공부는 (일반적으로) 재능빨 맞다.

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왜 부활함

공부는 (일반적으로) 재능빨 맞다.

익명_4k0Q0 (123.215)

추천 2 비추천 1 댓글 13 조회수 336 작성일 2020-02-25 06:27:57 수정일 2020-02-25 06:35:27

https://arca.live/b/child/1011438

그리고 학년이 올라갈수록 재능빨의 영향은 크다.

채널에 재능 vs 노력 으로 떡밥이 돌고 있는거 같아서 단어는 재능이라고 썼는데, 정확히는 지능이지.

"Intelligence and school grades: A meta-analysis" 라는 논문이 2015년에 나왔는데.

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0160289615001269

심리학자들이 지적 능력에 대해서 일반화 시켜서 정리한 G-factor 라는 요소랑 학교 성적 사이의 관계를 비교한 논문임.

G-factor 가 뭔지 궁금하면 위키백과 읽어보는 것도 나쁘지 않음

https://en.wikipedia.org/wiki/G_factor_(psychometrics)

접근권한 없는 사람들도 많을거 같아서 요약 부분만 캡쳐했는데.

"과목/성적분위 에 따라서 지능과의 연관도가 달라진다" 같은 뻔한 이야기 (0점에서 10점 올리는 노오력이랑 90점에서 100점 만드는 노오력이 같다고는 생각하지 않겠지) 를 제외하면 내가 밑줄 그은 두 문장이 주목할만한데

"지능 (g-factor) 은 학교 성적을 잘 예측한다"

"시간(학년)이 지남에 따라 성적과 지능 사이의 연관성이 바뀐다"

그럼 학년이 올라감에 따라 지능과 성적 사이의 연관성이 떨어지나?

이 채널 몇번 눈팅했는데 누가 "나이 먹으면 지능보단 노오력이 더 중요함" 같은 소리를 하던데.

(누군지 저격하긴 싫어서 ID 지웠다.)

이 논문에서 실제로 데이터를 갖고 분석해본 결과는 정 반대.

초등학교 -> 중학교 -> 고등학교로 올라갈수록 지능과 성적 사이의 관계는 더 높아짐.

물론 이런 종류의 논문들에서는 연관성 (correlation) 은 언급해도 인과성(causality) 은 언급하지 않는게 보통인데.시험 성적을 잘 보는 것이 지능이 높은 이유라기 보다는 그 반대라고 보는게 상식적인 해석이겠지.

물론 시험성적/지능 모두에 영향을 주는 무언가가 배후에 있다고도 볼수 있는데, 사실 심리학자들이 g-factor 를

왜 찾고 있는가 생각하면 시험성적/지능 모두에 영향을 주는 요소가 g-factor 라고 봐도 무방할테고 g-factor 는 지능의 좋은 지표이기 때문에 실용적인 관점에서는 "지능이 성적에 영향을 미친다" 라고 해도 크게 틀리지는 않다고 봄.

Note : 무의식적으로 논문에서는 연관관계로만 적어놓은걸 상관관계로 번역한게 몇군데 있어서 수정했음.

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익명_4k0Q0 (123.215)

2020-02-25 06:39:46 삭제 수정 답글

참고로 내가 밑줄 그은 rho 값을 제곱하면 결정계수 ( https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination ) 가 됨. 따라서 고등학교 성적에서 g-factor 가 차지하는 비율은 25% ~ 40% 정도가 된다고 알수 있지.

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익명_vTu21 (147.47)

2020-02-25 07:00:46 삭제 수정 답글

교육학은 잘은 모르겠지만 아무래도 높은 학년일수록 필요한 수준이 높아져서 재능빨을 타게 되는건가

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익명_4k0Q0 (123.215)

2020-02-25 07:05:05 삭제 수정 답글

가능성 있지.
정확히 말하면 g-factor 는 정보 처리 능력이라, 단순암기능력이랑은 조금 거리가 있는데 학년이 올라갈수록 외워서 땡치는 것보단 그걸 해석하는 문제가 많아지기 마련이니까.

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익명_vTu21 (147.47)

2020-02-25 07:19:37 삭제 수정 답글

나도 슬슬 정보처리가 안되서 버겁긴 하더라
특히 수식

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익명_HzjQA (119.203)

2020-02-25 08:09:22 삭제 수정 답글

일정 수준까지는 적절한 방법으로 노력해서 지능을 높일 수 있다고 생각함.

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익명_4k0Q0 (123.215)

2020-02-25 08:19:01 삭제 수정 답글

G-factor 는 유전적 성향이 매우 강함.

The heritability of g has been estimated to fall between 40 and 80 percent using twin, adoption, and other family study designs as well as molecular genetic methods.

G-factor 의 유전성도 마찬가지로 나이가 올라갈수록 증가함. (노년기에는 조금 다르다는 이야기도 있지만)

It has been found to increase linearly with age. For example, a large study involving more than 11,000 pairs of twins from four countries reported the heritability of g to be 41 percent at age nine, 55 percent at age twelve, and 66 percent at age seventeen.

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익명_HzjQA (119.203)

2020-02-25 08:23:45 삭제 수정 답글

그러면, 통계는 인과 관계 여부를 말 해주지는 않는데, G-factor와 지능 사이의 인과 관계 규명이 필요할 듯.

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익명_4k0Q0 (123.215)

2020-02-25 08:31:25 삭제 수정 답글

*수정됨

G-factor 가 사실상 renamed 지능인데 인과관계가 어딨어.
self-evident 하구만.

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익명_HzjQA (119.203)

2020-02-25 08:39:57 삭제 수정 답글

통계가 반복되면, 이는 사회적으로 하나의 귀중한 척도가 될 수 있는 가능성을 시사하지만, 그 통계가 계속 반복될 것인지는 알 수 없음. 그래서 보다 근본적인 이유를 찾는 것인데, 연구를 하다 보면 A->B 인 줄 알았던 것이 사실은 A ->C->B 일 가능성도 있음. 
그리고 A->C의 관계가 사회 구조에 따라 그 관련성이 크게 달라질 수도 있는 것이라, 인과 관계에 대한 연구는 중요함. 

다만, 통계가 반복됐다면, 단기적으로는 그 사회 구성원의 유전자로 지능을 추정하는 것이 신뢰성은 얻을 수 있음. 

ex. 어떤 아프리카 국가에서 여자의 다수가 학교 졸업을 못 했고, 남자의 다수가 학교를 졸업했다면, 그 국가의 구성원을 한 명 선택해서 그 구성원의 성별만 조사해도 그 사람의 학교 졸업 여부를 높은 확률로 추정할 수 있음.

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익명_4k0Q0 (123.215)

2020-02-25 08:42:18 삭제 수정 답글

제발 내가 단 링크에서 G-factor 설명좀 읽고 오지 그러냐?
G-factor 자체가 여러 측면의 지능을 일반화해서 만든 general factor 의 약자라니까?
"자기 자신에 대한 인과 관계" 란게 말이 된다고 생각함?

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익명_HzjQA (119.203)

2020-02-25 08:54:18 삭제 수정 답글

예를 들면, ~~한 유전자들이 ~~하게 작용되어서 뇌의 ~~한 부분에 재생 속도 혹은 가소성 정도가 달라진다.  등

위키에서는 쌍둥이, 입양아 등에 대한 다양한 연구로 의심되는 변인들을 통제했지만, 유전자를 변화시키지 않고 다른 요소를 변화시켜서 지능이 변할 수 있는지 여부는 아직 모르는 상태.

사실 대부분의 과학이 다 그런 느낌이긴 함. 실험할 때 아무리 변인을 잘 통제했다고 해도 실제로는 더 직접적인 변인이 있을 수 있음.

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익명_4k0Q0 (123.215)

2020-02-25 09:06:01 삭제 수정 답글

*수정됨

"유전자를 변화시키지 않고 다른 요소를 변화시켜서" 를 보려고 일란성 쌍둥이 입양아 연구를 한건데? 
그리고 그런식으로 뭉개버리면 GWAS 연구는 뭐하러 하냐?

제발 일단은 학문적 논의를 할거면 꺼무위키는 좀 끄지 그러냐? 논문 갖고 오라고는 안할테니 최소 영문 위키백과는 좀 갖고와라. 국문위키백과는 상태가 안좋은걸로 유명하니까

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익명_HzjQA (119.203)

2020-02-25 09:14:20 삭제 수정 답글

*수정됨

일단 통계적으로 사회적 가치는 있음. 통계의 반복만으로도 누군가의 어떤 정보를 조사함으로써 그 정보로부터 새로운 정보를 추정했을 때의 신뢰도가 높다고 생각할 수 있음. 그리고 이러한 반복적인 통계를 바탕으로 추후 연구 방향을 더 수월하게 잡을 수도 있음. 

하지만 더 직접적인 원인을 찾으면 더 좋을 수 있음.
예를 들면, ~~한 유전자가 ~~한 기능을 해서 지능에 좋다. 라는 것을 밝히면, 유전자를 변화시키지 않고 ~~한 기능을 유도해낼 수 있다면 유전자의 영향을 극복하고 지능을 키울 수 있을지도 모름. 

예를 들면, 유전적으로 당뇨병이 있는 사람이 인슐린 주사를 맞거나  함으로써 일반인 수준의 일상 생활을 할 수 있거나 보디 빌더들이 스테로이드 먹는 것 등.

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