창의적 문제해결의 접근을 위한 인지부하이론의 이해

정 현 주

경주대학교

I. 서론

인지심리학의 가장 중심이 되는 기본 전제는 작동기억(working memory)의 처리 역량의 한계이다(Miller, 1956; Sweller, 1999). 작동기억의 처리역량의 한계는 흔히 전화번호부에서 찾아낸 중국집 전화번호 7자리의 정보 단위를 다이얼을 돌리는 순간까지 기억하는 정도로 알려져 있다. 이런 이유로 무수히 많은 정보가 교사에 의해 전달되지만 극히 제한된 정보만이 학생들에게 받아들여지고 기억될 수 있다. 이렇게 열악한 인지 구조적 특성으로 인해 단순히 사실을 기억하는 것이 아닌 보다 고차적 인지 역량을 필요로 하는 문제해결에서의 성공은 매우 불가능한 일처럼 보인다.

문제해결이란 정보를 처리해 가는 과정, 즉 정보처리과정이라 말할 수 있다. 특정한 선행 경험이나 지식을 필요로 하지 않는 일상의 단편적 문제 해결 작동기억의 한계에 의한 영향을 비교적 적게 받지만 복잡한 문제해결의 경우에는 매우 치명적으로 작용한다(Baddeley, 2002: 14-15). 또한, 작동기억의 열악한 구조는 모든 사람이 공평하게 갖고 있는 인지 구조적 특징이므로 복잡한 문제해결에 나타나는 이러한 문제도 개인차에 크게 영향을 받지 않는다. 그러나, 특정 영역의 전문 지식을 보유한 전문가는 마치 예외인 듯 보인다. 일반인에게는 매우 어렵게 보이는 고차적인 문제들도 실수 없이 간단하게 해결하곤 한다. 우리는 그 이유를 전문가들의 경우 전문적인 지식을 갖고 있기 때문이라고 매우 간결하게 설명한다. 그러나, 어떻게 전문지식이 전문가로 하여금 작동기억의 한계를 극복하도록 도와주는지에 대해서는 좀 더 복잡한 설명이 있어야할 듯 하다.

문제해결은 문제 상황을 어떻게 표상하는지, 즉 어떻게 문제 상황을 이해하여 내면화하는지에 따라 접근방법에 차이를 가져올 수 있다(김영채, 1995). 전문지식은 전문가가 초보자와 다르게 문제를 표상하게 하는 역할을 담당할 것이다. 문제를 다르게 표상하는 것이 어떻게 작동기억의 한계로부터 전문가를 자유롭게 해주는 것일까? 또한 창의적 문제해결은 일반적인 문제해결의 접근방법에 의해 해결되지 않은 문제들을 해결하고자 할 때 창의적인 방법으로 문제를 해결하는 것이다(김영채, 1999). 일반적 문제해결에서 전문가의 전문지식이 작동기억의 한계를 극복하도록 한다면 창의적 문제해결에서도 동일하게 작용할 것인가? 또, 초보자는 창의적 문제해결에서도 작동기억의 한계를 피하기 어려울까?

본 논문에서는 ‘인지부하이론(cognitive load theory: Sweller, 1988, 1993, 1999; Corno & Winne, 2003)‘으로 이러한 문제에 대한 해답을 찾아보고자 한다. 인지부하이론은 실증적인 연구 결과를 토대로 1980년대에 주창되었고 1990년대에 크게 발전하고 확장되었다. 인지부하이론은 정보의 구조와 문제해결자 또는 학습자의 정보처리를 결정하는 인지 구조적 특성을 근간으로 다양하고 독특한 교수설계 및 절차를 개발하여 왔다(Paas, Renkl, & Sweller, 2003). 인지부하이론의 기본원리는 창의적 문제해결의 접근 방법에 대한 다양한 관점과 비교하고 평가하는데 일익을 담당하여 창의적 문제해결의 이론적 토대 구축에 도움을 줄 것으로 기대한다. 따라서 본 논문의 목적은 인지부하이론의 관점에서 특정 영역의 지식을 갖고 있는 전문가와 그렇지 않은 초보자가 문제해결과 창의적 문제해결에서 인지 구조적 한계를 어떻게 극복하는지를 탐색하는데 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 인지부하이론의 기본 가정과 원리가 소개되고, 문제해결에 적용된 인지부하이론의 선행 연구 결과를 고찰하고, 창의적 문제해결에 대한 접근의 타당성을 탐색해 본다.

II. 인지부하이론의 이해

1. 인지부하이론의 목적과 관련 개념: 인지부하, 인지자원, 인지과부하

정보처리 이론에서는 자동차를 운행하기 위해 연료가 필요하듯이 정보 처리를 위한 정신적 활동에도 인지자원(cognitive resources)이 필요하다고 가정한다. 이러한 인지자원, 즉 연료의 소모 결과는 인지부하(cognitive load)의 방출로 나타나게 되는데 이는 어려운 수학 문제를 풀고 난 뒤에 느껴지는 정신적 피로감과 같은 것으로 과제 해결에 상당한 인지자원이 소모되고 그 결과로 생성되는 것으로 본다. 즉, 인지부하란 특정 과제의 수행이 인지 체제에 부과하는 부하(load)량을 총칭한다(Paas & Merrienböer, 1994).

따라서 일반적으로 과제해결에 요구되는 인지자원의 양이 실제적으로 우리의 인지구조가 보유하고 있는 자원의 용량을 초과할 때 인지과부하(overload)가 발생한다. 극심한 인지과부하는 ’머리가 타는 것‘(brain burning)과 같은 결과를 초래하기도 하여 학습 성취를 저해하는 주 요인으로 작용하게 되고, 이에 따라 효과적인 정보처리 및 학습, 또는 과제 수행 및 문제해결을 위해서는 우리의 인지자원의 한계 역량을 이해하여 인지과부하를 방지해야 한다는 생각에 이르게 된다. 이러한 맥락에서 수많은 실증적 자료를 통해 도출된 것이 인지부하이론이다(Sweller, 1988, 1993, 1999; Corno & Winne, 2003 참조). 인지부하이론에서는 인지과부하를 학습 부진의 주요 원인으로 보고 불필요한 인지부하를 초래하는 교수 변인을 밝혀내어 대안적으로 효과적인 교수설계 전략의 개발에 그 목적을 둔다.

2. 인지부하이론의 기본 가정과 두 학습 기제

1) 기본 가정: 작동기억의 처리 역량의 제한과 장기기억의 무한한 역량

인지부하이론은 인지자원의 한계 역량과 관련하여 인지구조의 두 가지 특징에 대한 가정을 기본 전제로 한다. 그 하나가 작동기억의 처리 역량 상에서의 한계에 대한 가정이다. 무수히 많은 정보에 노출된다 하더라도 우리 인간의 기억 구조는 한꺼번에 일정한 정보량만을 받아들일 수 있다. 새로운 정보는 보통 7개에서 두 개를 더하거나 뺀 정도의 정보 단위(unit)를 받아들일 수 있으며(Miller, 1956), 그나마 이들이 기억구조에 머물러 있는 정보의 저장 기간은 장기기억(long-term memory)으로 보내어지지 않는 한 전화번호부에서 전화번호를 찾아내 다이얼을 누르기까지의 지극히 짧은 기간이다. 이렇게 처리량과 처리된 정보의 기억기간이 지극히 한정적인 특성을 지칭하여 작동기억의 제한된 인지자원이라 한다(Baddeley, 1990, 1991, 1993). 작동기억의 자원은 새로 받아들여진 정보를 잠시 보관하는데 뿐만 아니라 관련된 기존 지식을 장기기억에서 가져와 새로운 정보와의 통합 및 재구조 등의 처리과정에도 할당된다. 작동기억에서 수행되는 모든 과제는 다소간의 인지자원을 필요로 한다. 인지자원의 할당으로 비로소 우리가 특정한 대상에 주의를 기울이게 되며, 이는 가용(available) 자원의 한계 안에서만 이루어질 수 있다.

인간 기억구조에 관해 잘 알려진 가정의 다른 하나는 장기기억의 무제한적 처리 역량과 지속기간이다. 작동기억의 자원은 극히 제한적이지만 일단 작동기억을 거쳐 장기기억으로 보내어진 정보는 얼마든지 반영구적으로 기억된다는 것이다. 사실(fact), 개념(concept), 절차(procedure) 등 다양한 형태의 정보가 기존 지식과 통합되어 재구조화되고 장기기억에 스키마의 형태로 저장된다. 따라서 전문 영역에 대한 스키마를 보유한 전문가들은 특정 영역의 정보를 더욱 많이 처리하면서 상대적으로 적은 량의 인지부하를 방출한다. 반면 특정 영역의 스키마를 보유하지 않은 초보자들은 적은 량의 정보 처리에서 조차 인지과부하로 인하여 정보처리의 실패를 경험하게 된다.

2) 두 가지 학습 기제: 스키마 습득과 자동화

인지부하이론에서는 인지구조상의 두 가지 특성을 효과적으로 활용하여 학습을 가능하게 하는 두 가지 학습기제로 스키마 습득(schema acquisition)과 자동화(automation)를 제시한다. 여러 종류의 나무들을 모두 나무로 인식할 수 있는 것은 나무와 다른 식물과의 특징을 구분할 수 있기 때문이다. 이것은 수학문제를 풀거나 글을 쓸 때에도 유사한 문제 유형이나 글의 유형을 파악하는 것과 같은 이치이다. 이렇게 세상의 사물을 분류하여 일반화하여 인식할 수 있도록 해 주는 것을 스키마(schema)라고 한다(Bartlette, 1932). 스키마는 우리가 사용하는 형태에 따라 여러 정보를 하나의 정보로 분류하여 묶어서(chunking) 처리하게 해주는 인지구성을 말한다. 즉, 장기기억에 저장되어 있는 나무 스키마 때문에 여러 가지 모양의 나무들을 모두 나무로 인식할 수 있는 것이다. 스키마는 교육과정에서 필수적인 요소로 무수한 수의 스키마를 보유하고 있기 때문에 읽기도 가능한 것이다. 앞에서 언급되었듯이, 스키마의 가장 대표적인 기능은 장기기억에 무한한 양의 정보를 저장하는 수단이 된다는 점이다. 또한 저장된 스키마는 새로운 정보를 받아들일 때 여러 정보를 묶어서 처리하도록 하여 작동기억의 자원을 보다 복잡한 내용 처리에 효과적으로 활용할 수 있게 도와준다. 예를 들어, 나무의 전문가는 특정한 나무를 보고 일반적인 특성은 저장된 스키마에 의해 한꺼번에 간단하게 처리하고 특정 나무의 특성까지 파악하는데 인지 자원을 활용한다. 따라서 전문가는 일반인들이 잘 인식하지 못하는 나무의 특성을 쉽게 기억하고 분석할 수 있게 된다.

정보는 의식적 또는 무의식적 형태로 처리된다. 마치 숙달된 운전자가 의식적인 노력을 기울이지 않은 채 차선 변경이 가능하듯이 자동화는 최소한의 의식적 처리로 수행을 가능하게 한다. 예를 들어, 우리는 이 글을 다른 사람에게 거의 무의식적으로 읽어줄 수 있지만, 읽기를 배우기 시작한 어린아이들은 이 글을 읽어주는데 상당한 의식적 노력을 해야할 것이다. 습득된 스키마는 수많은 연습의 과정을 통해 자동화 상태로 된다. 예를 들어, 처음에 이해한 공식을 대입하여 수학문제를 해결할 때는 여전히 많은 인지적 노력이 필요하다. 점차 유사한 문제풀이에 익숙해지게 되었을 때 문제유형만 파악되면 즉시 자동적으로 공식을 대입하여 용이하게 문제를 해결하게 되는 경우와 같다. 인지부하이론에 서는 자동화가 문제해결에서도 매우 중요한 기능을 하는 것으로 본다. 규칙이나 특정 공식을 자동화 상태로 기억하고 있는 경우, 유효한 모든 인지자원을 문제해결의 계획과 진행에 소모할 수 있으므로 성공적인 성취를 얻을 수 있기 때문이다.

3. 인지부하의 종류와 관리 전략

인지부하이론은 앞에서 언급된 인지구조적 특성에 관한 기본 가정과 학습 기제를 전제로 인지부하의 종류와 인지부하를 결정하는 변인들을 구체화하고 있다. 인지부하의 정도를 결정하는 변인들의 정확한 이해로 인지과부하를 피하고 효과적인 문제해결(학습)이 가능할 수 있다고 보기 때문이다.

1) 인지부하의 종류

현재까지 알려진 바에 의하면 인지부하를 생성하는 요인은 크게 세 가지 영역이 있다. 즉 전체의 인지 부하 량은 과제의 내적 본질에 의해 발생되는 ‘본질적 인지부하(intrinsic cognitive load)', 정보제시 방법에 의해 도출되는 ’부적절한 인지부하(extraneous cognitive load or ineffective cognitive load)'와 ‘적절한 인지부하(germane cognitive load or effective cognitive load)'에 의해 결정된다. 본질적 인지부하는 다른 종류의 인지부하와 달리 교수자에 의한 통제가 거의 불가능한 반면 학습자가 보유한 지식의 정도에 따라 결정되는 것으로 알려져 있다.

본질적 인지부하는 과제의 이해와 밀접한 관련이 있는데 내용을 구성하고 있는 요소들(elements)간의 상호작용성(interactivity)의 정도에 따라 결정된다고 한다(Chandler, 1992; Kahneman & Treisman, 1984). 상호작용성이 낮은 내용에서는 요소들 간에 독립성이 있다. 즉, 각 요소가 개별적으로 처리될 수 있어, 학습할 내용의 양이 아주 많지 않는 한, 비교적 쉽게 학습이 이루어지며 암기학습(rote learning)이 가능한 내용이다. 언어 학습에서 새로운 어휘를 습득하는 것이 이에 해당한다. 예를 들어, 새로운 ‘고양이’란 단어를 배울 때, ‘개’와 같은 다른 단어를 알고 있는지 모르고 있는지는 학습 과정에 크게 영향을 미치지 않을 것이다. 각 요소(예, 단어 하나 하나)는 독자적으로 처리될 것이며, 큰 어려움을 느끼지 않고 단어들을 학습할 수 있다. 반면, 요소 상호작용성이 높은 학습 내용에서는 요소들이 서로를 연관되어 있어 순차적으로 하나씩 처리되는 경우, 아무런 의미를 가질 수 없게 된다. 즉 이해(understanding)에 의한 학습이 이루어져야 한다. 예를 들면, 외국어 문법(syntax)의 학습이 이에 해당된다. 각 단어의 구문론적(syntactic)․의미론적(semantic) 관계 때문에 구성 요소들을 각각 개별적으로 습득할 수 없다. 하나의 문장을 완성하기 위하여 구문론적, 의미론적으로 정확한 형태의 요소들이 선택되어야 하고, 따라서 모든 요소들이 한꺼번에 고려되어야 한다. 이처럼 상호작용성이 높은 요소들은 처리되기 이전에 요소들 간의 통합이 있어야 하며, 그 결과로 부가적인 인지자원의 소모가 필요하게 되어 과제의 난이도가 높아지게 된다.

정보가 제시되는 양태에 따라 도출되는 인지부하의 한 가지는 ’부적절한 인지부하‘로 종래의 교수절차에서 종종 나타난다. 예를 들어 그림과 그에 대한 설명이 제시되었을 때 설명이 복잡한 그림의 어느 부분에 대한 것인지를 알아내기 위한 그림에서의 탐색 활동이나 선행지식이 없는 문제해결자(problem solver)가 문제해결 과정에서 해결책을 찾기 위한 탐색 활동 과정에서 방출되는 인지적 부담이 이에 해당한다. 이러한 탐색활동에 부과된 인지부하는 실제 학습과 무관한 부적절한 인지부하로 간주되며, 이를 통제한 효과적인 교수전략의 개발에 대한 많은 실증적 연구 결과가 있다. 적절한 인지부하는 정보 제시 전략에 의해 도출된다는 점에서는 부적절한 인지부하와 같지만 오히려 학습을 촉진한다는 점에서 차이가 있다. 높은 동기와 열정이 과제에 인지 자원을 보다 많이 할당하는 경우와 같이 학습을 촉진하는 인지부하 영역이 바로 이에 해당한다. 상상해 보는 것과 같은 정신활동(mental practice)이 이에 해당된다고 설명한다.

2) 인지부하 관리 전략

인지부하이론에서는 방대한 실험을 통하여 인지부하 량의 결정에 영향을 주는 관련 변인을 밝히고 효과적으로 인지자원을 활용할 수 있는 방안을 대안적으로 제시하고 있다. 인지과부하가 학습에 결정적인 영향을 미칠지는 각각의 영역에서 생산된 인지부하를 합한 전체 인지부하 량에 의해 결정된다. 따라서, 인지부하의 문제를 정적인 상태에서 문제의 심각성을 판단하기는 어려우며 다양한 관련 변인과의 관계 안에서 탐색되어야 한다. 이를 정리해 보면 아래와 같다.

첫째, 다양한 교과영역에서 문제해결을 위해 적용되는 교수절차 및 전략을 재구성하여 부적절한 인지부하를 줄여준다. 즉, 인지부하이론에서는 종래의 교수 절차는 종종 학습자에게 학습과 무관한 탐색(search)활동으로 불필요한 인지부하를 방출하도록 하여 인지과부하에 의한 학습의 실패를 초래하는 경향이 있음을 지적한다. 예를 들어, Chandler & Sweller(1991)는 아래 [그림 1]과 같은 종래의 정보 제시 방법은 학습자에게 그림과 그림의 요소 및 절차에 대한 설명이 따로 떨어져서 연속적으로 제시되었을 때 두 정보원의 정보들을 정신적으로 통합하기 위해 불필요하게 많은 인지자원을 소모하게 되어 학습의 실패를 가져온다고 설명한다. 반면 그에 대한 대안으로 제시된 [그림2]는 두 정보원의 정보를 통합하여 제시함으로써 학습자들은 인지적인 자원을 실제 내용 학습에 모두 소요하게 되고, 효과적인 학습이 가능하게 된다는 것이다. Chandler & Sweller는 이를 ‘주의분산효과(split-attention effect)’라고 지칭하고 중학교 3학년 학생을 대상으로 실시하여 가정을 검증하였다.

[그림 1] 그림과 설명을 분리하여 제시한 자료(Chandler & Sweller, 1991: 319)

[그림 2] 그림과 설명을 통합하여 제시한 자료 (Chandler & Sweller, 1991: 320)

둘째, 부적절한 인지부하의 통제 효과는 상호작용성이 높아 본질적 인지부하량을 과다하게 방출하는 과제의 학습에서만 나타난다. 인지과부하의 여부는 총부하량에 의해 결정되므로 상대적으로 본질적 인지부하량이 낮은 경우, 학습자는 정보 제시 형태에 따라 결정되는 부적절한 인지부하의 영향을 크게 받지 않는다(예, Jeung, Chanlder, & Sweller, 1997). 예를 들어, 낱낱개의 단어를 학습하는 데는 어떻게 정보를 제시하는지 크게 중요하지 않다.

셋째, 학습자의 선행지식정도에 따라 대안적 교수전략의 효과가 다르게 나타난다(Kalyuga, 외, 2003). Kalyuga 외는 이를 전문반전효과(expertise reversal effect)라고 지칭하면서, 인지부하이론에서 실증적 자료를 통해 종래의 교수절차보다 효과적인 것으로 밝혀진 대안들이 해당 영역의 전문성을 갖춘 숙련된 학습자에게 적용하였을 때는 초보 학습자에게 적용한 경우와 상이한 결과를 보여준다는 것을 밝히고 있다. 초보자를 위한 경우와 같이 상세하게 통합된 형태의 정보가 제시되는 경우 전문적 지식을 보유한 전문가는 기존의 스키마와 함께 새로 입력되는 정보를 무시하지 못하고 중복 처리하게 되어 비효과적인 학습 결과를 가져오게 된다는 것이다.

III. 인지부하이론과 문제해결

1. 문제해결과 인지부하

문제해결은 종종 특정 영역에 관한 지식을 필요로 하며 따라서 어떤 전략을 채택하는가에 따라 그 성취 여부가 결정되는 것으로 알려져 왔다. 이러한 맥락에서 많은 연구들은 초보자가 사용한 문제 해결 방법과 특정 분야에 많은 경험을 갖고 있는 전문가가 채택하는 문제해결 방법들을 비교하고 있다. 초보자들은 일반적으로 ‘수단-목적분석’ 방법(means-ends analysis strategy)과 같이 최소한의 특정 영역에 관한 선행 지식을 필요로 하는 발견적(heuristic) 탐색 방법을 사용한다. 이 방법은 성냥개비를 세 개만 옮겨 놓고 네 개의 정방형을 세 개의 정방형으로 만드는 형태의 문제 해결 등에 종종 경험할 수 있는데 문제 해결에 관련된 사전 지식을 보유하고 있지 않은 상태에서 목표상태에 도달하기 위해서 현재 상태와의 차이를 좁혀가기 위한 탐색(search)식 문제해결 접근 방식이다. 반면, 전문가는 보유한 기존 경험을 되살려 보다 정교한 수준의 문제해결 방법을 활용하는 경향을 보여준다(Newell & Simon, 1972).

전문가와 초보자가 채택하는 문제해결 전략에 있어서의 차이는 무엇을 의미하는 것일까? 우선 스키마의 역할이 가져온 전문적 문제해결자와 초보자간의 인지 활동에서의 질적 차이를 보여준다. 특히, 문제의 구조적 측면에 대한 이해가 요구되는 과제에서 전문인들의 뛰어난 문제해결 능력이 잘 나타난다. 문제해결 과정에서 스키마는 전문가에게 첫째, 재빠르게 실제 문제의 구조를 파악할 수 있게 해주고, 둘째 출발상태에서 진술된 문제를 문제의 표면적 구조(surface structure)가 아니라 해결방식(solution modes)에 따라 분류하도록 안내해 주며, 셋째 전진형 작업 전략(forward working strategy)을 따르도록 해주기 때문이다. 따라서, 구조적 과제는 필요한 스키마를 갖고 있는 전문인에게는 용이한 과제이지만 그렇지 않은 초보자나 비경험자에게는 결코 용이한 문제일 수 없게 된다(예, Cooper & Sweller, 1987; Gick & Holyoak, 1983; Sweller, 1988).

Sweller(1988)는 계산식 모델(computational model)을 이용하여 적절한 스키마를 보유하지 않은 초보자의 문제해결 방법인 수단-목적 분석 방법이 비효과적임을 설명하였다. 계산식 모델은 생산체제(production system: Anderson, 1983)에 근거를 두고 개발되었다. 생산체제에서 주어진 조건(condition)은 참조할 수 있는 규칙들(reference rules)에 근거하여 검증된다. 조건이 검증되면 작동기억에 존재하는 기존의 구성요소와 연결된 생산체(production)를 생성한다. 생산체제는 (1)작동기억이 보유하고 있는 진술문(statement)의 수, (2)생산체(production)의 수, (3) 작동기억에 보유된 진술문과 연결되어야 할 조건의 수가 인지부하와 밀접한 정적 상관이 있다는 것을 보여준다. Sweller는 문제해결의 매 단계에서 고려해야 할 생산체의 수가 많을수록, 또는 조건의 타당성을 검증하기 위해 생산체 간에 연결되어야 할 진술문이 많을수록 인지부하량이 증가한다고 설명한다.

Sweller 외(1983)는 계산식 모델을 적용하여 수단-목적 분석 방법에서의 인지부하량과 목표부재(goal-free)방법을 사용할 때의 인지부하량을 비교하여 이 설명을 뒷받침하였다. 종래의 문제 진술문 형태는 ‘달리는 차의 가속도를 구하여라’와 같이 구체적으로 진술된 목표를 갖고 있으며, 그 해결을 위해 수단-목적분석방법이 일반적으로 적용된다. 수단-목적 분석 방법은 선수 지식이 부족한 문제해결자의 주의를 주어진 문제(current problem)와 목표상태(goal states) 간의 차이 감소로 안내한다. 차이감소를 위해서 문제해결자는 주어진 문제 상태와 목표상태, 그리고 문제해결의 실마리가 되는 문제해결 조작자(operators)간의 관계를 끊임없이 탐색하게 되며, 이 과정에서 작동기억은 과도한 인지부하를 경험하게 된다(Sweller & Levine, 1982). 반면 목표부재의 방법은 ‘구할 수 있는 모든 변수의 값을 계산하라’와 같이 목표를 구체화하지 않은 문제 진술문을 제시해 주는 방법이다. Sweller 외는 이 두 방법에서의 생산체의 수를 비교하였다(아래 [표1] 참조).

[표1] 수단-목적분석방법과 목표부재방법의 문제 해결에서 생산되는 생산체 수의 비교주

세트	조건(if)	활동(then)
수단-목적 분석 방법(means-ends analysis strategy)
1	문제의 목적이 구체적으로 제시되었고 공식이 주어지고 따라서, 목적만이 찾아야 할 유일한 변수라면	목적의 해답을 탐색한다
2	문제의 목적이 명시되고 공식이 주어졌고 목표와 이전 하위 목표로 미지정한 알 수 없는 변수가 하나 이상 포함되어 있으면	이전의 하위 목적에서 설정하지 않은 미지의 변수와 목적 이외의 다른 변수 들의 탐색이 점차 하위목적이 된다.
3	공식이 주어지고 그 공식에 하위목적과 이전 하위목적에서 미지정된 변수가 하나 이상 포함되어 있으면	이전의 하위목적에서 미지정된 변수의 탐색이 하위목적이 된다.
4	공식이 주어지고 그 안에 포함된 하나의 하위목적만이 찾아야 할 유일한 변수라면	그 하위목적의 해답을 탐색한다.
목표부재 방법(goal-free strategy)
1	문제가 구체화된 목적을 제시하지 않고 공식에 찾아야 할 변수가 하나만 포함되어 있다면	바로 그 변수의 해답을 탐색한다.

주) Sweller, 1988: 267

위의 [표1]에서 볼 수 있듯이 수단-목적 분석 방법은 네 번의 생산 절차를 거쳐야 하지만 구체화되지 않은 목표를 포함한 방법에서는 단 한번의 절차를 거치게 된다. 거쳐야 할 생산 절차의 수가 클수록 작동기억의 제한된 처리 역량에 과도한 인지부하를 방출하기 때문에 이러한 차이에 주의를 기울여야 한다. 결국, 이러한 수단-목적 방법에 의한 문제해결 과정은 과도한 량의 인지부하를 방출하여 문제의 해결을 이루었지만 그 과정을 학습하는 데는 실패하게 된다. 즉, 문제해결자도 문제는 해결했지만 어떻게 해결했는지를 이해하지 못하는 상태가 되고, 문제해결을 위한 스키마 습득에 실패한다.

스키마 습득은 주요 학습기제의 하나로 학습한 문제의 전이를 가능하게 하는 기반이 되므로 매우 중요하다. 일반적으로 스키마 습득은 자동화에 비하여 비교적 단기간에 습득되는 것으로 알려져 있지만 용이한 것은 아니다. 단일 형태로만 제시되는 문제는 스키마를 쉽게 생성해내지 못하며, 적절한 스키마 습득을 위해서는 두 차례 이상 유사한 형태의 문제를 학습자들이 경험하도록 해야 한다(Gick & Holyoack, 1983). 또한, 문제 해결은 학습과 다른 기제를 통해 이루어지며 구체적으로 문제 해결은 수단-목적 분석을 적용하여 이루어질 수 있지만 주요 학습기제의 하나인 스키마 습득은 수단-목적 분석과는 별개의 과정을 필요로 한다는 점에 주목해야 한다. Sweller 외(1993)의 연구에서 수단-목적 분석방법보다 스키마 습득에 월등한 목표부재 문제 제시 전략은 주의를 진술된 문제상태(problem states)와 문제해결을 위해 시도해 본 움직임(moves)으로 유도하여 스키마 습득을 촉진하고 있다. 즉, 수단-목적 분석 방법은 문제해결자의 주의를 잘못 안내하여 불필요하게 문제 상태와 목표사태, 그리고 문제해결 조작자 간의 관계를 탐색하는데 작동기억의 제한된 처리 역량을 모두 소모하도록 한다. 그 결과 스키마 습득에는 전혀 인지자원을 할당할 수 없게 되고 결국 학습에 실패하게 된다. 다시 말해서, 문제해결과 학습은 다른 절차를 통하여 이루어지면서도 두 과정은 제한된 인지 자원을 공유해야만 한다는 데 문제가 있다. 이들 관계는 이중 과제에 비유될 수 있다. 즉 한 과제(일차과제; 문제해결)에 인지 자원이 많이 할당될수록 다른 과제(이차과제; 학습, 스키마 습득)에 부여될 수 있는 자원의 양은 적어진다(예, Britton, Glynn, Meyer, & Penland, 1982).

또한, 스키마는 학습한 문제의 전이를 가능하게 할 수 있는 기반을 마련하지만 실제 전이가 가능하려면 반드시 스키마의 자동화가 이루어져야 한다. Schneider와 Schiffrin(1977)에 따르면 의식적인 통제처리(controlled processing)는 아직 학습되지 않은 상태에서 정보를 일시적으로 활성화하는 것을 의미하는 반면, 자동화된 처리과정은 학습된 상태로 정보를 활성화하는 것이다. 즉 스키마가 단지 습득되었을 때의 초기에는 통제처리를 필요로 하는 정보가 충분하게 학습되지 않은 상태를 말한다. 밀도 있는 연습 과정을 통해서 비로소 자동처리로 변환될 것이며 자동처리는 장기기억을 이용하여 작동기억에 과도한 부하가 걸리는 것을 방지한다(Kotovsky, Hayes, & Simon, 1985).

Sweller & Cooper(1985)는 방정식 문제 해결에서 집중적으로 ‘풀이된 예제(worked examples)'를 학습하여 효과적으로 스키마 습득이 촉진된다는 것을 보여주었다. 풀이과정을 포함하고 있는 예제로 공부한 학습자는 종래 문제해결 기법과 같이 문제만을 반복적으로 풀어보면서 문제해결을 익힌 학습자보다 학습한 예문과 유사한 구조를 가진 유사문제(similar problem)의 해결에서 실수도 적게 하면서 더욱 빠르게 방정식 조작 문제를 해결하였다. 그러나 응용 문제를 이용한 전이문제에서는 이들 두 집단간에 유의한 차이가 없었다. 예제를 사용한 학습자에게 미처 스키마의 자동화가 이루어지지 않은 결과로 해석되었다. 이에 따라, Cooper & Sweller(1987)는 용이하게 스키마 습득이 이루어지도록 교수절차만을 수정하여 Sweller & Cooper의 실험을 재현하였다. 즉, 보다 적은 수의 규칙을 포함하는 비교적 단순한 방정식 문제를 상당 기간에 걸쳐 학습한 후 두 집단을 비교하였다. 그 결과 유사문제의 해결에서는 두 집단 간 차이가 없었으나 전이문제에서는 예제를 사용한 집단이 우수한 성취를 보여주었다. 스키마의 자동화가 전이 효과를 가져왔다는 설명이다.

스키마 자동화의 효과는 특정 영역에서 세계적인 수준의 전문가들의 일상에 대한 연구에서도 찾아볼 수 있다. Ericsson & Charness(1994)는 대부분의 영역에서 나타나는 전문성이 꾸준히 축적된 지식과 기술의 결과라고 주장한다. 일반적으로 전문적 수준의 수행 습득을 위해서는 최소 10년 이상의 기간 동안 종일제(full-time)로 관련 영역을 준비하는 과정이 필수적이라는 견해로, 이러한 전문적 수행 능력을 습득하게 하는 구조화된 지식 획득 과정을 ‘의도적 연찬(deliberate practice)'이라고 지칭한다. 연찬과정은 넓은 의미에서는 전문가나 코치의 지도(supervision)와 함께 과제를 개별적으로 훈련받는 과정을 포함하지만 일종의 개인의 자발적이고 집중적인 연구 활동의 형태가 핵심이다. 이러한 연찬의 과정은 본질적으로 유쾌함을 동반하는 놀이(play)나 즉각적, 금전적 보수가 주어지는 일(work)과 구분된다. 연찬의 과정은 능숙하지 않은 지식이나 기술 영역을 개발하기 위해 특정 부분에 대한 의도적, 집중적 훈련이 이루어지며, 이러한 훈련과정은 처음 시작할 때와는 달리 점차 반복적이고 규칙적인 활동으로 습관화된다. Ericsson과 그의 동료들은 실제 세계적인 수준의 과학자, 체육인, 예술가들의 성장과정과 일상을 시간대별로 분석하였다. 그 결과에서 이들은 세계적인 명성을 얻기 전부터 10년 이상의 기간 동안 1년 365일 하루도 빠짐없이 매일 규칙적으로 서너 시간씩의 독자적 ’연찬‘에 몰두하는 시간을 가져온 것으로 나타났다. 10년 이상의 기간동안 매일 매일 조금씩 누적된 지식은 곧 스키마의 자동화를 가져왔을 것이다. 그 결과 전문 영역의 문제 해결에서의 능숙함이 가능했던 것이다.

Cooper 외(2001)는 스키마의 자동화가 인지자원의 관리에 의한 문제해결의 성취를 가져올 수 있다는 것을 잘 보여주고 있다. 구체적으로 Cooper 외는 상상(imagination)의 적용으로 스키마의 자동화를 촉진할 수 있다고 가정한다. 이러한 가정을 검증하기 위해 중학교 1학년과 2학년을 대상으로 엑셀 프로그램을 이용하여 셀을 선택하고 산술 결과를 내는 것(실험1, 2, 3, & 4), 또는 컴퓨터상에 제시되는 좌표의 한 점의 위치를 계산하는 것(실험5)을 학습 내용으로 총 5회의 실험이 실시되었다. 실험 1과 2는 수학영역에서 비교적 높은 학업성취도와 경험을 갖고 있는 학생을 대상으로 실시되었고 실험 3은 성취도가 비교적 낮고 경험이 적은 학생들을 대상으로 실시되었다. 실험 1, 2, 3에서는 다른 교수절차를 적용하였는데 한 집단(실험 집단)의 학습자들은 문제 풀이 결과가 제시된 예제(worked example)가 제시되면서 각 단계별로 “화면에서 눈을 떼고 제시된 것을 상상“해 보도록 지시받는 반면, 다른 집단은 ”제시된 예제의 절차를 이해하고 기억“하도록 지시받았다. 그 결과 상상을 적용한 실험집단이 테스트에서 유의하게 적은 량의 오류와 함께 더욱 빨리 문제를 해결하는 것으로 나타났다. 실험1은 학습자가 원하는 만큼의 학습시간이 주어진 반면 실험2에서는 학습시간 차에 의한 이질적 해석을 검증하기 위해 동일한 학습시간이 주어졌으나 두 실험 결과는 유사하였다. 실험 3은 학습자의 사전 경험과 성취도 수준에서만 차이가 있을 뿐 실험 1, 2와 동일한 학습내용과 실험 절차가 적용되었다. 그러나 실험 3에서는 앞의 두 실험 결과와 상반되는 결과를 보여주었다. 즉, 통제집단이 실험집단에 비하여 유의하게 높은 성취율과 낮은 문제해결 시간을 소요한 것으로 나타났다. 이어 실험 4에서는 한 학교에서 선행 지식 수준이 다른 두 집단의 학생들의 성취 결과를 비교하여 실험 1, 2 3의 결과와 일관성을 보여주었다. 마지막으로 실험 5는 스키마습득이 스키마 자동화에 선행된다는 가정을 검증하기 위해 교수절차를 바꾸어 실시하였다. 즉, 실험집단에서는 처음 두 예제에서 상상하기를 적용하도록 하고 이어지는 다른 두 예제에서 절차를 이해하고 기억하도록 하였다. 반면, 통제집단에서는 처음 두 예제는 절차를 이해하고 기억하도록 지시하고 이어 다른 두 예제에 상상하기를 적용하도록 하였다. 실험 5의 결과는 통제집단의 학생 19명이 모두 문제를 해결한 반면, 실험집단의 학생은 3명이 각각 한 문제해결에 실패하고 한명은 한 문제도 풀지 못하였다. 또한 문제해결에 소요한 시간에서도 통제집단의 학생이 유의하게 적은 시간을 소용한 것으로 나타났다. 인지부하이론에 따르면 작동기억의 한계를 초과하는 교수절차는 문제해결(학습 성취)의 실패를 가져오는 경향이 있다(Sweller, 1999). 상상의 과정은 극히 제한된 역량을 갖고 있는 작동기억에서 일어나므로 학습의 초기단계에서, 절차나 관계를 상상하는 것은 역량을 초과하여 학습이 이루어지는 것이 어렵거나 불가능하게 된다. 이러한 상황에서 스키마가 계속 구성되도록 한다면 지시대로 상상을 제대로 하지 못하거나 성공한다 해도 학습자가 부정확한 절차로 상상하게 된다. 반면, 일단 스키마가 구성되었을 때 작동기억에 개별적으로 이전에 처리되었던 요소들을 단일 요소로 만들어 고차적 수준의 스키마로 구조화될 수 있다. 이러한 경우 비로소 학습자는 절차와 요소들의 관계를 상상하도록 하는 지시에 의해 더 유리한 위치에 놓이게 된다. 결과적으로 이 실험 결과는 제2의 학습기제인 스키마의 자동화로 효과적 인지자원을 관리하였을 때 성공적으로 문제를 해결할 수 있다는 것을 보여주고 있다.

2. 창의적 문제해결과 인지부하

김영채(1999:193)는 창의적 문제 해결을 “이전의 경험에서 얻은 해결 구조 또는 해결 원리를 수정, 변형 또는 새롭게 적용하여 현재의 문제에 창의적으로 적용하는 것”(163)으로 정의한다. 창의적 문제해결은 이전에 잘 검증된 방법(해답)이나 통상적 생각을 재생해서 해결하는데 만족하지 않고 새로운 도전을 하는 것으로, 전통적 문제 해결방법으로 먹혀들지 아니하는 장면에서 더욱 더 필요해 진다고 설명한다. 여기에서 핵심이 되는 것은 창의성을 어떻게 바라보는 가일 것인데 그에 따라 접근 방법이 달라질 것이기 대문이다.

학자들마다 창의성에 대해 매우 다양한 입장을 취하고 있지만 크게 두 가지 대응되는 입장으로 나누어 볼 수 있다. 한 가지 입장은 창의성을 ‘외피각성(cortical arousal)'의 특별한 기제로 설명하는 것이고 반면 다른 입장은 창의성을 보편적인 문제해결로 간주하는 것이다. 외피각성이론은 프랑스 수학자 Poincaré의 초기 입장(1924)이 개발, 전승된 것으로 창의적 문제해결이 외피각성과 주의집중의 수준과 밀접한 관련이 있다는 입장이다(Martindale, 1981). 창의적 사람은 외부의 자극에 대해 외피에서 중간 수준의 각성으로 감소해서 반응하고, 결과적으로 충분히 흥미가 있는 자극에 대해서 주의 집중을 확대하고 작동기억에 더욱 더 많은 인지 단위들이 활성화되게 하는 특성이 있다고 본다. 이와 달리, 창의성을 보편적 문제해결로 설명하는 입장은 창의성은 특별한 창의적인 과정이 없이 창의적인 통찰력을 줄 수 있도록 하는 많은 양의 지식이 조합된 지능일 뿐이라고 설명한다(Weisberg, 1986). Partridge & Rowe(2002)는 창의성에 대한 이러한 심리학적 이론의 대응되는 두 견해를 반영하여 ‘입력(input)' 창의성과 ’출력(output) 창의성으로 구분한다. ‘입력 창의성’은 입력되는 데이터를 분석하는 데 적용되는 것으로 지각(perception)과 문제해결에서의 창의성을 말한다. 예를 들면, 서양장기 문제를 해결하는 것과 같은 것으로 음악을 듣는 것도 입력창의성에 속한다. 반면 출력 창의성은 새로운, 외적인 영향에 의해 제한되지 않는 어떤 새로운 것을 생산하는 것을 포함하는데, 예를 들면 서양장기 문제를 궁리해 고안하는 것(devising)과 같은 것으로 음악을 작곡하는 것도 이에 속한다. Partridge & Rowe는 두 형태의 창의성은 서로 연관이 있으며 두 경우 모두 표상의 생성을 수반하지만, 내적 창의성(문제해결)에 더 엄격하게 인지자원의 제약이 부과된다고 본다.

이와 관련하여 Dartnall(1994)는 창의성이 ‘명쾌한 표상(explicit representation)' 여부에 따라 결정된다는 것에 주목한다. 즉, 창의성은 어떤 것을 행할 수 있는가 외에 행한 것을 표상하는 능력에 달려있다는 것이다. 암묵적 지식(implicit knowledge)은 과제를 수행하는 데는 충분하지만 수행은 간단히 정신 과정을 조작해서만으로 수정되지 않는다. 마치 동물이 무엇을 하는 것인지 모른 채 음식을 찾는 방법을 학습하는 경우와 같이 사람들은 특정 기술을 어떻게 수행했는지를 설명하지 못하지만 잘 수행하기도 한다. 명제적 지식 없이 절차적 지식에 의존하는 경우로 그와 같은 수행은 후속 경험에 의해서만 변화될 수 있다. 후속 경험은 내적인 정신적 조작뿐만 아니라 피드백과 같은 외부로부터의 입력을 필요로 한다. 그 결과로 수행이 점진적으로 서서히 변화될 수 있으며 그와 같은 자동적이고 범접하기 어려운 수행을 암묵적(implicit)이라고 한다. 예를 들어, 집을 그릴 수 있는 아이에게 ’재미있는‘ 집을 그려보도록 하였을 때, 아이들은 필수적인 구조는 그대로 남겨둔 채 피상적인 변화만을 준 집을 그린다. 즉, 암묵적 수준에서는 어떤 정해진 규칙 안에서 행하는 것이지만 명쾌한 수준은 규칙 자체를 표면화하여 구조적으로 수정하는 것이며 기존의 개념적 토대를 ’깨트리는 것(breaking out)'이다(Boden, 1990). 이러한 차이로 암묵적 과정과 달리 명쾌한 과정(explicit processes)은 인지적으로 접근가능하고 수정될 수 있는 것이라는 설명이다(Halford & Wilson, 2002).

Halford & Wilson(2002)은 명쾌한 과정을 표상 순위(representational ranks)의 이론으로 설명한다. 표상등위이론에서는 표상의 종류를 6개의 순위로 분류한다. 순위 0과 1은 내적 표상이 없이 입출력간의 연합이 가능한 동물이나 인지발달이 미숙한 어린 영아의 수준에서 가능한 표상을 형성할 수 있는 단계이다. 예를 들어, 흰바탕에 원이나 줄무늬 바탕에 삼각형을 보았을 때는 +를 표시하고 흰 바탕에 삼각형이나 줄무늬 바탕에 원을 보면 -를 표시하는 것과 같이 특별한 내적 표상이 없이 반응을 나타낼 수 있는 단계이다. 순위 2-6은 명쾌한 관계의 처리가 가능한 고등 인지 과정의 수준이다. 예를 들면, 이유(더 큰(고래, 돌고래), 피하다(돌고래, 고래))의 제시상황에서 관계를 R로 상징화하고, 변수의 배열을 a, b 로 하였을 때, R(a,-) → b, R(-,b)→a, 또는 -(a,b)→R 중 어느 것이나 수행되는 것이다. 배열 변수가 늘어남에 따라 더욱 더 변수간의 관계는 더욱 복잡한 차원의 상호작용이 일어나게 되어 표상의 수준은 더욱 복잡해지게 된다. Halford & Wilson은 하나의 이론을 가지고 작업을 하는 능력은 순위5의 인지적 능력(이성)을 필요로 할 것이며 여러 이론들 간의 관계를 다루는 능력은 순위6을 요구한다고 설명한다. 그러나 일반적으로 성인의 인지능력은 정보 처리 역량의 한계에 비추어 볼 때 순위 6단계는 극히 소수에게만이 가능할 것이라 한다. 즉, 성인은 동시에 4개 변수의 관계, R(w, x, y, z)까지를 표상(순위5)할 수 있으며 소수만이 최적의 조건하에서 5개 변수의 관계를 처리할 수 있다. 순위 5이상의 복잡한 개념은 ‘분절화(segmentation)’와 ‘덩어리짓기(chunking)’에 의해서 취급할 수 있게 된다고 설명한다.

표상순위 이론에서 순위는 동시에 바라볼 수 있는 여러 관점을 이야기하며 즉, 창의성의 요소인 다양하고 많은 생각을 하는 능력과 연관될 것이다. 그러나, 이렇게 동시에 다양한, 많은 생각을 하는 것은 일반적으로 성인의 처리역량으로는 4개 변수의 관계, 즉 인지부하이론에 따르면 요소의 상호작용성에 의해 제한된다는 가정과 함께 창의적 문제해결의 성공을 기대하기 어렵다는 것을 쉽게 예측하게 된다. 따라서, 인지자원의 효과적 관리를 위한 대안을 모색해야 할 것인데 Halford & Wilson은 요소들을 분절화하여 순차적으로 이해하거나 스키마에 의한 청킹을 제안하고 인지부하이론에서는 학습기제로 스키마 습득과 자동화를 제안한다. 즉, 인지적 구조의 특성에 부합하여 인지과부하에 의한 문제를 해결하기 위해서는 지식을 축적하여 전문가와 같이 장기기억의 스키마를 효과적으로 활용하여야 한다는 것이다. 열정이나 기술의 개발만으로 창의성이 발휘될 수 없다는 창의력 연구(김영채, 1999; 정범모, 2001)의 일반적 가정과 일치하는 해석이다.

앞에서 살펴보았듯이, 인지부하이론에서는 불필요한 인지자원의 소모를 피할 수 있는 효과적인 교수전략의 채택으로 효과적 학습 또는 문제해결이 가능하다는 것을 보여주고 있다. 창의적 문제해결도 인지부하의 효과적 관리에 따라 결정될 것이다. 특히, 적절한 인지부하의 생성으로 창의적 문제해결을 한정된 인지자원의 효과적인 활용을 극대화해 줄 수 있을 것이다. 상상은 다른 교수전략과 같이 부적절하게 제시된 교수 절차에 의해 생성되는 부적절한 인지부하를 줄여주는 방법을 보여주는 것이 아니다. 상상(imagination)은 스키마의 습득을 지원하는 전략이라기보다는 이미 학습한 스키마를 토대로 하는 전략으로 알려져 왔다(Ryan & Simons, 1981; Cooper et al, 2001). 즉, 상상은 스키마의 자동화를 촉진하여 무의식적인 활동과 같이 작동기억의 제한된 자원을 활용하지 않고 장기기억을 효과적으로 활용하는 전략으로 명쾌한 표상의 한 예가 될 것이다.

그러나 또한, Cooper 외(2001)와 Kalyuga 외(2003)에서 볼 수 있었듯이, 학습자(문제해결자)가 갖고 있는 이전 지식의 수준에 따라 상상의 효과가 차이가 있을 것이라는 것도 기억해야 할 것이다. 내용에 관하여 비교적 높은 지식을 갖고 있는 문제해결자는 스키마에 의하여 상상과 연합된 정신적 활동을 수행할 수 있도록 충분히 작동기억에 여유롭게 하여 상상기법이 문제해결에 효과적으로 적용하는 방법을 알아낼 것이다. 반면, 비교적 낮은 수준의 지식을 갖고 있는 문제해결자는 요소와 그 관계를 상상할 수 있도록 하는 데 필요한 선행 스키마의 부족으로 오히려 문제해결에 실패할 수 있다는 것이다.

IV. 요약 및 결론

본 논문은 인지부하이론의 관점에서 특정 영역의 지식을 갖고 있는 전문가와 그렇지 않은 초보자가 문제해결과 창의적 문제해결에서 인지 구조적 한계를 어떻게 극복하는지에 대한 설명을 제공하는데 그 목적이 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 먼저 인지부하이론의 기본 가정과 원리를 고찰하였다. 인지부하란 심리적 부담과 같이 학습이나 문제해결과 같은 과제 수행과정에서 생성되는 인지적인 부담이다. 인지부하이론은 우리의 인지 구조적 특성에 비추어 과제 수행에서 생성되는 인지적 부담이 가용 수준을 벗어나는 경우 인지과부하로 인한 학습 또는 문제해결의 실패를 경험하게 된다고 설명한다. 인지부하이론에서는 인간의 인지 구조적 특성, 즉 작동기억의 처리 역량의 제한과 장기기억의 무한한 역량에 대한 기본적 가정을 전제로 스키마 습득과 자동화를 주요 학습기제로 받아들인다. 그 결과로 방대한 량의 실증적 실험 결과를 토대로 불필요하게 생성되는 인지부하를 줄여주어 스키마의 습득을 촉진할 수 있는 다양한 교수전략을 제안하였다. 인지부하는 그 생성 요인에 따라 크게 세 가지 종류로 구분된다: 정보의 구조적 특성, 즉 상호작용성에 따라 결정되는 본질적 인지부하와 정보 제시 형태에 따라 생성되는 외적 인지부하. 내적 인지부하는 교수자나 정보전달자에 의해 통제될 수 없으며 학습자의 선행 지식에 의한 표상 수준에 따라 결정된다. 외적 인지부하는 부적절한 교수절차에 의해 불필요하게 인지자원이 소모되는 부적절한 인지부하와 장기기억의 사용을 촉진하기 위한 교수절차의 습득에 부과되는 적절한 인지부하로 나뉜다.

문제해결에 적용된 인지부하이론의 선행 연구 결과는 계산식 모델을 통해 선행 지식을 보유하지 않은 초보자가 채택하는 문제해결 전략은 불필요한 인지부하의 생성을 초래하여 스키마 습득에는 부적절한 전략임을 밝히고 있다. 또한 세계적인 수준의 전문가의 일상에 대한 연구 결과도 전문적 수행이 오랜 기간의 꾸준한 의도적 연찬과정을 통해 스키마 습득과 자동화를 축적해 온 결과임을 보여주고 있다. 아울러, 상상을 통해 학습하기 위해 생성되는 적절한 인지자원도 사전 지식을 보유한 숙련된 문제해결자(학습자)에게서만 효과가 있다는 것도 선행연구에 보고하고 있다. 결국 인지부하이론에서는 전문가에게서 보여지는 효과적인 문제해결이 축적된 지식, 즉 스키마의 습득과 자동화에 의한 효과적 인지 자원의 할당에 있음을 보여주고 있다. 창의적 문제해결은 창의성을 바라보는 관점에 따라 일반적 문제해결 과정과 다른 독특한 과정으로 또는 일반적 문제해결의 한 영역으로도 간주한다. 창의성은 지식의 표상 수준에 따라 결정된다는 표상순위이론은 인지부하이론과 함께 창의적 문제해결은 선행 지식의 축적을 전제로 성취될 가능성이 있다는 것을 제안하고 있다.

결론적으로, 인지부하이론의 관점에서 살펴본 창의적 문제해결에의 접근 전략은 다음과 같이 정리될 것이다. 창의적 문제해결은 궁극적으로 전문가의 전문성이 인지적 과부하를 피할 수 있는 인지관리 능력의 결과인 것처럼 인지부하의 관리 능력을 필요로 한다. 따라서, 창의적 문제해결을 위한 스키마 습득과 자동화를 촉진할 수 있는 방법의 습득이 필요하다. 창의성 문제해결을 촉진하는 발산적 사고와 수렴적 사고를 개발하기 위한 절차나 도구의 습득은 인지 과부하를 피하면서 높은 순위의 표상을 가능하게 하는 접근 방법이 될 것이다. 창의적 문제해결 능력을 개발하기 위해 이러한 절차와 도구를 습득하는 것은 외적 요인에 의한 인지부하, 즉 불필요한 인지부하 및 필요한 인지부하의 관리를 위한 전략이라는 것을 기억해야 한다. 영역에 대한 지식의 습득으로 본질적 인지부하를 줄여 줄 수 있도록 하여 상대적으로 불필요한 인지부하에 의한 영향을 최소화하면서 적절한 기술의 습득 과정에서 생성되는 필요한 인지부하의 문제를 수용할 수 있도록 하여야 한다. 즉, 전문가의 의도적 ‘연찬’과 같이 지속적인 훈련에 의한 지식 습득 단계가 선행되어야 할 것이다. 본 연구에서 탐색된 결과는 후속 연구에서 실증적으로 검증되어야 한다는 것을 과제로 남겨 놓고 있다.

참고문헌

김영채(1995).「사고와 문제해결 심리학」. 박영사.

김영채(1999). 「창의적 문제해결」: 창의력의 이론, 개발과 수업. 교육과학사.

정범모(2001). 「창의력」: 그 심리․인물․사회. 교육과학사.

Anderson, J. R.(1983). The architecture of cognition. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Baddeley, A. D. (1990, 1991, 1993). Human memory: theory and practice. Hove and London: Lawrence Erlbaum Associates.

Bartlett, F.(1932). Remembering: a study in experimental and social psychology. New York & London: Cambridge University Press.

Britton, B, Glynn, S., Meyer, B., & Penland, M.(1982). Effects of test structure on use of cognitive capacity during reading. Journal of Educational psychology, 74, 51-61.

Chandler, P. & Sweller, J. (1991). Cognitive load theory and the format of instruction. Cognition and Instruction, 8, 293-332.

Chandler, P. A. (1992) Cognitive load theory and the design of instruction. Unpublished doctoral dissertation, University of New South Wales, Sydney, Australia.

Cooper, G. & Sweller, J.(1987). Effects of schema acquisition and rule automation on mathematical problem-solving transfer. Journal of Educational Psychology, 79, 347-362.

Cooper, G., Tindall-Ford, S., Chandler, P., & Sweller, J.(2001). Learning by imagining. Journal of Educational Psychology: Applied, 7(1), 68-82.

Corno, L. & Winne, P.(Ed.)(2003). Educational Psychologist. 38(1). Lawrence New Jersey: Erlbaum Associates,

Dartnall, T.(Ed.)(1994). Artificial Intelligence and creativity: An interdisciplinary approach. Dordrecht: Kluwer.

Ericsson, K. and Charness, N.(1994). Expert performance: Its structure and acquisition. American Psychologist. 49 (8). pp.725-747.

Gick, M. & Holyoak, K.(1983). Schema induction and analogical transfer. Cognitive Psychology, 15 1-38.

Halford, G. & Wilson, W.(2002). Creativity, relational knowledge, and capacity: why are humans so creative? In T. Dartnall(Ed). Creativity, cognition, and knowledge, Londong: Praeger.

Jeung, H., Chandler, P., & Sweller, J. (1997). The role of visual indicators in dual sensory mode instruction. Educational Psychology. 13(7), 329-344.

Kahneman, D., & Treisman, A. (1984). Changing views of attention and automaticity. In R. Parasuraman & D. R. Davies (Eds.), Varieties of attention. London: Academic Press, Inc.

Kalyuga, S., Ayres, P., Chandler, P., & Sweller, J.(2003). The expertise reversal effect. Educational Psychologist, 38(1), 23-31.

Kotovsky, K., Hayes, J., & Simon, H.(1985). Why are some problems hard? Evidence from Tower of Hanoi. Cognitive Psychology, 17, 248-294.

Martindale, C.(1981). Cognition and consciousness. Homewood, IL: Dorsey Pres.

Newell, A., & Simon, H. (1972). Human problem solving. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.

Paas, F. & Van Merrienboer, J. (1994). Instructional control of cognitive load in the training of complex cognitive tasks. Educational Psychology Review. 6(4). 351-371.

Paas, F. Renkl, A., & Sweller, J.(2003). Cognitive load theory and instructional design: Recent developments. Educational Psychologist, 38(1), 1-4.

Partridge, D. & Rowe, J.(2002). Creativity: a computational modeling approach. In T. Dartnall(Ed). Creativity, cognition, and knowledge, Londong: Praeger.

Poincaré, H.(1924). Mathematical creation. In P. E. Vernon(Ed.)(1970). Creativity. Penguin.

Ryan, E. & Simons, J.(1981). Cognitive demand, imagery, and frequency of mental rehearsal as factors influencing acquisition of motor skills. Journal of Sports psychology, 3, 35-45.

Sweller, J. & Cooper, G.(1985). The use of worked examples as a substitute for problem solving in learning algebra. Cognition and Instruction, 2, 59-89.

Sweller, J. & Levine, M.(1982). Effects of goal specificity on means-ends analysis and learning. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 8, 463-474.

Sweller, J., Mawer, R., & Ward, M.(1983). Development of expertise in mathematical problem solving. Journal of Experimental Psychology: General, 112, 639-661.

Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12, 257-285.

Sweller, J. (1993). Some cognitive processes and their consequences for the organization and presentation of information. Australian Journal of Psychology, 45, 1-8.

Sweller, J. (1999). Instructional Design in Technical Areas. Stylus Pub Ltd.

Weisberg, R.(1986). Creativity, genius, and other myths. New York: Freeman.