성격과 별로 다르지 않다.
이 이론의 주요 논점은 해결과정에서 피험자가 주의를 준 배경지식과 관련된 정보가 무엇인지를 밝히는 것이다. 전형적으로, 연구자는 과제분석 (task analysis) 을 실시하여 피험자가 문제에 제시된 전보와 이미 장기기억 (LTM) 에 저장된 사전 지식 (전 실험의 경험으로부터 학습한) 에 근거하여 내놓은 관련된 것이 무엇인지를 안다. 다음으로 연구자는 정확한 해결을 도출하는 논리적으로 가능한 연속단계가 무엇인지를 밝힌다. 이런 유형의 과제분석은 복잡성이 낮거나 중간 정도인 잘 정의된 과제에서는 쉽게 이루어질 수 있는데 여기서는 교수 학습 자료와 같이 공유된 경험으로부터 피험자의 관련지식을 알 수 있거나 추측할 수 있기 때문이다.
인간의 정보처리 이론은 관찰될 수 있는 행동 (눈운동, 주의내용에 대한 언어보고) 에 의해 사고과정과 상태를 측정할 수 있다고 본다. 처리과정이 즉시적이라는 부수적 가정에 따라 피험자가 특정정보 부분을 처리할 때도 사고과정을 추측할 수 있다 (Just & carpenter,1980). 사고를 언어화하는 Ericsson과 simon 의 모형 (1993) 에 따르면, 피험자는 동시발생적 언어화("think - aloud") 학습에서 사고에 주의를 하게 될 때 사고를 언어화한다. 언어보고는 문제해결을 주도하는 치밀한 ('dense") 사고에 대한 기록을 제공해 준다. 언어보고는 피험자의 장기기억 정보로부터 가용된 정보내용을 점검 (monitor) 할 수 있는 유일한 자료다. 이 정보는 지각적으로 가용된 정보와는 일치하지 않는다. 과제분석에 의해 파악된 연속된 중간단계는 언어보고, 눈운동에 입각하여 추론되는 단계와 매우 일치되며, 이러한 분석은 광범위한 과제에서도 연속된 사고의 구조와 내용을 측정할 수 있다는 주장을 지지한다.
과정 데이터, 특히 언어보고는 특정문제에 관한 단일 피험자의 문제해결시의 사고과정을 잘 설명해주기 때문에 같은 문제를 풀고 있는 두 피험자의 사고과정을 비교할 수 있다. 이런 비교는 때때로 피험자 간에 문제해결에 다양성이 있음을 시사한다. 비록 각 각의 해결과정이 과제분석에 의해 밝혀진 논리적으로 가능한 연속단계와 일치할 수는 있으나. 모든 사람의 문제해결과정을 설명할 수 있는 단일 단계 (sequence) 와 결정적인 처리모형을 찾기란 불가능한 일이다.
문제해결과 사고를 인간 정보처리이론으로 충분히 설명할 수 있다고 본 Newell 과 simon (1972) 은 체스같은 특정영역에서는 숙련된 수행을 위해 관련된 지식이 매우 중요하다고 결론 내렸다. Chase 와 simon (1973) 은 고전적 연구에서 구조화된 지식 (적절한 체스 말과 연합된 친숙한 체스판) 의 증가가 잠깐 본 체스판에 대한 즉시기억은 물론이고 가장 좋은 말을 선택하게 하는 전문가의 우월성에 대해 어떻게 설명할 수 있는지를 개관하엿다. simon 과 Chase (1973) 는 컴퓨터 시뮬레이션에 의하면 체스를 적어도 10 년 정도 연구한 전문가는 약 5 만개의 다른 체스판 모양('chunk') 을 획득하게 된다고 계산했다. 방대한 전문가 지식에 관한 이러한 계산은 이 지식을 식별하고 밝히는 방법론적 문제점을 무시한다 하더라도, 사실상 불가능한 한 전문가의 배경지식을 충분히 구체화하도록 해준다.
대수단어 (Berger & Wilde, 1987; Hinsley, Hayes & simon. 1977) 와 물리 문제해결 (Chi, Glaser & Rees, 1983) 에 관한 후속연구에서, 사람들은 경험을 통해 (문제텍스트를 이해하는데 있어) 정확한 해결책과 절차를 사용하도록 하는 추상적 도식과 구체적 패턴을 획득한다고 밝혀졌다. 연습과 기술획득에 관한 연구 (Anderson, 1982; Fitts & Posner, 1967; Shiffrin & Schneider, 1977) 는 많은 양의 연습을 거친 후에야 순차적 과정의 속도가 빨라지고 마침내 이에 맞는 정확한 반응을 직접 가용하도록 변형된다고 보고했다. 직접적으로 가용될 수 있는 획득된 반응은 놀랍게도 연습한 것에만 한정되며 다른 과제나 다른 영역으로의 전이는 충분하지 않은 것으로 밝혀졌다 (Singley & Anderson, 1989).
인간 정보처리이론에서는 기본과정과 정보처리 한계용량을 변경하지 않으면 영역 - 특수지식과 형태 - 행위 (pattern - action) 획득에서만 기술과 전문성이 획득된다고 본다. 또한, 직접적이고 자동적 ('automatic') 인 가용성은 전문가의 인지과정에는 별로 유용하지 않는 정보가 언어보고로부터 얻어질 수 있음을 의미한다. 다음에서 이 공통적 가정을 최근의 경험적 증거에 비추어 논의해 보고자 한다.
▶ 정보처리연구에 관한 논점 ◀
정보처리접근은 지난 20년 동안 사고연구에서 모형적 접근이 되어왔다. 이론적 배경과 방법론적 가정에 따라 많은 경험연구 과제가 수행되어 왔으며, 대안적 접근들이란 이러한 가정을 변형한 것들이다. 정보처리의 세 가지 기본 가정은 많은 역사적 선행물에서도 나타나는데, 첫째, 사고는 확인할 수 있는 지식상태의 연속이나 한 상태에서 다른 상태로의 전환을 결정하는 진행중인 활동에 의해 구분되는 생각 (thought) 의 연속으로 설명될 수 있다. 둘째, 각 상태는 제한된 활성화된 작업기억 (working memory) 구조를 가지고 있으며, 최초의 입력 정보를 다음 상태를 생성하는 처리과정으로 표상하는 생각들 (thoughts) 로 설명할 수 있다. 셋째, 특별한 경우를 제외하고는 한 지식상태를 다른 지식상태로 전환하도록 작용하는 기본과정과 기본과정 용량에는 한계 (예: 작업기억 혹은 주의용량) 가 있으며 이러한 점은 모든 사람에게 거의 일정하다.
이러한 가정에서는 사고과정 (thought process) 을 잠정적 지식상태의 '문제공간'을 통해 유일한 통로를 검색해가는 위치 이동으로 생각할 수 있으며 (Newell, 1981), 복잡한 사고전략들도 흐름도 (flow charts) 에서 하위단계의 모형시리즈로 요약할 수 있다. 그러므로 전통적인 '사고와 흐름도 (flow charts) 에서 하위단계의 모형시리즈로 요약할 수 있다. 그러므로 전통적인 '사고와 문제해결' 과제에 관한 실증적 연구를 개관해보면, 양식전략의 하위단계 구조에 대해서는 비등한 주장을 보이며, 단계내 자세한 과정에 대해서는 의견이 일치하지 않는다는 점에서 대안적 이론들을 찾을 수 있다. 그러나 일련의 지식상태와 상태 대 상태 전환과정들에 관한 배경 가정은 거의 공통적으로 명백하게 혹은 암묵적으로 수용되고 있다. 더욱이, 기초과정과 용량불변에 대한 가정은 개인차를 (1) 과제관련 배경지식의 양, 구조 , 가용성, 그리고 (2) 현재상태로부터 새로운 상태를 생성하기 위해 내적 정보 (장기기억으로부터)와 외적 정보 (과제환경으로부터의 감각자극 입력) 를 유용하게 하는 학습된 전략이나 일련의 규칙으로 설명할 수 있도록 해준다.
이러한 가정의 중요성은 논리적 가능성을 문제 - 공간 은유라는 의미에서 생각하면 더욱 분명해진다. 가장 간단한 문제에 있어서도, 적절한 지식공간에서 문제해결자가 한번도 활용해보지 않은 지식상태는 수동 없이 많이 있다. 즉, 성인 전문가의 머리에 연합된 방대한 지식의 양을 고려한다면, 활성화되지 않은 지식은 생각할 수 없을 정도로 많아진다. 만약 사고에 관한 이론적 설명이 한 개인의 특정하게 축적된 지식이나 연합된 활성화까지 현실적 설명을 필요로 한다면, 사고연구는 결국 불가능하게 될 것이다. 다행히 후속연구는 지식의 활성화는 유한적이고 구체적이라는 가정을 지지하며, 사고과정을 지식 '공간 (space)' 을 통한 '통로 (route)' 로서 분석할 수 있음을 지지한다. 그러나 바로 순차성과 지식 특이성을 강력하게 지지하는 연구들이 여전히 동질적이고 통제된 실험실 실험에서 나왔다는 점이다.
과제 - 관련 지식과 전략에 대한 유용성과 가용성의 통제문제는 피험자가 적절한 사전 실험 지식을 별로 갖고 있지 않는 실험과제를 의도적으로 선택하는 방법론적 수단에서 자주 제기 되어 왔다. 분명한 목표와 측정 가능한 수행결과를 가진 잘 정의된 과제에서는, 피험자에게 성공적 해결을 위한 적절한 정보인출을 제한하는 강력한 단서가 주어진다. 더욱이, 피험자는 이런 실험실 과제를 수행할 때 이전에 했던 퍼즐이나 자극형태에 관한 기억은 별로 보이지 않는다 (Coltheart, 1971; Karat, 1982). 실험실 문제해결에서 과거 경험에 대해 인출할 만한 기억이 없다는 점은 활성화된 정보상태로서의 사고과정에 대한 설명을 더욱 단순화시킨다.
이러한 제한적 조건들은 개인의 사고를 문제공간을 통한 통로 (paths) 로서 기술할 수 있으며, 그럴 듯한 통로는 상응된 과제에 대한 이전 과제분석에 의해 예측될 수 있다는 많은 실증적 예를 보여 주었다. 사고에 대한 이러한 이론적 설명은 문제해결과정에서 피험자들이 언어화한 정보를 완전히 설명하는 것이 아니라 문제해결에 가장 적절한 사고 측면에 대해 믿을 만한 설명을 제공한다는 것에 주목하라. 그러므로 연역적 추리 (Rips, 1983; Sternberg, 1980), 유추 (Anderson & Thompson, 1989; Holyoak, 1984), 문제해결 (Newell & simon, 1972), 선택 (Payne, 1982) 그리고 귀납적 추리 (Gregg & simon, 1967; Levine, 1975) 를 포함한 전통적으로 복잡한 사고과제를 충분히 해결토록 하는 주요 모형들은 문제공간 은유로 쉽게 표현될 수 있는 피험자 행동에 대한 가설을 만든다 [물론, 문제공간 은유의 설명적 일반성은 예언력이 부족하다는 것을 의미한다 (Rips,1988)].
과정에 대한 완벽한 모형은 순차적 해결통로에 대한 설명을 근거로 연속된 상태를 연결하는 과정의 특정화를 필요로 할 것이다. 이것은 특별히 경험적 연구에 도전하는 문제가 될 수 있는데, 그것은 가장 정보적인 행동측정이라 할지라도 동시발생적 그리고 회고적 언어보고는 연속된 사고에 대해서만 정보를 제공하지 이러한 사고에 주의를 하게되는 과정에 대해서는 별다른 정보를 제공하지 않기 때문이다 (Ericsson & Simon, 1993). 그런 까닭으로, 이런 과정들의 일반성과 구조는 연속된 사고에 관한 피험자의 보고로부터는 직접적으로 추론될 수 없다. 이런 문제는 백일몽을 꾸는 동안 경험한 연속된 사고로부터 연합과정과 같은 사고의 일반적 법칙을 추론하려고 했던 철학자들도 가졌던 문제이다. 한 가지는 상태간의 전환과정들을 단지 몇 개의 기본 정보처리 과정에서 된 절차들로 환원시킬 수 있다고 가정하는 것이다 (Newell & Simon, 1972; Posner & McLeod, 1982). 허용할 수 있는 기본 정보처리 과정이 제한될 때는, 가끔 전환되는 경제 상태 (bordering states) 의 정보가 주어진다면 중재 과정에 대한 결론이 내려질 수 있다.
전통적인 실험실 '사고' 과제 맥락에서는 관련된 경험과 지식 사용을 최소화하도록 과제가 선택되었으므로 과정은 일반적이며 특정한 지식과는 별개의 것이라고 가정하는 것이 타당하다. 동일하거나 유상한 과정에 맞는 정보가 다른 유사하지 않은 과제나 자료에서도 관찰되면 과정의 본질은 일반적이하는 것이 실험적으로 지지된다. 그러므로 많은 문제해결연구에서 나타나는 수단 - 목표 '목표상태로부터의 거리 (distance-from-the-goal)' 에 근거한 평가 과정과 (Greeno & simon, 1988), 개념 획득 연구에서 바로 이와 같은 종류의 '가장 최근의 실패한 가설의 한 요소를 변형하는 (vary-one-element-of-the-most-recent-unsuccessful-hypothesis)' 삼단논법같은 추리 (abduction) 전략이 많이 나타나며 (Levin, 1975), 다양한 내용과 문법형태로 된 형식적 · 비형식적 추리연구에서도 동일한 자연적 추론 규칙이 나타난다 (Rips, 1990).
정보처리접근에 대한 최근 비판은 이러한 보고할 수 없는 일반과정에 대해 개인 저자들이 주장한 것과는 아주 다르다는 것으로 거슬러 올라갈 수 있다. 예를 들어, 인위적 문법획득 과제의 규칙학습에 관한 연구는 개념형성에 관한 전통적 실험실 연구에서 나타난 가설검증 과정과는 일치하지 않는 것으로 해석되어졌다. 전통적인 정보처리 가설에 따르면, 피험자는 규칙같은 (rulelike) 가설들의 문제공간을 이동하며 현재 가설이 작업기억에 활성화되고 언어적으로 보고할 수 있게 된다. 그러나 인위적 문법획득과제 연구는 피험자가 실험후에 회고적으로 질문받았을 때 그들이 따르고 있던 규칙을 언어로 기술할 수 없었던 반면, 규칙에 관한 정보는 획득할 수 있다는 것을 보여준다. Reber (1976) 는 규칙을 언어로 설명할 수 없는 상황에서의 학습은 정보처리 연구자들이 제안한 의도적 가설검증 전략과는 다른 종류인 무의식적 학습과정을 반영하는 것이라고 결론지었다.
그럼에도 불구하고 최근 연구는 문법획득과정은 결국 정보처리분석과 일치할 수 있다고 본다. 검증하는 그때 피험자는 특정한 테스트 항목에 대한 범주판단을 하게 하는 정보를 언어로 설명하고 의사소통할 수 있다. 이러한 보고는 제시된 본보기에 대한 정보를 장기기억에 저장한다는 것을 나타내며 테스트항목이 이전에 저장된 본보기와 관련된 정보를 인출하는 단서로서 제공됨을 보여준다 (Reber, 1989). 피험자가 관련된 정보를 인출하기 위해 특정한 테스트 항목의 단서지지가 필요하다면 실험끝에는 자신의 지식을 회고적으로 보고할 수 없다. 비슷한 결과가 다른 관련된 학습환경에서도 발견된다 (Berry & Broadbent, 1984; Sanderson, 1989). 그러므로, 문법성 판단을 할 때 인출과 마찬가지로 약호화에서도 주의가 필요하기 때문에 이 과정을 무의식적이라고 보는 것은 적절하지 않을 것이다 (Ericsson & Simon, 1993). 더욱이 이런 연구들은 특정한 범례에 대한 기억이 어떤 상황에서는 표준 가설검증전략의 사용을 숨길 수 있다는 것을 보여주지만 본보기 인출과정은 정보처리접근과 완전히 공존할 만 하다 (Chase & Simon, 1973).
새로운 영역의 문제해결에서 몇몇 연구자들 (Pirolli & Anderson, 1985; Ross, 1984) 은 피험자들이 새로운 문제를 풀 때 이전에 풀었던 유사한 문제에 대한 해결책을 회상한다고 보고하였다. 그러나 새로운 문제가 이전에 보았던 상사적 문제와 표면적 특성을 공유하지 않을 때는 이러한 접근이 매우 낮았다 (Holyoak, 1985).
상태간 전환은 일반 정보처리 과정의 제한된 세트로 설명될 수 있다. 그러나 지지적인 결과는 방법론적으로 균일화된 연구에서 우선 얻어진다. 기본적인 문제는 이러한 연구들이 문제해결자의 배경지식이 아주 제한적인 조건에서는 일반과정이 있다는 것을 보여준다는 점이다. 많은 과제관련 지식과 경험을 이용할 수 있는 과제에서는 같은 과정이 중요하고 일반적일 것이라고 추측할 수는 없다.
정보처리접근에 대한 가장 공통적인 비판은 매우 통제되고 제한된 실험전 지식과 관련된 실험실과제의 대표성에 대한 의문이다. 즉, 이 접근은 일상사의 인지에 적절한가 (Lave, 1988; Neisser, 1976)? 비판의 대부분은 정보처리접근에 대한 이론적 가정에 특정된 것이 아니라, 자연스럽지 못한 통제되지 않은 실험실 과제로 피험자의 수행결과를 연구하는 초기연구의 방법론적 전략에 관련된 것이다. 저자들의 생각도 단지 실험실과제에 근거한 이론으로부터 사고자에게 많은 경험과 사전지식을 사용할 수 있는 일상의 상황으로 일반화시키는 것을 조심해야 한다는 비판가의 생각과 같다. 이 논점이 중요하기 때문에 다른 논점에 들어가기 전에 다음 절에서 이 점을 다루겠다.
사고에 관한 현대 이론들은 일상생활에서의 자발적 사고를 관찰하는 데서 출발하였다. 그러나 심층적인 사고이론에 질문을 던진 철학자들은 사고양상에 대한 체계적 표집은 시도하지 않았다. 조용하고 평안한 상태, 즉 우리가 몽상이나 백일몽이라고 부르는 상태에서 일어나는 사고를 연구하기 좋아했다. 이런 형태의 사고는 외적 과제나 자극에 제약받지 않았기 때문에 사고의 내용과 구조를 신뢰롭게 재생할 수 있는 실험조건을 만든다는 것을 자연히 불가능한 일이었다. 따라서 많은 연구자들은 목표가 있는 사고로 방향을 돌렸으며, 여기서는 과제와 외적으로 제시된 자극에 의해 연구되는 사고과정의 반향과 제약 (constraints) 이 정해졌다. 행동주의자들도 유사한 관심을 가지고 잘 정의된 과제를 사용하여 동기화된 피험자의 수행을 연구하기에 이르렀다.
앞의 역사적 검토에서 실험실 연구를 실제생활에 일반화시키는 것과 관련하여 중요한 한 가지 차원, 즉 과제관련 지식의 복잡성을 강조하였다. 이러한 과제복잡성의 가설적 차원에 따라 세가지 타입의 현상을 <그림 2> 에 제시하였다.
<그림 2> 관련 - 지식 복잡성에 따른 가설적 과제 차원
이 연구는 관련 경험과 복합지식의 영향을 최소화하려고 했기 때문에 왼쪽 끝에는 기본과정에 대한 실험실 연구를 제시하였다. 다른 끝에는 전문 특정영역의 전문가 수행을 배치하였는데, 여기에는 대상과 활동에 있어 가장 복잡한 지식과 가장 많은 관련 경험이 요구된다. 가운데에는 중간정도의 복잡성을 가진 경험과 지식을 필요로 하는 일상 사고의 다양한 범주를 배치하였다.
사고에 관한 과학적 연구의 일차적 목적은 일반법칙 (general laws) 으로 모든 종류의 사고 구조와 본질을 이해하는 것이며, 이차적 목적은 일상에서 자주 일어나는 중요한 사고형태를 이해하는 것이다. 그러므로 사고가 자발적으로 일어나는 일상생활에서의 사고를 관찰하여야만 이러한 목적을 달성할 수 있을 것이다. 그러나 대부분 연구자들은 일상의 복잡한 맥락에서는 관찰과 분석만으로 중요하고 일반적인 요인을 결정하기가 쉽지 않다고 믿기 때문에 흔히 통제된 실험이라는 체계적인 연구가 필요하다.
우리는 사고의 일반법칙을 발견하기 위한 두 가지 실험상황을 구분할 수 있다. 하나의 인위적이지만 가장 일반적인 기본 사고과정을 포착하는 실험실과제를 설계하여 실험실에서 시작하는 것이다. 이런 연구의 가정은 기본이 설정되면 일상생활의 현상은 환원법으로 설명될 수 있다는 것이다. 두 번째는 '현장 (field)' 에서 시작하여 정보적이고 자연발생적인 현상을 파악한 다음 현장으로 부터의 현상을 통제된 조적에서 재생하여 결국에는 현장으로 부터의 추정을 지지하는 실험적 유사 상황을 만들기 위해 실험실로 가져오는 것이다.
사고연구에 있어 가장 대중적인 접근은 사고와 인지과정의 일반법칙 (general laws) 을 도출해 내는 데 초점을 맞추어 왔다. 이 접근은 물리학, 화학과 같은 자연과학의 도움으로 가장 단순하고 잘 통제된 상황을 파악하고, 일반법칙을 따르는 재생가능한 현상을 찾아낼 수 있다고 본다. 이 접근에 따르면, 절대적으로 필요한 것 이상의 복잡한 현상 연구로부터는 얻을 것이 없으며, 일반법칙이 만약 정말 일반적이라면, 모든 경우 같은 방법으로 작용해야만 한다는 점이다. 그러므로 우선 이상적인 조건에서 일반법칙을 파악한 다음 좀 더 복잡한 현상을 분석하게 되는데 여기서는 다른 변인들이 부가적인 영향을 줄 것이다. 주된 가정은 기본 현상을 조절하는 일반법칙이 좀 더 복잡한 현상에 적용되고 쉽게 확장될 수 있다는 점이다. 행동주의의 S - R 이론과 정보처리 이론은 같은 기본과정이 단순한 현상과 복잡한 현상을 결정한다고 제안한다. 우선적인 차이는 지식과 경험의 복잡성에 있다. 그러므로 이 접근에서는 복잡한 현상은 상응하는 지식의 복잡성을 기술함으로써 단순히 이해될 수 있다고 본다.
일반적 과정을 도출하기 위한 예들은 소리내어 생각하기 (think - aloud), 이동한 회수 (move times), 성공률 (solution rates) 등을 사용한 연구에서 많이 볼 수 있다. 이런 연구들은 피험자가 단순하고 지식이 필요없는 문제 (장난감 문제) 해결을 위해 어떠한 전략을 사용하였는가하는 해결과정을 상세하게 분석할 수 있기 때문에 우선적으로 선택되었지 이들이 중요한 일상생활의 지적 성취에 적절한 것이었기 때문은 아니다.
기본과정에 의문을 가진 연구자들이 강조한 다른 연구 전술 (tactic) 은 인지활동을 수행하기위한 정보처리용량을 측정하는 실험적 방법에 의해 설명된다. 예를 들어, Gilhooly 등 (1993) 은 추상적 연역추리 과제를 수행하는 데 있어 단기 기억에 동시 발생적으로 정보를 유지할 때, 선택적 간섭이 있음을 발견하였다. 과제가 친숙하지 않거나 관련 지식이 별로 많이 지지되지 못할 때, 추리와 문제해결에 관한 실험실 과제에서도 유사한 간섭이 발견되었다 (Baddeley, 1986).
그러나 간섭 페러다임에 관한 연구결과는 연습되지 않은 과제수행에 관한 연구를 통해서 기본과정을 알아보려는 연구전략상에 문제가 있는 것으로 보인다. 예를 들어, Baddeley (1986) 는 매우 친숙한 덱스트 이해과제는 동시발생적 단기기억 과제에 의해 거의 영향을 받지 않았음을 보여주는데, 이는 텍스트 이해에서의 작업기억 기제는 숫자 폭과 단기기억과 관련된 기제와는 질적으로 다르다는 것을 시사한다. 더욱이 전문가는 전문영역에 관한 정보를 잠깐 동안 제시하여도 뛰어난 기억수행을 보인다. 폭넓은 훈련을 통해 얻어진 우수한 기억 수행은 기억과제 제시 동안이나 파지기간 동안 단기기억에 저장된 것을 간섭하는 전통적 실험절차에 의해 거의 영향을 받지 않는다 (Charness, 1976; Ericsson & Staszewski, 1989).
또한 단순하고 매우 통제된 상황에서 기본과정을 탐색하는 전술과 관련된 방법론적 문제가 약간 있다. 먼저, 많은 검토자들이 동료들에게 눈 운동이나 언어적 보고와 같은 과정 자료를 수집하도록 경고하였지만, 이러한 자료수집은 아직 규칙이라기 보다는 예외이다. 더욱이 자료를 수집하여 분석했을 때, 피험자들은 한 가지가 아닌 몇 가지 다른 전략에 의존한다는 것이 피험자의 언어보고와 정확도와 반응시간의 일정한 차이에 의해 밝혀졌다 (Siegler, 1987). 아마 무엇보다도 문제인 것은 대부분의 연구에서 조작된 변인들의 효과크기가 개별적 피험자 수행의 차이에 비해 적다는 것이다. 이 문제에 대한 일반적 해결책 (그리고 피험자간 일반성을 얻고 싶은 욕구) 은 피험자 데이터의 집합을 평균에 포함하는 것인데, 일반과정이 있다는 가정과 일정한 연속된 과정이 있다는 가정이 만족되지 않는다면 데이터는 해석하기가 어렵다.
친숙하지 않은 실험실과제 연구에 근거한 이론의 문제점은 기본용량의 개인차와 복잡한 수행결과간의 상관관계이다. 예상과는 달리, 일상의 복잡한 과제수행과 상관관계가 있는 기본용량에 관한 측정은 성공적이지 못했다. Binet (Varon, 1935) 는 일반지능에 관한 테스트 설계를 탐색했지만 오랜 노력끝에도 기본과정과 용량을 측정하는 것을 포기하였으며, 복잡한 이해력과 지식인출에 관한 측정으로 방향을 바꾸었다. Binet 는 기본능력을 측정하는 과제에서 중간정도의 연습 (practice) 으로 상당한 향상이 나타났으며, 이것이 지능이 낮은 피험자와 지능이 높은 피험자간의 개인차를 감소시켰음을 밝혀냈다. 최근의 지능검사에 포함된 기본 정보처리 용량에 관한 유일한 테스트는 숫자 범위 테스트 (digit - span test) 인데 이 테스트가 단기기억 용량을 측정한다고 본다. 그럼에도 불구하고 숫자 범위 테스트와 연습에 관한 연구는 수행이 7 개의 숫자에서 80 개의 숫자까지 향상될 수 있음을 보여준다 (Chase & Ericsson, 1982; Ericsson, 1985). 일반 피험자들은 연습을 통해 추상적 숫자 정보라도 빨리 약호화하고 인출이 쉬운 형태로 장기기억에 저장하도록 해주는 기억기술을 획득한다.
전형적인 피험자 수행에 비해 더욱 안정되고 뛰어난 전문가 수행은 기본과정과 용량 측정에 의해서는 예측하기가 어렵다 (Ericsson, Krampe & TeschRomer, 1993 을 참조). 일반 지능검사라 하더라도 과제관련 훈련동안과 훈련 후의 수행예측은 상관관계가 0.2 에서 0.3 이내로 제한되는 것으로 보인다 (Baird, 1985; Ghiselli, 1966). 더욱이 그 과제를 많이 경험한 후에는 상관관계가 테스트가 실제적 선택목적에 유용하지 않을 정도로 낮게 감소하였다 (Hulin Henry & Noon, 1990).
실험실로부터 얻은 정확성과 통제의 이점은 평균반응측정의 '유의미한' (즉, 신뢰로운, 그러나 가끔 작은) 차이의 강조로 두배가 되며, 더 크고 중요한 현상으로 연구자의 주의를 돌리게 할 수 있다. 더욱이 여러 영역에서 공통적인 양상을 관찰하면 중요한 일상사의 상황과 관련된 깔끔한 실험과제가 소개될 것이다. 대등한 이론이 나타나고 평균 데이터에 대한 목표지향적 가설에 근거한 경쟁적 테스트가 수행되며 몇 몇 이론은 사라질 것이다. 이해가 충분히 이루어진 후 연구자들 (그리고 '실험적 패러다임' 외부에 있는 관찰자들) 은 통제된 과제 (지금은 잘 이해된) 에 의해 파악된 현상은 적절한 일상생활 현상과 별로 관계가 없는 것으로 보인다고 결론지을 것이다. 개념획득, '장난감' 과제에서의 문제해결, 단기기억, 인공자료에 대한 영사기억 (iconic memory) 연구들의 적설성과 일반성은 반복적으로 의문시 되어왔다 (Crowder, 1982; Haber, 1983). 새로운 다른 과제들이 일상의 과제와 더 유사한 것으로 보이기 때문에 이러한 과제들이 실험실 연구에 계속적으로 소개될 것이다 (Berry & Broadbent, 1988; Reber, 1989).
인지양식 연구 전술이 종합 (synthesis) 과 추정 (extrapolation) 에 근거하여 단순한 것으로부터 복잡한 것으로의 이행으로 기술될 수 있다면, 생물학이나 기상학과 같은 자연과학의 도움을 입은 다른 접근방법도 있다. 이 접근은 자연적으로 발생하는 현상 사이의 대안적 관계를 지지하며 체계적 연구를 위해 실험실의 통제된 조건에서 이러한 현상을 재생하고자 한다. 유형이 다른 질병에 게재하는 메카니즘을 따로 분리하거나 생태학자들이'현장 (in the field)' 에서 직접 밝혀낸 각인 (imprinting) 과 같은 행동연구들은 이 접근에 근거하여 이루어진 예들이다 (Eibl - Eibesfeldt, 1970). 일상사에서 인지적 현상을 파악하려는 이 접근은 설단현상 (tip-of-the-tongue) 기억상태를 밝혀낸 Brown 과 McNeil (1966) 의 연구에서 찾아볼 수 있다. 이들은 피험자에게 낮은 빈도의 단어에 대한 사전적 정의를 인출하게 하는 과정에서 설단 현상이 일어남을 발견하였다. 특히 학교장면에서 자연적으로 일어나는 읽기나 문장이해력, 그리고 수학과 물리학의 '실제' 문제해결과 같은 폭넓은 과제와 목표지향적인 활동이 실험실 상황에서도 성공적으로 일어났다.
현상에 기초한 접근 (phenomena - based approach) 은 가끔 두 조건 혹은 두 피험자 집단간에 매우 큰 차이의 형태라 재생가능한 결과가 얻어져야 한다. 더욱이 이 차이는 안정적이어서 반복적으로 재생할 수 있고 이상적으로는 측정과 연구에 의해 영향을 받지 않아야 한다. 수행결과의 크고 강력한 차이를 보여주는 '출처 (source)' 중의 하나는 지정된 영역에서 전문가와 비전문가의 수행을 비교해 보는 것이다. 여러 활동영역에서, 대부분 스포츠분야의 수행에 결과는 실험실로 쉽게 전이될 수 있는 표준화된 조건에서 '검증'된다. 다른 영역의 수행결과는 더욱 상호적이고 장기간 확장되나 더 복잡한 상황에서라도 통제된 연구가 가능하다.
이렇게 연구하기 어려운 영역 중의 하나가 체스인데 체스선수의 능력은 다른 상대자와의 경쟁에 의해 결정된다. 체스게임은 거의 모두 다르다. 체스전문가에 대한 연구에서 De Groot (1978) 는 체스능력은 주어진 체스판에서 다음 수를 어떻게 선택하느냐에 달려있다고 보았다. De Groot 는 전문가들로 하여금 친숙하지 않은 체스게임에서 소리내어 생각하기를 하는 동안 각 게임에 가장 좋은 수를 선택하게 했다. 체스전문가와 국제 체스 챔피온들의 소리내어 생각하기 프로토콜을 비교한 결과 비록 탐색 깊이와 양에 있어서는 두 그룹간에 큰 차이가 없었지만, 다른 가능한 수에 대한 심적 탐색과 평가에는 차이가 있음을 발견하였다. 국제챔피온들의 수 선택은 전문가와는 달랐는데, 이들이 최상이라고 확신한 수를 체스전문가들은 별로 고려하지 않았다. De Groot 에 따르며 국제챔피온들은 처음 제시 단계에서 전문가와는 다르게 판 위치를 약호화함으로써 순차적 탐사에서 최상의 수에 집중하였다.
여러 전문영역의 고차원적 사고기능을 연구하기 위해 유사한 접근방법을 사용한 많은 후속연구가 이루어졌다 (Chi, Glaser & Farr, 1988; Ericsson & Smith, 1991a). 실험실과제의 수집을 통해 전문가의 수행결과를 파악하는 것은 흔한 일이 아니며, 실험실 유사 과제를 설계하기 전에 일상에서의 전문가 수행에 관한 세심한 관찰과 분석이 필요하다. 가장 획득하기 어려운 부분인 전문가 수행의 정수에 초점을 맞추는 것이 중요하며 측정할 수 있는 잘 정의된 유사한 과제를 찾아야 한다. 이 상황이 실제상황과 얼마나 유사해야만 하는가는 경험적 질문이다. 일반적으로, 전문가의 우수한 수행결과가 신뢰롭게 재생될 수 있는 가장 단순한 상황을 얻으려고 애써야 한다.
전문가 우월성이 일단 실험실의 설계된 과제에서 반복적으로 재생되면 실험상황에서의 여러 다양한 형태의 과정을 추측하고 요인을 체계적으로 변화시킴으로써 사고에 게재하는 메카니즘을 분석할 수 있게 된다. 안정된 전문가 수행의 이점을 파악하기 위해서는 관련된 전문성의 본질이 충분히 이해될 필요가 있다. 이 접근은 거칠고 복잡한 현상에서 시작하여 체계적인 분석을 통한 다음 특정한 특성에 반응하는 메카니즘을 따로 분리해낸다 (Ericsson & Smith, 1991b).
안정되고 자연적으로 발생하는 현상 (그리고 최우선 예는 전문가와 초보자 수행의 차이) 에서 시작하여 실험적 분석을 위해 실험실로 가져오는 연구 전술에 관심을 가지고 있으나, 인지기술과 관련하여 이 접근에도 몇 가지 결점이 있다. 첫 번째로 이 접근과 적용의 성공적인 예에 관한 기본규칙이 좀더 일반적인 실험실에 근거한 다른 접근에 관한 기본규칙보다 덜 유용하다는 점이다. 실험실 밖의 사고현상을 잘 분석하여 통제된 조건에서 많은 후속연구를 해왔지만 아직 일상 사고의 분석에 대한 명확한 지침이 없다. 두 번째로 실험실 밖으로 가져왔기 때문에 피할 수 없는 결과는 보통사람들이 평생동안 경험을 통해 얻은 수 많은 과제 - 관련 지식을 이해하고, 설명하며, 가능하면 그대로 따르도록 준비되어야 한다는 점이다. 이것이 우리를 위험하는 도전이다.
지금까지 사고연구에 관해 가장 잘 알려진 일반적인 두 접근의 차이점을 강조하였으나, 두 접근 모두 습득된 지식과 기술이 일반 성인 수행에서의 개인차를 설명하는 주요 변인임을 가정하고 있다. 전통적 접근은 기본과정을 효과적으로 연구하기 위해 이미 획득된 지식과 기술의 영향을 최소화하는 반면, 전문가 수행에 관한 연구는 경험과 획득된 지식과 기술에 따른 결과를 강조한다. 그러나 수행의 특정성과 획득된 기술의 전이 부족에 대해서는 같은 입장이다. 또한 인지적 기술의 한계는 특정 과제의 높은 수행에 필요한 지식의 특이성 때문에 생긴다고 본다. 연구목표가 지식의 복잡성이 낮은 활동에서부터 높은 활동을 포함하는 모든 현상을 설명하는 일반적인 사고이론을 도출해내는 것일 때는, 단순한 것에서 복잡한 것으로 그리고 복잡한 것에서 단순한 것으로 이행하는 접근들이 같은 일반적 설명에서 만나게 될 것으로 기대할 수 있다. 합치점에 관한 핵심 가정은 지식의 복잡성이 중가하여 결국에는 전문적 수행이 획득되더라도 일반 기본과정은 같다는 것이다.
전통적인 실험실 과제에서 연구된 기본과정으로부터 실험실 밖의 인지적 성취에서 일어나는 복잡한 과정으로 점진적 이동 (scaling up) 을 하는 데 있는 기본장애물은 수행결과가 배경지식과 학습된 알고리즘 전략에 의존한다는 점이다. '장난감' 과제에서 발견된 많은 '기본' 전략들 (예 : 수단 - 목표 분석) 은 효과적인 방법이 없을 때 일어나는 디폴트 (default) 반응이다. 그러나 관련 지식과 기술을 사용할 기회가 있을 때는 좀 더 효과적인 전략이 적용될 것이다. 훈련되지 않은 실험실 과제에서의 기본과정에 대한 비판은 두 가지 연구과제를 남긴다. 즉, (1) 복잡한 과제 - 관련 지식 기반의 내용과 구조에 관한 연구와 (2) 복잡한 지식 기반과 사고전력 획득과정에 관한 연구이다.
초보자와 전문가 수행을 가장 잘 예측할 수 있는 차이는 영역 - 특수 지식의 양적 증가이다. 지식의 증가가 바로 전문성이 되는 학문적 주제 (역사, 생물학, 물리학 등) 는 무시한다 하더라도, 체스 (Pfau & Murphy,1988), 수학 (Webb, 1975), 스포츠 (French & Thomas, 1987)에서는 높은 수준의 수행이 영역 - 특수 지식의 양에 대한 표준검사와 상관관계가 있다는 증거가 있다.
책과 백과사전으로부터 추정된 전문적 수행에 필요한 지식의 양은 광활하나 (Charness, 1991), 문제는 전문가 개인의 지식과 경험이 상당히 다를 수 있다는 점이다. 전문가의 지식과 절차를 알아내려는 최근 노력들은 영역에 한정된 과제라 할지라도 지식추출이 어렵다는 점을 보여준다 (Hoffman, 1987; Olson & Reuter, 1987).
전문적 수행에 필요한 지식과 습득된 기술의 복잡성을 아는 간단한 지표는 가장 유능한 개인이 그 수준에 도달할 수 있는 최단 시간에 의해 알 수 있다. 전문가 영역에서 국제적 수준이 되는 데는 약 10 년 정도의 광범위하고 총력적인 연습이 필요하다 (Ericsson et al., 1993; Simon & Chase, 1973). 학습기간이 몇 달 몇 년 정도가 되면 모든 관련된 활동을 점검하는 것이 불가능하다. 아마 무엇보다도 중요한 것은 오랫동안의 연습이 연구자로 하여금 지속적인 동기와 노력을 하도록 한다는 점이다.
전문가 지식을 내용과 체제화면에서 상세히 설명하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에 이 문제에 관한 방법론적 해결책은 관련된 지식을 기술적으로 제한하는 잘 정의된 과제를 사용하는 것이다. 많은 지식을 가진 영역일지라도 , 특정한 과제에 대해서는 지식의 작은 부분만이 특별한 문제를 '해결' 하는 데 적절할 것이다.
수준이 다른 전문성에서 개인의 사고과정을 특정문제와 비교해볼 때, 가장 변하지 않고 놀랄 만한 차이점은 제시된 과제에 대한 표상과 관련되어 있다. 전문가는 과제상황에 대한 통합적인 표상을 빨리 한다. 예를 들어, 유능한 물리학자는 교과서를 읽고 난 후, 전형적이 '교과서' 문제를 충분히 표상하고 '쉬운' 문제에 대해 순행추리라고 부르는 방법으로 해결책을 계산하려는 계획이 몇 초 안에 세워진다. (Larkin et al., 1980). 반대로, 물리학 학부 학생은 같은 문제에서, 수단 - 목표 분석을 이용하여 시간을 소비하는 단편적인 방법으로 지식과 공식을 인출한다. 제시된 정보를 적절한 배경지식과 빠르게 통합하는 문제표상은 체스나 의학, 스포츠 영역의 전문가들이 가지고 있는 일반적인 특성으로 보인다 (Patel & Groen, 1991).
과제에 대한 신속한 표상 때문에 전문가들의 중간단계의 생성과정을 연구하는 것이 쉽지 않다. 결과적으로, 연구는 초기 노출 후의 문제표상의 구조와 내용 그리고 계획, 추리, 평가를 포함하는 과정을 연구하는 데 초점을 맞춘다. 가장 흔한 방법론은 그 영역으로부터 대표적인 자극을 제시하고 전문성이 다른 각자의 회상을 비교하는 것이다. 기본 가정은 (1) 회상과 다른 기억 측정은 과제 - 관련 정보가 문제해결 과정에 이해되고 변형되는 방식에 대한 단서를 제공하며, (2) 초보자와 전문가의 비교는 중요하고 기능적으로 의미있는 표상 양상을 보여줄 것이라는 점이다. 가장 일반적인 결과는 전문가는 의미있는 자극에 대해서는 더 많은 정보를 회상하나, 여러 영역 즉, 체스 (Charness, 1991), 브리지게임 (Charness, 1979), 일본 바둑 (Reitman, 1976), 음악 (Sloboda 1976), 전자 (Egan & Schwartz, 1979), 컴퓨터 프로그램화 (McKeithen et al., 1981), 춤, 농구, 필드하키, 피겨스게이트 (Deakin & Allard, 1991) 등에서 같은 자극이 무선적으로 배치되는 판 (양상) 에서는 이러한 이점이 사라졌다. 다른 연구에서는 전문가가 초보자보다 체조선수의 수행을 찍은 짧은 연속 필림에 대한 회상을 더 잘 했으며 (Pinheiro & Simon, 1992), 이 기억우월성은 특별한 사건과 관련된 양상에만 제한되었다 (Ste - Marie & Lee, 1991). 전문가는 타자기술, 한번 보고 노래하거나 반주하기, 스포츠결과를 예측하는 등 속도와 빠른 반응을 강조하는 영역에서는 미리 행동 (actions) 하게 하는 표상을 습득한다,
어떤 경우에는 관련된 정보에 대한 전문가의 뛰어난 기억은 부적절한 정보에 대한 기억의 대가로 얻어진다. 전문 방사선 기사는 x - 레이 영상이 비정상성에 대해 뛰어난 기억력을 가지고 있다 (Myles - Worsley, Johnston & Simon, 1988). 전문 컴퓨터 프로그래머는 프로그램의 세부적인 면을 희생시키는 대신 프로그램의 구조를 더 잘 회상할 수 있으나. 초보자는 반대 양상을 보인다 (Adelson, 1984).
이러한 표상 구조에 관한 상세한 분석은 물리학, 체스, 기억력 전문가 연구에서 이루어져왔다. 물리학 분야에서의 초보자는 교재에 있는 대상설명 (표면적인 특징) 에 기초하여 문제를 체제화하는 반면, 전문가는 추상적인 물리학적 원칙들을 약호화하는 경향이 있는데 이 원칙들은 해결절차에 더 직접적으로 관련되어 있다. 체스판을 잠깐 본 후에도 전문가는 전반적인 구조와 체스판들의 관계를 약호화하고 회상할 수 있었다 (Chi, 1978; de Groot, 1978). 한 연구에서, 체스 고수는 잠깐 제시된 체스판에 대한 정보를 마치 판을 보고 있는 것처럼 빠르고 정확하게 인출할 수 있었다 (Ericsson & Staszewski, 1989).
기억 전문가에 관한 폭넓은 연구는, 인출계획을 미리 결정한다는 맥락에서 이들은 정보를 장기기억에 저장하기 위해 이미 가지고 있는 영역 - 특수 지식을 사용할 수 있음을 보여준다. 회상이 필요할 때 전문가들은 상응되는 인출계획을 활성화시킬 수 있고 따라서 원하는 정보가 빨리 인출된다. 동시에 이러한 기억기술들은 효율적인 작업기억 용량을 증가시킨다 (Chase & Ericsson, 1982). 최근 연구는 많은 실제 영역에서 전문가가 보이는 우수한 기억력이 어떻게 (장기기억내 인출할 수 있는 저장에 의존하는) '숙련된 기억 (Skilled Memory)' 과 같은 메카니즘에 의해 설명될 수 있는가를 보여준다. 숙련된 기억이란 제시된 정보를 이미 있는 정보와 연합하여 장기기억에 빨리 저장하고 또한 적절한 단서를 거쳐 인출하는 과정을 의미한다 (Ericsson & Staszewski, 1989). 숙련된 기억 이론은 특정영역에 대한 작업기억내의 정보 양은 증가한다고 예측하는데 이것은 사고가 상태의 연속이며, 각 상태는 제한된 수의 활성화된 지식구조로 특징지을 수 있다는 가정과 어긋나지 않는다, '확장된 작업기억의 용량 (extended working memory capacity)' 은 더 많은 정보가 특정한 인출단서를 사용하여 장기기억으로부터 직접적으로 인출될 수 있다는 사실에 기인한다.
친숙하고 단순한 문제를 제외하고는 과제에 대한 최초의 표상이 계획이나 해답을 가용할 만큼 충분하기는 드물다. 좀 더 복잡한 과제를 대할 때, 전문가는 대답을 하기 전에 대안적인 해결책과 절차에 대해 더 많은 추리를 하는 것으로 발견되었다. 자연히 주요한 경험적 질문은 체계적인 탐색을 하는 동안 전문가가 사용한 기술, 예를 들어, 처음 표상에 의해 제안된 것보다 더 좋은 체스 수를 발견하게 되고, 처음의 부정확한 가정으로부터 다시 출발하여 관련된 증거에 일치된 설명을 하게 된다. (Lesgold et al., 1985). 체스에 있어, 많은 탐색은 현재 체스판에 있어서의 가능한 수들을 계획하고 평가하는 것으로 되어있다. 계획에 관한 정보를 저장하게 하는 기억기술의 획득과 같이, 연속된 수들에 대한 탐색 깊이는 기술수준에 따라 체스전문가 수준까지 이르는 것으로 밝혀졌다 (Charness. 1981; de Groot, 1978). Charness(1989) 는 브리지게임에서의 전문성은 가장 적절하게 카드를 놀 수 있는 계획을 성공적으로 생성하는 능력과 밀접하게 연관되어 있음을 보여준다. 물리학과 같은 다른 영역의 전문가는 가끔 이차원적 다이어그램의 형태로 관련 정보에 잘 맞고 추론 과정을 촉진하는 표상을 채택했다 (Anzai, 1991; Larkin & Simon, 1987).
또한 전문가는 과거 여러 상황과 케이스를 많이 다루어 왔음을 인식해야 한다. 체스 고수들이 보통 자신들의 체스능력과 비슷한 수준에서 보지도 않고 ('blindfold') 게임을 할 수 있는 것 (Holding, 1985) 은 숙련된 기억이라는 개념과 체스판 형태에 대한 잘 정돈된 많은 장기기억 저장을 가지고 있다는 가정으로 설명할 수 있다. 의학에 관한 전문성이 증가함에 따라, 기본 의학지식은 특정한 질병과 이들의 증상에 관한 임상적 지식으로 체제화 되어 간다. 또한 의학 (Brooks, Norman & Allen, 1991), 법학 (Burton, 1985), 사업 (Wagner, 1991) 과 같은 많은 영역에서, 연습에 의해 얻어진 교육과정과 지식기반은 특정한 상황과 케이스로 체제화된다 (Kolodner, 1992; Slade, 1991).
전문가의 수행은 특정영역의 과제를 잘 수행하기 위해 특정영역에 잘 적응하는 것을 의미한다. 그러나 단순히 초보자들의 순차적 과정이 빨라지고 '자동화 (automized)' 되며 지식이 많이 축적되었다고 전문가 수행이 되지는 않는다 (Ericsson & Simon, 1991b). 전문가 수행이란 새로운 정보를 약호화하고, 추리, 계획, 평가를지지하기 위해 더 많은 정보가 작업기억에 가용될 수 있도록 기억기술을 더해 주는 문제표상에서의 질적 변화도 포함한다. 좀 더 통제된 실험실 조건에서 자연스럽게 일어나는 수행 조건을 파악하고 영역의 대표적 과제를 사용할 때 수행을 더 잘 이해할 수 있으며, 특정 인지 메카니즘을 독립시켜 체계적으로 연구할 수 있을 것이다. 복잡한 기술과 지식을 강조하는 것은 이러한 능력 획득을 촉진하는 조건에서의 연구가 필요하다는 것을 시사한다.
인지 심리학 분야의 연구들은 기술이나 능력이 어떻게 획득되는가를 알기 위해서는 숙련가의 과거활동과 경험을 살펴볼 필요가 있다고 주장한다. 돌이켜보면, 인지과정에 대한 포괄적인 이론들 ('구조') 이 설계된 교수 - 학습 장면에서 학습과 기술획득을 강조하면서 발전되어 왔다는 것도 우연이 아니다 (Anderson, 1993; Newell, 1990).
구체적 형태의 활동 능력을 가장 잘 나타내주는 지표는 이러한 활동에 관한 경험의 양이다 (물론 경험의 양이 능력이나 정확성을 예언해 주지 않는 영역도 있다). 이것은 일상에서 개개인이 시간을 어떻게 배치할 것인가와 같은 동기적 요인에 따라 경험과 달성된 수행의 본질이나 양이 결정되기 때문에 '동기적 (motivational)' 복합성이 있다는 것을 시사한다.
또한 일상 관련 기술들은 특별히 설계된 교육적 활동 없이도 일상적 상호작용의 결과로 얻어지는 것이 분명하다. 과학자들은 전통 학교제도에서 제기되는 문제점을 해결하기 위해 많은 일상장면에서 학습이 어떻게 자연스레 일어나는지에 상당히 관심을 가지게 되었다. 일상에서의 복잡한 기술획득에 관한 흥미있는 예들이 소개되었고 기술이 획득되어지는 넓은 사회적 맥락이나 상황이 경험적 · 이론적 분석에서 강조되었다 (Greeno, 1989; Lave, 1988). 따라서 많은 역사적 선행자들에 의해 예견되었듯이, 동기가 실험실 밖에서 유용할 수 있는 복잡한 사고이론의 중심적 논점으로 부각되었다. 그럼에도 불구하고, 사고연구에 관한 최근 접근의 검토에서 언급하였듯이, 많이 연구들이 동기문제를 고려하지 않은 상황 (예 : 학부생들의 생소한 사고과제를 수행하는 50 분 짜리 실험시간)에 초점을 맞추어 왔다. 학습활동이 몇 달, 몇 년에 걸쳐 확장되어온 것을 생각해보면, 주의와 동기가 당연한 것으로 생각될 수는 없다.
사회적으로 의미있는 수행능력을 측정하고자 한 노력은 학습과 여러 형태의 수행 획득 연구를 위한 유용한 도구를 발전시키기에 이르렀다. 원하는 수행의 본질을 측정하기 위해 설계된 과제들은 학습결과를 측정하는 잘 정의된 참조 기준으로 사용될 수 있을 것이다. 지식과 기술의 복합성을 특정짓기 위해 우리가 가지고 있는 사고유형에 대한 도식 <그림 2> 은 이러한 유형의 사고를 얻으려는 과제와 관련활동의 전문적 지식에도 적용될 수 있다. 배경지식의 수준 (저, 중, 고) 을 달리 하는 세 가지 기술의 차이점을 간단히 설명하고 이들이 어떻게 연구되었는가에 대해 살펴보기로 하자
1) 기술획득에 관한 실험실 연구
많은 실험실 연구는 배경지식과 기술의 필요성을 최소화하는 과제를 선택한다. 과제는 단기간의 지도 (instruction) 와 친밀성을 거친 후 정확한 수행을 하도록 설계된다. 피험자들은 수행을 증가시키기 위해 분명한 교수와, 많은 연습을 통해 반응률을 우선적으로 향상시킨다 (Anderson, 1982; Fitts & Posner, 1967). 연구의 초점은 통제된 과제에서 수행에 대한 연습의 양적 효과를 측정하는 것이다. 이 연구에서 연습시간은 짧게 (약 1시간) 하고 적극적인 노력을 기울여 피험자가 최상의 수행을 하도록 동기화시키며 참가에 대한 보상이 주어진다. 총 연습 시간은 5 시간을 넘기지 않는다. 단순하고 분명한 과제의 구조 때문에 매개적인 (mediating) 사고는 사라지고 직접적 접근과 자동화된 반응이 관련된다.
유사한 방법을 사용하여 기억과 지각 - 운동과제에 대한 연습효과를 검증할 수 있었는데 여기서는 정확도가 관심의 우선 변인이었다. 전략과 표상에 관한 동시 관찰은 추가연습으로 사고과정에 질적 변화가 있음을 보여주었는데, 이는 더 효과적인 전략을 얻기 위해서는 적극적인 문제해결이 요구됨을 시사한다. 이 연구에서 연습시간은 10 시간 이내였으나 어떤 연구에서는 수 백시간까지 연장될 수도 있다 (Chase & Ericsson, 1982). 연습에 사용된 과제는 획득된 기술수행을 측정하는 과제와 같거나 유사하도록 하여 연습동안에도 관련된 수행을 계속 측정하도록 하였다.
이런 과제에서 일관된 향상을 확신하기 위해서는 피험자가 문제해결에서 성공적이도록 그냥 기다리는 것은 충분하지 않으며 오히려 최선의 전략에 대한 지시를 제공하는 것이 더 효과적이다. 수학적 계산, 자연어 문법획득, 논리와 기하정리 증명, 컴퓨터 프로그래밍과 같은 스케일이 큰 연구프로그램들은 복잡한 인지기술이 계획적인 지도에 의해 어떻게 획득되는가에 관심을 가져왔다. 한 가지 일반적인 접근은 숙련과정의 산출체계 모형을 강조하여 작은 산물을 과제에 적절한 단위로 구성하거나 종합 (chunking) 하는 것인데, 이를 통해 수많은 학습기제를 제안해 왔다. 또한 학습곡선 및 (매우 유사한 과제에 있어서도) 긍정적 전이 부족에 대한 이해, 그리고 컴퓨터 개인 교수의 발명 등에 관심을 가지게 되었다. 신경계적으로 (neurally) 일어나는 과정과 점진적인 학습 알고리즘을 강조하는 다른 접근들은, 복잡하고 일관성없이 나타나는 특성 (산수와 문법과정능력) 을 획득하기 위한 일관되고 단순한 학습과정의 능력을 실증적으로 예시하는 데 관심을 가졌다 (Hinton, 1989; Pinker, 1988).
2) 일상생활과 전문가 수행에서의 기술획득
일상 활동은 대체로 학습이 포함되지 않게 짜여져 있다. 목적이 다른 두 범주의 활동을 구분해 보겠다. 첫째는 일 (work) 인데 일은 사회적, 금전적 보상이 주어지는 생각과 서비스를 만들어낸다. 둘째는 여가 (Ieisure) 와 즐거움을 주는, 그래서 내적으로 보상이 주어지는 다른 형태의 활동이다. 일과 여가활동 모두 관련된 활동을 이해하고 필요한 기술을 습득해야한다. 이 기술들은 가끔 관찰과 얼마간의 분명한 지도에 의해 획득될 수 있다. 대개, 여가와 작업장면에서는 수행을 훈련하고 향상시키는 시간이 별로 없는 것처럼 보인다. 일반적으로 경험이 많을수록 수행이 증가할 것으로 믿는다. 새로운 직업 상황에서 나타난 생산성에 관한 몇몇 데이타는 처음 몇 해는 그 '일' 에서 수행이 증가함을 보여준다 (Hofmann, Jacobs & Gerras, 1991). 그러나 우리는 일상의 일과 여가상황에서의 기술획득을 거의 무시한다. 이것은 어느 정도 최상의 수준으로 수행하려는 동기가 달성될 수 있는 표준조건에서의 수행이 일상과제에서는 거의 측정되지 않거나 보고되지 않는다는 사실 때문이다.
여가와 일 몇 가지 영역에서는 전문가 수행이 관찰된다. 그러나 전문 수행가들은 거의 '일상적인 참여자' 는 아니다. 즉, 이들 경력은 초보자와는 다르다. 젊은 사람들로 하여금 가장 높은 수준의 수행가들에 관한 최근 연구 (Bloom,1985a) 는 이들은 우선 이 분야에서 단기간의 즐거운 상호작용을 가진 후 어려서부터 특별교사로부터 개인지도가 제공되었다는 것을 밝히고 있다.
일상에서의 학습과 기술획득의 메카니즘을 이해하기 위해서는 모든 경험을 단순히 축적하는 것 이상의 설명이 필요하며, 효과적으로 수행을 향상시키는 특정한 활동을 구별할 필요가 있다. 직접적 접근은 특정한 개인에게 있어 여러 범주의 활동에 대한 본질과 양을 기술하고, 그런 다음 지속기간을 특정한 수행양상에서 관찰된 향상과 관련지을 수 있다. 일과 여가에 관련된 기간이 몇 달, 몇 년에 걸치면 이런 귀납적 접근은 시간소비이며 성공적으로 끝내기가 어렵다. 그럼에도 불구하고, 상당히 많은 지식이 학습의 필요 조건에 관한 실험실 연구로부터 나왔으며, 따라서 기술획득과 그럴 듯하게 관련된 일상활동을 파악하기 위해 이러한 지식에 의존할 수 있다.
최근 100 여년간에 걸친 학습연구를 통해 기술획득과 관련된 조건들을 이해하게 되었다. 동기화된 피험자에게 잘 정의된 과제와 즉각적인 피드백을 주는 시행이 이루어졌다. 피드백이 없을 때는 동기화된 피험자라 할지라도 특별한 경우를 제외하고는 수행이 향상되지 않았다. 더욱이 실수와 '곤경 (impasses)' 은 피험자로 하여금 그들의 인지과정과 표상을 바꾸는 데 필요한 것으로 보인다 (Van Lehn, 1991). 획득되어야 할 특별한 기술에 따라서는 효과적인 기술획득을 위한 훈련활동을 설계하는 것이 필요하다. Ericsson 등 (1993) 은 이 활동들을 계획된 연습 (deliberate pratice) 으로 불렀다.
여가나 일에서의 일상활동을 검토해 보면, 계획된 연습이나 다른 관련 학습활동에 자발적으로 참여한다는 증거는 별로 없다. 골프나 테니스같은 여가활동에서는 새로운 다른 상황이 계속 일어나며 여기서는 게임하는 데 많은 시간을 보낸다. 또한 이런 활동에서는 실수를 정정하기 위해 게임을 방해할 기회가 없으며 다른 유사한 상황이 자연적으로 나타날 때까지는 몇 주일이 걸릴 것이다. 사실 지속적인 놀이의 상호작용은 여가활동의 본유적 즐거움을 만들어내는 데 절대적인 것으로 보인다. Cszikszentmihalyi (1990) 는 많은 활동에 참여하고 있는 사람들을 면접한 결과 '분출 (flow)' 이라고 부르는 본유적으로 즐거운 상태가 있음을 발견하였다. 바람직한 '분출' 상태는 요구와 능력 사이가 근사한 수준으로 애쓰지 않고도 활동하게 될 때 경험될 수 있다 (<그림 3>. '분출' 과 '고조 (highs)' 상태는 수행을 향상시키고 정련시키기 위해 계획된 연습을 통해 목표지향적인 노력을 하는 것과는 아주 다른 상황이다 (Ericsson et al, 1993). 이런 까닭으로 전문가와 기타 사람들이 어떤 영역에서는 많은 활동을 통해 근원적인 즐거움을 찾지만 이 활동들이 수행을 향상시키는 도구적 역할을 하는 것은 아니다.
<그림 3> 분출 상태 (flow state) 모형 (Cszilszentmihalyi, 1990)
일상의 다른 넓은 범주의 활동들을 일이라고 보자. 일의 목적은 서비스를 하거나 산물을 효율적으로 생성하는 것이다. 사람들은 일을 잘 수행하기 위해 어떤 입증된 방법을 한 번 획득하면 이런 방법을 계속 이용하려고 한다 (Ashworth, 1992). 기대에 어긋나게 오류나 실수가 생길 때는 전형적으로 그 원인보다는 결과를 다루는 데 초점이 맞춰진다. 생산성 (production) 에 대한 실제 시간 제약은 사람들로 하여금 다른 믿을 만한 새로운 방법을 탐색하도록 두지 않는다. 그런 까닭으로 일상사의 두 가지 범주 어느 것도 학습과 수행향상을 위한 효과적인 기회상황을 제공하지 못한다.
대부분의 참가자들이 주 활동에 단순히 참여하는 영역에서는 어떻게 훈련을 시키고 수행을 향상시키는가에 관한 지식이 축적되어 왔으며, 전임교사가 있는 교육적 장면이 발전되어 왔다. 비록 대부분의 성인 참가자들이 이런 교육적 기회를 알고 있지만 시간과 돈 그리고 요구되는 훈련의 고된 본질 때문에 이러한 기회를 거의 찾지 않는다. 이러한 교육적 활동에 등록한 대부분의 사람들은 어린 사람들이며 이들은 성인과 같은 전문수준의 수행을 달성하기 위해 특별한 희망을 가지고 있는 것으로 보인다.
최상의 수준에 도달한 사람들의 삶은 다른 사람들의 삶과는 극적으로 다르다 (Bloom, 1985a; Chambliss, 1988). 어떤 전문가의 자서전은 아동초기부터 시작된다 (연구된 많은 영역에서는 대개 4 세 정도). 이때부터 이들은 재미있게 노는 방법을 통해 자기영역의 활동들을 해왔다. 아동들의 흥미와 높은 수행에 대한 희망이 보일 때 부모는 자격을 갖춘 교사에게 개인교수를 주선하고 교사는 이 특별한 아동에게 알맞는 연습활동을 설계한다. 100 여년에 걸쳐 이루어진 학습과 기술획득에 관한 연구를 보면 이런 형태의 교수 - 학습은 효과적인 학습특성을 모두 가지고 있다 (Ericsson et al., 1993). 최근 개별화 교수 - 학습의 중요성을 강조하는 것도 코치나 전문가들의 교육 훈련과 일치한다. 컴퓨터화한 개인교사 체제는 학생들에게 개별 교수 - 학습 기회를 제공하며 이러한 학생들의 수행은 전통적인 교육을 받은 아동의 수행보다 뛰어나다 (Wenger, 1987).
때때로 사람들은, 특히 아동들은 사전 지도 없이도 어떤 활동에서는 뛰어난 능력을 보인다. 이런 아동들의 수행을 실험실 조건에서 자세히 분석해 보면 이와 대등한 기술을 의도적으로 획득한 아동들과 유사한 사고과정과 전략을 갖고 있음을 알 수 있다. 이러한 아동들의 발달약력에 관한 체계적 인터뷰에서도 뛰어난 능력은 자기 - 생성 연습활동에 의해 얻어진다는 것을 보여준다 (Howe, 1990).
계획된 연습이 활동으로 내적으로 동기화되지 않는다면 부모나 교사는 아동의 연습활동을 적극적으로 지지하고 격려하며, 연습을 통해 향상될 수 있다는 것을 알도록 도와야 할 것이다 (Bloom, 1985b). 일정한 패턴을 만들기 위해서는 매일 규칙적인 시간에 일정한 시간동안 연습하도록 계획한다. 아동들이 성장하고 수행 수준이 증가함에 따라, 매일의 연습양도 증가하며 이들의 생활은 점차 훈련에 집중하게 된다. 청년기 어떤 때는 수행가로서 전 시간을 보내기도 하고 하루 최대 4 ∼ 5 시간 정도의 연습을 하게된다. 전문 수행가의 일기분석과 문헌 검토에 근거하여 Ericsson 등 (1993) 은 이런 양의 연습은 소진과 '탈진'을 하지 않고도 궁극적으로 지탱될 수 있는 최고수준이라고 결론지었다. 분석이 전문 수행가에게만 제한되었지만, 각 수행가의 발달과정에 걸친 계획된 전체 연습양은 그들의 성인시 수행수준과 직접 관련이 있었다 (<그림 4>).
<그림 4> 연령에 따른 전문가와 일반인의 피아노 연습시간
(Ericsson, Krampe & Tesch
- Rohmer, 1993)
최상의 기술과 지식을 얻기 위한 계획된 연습은 교사나 코치가 학생들에게 자신들의 지식을 전달하고 의사소통할 수 있는 특정영역에서만 효과적이다. 어떤 영역에 대한 궁극적 업적은 한 영역에서 유용한 지식 이상의 새로운 지식과 기술을 생성하며 그 영역을 변화시킨다. 흔치 않은 이러한 업적은 직접적으로 가르칠 수 없으며 예측하기도 어렵다. 그러나 몇몇 경우에는 발견 과정을 밝히기 위해 이런 업적을 이룬 뛰어난 과학자들의 기록이나 일기를 검사하는 것이 가능했다 (Gruber, 1981a; Twency, 1989).
종합하면, 높은 수준의 수행이란 어떤 영역의 확장된 경험의 자연적인 결과는 아니다. 최상의 수행은 기술을 향상시키기 위해 10 년 정도의 의도된 노력을 기울인 후에야 나타난다. 전형적으로 이런 계획된 노력은 설계된 훈련과제에서 수많은 연습을 하도록 하는 교사의 개별화된 지도와 상통한다. 종종 계획된 연습을 기계적인 암기나 반복과 동일한 것으로 잘못보기 쉽다. 비록 단순한 관찰로는 이 두 형태의 활동을 구분하는 것이 어렵지만 인지과정에 관한 언어적 보과와 다른 지표들은 근본적으로 다른 것임을 보여준다. 계획된 연습의 인지과정에 관해 우리가 알고 있는 것은 대가들의 선생님과 코치의 설명으로부터 나온 것이다. 다른 증거는 앞에서 검토했던 표상적 문제를 푸는 전문가들의 인지과정에 관한 연구와 기술획득에 관한 과정 - 추적 연구에서 발견된다. 흥미있는 새로운 데이터는 능력수준에 따라 공부하는 동안 인지과정에 차이가 있음을 보여준다 (Chi et al., 1989). 계획된 연습을 하는 동안 일어나는 사고과정을 체계적으로 연구함으로써 일상생활에서와 전문가 수행에서의 기술획득에 관한 연구를 해결할 것으로 믿는다. 특별히 각 개인이 자발적으로 이러한 계획된 학습노력을 일으키는 조건에 많은 관심을 가지고 있다.
목표지향적인 집중된 노력, 즉 연습하려는 동기에 몰입하도록 하는 사전 필수동기에 영향을 주는 요소들에 대한 설명없이는 학습과 사고를 충분히 이해하기가 어려울 것이다. 근본적인, 아마 반직관적일지라도, 우리의 검토를 통해 나온 교훈은 수행과 효과적인 기술획득 조건 (연습) 은 같은 것이 아니라는 점이다 (Brehmer, 1980). 학습, 사고, 기술획득은 일상에서 일어나기 때문에 이들에 대한 연구는 의도된 학습활동을 생성하고 촉진하는 중요한 사회적 · 동기적 요인들을 모두 이해할 필요가 있다고 본다. 그런 다음에야 사고와 학습의 충분한 맥락을 이해하기 위해 실험실 연구가 설계될 수 있을 것이다. 경험기간과 연합된 기술의 복잡성이 증가하고 기술획득과 관련된 활동이 한 개인의 삶에 의미있는 부분이 되기 때문에, 기술획득과 직접적으로 관련된 것 이상의 활동들에 대한 기능적 역할을 고려해 보아야할 것이다. 연습이 없는 휴식의 형태를 포함한 보기에는 관련없는 많은 활동들이 오랜 시간에 걸쳐 기술획득과정을 지속하는 데 필요한 중요하고 동기적인 선행조건일 수도 있다.
우리는 이 장에서 사고에 관한 다양한 접근들을 논의하기 위해 각 접근의 이점과 제한점을 들어가며 사고연구에 관한 폭넓은 견해를 피력하였다. 사고와 사고획득의 복잡성 때문에, 모든 접근은 현상과 사고에 대한 성공적인 연구를 위해 약간의 명백한 혹은 함축적인 이론적 가정을 가져야 한다. 근본적인 가정은 수집해야 할 관찰형태와 데이터가 분석되고 해석되어지는 수준을 명시하는 것이다. 우리의 목적도 검토자와 마찬가지로 여러 접근들의 가정과 방법면에서 이들을 논의하고, 이 접근들에 따른 사고 연구에 관한 결과와 통찰을 축적하고자 하는 것이었다.
사고를 연구하는 첫 번째 노력은 백일몽과 같은 이완된 상태에서 자신의 사고를 보고하는 것에 기초하였다. 사고는 생각의 연속으로 정의되었는데, 여기서는 심적 상태간의 전환이 갑작스럽게 일어나며 관찰하기가 불가능한 것이었다.
전환을 결정하는 과정을 연구하고자한 노력은 연합적 과정에 관한 이론적 추론에 근거하였다. 초기 체계적 실험방법은 주어진 사고에 대한 내성과 오랜동안의 심상을 포함하였다. 그러나 내성적 방법은 원래의 사고상태를 변하게 하고 신뢰도와 타당도가 불확실하다는 이유로 도전받았다. 그럼에도 불구하고, 비록 이론적 논쟁을 해결하기 위한 독립된 경험적 증거를 번번이 찾지 못했지만 생각의 연속에 대한 자발적 보고는 일반적인 사고구조를 기술하는 데 유용하다고 가정하였다.
실험적 방법이 심리학에 도입되면서 안전되고 재생될 수 있는 수행조건을 설계하는 것이 강조되었다. 잘 정의된 과제가 높이 동기화된 피험자에게 주어졌다. 사고연구는 이제 부수적인 검증을 설명해야 했다. 즉, 연구과제를 성공적으로 수행하는 것은 산출적 사고에 의한 것이며, 이것은 관련된 과거경험의 단순한 인출로는 환원될 수 없다는 것을 의미해야 했다. 여러 가지 이유로, 연구자들은 통제된 인위적 과제에서의 행동을 연구하였으며 임의적인 자극 자료를 사용하였는데, 이것은 관련된 사전 실험 경험의 영향을 최소화한 것이었다. 개념형성, 추리 (논리 증명문제) 그리고 문제해결 ('머리짜내기' 문제들) 과 같은 다양한 사고형태를 실제로 정의하는 (적어도 학문적 차원에서는) 수없이 많은 다른 과제가 파악되었다.
일찍이 컴퓨터에 기초한 인간 정보처리접근은 여러 가지 기억저장의 용량제한을 강조했던 이론적 체제에서 여러 가지 형태의 사고에 대한 분명한 메카니즘을 제안하기에 이르렀다. 과정 데이터 (동시 발생적이고 회고적인 보고, 눈운동, 지속시간) 와 과제분석을 포함한 광범위한 데이터베이스에 근거하여 사고를 상태의 연속으로 표상하였으며 여기서의 각 상태는 주의나 단기기억내 가용한 정보의 양이 한정적임을 의미한다. 더욱이 컴퓨터 프로그램으로 실행될 수 있는, 충분히 구체화된 이론적 모형을 구성하기 위해서는 연속된 상태를 생성하는 과정이 있음을 추론하는 것이 필요했다. 연구된 과제들이 사전지식의 영향을 최소화하도록 설계됨에 따라 사고의 주된 형태에 게재하는 일반적 과정이 제안되었다. 잘 정의된 과제에서 사고를 충분히 이론적으로 설명하도록 한 이러한 업적은 매우 중요하다.그럼에도 불구하고 잘 정의된 과제에서 사고과정에 대한 구체적 설명이 한번 전개되면 이의 일반화가 의문시될 수 있었다. 우리는 검토를 통해 최근 서로 다른 결과들이 다음의 몇 가지 일반적 논점에 집중됨을 발견했다.
첫째, 과정에 대한 몇 가지 대안적 · 이론적 설명이 제안되었으며, 가장 대중적인 실험실 과제에서 조차도 이들간에 이론적 승자는 아직 결정되지 않았다. 예를 들어, 일반적 추론 규칙에 근거한 모형 대 특정한 본보기들의 인출이라는 의미에서는 아직도 몇 가지 흔한 실험실과제의 피험자 수행분석에서 진행되고 있다.
두 번째로, 이러한 이론들이 실험실이 아닌 환경, 즉 피험자들이 광범위한 지식과 경험을 가지고 있는 환경에서의 사고로 확장될 수 있는지에 관한 논점은 아직 해결되지 않고 있다.
사고에 관한 포괄적인 이론을 만들어 내려는 모형 접근 (model approach) 은 주어진 형태의 사고가 신뢰롭게 재생될 수 있는 단순한 조건들을 파악하려고 노력한다. 많은 자연과학 실험의 성공적인 예들에 따라 이 접근의 목적은 복잡한 지식과 경험을 필요로 하지 않는 잘 정의된 과제에서 일반적 법칙과 일정한 제한점 (예 : 주의용량) 을 찾으려는 것이다. 이러한 법칙과 과정한계가 일단 파악되면 이 이론는 좀 더 복잡한 지식과 경험을 필요로 하는 과제에 쉽게 확장될 수 있다고 가정한다. 그럼에도 불구하고 많은 이론가들은 일반적 방법과 정보처리한계가 좀 더 복잡한 과제에서 사고를 일반화하는 정도에 대해서는 의문을 가지고 있다.
사고연구에 관한 가장 대중적인 대안적 접근은 일정하고 재생가능한 현상을 파악하기 위해 일상생활에서의 수행을 조사하는 것으로 시작된다. 특별한 관심은 전문가 수행인데 이것은 가장 높은 수준의 수행을 보여주며 초보자와 비교하여 수행의 개인차를 제공해주기 때문이다. 실험실 밖의 중요한 현상에 대한 이해를 따라 다음단계는 이러한 수행이 표준 조건에서 재생되도록 과제를 설계하는 것이다. 우수한 수행이 이해되면 수행을 하게 하는 사고과정과 메카니즘을 알아내기 위해 과정 - 추적 방법과 실험변형이 적용될 수 있다. 이 접근의 중요한 결론은 전문적 수행가의 사고는 지각패턴에 의해 직접적으로 가용될 수 있는 적절한 반응에 대한 단순한 지식의 축적이 아니라는 점이다. 대신에, 전문가 수행은 높은 수준의 수행을 위해서는 필수적인 특정화된 계획, 추리, 평가를 지지하는 획득된 영역 - 특정 표상과 작업기억기술이 필요하다. 전문가의 수행과 사고는 특별한 영역에서의 특정한 요구에 대한 폭넓은 적응으로 볼 수 있다. 전문가가 획득한 인지 메카니즘에 관한 연구는 일상의 친숙한 활동에서의 사고구조에 관해 새로운 대안과 가능성을 보여준다. (Ericsson & Kintsch, 1994).
사고에 관한 이해는 개념과 표상, 그리고 기술과 같은 성인사고의 요소들이 어떻게 획득되는가를 설명하지 못한다면 불완전할 것이다. 단순한 실험실과제 수행에서 평생에 걸친 노력에 의한 모든 활동에 이르기까지, 학습과 기술획득에 관한 연구는 경험의 확장 그 자체가 전문적 수행을 보장하지는 않음을 보여준다. 실험실 연구와 전문가 수행 훈련 모두에서 지속적인 향상은 피험자들이 특별한 훈련활동에 종사하는 것을 필요로 하며, 이러한 활동은 사고와 노력을 요하며 자연적으로 동기화되지는 않는다. 기술획득의 어떠한 이론도 학습의 사회적 맥락을 포함해야 하며, 이것은 수행을 향상시키고 연습에 참여하려는 동기가 어떻게 오랜 시간에 걸쳐 생성되고 지속되는가를 설명해 준다.
실험실 연구가 일상활동을 이해하는 데 적절성이 부족하다는 비판은 실험실 연구방법 그 자체에 있는 것이 아니라 오히려 실험실 연구에서 흔히 연구되는 과제가 일상의 상황적 특성과 배경지식을 파악하지 못하는 데 있다. 앞으로 원하는 목표를 성공적으로 촉진할 수 있는 일상활동 구조에 대해 자세히 기술함으로써 이러한 상황과 현상을 통제된 실험실 조건에서 파악할 수 있어야 한다. 사고와 사고획득을 충분히 이해하려는 최종적 목표까지는 너무 멀다. 그러나 무엇이 필요한가에 대한 좀 더 명확한 설명은 결국 많은 다른 접근들이 서로 기여하도록 할 것이다.