인공지능 시대에 왜 인문학이 필요한지를 시스템다이내믹스의 시뮬레이션과 셰익스피어의 "햄릿"을 결합해서 소개한 내용입니다. 

▣ 강의 후 필수 평가 결과:추천지수 (NPS, Net Promoter Score) 

• 추천 점수 평균: 9.63

• 응답자: 40명

• 표준표차: 0.7

• 분산: 0.4

• 중간값: 10

• 최빈값: 10

• NPS(순 추천지수): 90.0%  

설문: “주위 친구나 지인에게 이 강의를 추천하실 의향을 점수로 매긴다면 몇 점이 될런지요?”(0점~10점) 

cf) 0점: 절대로 추천하지 않겠다.   ~   10점: 정말 강력 추천한다. 

cf) NPS(Net Promoter Score, 순추천지수)는 전체 응답자 중에서 추천의향(10점, 9점)에서 비추천의향(0점~6점)을 뺀 점수를 퍼센트로 계산. 이때 7점과 8점은 중립적인 성향이라고 간주하여 아예 계산에 반영하지 않는 엄격한 계산법임. 전세계적으로 고객만족지표로 사용되고 있음. 참고로 애플의 NPS는 47% 수준으로 나옴.  

▣ 주요 소감문

 ● 요즘 인공지능에 대해 생각해보면 우리의 고유했던 자리를 뺏고 있다는 생각에 두려움이 앞섰다. 하지만 이번 활동에서 우리의 추측을 통해 컴퓨터 시뮬레이션 모델링을 이용해서 사람의 행동을 예측해본다는 점에서 결국 우리가 중요한 가치를 판단하고 상상력을 키운다면 인공지능과 공생할 수 있는 환경이 만들어질 수도 있겠다는 새로운 생각을 하게돼서 뜻깊은 활동이었다고 생각한다.

● 이 강의를 신청할때는 내 진로는 공학쪽인데 인문학수업이여서 재미가 없어보였다. 하지만 조원들과 햄릿모델링을하며 시스템사고로 연결시키며 많은걸 배웠는데 특히 사람마다 생각이 다르다는걸 느꼈다. 그리고 선생님이 모델링에 수치를 입력하실때 내가 옆에서 숫자를 불러드리며 책임감을 가지고 도와드려 뿌듯했다. 또 맨날 학교 학원만 오가며 주입식교육을 받았는데, 이번수업은 생각하는 수업이였다. 다른사람의 사고의 다양성을 존중해야 내 생각도 존중받을 수 있다는것을 느꼈다. 또 앞으로는 '왜'라는 질문을 많이 하며 본질을 파고들어야겠다고 생각했다.

● 인공지능의 발달로 정보 쏠림 현상이 심화되었다는 것을 알게 되었다. 인공지능은 인간의 가치판단을 도와주는 수단이라고 생각한다. 인공지능 시대엔 인문학적 상상력, 다양성에 대한 존중을 바탕으로 협업 능력을 키우는 것이 최우선이라고 생각한다.

● 인문학과 컴퓨터 모델링을 융합한 특강이라고 하여 관심이 가서 신청하게 되었는데, 하나의 작품으로 모델링 하는 과정을 거쳐서 다양한 시나리오를 만든 것에서 사람들의 다양한 생각을 공유할 수 있었던 과정이 모듬원들과 내가 만든 결과와는 다른 새로운것을 생각할 수 있게 해준 점이 흥미로웠다. 무엇인가를 창작하고 수정하는 과정에서는 사람들과 다양한 견해를 함께 이야기 하는 것이 인공지능이 사람을 이길 수 없는 상상력을 풍부하게 해주는 과정인것 같다. 인공지능 관련 여러 특강을 들어봤지만 인문학과 융합된 인공지능 특강은 처음이라 새로웠고 인공지능에 대한 또 다른 생각을 할 수 있게 해준 특강이었다.

● 건축가가 꿈인데, 최근 진로를 선택하는 과정에서 건축의 전망이 밝은가에 대한 회의감이 많이 들었다. 특히, 인공지능의 발전, 환경 이슈, 전문직 선호도의 급등 등 빠르게 변화하고 있는 현재의 사회상 때문에 나의 꿈이 간절한가에 대해서도 의심하게 되었던 것 같다. 하지만, 이번 강의를 통해서 다양성의 중요성, 인공지능 시대에서 인간의 가치에 대해 깨달을 수 있었고, 나 또한 SDGs 에 속하는 목표들을 직접 달성할 수 있도록 편향적인 시선을 갖지 않고 타인의 생각도 존중할 수 있도록 노력해야겠다고 다짐했다. 

● 희곡 셰익스피어를 통해 인간의 가치를 계량화해보며 전혀 관계 없을 것 같던 인문학과 인공지능을 연계한 것이 획기적이었다. 인공지능이 부상하면서 이간이 소외될 것이라고 생각했는데, 인공지능은 목표값을 효율적으로 달성하지만 인간은 가치를 만든다는 말을 듣고 앞으로 인간 가치의 다양성을 존중하며 인간이 미래를 이끄는 주체가 될 수 있게 해야겠다고 생각했다. 진로가 행정 쪽이라 이 특강이 나에게 도움이 될 지 의문을 가졌었는데, 이번 활동을 통해 정보의 인과관계를 파악하고 모든 정보에 개방적 태도를 갖는 구조적 파악 능력을 얻게 된 것 같아 뜻깊었다. 강의식 수업이 아닌 학생 주도형 수업이라 더 기억에 남을 것 같다.

● chatgpt의 등장으로 소란한 요즘에 그렇다면 인간의 역할은 무엇인가, 하는 의문과 약간의 회의감이 들었었는데 이 강의로 하여금 인간은 가치판단을 하는 존재라는 답변을 얻게 되었다. 또, 내 생각과 가치관의 성립되는 데에 편향된 정보의 영향이 자연히 끼쳤겠구나라는 생각을 처음으로 해 보게 되었다. 따라서 앞으로 접할 정보들을 다시 한 번 생각하고 받아들일 수 있는 계기가 될 것 같다.

● 같은 사건임에도 이를 받아들이는 방법과 그 정도가 모두 다르다는 것을 다시 한번 깨달을 수 있었다. 정말 당연한 사실인데도 학생으로서 일상을 살아가다보면 자주 잊어버리는 것 같다. 시스템사고라는 강의명을 처음 읽었을 때는 코딩, 컴퓨터, 계산과 같은 것들을 배울 것 같다 예상했지만, 그보다 더 가치있고 인상 깊게 다가오는, 인생을 살아가는 방법을 배울 수 있었던 것 같아 기뻤다. 내가 생각하는 방식이 무조건 정답이라 여기지 말고, 생각의 다양성을 인정하고 다른 이의 입장에서도 생각하는 방법을 배워야겠다.

● 맨날 학교 학원만 오가며 주입식교육을 받았는데, 이번수업은 생각하는 수업이였다. 다른사람의 사고의다양성을 존중해야 내 생각도 존중받을 수 있다는것을 느꼈다. 또 앞으로는 '왜'라는 질문을 많이 하며 본질을 파고들어야겠다고 생각했다.

● 개인적으로 내 진로인 공학과 인문학이 무슨 연관이 있을까? 의문이 들었었는데, 햄릿 모델링이라는 접해보지 않은 소재로 햄릿이라는 시곡을 다양한 관점으로 접해보고, 또 그 결과물들을 모아 임계온도 등으로 정리해보니 인문학을 이렇게 인공지능으로 활용해볼 수 있다는게 신기했다. 마지막으로, 결국 인문학적 상상력과 인공지능, 공학은 돌고도는, 서로에게 꼭 필요한 관계라는것을 알게 되어 뜻깊었다.

● 인공지능의 시대에 인간의 존재에 대해 회의감이 들었었다. 그러나 이번 햄릿 모델링을 들으면서 생각해보면 가중치들은 결국 인간이 결정하고 이 모델링을 얼마든지 수정할 수 있는 능력은 인간에게 있다는 걸 환기시킬 수 있었다. 또한 이런 시대에 걸맞게 상상력을 키워서 인공지능을 더 발전시키는 인재가 되고 싶다는 생각을 하게 되었다. 인문학은 그저 진로와 맞지 않는다는 생각에 멀리했었는데 이번 기회로 많은 책들을 읽어보고 싶다는 생각을 했다. 그리고 종이 신문의 배치에 대한 정보는 상상해보지도 못한 소재라서 충격적이었다. 앞으로는 사소한 것에도 왜라는 질문을 던지는 사람이 되고싶다.

● 인공지능의 시대에 인간의 존재에 대해 회의감이 들었었다. 그러나 이번 햄릿 모델링을 들으면서 생각해보면 가중치들은 결국 인간이 결정하고 이 모델링을 얼마든지 수정할 수 있는 능력은 인간에게 있다는 걸 환기시킬 수 있었다. 또한 이런 시대에 걸맞게 상상력을 키워서 인공지능을 더 발전시키는 인재가 되고 싶다는 생각을 하게 되었다. 인문학은 그저 진로와 맞지 않는다는 생각에 멀리했었는데 이번 기회로 많은 책들을 읽어보고 싶다는 생각을 했다. 그리고 종이 신문의 배치에 대한 정보는 상상해보지도 못한 소재라서 충격적이었다. 앞으로는 사소한 것에도 왜라는 질문을 던지는 사람이 되고싶다.

공유지의 비극을 겪지 않고 지속가능한 사회를 만드는 것이 얼마나 어려운지 경험하며, 개개인의 도덕심의 문제가 아니라 구조의 문제라는 점을 인식합니다. 더 나아가 구조의 문제를 해결하기 위해서는 어느 한 사람의 의식 개선이 아니라 구조에 참여한 모든 사람들의 인식이 바뀌어야 하며 이를 위해서 경쟁이 아니라 협력을 통해 더 좋은 성과를 낼 수 있다는 점과 규율 중심의 통제가 아니라 엘리노 오스트롬이 제시한 대로 공동체의 힘으로 공유지의 비극을 극복할 수 있다는 것을 배웁니다. 또한 해양생물의 멸종을 포함한 전세계 생물종 다양성이 줄어드는 것을 막기 위한 국제적인 노력으로 생물다양성협약과 나고야의정서가 있으며 이는 현재 총성 없는 전쟁으로 경제사회에 영향을 미치고 있다는 것을 배웁니다. 

▣ 강의 후 필수 평가 결과:추천지수 (NPS, Net Promoter Score) 

• 추천 점수 평균: 9.64

• 응답자: 36명

• 표준표차: 0.9

• 분산: 0.9

• 중간값: 10

• 최빈값: 10

• NPS(순 추천지수): 86.1%  

설문: “주위 친구나 지인에게 이 강의를 추천하실 의향을 점수로 매긴다면 몇 점이 될런지요?”(0점~10점) 

cf) 0점: 절대로 추천하지 않겠다.   ~   10점: 정말 강력 추천한다. 

cf) NPS(Net Promoter Score, 순추천지수)는 전체 응답자 중에서 추천의향(10점, 9점)에서 비추천의향(0점~6점)을 뺀 점수를 퍼센트로 계산. 이때 7점과 8점은 중립적인 성향이라고 간주하여 아예 계산에 반영하지 않는 엄격한 계산법임. 전세계적으로 고객만족지표로 사용되고 있음. 참고로 애플의 NPS는 47% 수준으로 나옴.  

▣ 주요 소감문

 ● 실제 국제 사회처럼 각 조마다 나라를 맡아 활동해본 것이 흥미로웠다. 이익보다 보전을 중시하는 호주의 비전을 고려하여 정의롭게 해양생물을 채집했는데, 정의로운 국가들만 바보가 된 것을 보고 무력감을 느꼈다. 또 국제 회의를 했음에도 대부분의 국가들이 지키지 않는 모습을 보고, 국제 협약의 실효성에 대해 의문을 가지게 되었다. 국가들은 자국의 이익을 가장 추구할 수 밖에 없지만, ‘공유지의 비극’이 일어나지 않도록 자원의 한계성을 인식하여 극단적이고 이기적인 제로섬 게임을 중단해야 할 것이다.

● 뉴스에서 이런 문제에 대해 서로 공방을 다투고 있을 때 왜 서로 공평하게 하면 되는데 저렇게 싸울까라고 생각했는데 직접 게임을 통해 지속가능하게 국가의 이익을 따지다 보니 어려웠고 다른 모둠에게 이대로가면 망한다고 했지만 내 뜻을 따라주지 않아서 굉장히 답답했다. 이것을 직접 경험해보니 국제사회가 현재 겪는 어려움을 확 와닿게 느낄 수 있었다. 평소에 이 문제에 대해 생각했을 때 어느 국가의 욕심때문에 이런 일이 일어난다고 생각했는데 몇 백번을 해도 같은 결과가 나온다는 점에서 구조 자체에 문제가 있다는 것을 들었을 때 관점을 다르게 보는 것이 중요하다는 것을 알 수 있었다. 또 구조를 어떻게 개선해야 이 문제를 해결할 수 있을지에 대해 나도 생각해보는 계기가 되었다. 다음 시간에는 구조에 대해 더 알아보는 시간이라고 하여 기대가 된다.

● 해양생명자원 게임을 통해 각자 상황에 따른 의견차에 의해 바람직하다고 생각하는 방안이 있음에도 그것이 잘 이루어지지 않는다는 것을 알았다. 두 번의 게임이 끝난 뒤 게임이 실패한 이유를 분석하고 해결방안을 제시하는 시간에 방안을 제시할 때도 여러 제약이 있다는 것을 알았다. 

● 진로가 도시, 환경공학 쪽이라 오늘 활동이 많이 기대되었습니다. 피셔링 게임은 각 팀이 이익을 보며 모두가 지속 가능하도록 해야 했다. 국제사회는 생각보다 무질서하고 수준이 낮다는 걸 느꼈다. 또한 공유지의 비극을 경험함으로써 힘없는 정의와, 평화는 실현 불가능한 가치라고 생각한다. 왜 이것들이 구조적으로 실현이 불가능한 건지 생각해 본 결과, 구조가 문제가 아니라 개인의 관점이 문제였다고 느꼈다. 나는 커서 앞으로 이걸 해결하는 사람이 되고 싶다.

● 오늘 해양생물자원의 지속 가능한 이용게임을 하였는데 국제 사회에서 협력을 기대하기는 참 어려운것같다. 공유지의 비극은 절대로 해결할수 없을 것 같다. 국제회의에서 앞에서는 타협하는척하고 결국 자신의 이익만을 생각하는점도 똑같은것같다. 이런일이 지구에서 반복된다면 지구에서 인간은 빠른시일내에 사라질것같다.  공유지의 비극을 해결하기위한 방안을 더 알아보고싶다.

● 전체 해양생물 80%중 우리가 아는 해양생물은 1%밖에 되지않는다는게 충격적이였다. 그리고 게임을 하면서 사람들은 자신만의 이익을 위해 계속해서 하는게 정말 충격적이었다. 나는 그냥 어디 나라가 욕심부려서 그런것이다 라고 생각했다. 근데 알고보니 이건 구조의 문제였다는 것이다. 그래도 성공할 방법은 있을 것 같은데 이 구조에서 성공할 수 있을지가 의문이다. 내가 생각하기엔 인공지능이 나눠주는 기준은 진짜로 공평하게 나누는 것이다. 가난하거나 부유한거에 상관없이 모든 나라에게 다 똑같이 나눠줄 것 같다.

● 피셔리 게임을 하면서 약속보다 더 가저갈 때도, 약속대로 가져갈 때도 있었는데 이게 나는 분명 최선이라고 판단했었는데 돌아보니 망하기 전에는 더 좋아보였는데 결과가 안 좋으니 남탓을 하게 된다는 걸 알게됐다. 국제사회가 생각하는 것이랑 같다는 게 그들에게도 쉽지 않다는 문제라고 생각했다. 손가락 씨름을 하면서 무조건 상대를 이겨서 경쟁을 통해 이기는 게 되어야 하는 게 최선이라고 생각했는데 협력하여 같이 나아가는 것은 어떤가라는 말에서 여러 관점을 생각해보게되었다.

● 공유지의 비극에 대해 강의를 들었다 피셔리 게임을 통해 공유지의 비극을 배웠다 분명히 우리 조는 우리 국가를 위해서 충분히 생각하고 노력해서 선택한 물고기 숫자 였는데 우리의 선택이 물고기를 아예 사라지게 해버려서 당황스러웠다 처음엔 우리 조의 문제라고 생각했는데 강의를 들어보니 구조의 문제라는 것을 알았다 이 문제가 지금 지구에서 일어나고 있다는 것을 듣고 많이 심각해졌다 그렇다면 구조 자체를 바꿔야 한다는 것 같은데 어디서부터 어떻게 바꿔야 할지에 대해 생각 하는 것도 쉽지 않은 문제라는 생각이 들었다 또 우린 협력을 통해서 더 많은 결과를 만들 수 있고 미래를 위해 당장의 불편을 감수 할 수 있어야 한다는 것도 배웠다 재밌는 게임을 통해 공유지의 비극에 대해 생각할 기회가 되어서 좋았다 

● 피셔리게임을 해보면서 1.우리사회의 문제들이사람의 개인의 이기심의 문제가 아니라는것과2.이 구조에서는 이렇게 될수 밖에 없다는것을 직접 경험하였다.1.구조를 만드는  모든사람들의 사고가 달라져야  구조가 변화된다는것을 알았고 2. 높은성과를 위해서는 치열한 경쟁이 아닌 협력도 필요하다고 생각한다.

● 다같이 약속을 하고 그걸 지키려고 했지만 막상 우리의 이익을 먼저 생각을 하게 되니깐 욕심이나서 정말 욕심에는 끝이없고 다 자신의 이익을 먼저 생각한다는걸 느꼈고 막상 우리가 약속을 지켰을 때 딴 팀이 안지키면 배신감이 엄청든다는게 너무 어이없고 내자신이 웃겼고 많은 생각이 들었다 이 게임을 통해서 너무 욕심만을 내세우는 것이 아니라 어떻게 해야 모든 나라가 효율적으로 결과를 받을 수 있는지에 대해 더 생각해봐야겠다고 생각한다

● 오늘 특강에서 해양생명자원의 지속 가능한 이용 게임을 진행하였는데, 이 게임으로 공유지의 비극을 알게 되었다. 공유지의 비극이란 공유지의 접근할 수 있는 개인이 자신의 이익을 위해 행동하고, 그렇게 행동함으로써 결국 자원을 고갈시키는 현상을 뜻하는데 공유지의 비극의 사례로는 커피 소비(커피 나무는 자연적으로 발생하는 공유자원이지만 과도한 소비로 인해 가장 일반적으로 양조되는 아라비아 커피 나무를 비롯하여 식물 종의 60% 서식지가 사라지게 되었다고 한다.)와 태평양의 참다랑어의 남획으로 원래 개체 수의 약 3%로 줄어들었다고 하는 대표적 사례가 있다. 공유지 비극의 사례를 따로 찾아보며 느낀 점은 각자의 최선치(이익)보다는 공동체의 최선(이익)을 우선시 하는 방면을 모두가 함께 먼저 생각해야 한다고 생각한다. ""각자 최선을 다했는데 결과가 좋지 못하다면 남탓을 하게 된다. 자기 자신은 최선을 다했으니 자기 자신은 빼고 남의탓으로 돌리고 마녀사냥을 한다.""라고 말씀을 해주셨는데 나도 남의 탓을 하고 있던것 같아서 공감이 되는 말이었다. 그래서 나는 이러한 현상을 인공지능을 사용하여서 해결할 수 있는 방안을 찾아보고 싶다. 좋은 특강이었다.

● 게임을 하는 동안, 우리 모둠과 다른 모둠에서 일어난 일들과 대표들이 한 생각들이 이후 선생님께서 설명하신 공유지의 비극이 일어나는 과정과 거의 일치해 놀랍기도 하고 또 현재 국제 사회에 대해 생각해보게 되기도 하였다. 만약 현재 국제 사회가 공유지의 비극과 같은 일이 계속 악순환 할 수 밖에 없는 사회 구조라면, 지속가능한 자원과 환경을 위해 모두가 협력할 수 있는 사회 구조의 개선을 고민해볼 필요가 있을 것 같다. 어렵더라도 긴 시간에 걸쳐 더욱 깊게 생각해보고 싶다.

● 해양 생명자원 게임을 하면서 처음에는 2년째에 실패하고 두 번째엔 5년 만에 실패하면서 뭐가 문제인지 생각했을 때 나는 우리의 욕심 때문이라고 생각했는데 그렇게 생각하면 결국 남들을 탓하게 되었고 사실 관점에 차이라는 걸 알게 되었다. 그래서 이게 국제사회에 모습이라고 보면 앞으로 어떻게 공유지를 사용해야되는지 생각해봐야될 것 같다.

● 게임하던중에는 다른 팀들이 잘 이해가 가지 않고, 도대체 그것도 못참나? 싶어 약간 민망했는데, 이걸 국제사회에 비교해서 생각해보니 인상깊었다. 국제사회에서도 모두가 자신의 이익을 위해 노력하지만, 공유지는 계속해서 훼손되고있다는 것을 묵인하는 것과 연관지어 생각하게 되었다. 또한, 각자가 최선을 다해도 결과가 안좋으면 남탓하게 된다는 말이 크게 와닿았다. 따라서, 개인의 탐욕이나 탓으로 돌리기 보다, 협력하며 모두에게 이익이 되는 쪽으로 행동해야 한다는 것을 다시 한번 깨닫게 되었다.

● 공유지의 비극이란것을 처음알게 되었는데 해양생명자원의 지속가능한 이용 게임을 하면서 공유지의 비극을 몸소 체험해보면서 자원고갈 문제에 대한 경각심이 생긴것같다 그리고 관점에 따라서 사람들이 하는행동이 자신에게는 최선의 노력이였지만 다른사람이 보기에는 이기적으로 보여질수 있다는것을 깨달았다

● 진로가 생태-환경쪽이라 오늘 활동 기대 정말 많이 했습니다!!! 그런데 오늘 활동을 통해 정말 현재 사회의 심각성을 뼛속깊이까지 알게 되는 정말 충격적인 게임의 결과였습니다… 교수님이 ‘지금 우리는 생물자원성을 둘러싸여 소리없는 전쟁을 하고있다’라는 말이 정말 인상깊었습니다… 사회구조를 올바르게 볼 수 있는 관점을 가진 사람이 될 수 있도록 노력하겠습니다!

● 인간은 정말 이기적이다. 양심적인 사람은 이기적인 사람들에 의해 바보가 되며 이기적인 이들은 오히려 양심적인 사람들이 잘못되었다고 한다. 이러한 구조가 잘못된 것을 앎에도 바꿀 수 없다는 것이 안타까웠다. 이 현실은 바꿀 수 있을까? 인간 모두의 관점 전환과 참여가 필요하다. 

● 국가의 성장을 위해 누구보디 열심히 게임을 했는데 하고나서 남탓을 하고있는 내 모습에 결과가 나쁘면 남 탓을 한다는 사실을 저항없이 인정하게 되었다. 성과를 위해 경쟁만을 생각하는 사회가 쉽게 바뀌지는 않겠지만 적당한 기준점을 찾아 변화하는 사회가 됐으면 하는 바램이 생겼다.

● 상대평가에 따라 차등적으로 분배되는 제로섬 게임에 참여하고 있는 학생들은 때로는 공동체, 즉 전체를 위하는 행동이 결국 더 나은 결과를 낳을 수 있다는 가능성을 모르고 살아가는 것 같다는 생각이 들었다 이번 특강을 통해 지구 공동체가 비극적인 결말을 맞지 않기 위해서 전체를 생각하는 마음을 가져야겠다고 생각했다

● 게임을 통해서 공유지의 비극을 경험했다. 게임이 이렇게 일찍 끝날 지 몰랐는데 국제사회에서는 이런 상황이 실제로 벌어지고 있다는 게 정말 놀라웠다. 다른 사람들도 이런 시뮬레이션을 통해 지금 상황의 심각성을 깨달았으면 좋겠다는 생각이 들었다. 국제사회에서 그리고 또 앞으로 사회를 살아가면서 협력이 정말 중요하다는 것을 다시 한 번 깨달았다. 바다는 정말 미지의 세계라서 항상 많은 관심이 갔었는데 이런 분야의 직업은 해양에 관련된 과를 나와야 한다고 생각했었는데 이번 기회를 통해서 많은 분야를 필요로 한다는 것을 알게 되었다.

● 게임을 했는데 욕심을 내지 않고 모두다 이익을 봐야하는 게임이였다. 하지만 자연이나 환경보다 자신들의 이익을 더 중요하게 생각해 서로가 양심적이게 행동했지만 결국 모두 다 몰래 빼돌린것들이 있었고, 자신들의 이익으로 환경이 망가진다는것을 이런 체험으로도 느낄 수 있다는것이 흥미로웠다

● 물고기 게임을 하고 나는 룰을 읽고 쉽지 않을거라 생각했지만 할 수 있다고 생각한 나의 생각보다 더 기대 이하였다 모두가 최선을 다하여 자기 자신의 이익을 위해 국제적 약속을 지키지 않은 행동을 하여 모두가 망한 거 같다고 생각한다 강의 선생님께서 이정도 수준이 지금 우리의 국제 회의 수준이라는 말에 충격을 먹었고 이런것이 공유지의 비극이라는 것이라고 알게되었다. 사람 생각하는 것이 다 똑같다고 생각했고 실제로 벌어진 일이라고 생각해 조금은 두렵다고 생각한다 

● 지속가능한 발전을 위해 우리 인류는 힘을 합쳐서 노력해야 한다는 것을 느꼈다. 공유지의 비극을 통해 각자의 이익만을 추구하는 것의 단점을 알게되면서 협력하는 것의 중요성을 느꼈다.

● 첫 번째 시도할 때 2년차에 죽어서 두 번째 판은 잘 하고 싶었는데 다른 나라들과 회의를 해도 의견대로 하지 않은 나라가 있어서 오래 유지하게 어려웠던 것 같다. 그리고 또 어느 나라가 지키지 않았는지를 알 수 없으니까 서로 국가에 대한 신뢰도 떨어지는 것 같다. 이게 진짜 국제사회라고 생각하니까 국가들이 자신들만의 이익만 생각하는 것 같고 이대로 간다면 해영생명자원을 오랫동안 지속하기 어려울 것이다.

● 공유지의 비극을 경험함으로써 힘없는 정의와 평화,대의는 실현 불가능한 가치라고 생각하게 되었다. 인간의욕심은끝이없고,같은실수를 반복한다는문구기 떠올랐으며 왜 어느정도 성장한 국가들이 비대칭전력을 를 보유하려고 노력하는지 체감하는 시간인거같다.또한 우리가 오늘 겪은일이 지금 지구에서 일어나며 각국 정상들이 모인 회담이라 생각하니 뒷목이 서늘해졌다. 내가만약 정치인이 된다면 이런 문제를 현명하게,효율적으로 해결하도록 노력해야겠다또한 인공지능이라면 이런 문제를 어떻게 판단할지 나의 호기심이 발동햇다 과연 인공지능이라면 어떤결정을내렷을까

● 게임을 해보면서 한정된 자원을 가지고 국가들이 자신의 이익을 챙기기 위해 욕심을 부리는 모습을 보면서 현실 모습과 비슷하다는 생각이 들었다 

● 해양생명자원의 지속가능한 이용 게임을 하면서 첫 번째 했을 때 실패를 했으니 게임을 다시 했을 때 성공할 수 있을 거라 생각했는데 너무 빨리 끝나서 나도 다른 사람 탓을 하고 있었다. 하지만 모두 최선을 다했기에 남 탓을 하게 된 것이고 마녀사냥을 하기보다는 다른 방법을 찾아야겠다고 생각하게 됐다. 내가 생각하고 있었던 진로는 환경이다. 환경문제는 바로 나타나지 않기 때문에 별거 아니라고 생각하는데 그렇게 생각하지 않고 지금은 불편하더라도 미래를 위해서 노력해야겠다고 생각했다.

● 유한한 자원에 대해 더 생각해 볼 수 있었던 시간이었고 공유지의 비극에 대해 어렴풋이 알고 있었지만 오늘 수업을 통해 더 확실하게 알게되었던 것 같다. 나도 단기 이익을 위해 더 배려해야 될 것 같다

● 남은 해양생물의 양을 소리로만 판단해서 결정해야 하는데도 불구하고 이익을 취하기를 주저하지 않는 상황이 꽤 현실적으로 느껴졌다. 국제적인 문제는 아직 어렵다고 생각했지만 동시에 위기감을 직감함으로써 관심을 가질 수 있게 된 것 같다.

● 해양생명 자원의 지속 가능한 이용 게임을 하면서 국제사회에서 일어나는 일이 우리가 게임을 하며 일어나는 일과 크게 다르지 않다는 것이 놀라웠고 높은 이득을 얻기 위한 방법이 꼭 경쟁만은 아니라는 것을 다시 한번 알게되었다.

● 서로의 마음을 잘 모르는 상태에서 한정된 자원에 대해서 이익을 얻어야하는 과정을 임의로 함으로써 현재 국제사회의 실태를 알 수 있었다. 그리고 사회 문제나 사회 변동을 잘 이해하는 것이 가장 중요하다는 것도 알았다. 마지막으로 공동체에서 결과가 좋지 않으면 남탓을 하게 된다는 결론도 도출 할 수 있었다.

● 피셔리 게임을 통해서 현재의 국가사태를 파악할 수 있는 계기가되었고 공유지의 비극도 더욱 자세히 알게 되는 계기 또한 되었고  다른 국가 국민에게도 추천하고 싶다 너무재미있고 다시했을 땐 빨리 망하지않고 모두의 관점을 바꿔서 다같이 지속가능한 생태계를 만들고싶다

● 인간의 본성에 대해 잠시 생각하게 되었다. 아마 많은 사람들은 약속을 지키다 남의 악행에 마음이 돌아갔을 수도 있고, 몇몇은 아예 지킬 생각이 없을 것이다. 이거야 사람들이 쉽게 생각하기에 가볍게 다룬 것일 수도 있으나, 그와 동시에 더 중요한 문제들, 정말 우리 삶에 밀접한 문제에도 그런 태도로 국제 사회가 반응할 것 같아서 조금 두려운 것 같다. 제 의견을 다시, 좀 더 자세히 말하려고 합니다.우선 아마도 저희 의견에 살짝 다른 점이 있는 것 같습니다. 교수님은 개개인을 강조하는 것보다는, 시스템의 문제를 비판하는 것이 중요하다고 말하시는 거라고 저는 이해했습니다. 그리고 저도 어느 정도 동의하는 부분이기는 합니다. 다만, 저는 인간의 이기심, 그리고 더 나아가 인간의 본성은 시스템의 일부라고 생각합니다. 결국 이상적인 시스템은 분명히 사회에서 쓸 수 있는 시스템이겠죠. 실제로 저희는 이번에 게임을 해 보면서 이상적인 시스템을 만들었습니다. 처음에는 0개로 시작하고, 4개씩 가져가는 거였죠. 아마 전에도 나온 전략이었을 것이라고 생각합니다. 그렇지만 이것은 '이상적인' 시스템입니다. 모든 사람들이 그걸 따른다는 가정은 매우 큰 가정이죠. 그리고 그...참담한 결과는 이를 뒷받침해 줍니다. 그 어떤 시스템도 인간의 이기심을 생각하지 않으면 의미가 없다고 생각합니다. 결국 시스템을 사용하는 사람은 사람이고, 그렇기에 이기심을 배제하고 시스템을 만들면 코어격을 빼고 만드는 것이죠. 제가 언급한 것은 그런 이기심이었습니다. 모두가 잘 쓸 수 있는 시스템을 만드는 것을 어렵게만드는 이기심 말이죠.

● 손가락씨름으로 공유지의 비극을 경험해보고 협력을 통해 더 많은 결과를 만들수있다라는점과 미래를 위해 당장의 불편함을 감수할수있어여야한다는것을 배웠다 대표적으로 생물다양성협약을 통해 국제사회에서도 공유지의 비극을 극복하기위해 노력하고있다는것을 알게되어 좋았다.

● 공유지의비극이라는 새로운 현상을 알게되었고 또 이렇게 다시 인간사회의 이기주의와 우매함을 깨닫게 되었습니다 저번시간에 느꼈던바와같이 너무 괜찮은 강의인것같습니다

● 국제사회는 생각보다 무질서하고 어린 애들 장난같다는 생각이 들었다. 자신의 단기 이익을 조금은 내려놓고 모두의 장기적 이익을 위해 협력하는 것이 현명하지 않을까...

시스템사고의 핵심 개념을 접합니다. 시스템사고의 핵심 개념을 3가지로 설명하고 있습니다. 인과관계 (Operational Thinking), 피드백(Feedback Thining), 지연(Dynamic Thinking). 먼저 인과관계 사고에서는 상관관계와 인과관계의 극명한 차이를 배우고, 현상학 관점과 연결되는 인지의 맹점을 경험합니다. 어려운 개념 설명이 아닌 사례를 통해 쉽게 배웁니다. 피드백 사고에서는 몸을 이동하면서 할 수 있는 간단한 게임을 통해 복잡계를 체험합니다. 마지막으로 지연 개념을 통해서 "오늘의 문제는 어제의 해결책에서 나왔다"라는 명제가 어떤 의미인지를 제대로 배웁니다. 이후 활동에서는 이런 개념을 바탕으로 각 모둠별로 스스로 정한 주제를 다루면서 의도하지 않은 결과가 초래하는 반(反) 직관적인 시스템의 변화를 분석합니다.  

▣ 강의 후 필수 평가 결과:추천지수 (NPS, Net Promoter Score) 

• 추천 점수 평균: 9.84

• 응답자: 31명

• 표준편차: 0.6

• 분산: 0.3

• 중간값: 10

• 최빈값: 10

• NPS(순 추천지수): 96.8%  

설문: “주위 친구나 지인에게 이 강의를 추천하실 의향을 점수로 매긴다면 몇 점이 될런지요?”(0점~10점) 

cf) 0점: 절대로 추천하지 않겠다.   ~   10점: 정말 강력 추천한다. 

cf) NPS(Net Promoter Score, 순추천지수)는 전체 응답자 중에서 추천의향(10점, 9점)에서 비추천의향(0점~6점)을 뺀 점수를 퍼센트로 계산. 이때 7점과 8점은 중립적인 성향이라고 간주하여 아예 계산에 반영하지 않는 엄격한 계산법임. 전세계적으로 고객만족지표로 사용되고 있음. 참고로 애플의 NPS는 47% 수준으로 나옴.  

▣ 주요 소감문

 ● ● 정창권 교수님의 시스템사고캠프 수업을 듣고 시스템 사고가 뭔지, 왜 중요한지, 그리고 내 진로와 무슨 연관이 있는지에 대해 생각해볼 수 있는 소중한 시간이었습니다. 건설환경공학은 환경보호와 지속가능한 도시발전을 동시에 고려하는 공학 분야입니다. 이 분야에서는 건물, 도로, 다리 등의 건설물을 설계하고 건설하는 것뿐만 아니라 그 과정에서 발생하는 환경오염 문제를 예방하고 해결하는 기술을 연구합니다. 따라서, 이 분야에서도 시스템 사고로 인한 문제를 해결하는 능력이 필요합니다. 시스템 사고란, 시스템적 사고와는 달리, 하나의 문제가 다양한 시스템 요소인 인과관계, 피드백, 지연 등의 상호작용에 의해 발생하는 것을 말합니다. 예를 들어, 건설과정에서 발생하는 폐기물이 환경오염을 유발하는 상황이 발생했다면, 이 문제를 해결하기 위해서는 문제가 발생한 시스템이 어떤 종류인지 파악하고, 그 구성 요소들의 상호작용을 이해해야 문제를 해결할 수 있습니다. 따라서, 건설환경공학 분야에서 일하려면 시스템 사고를 이해하고 해결하는 능력을 기르는 것이 중요하다고 느꼈으며, 이를 위해서는 다양한 경험을 통해 시스템 사고 상황에 대처할 수 있는 능력을 길러야 겠다고 생각했습니다.

● 평소 사회 문제의 원인을 분석할 때 인과관계와 상관관계의 차이점을 제대로 인식하지 못하고 추상적으로 분석했었다. 이번 특강을 통해 인과관계와 상관관계의 차이점을 알게되었고, 우울감을 겪는 사람들이 약물에 의존하게 되는 과정을 인과관계 서클로 만들어보며 사회 문제를 완벽히 해결하는 것은 불가능하고 지속적인 노력이 필수적이라는 것을 깨닫게되었다. 변화하는 환경과 유한한 자원 등 온갖 가변적인 요소에 대응하여 반향적 서클이 만들어지지않도록 국가는 끊임없이 노력해야할 것이다.

● 세 차례의 강의로 하여금 '상호작용'에 대해 깊이 탐구할 수 있었다. 얼핏 보면 우리들은 각각 독립적인 존재처럼 보이지만 멀리서 바라보면 모든 것들은 유기적으로 서로에게 영향을 끼치며 상호작용을 하고 있었다는 것을 다양한 체험들을 통해서 느끼게 되었다. 또 혼동하기 쉬운 인과관계와 상관관계에 대해서 자세히 배우게 되었는데 그 혼동이 우리들에게 치명적일 수 있다는 것을 알고, 나 역시 그런 혼동으로 인해 잘못된 생각을 하고 있진 않나 성찰되는 기회가 되었다. 덧붙여, 해결책이지만 해결책일 수 없다는 역설에 대해서 흥미롭게 탐구해 보는 시간이었다. 당장의 우리 삶에서도 해결책이지만 그와 동시에 악순환의 고리를 만드는 이유가 되는 대책들을 심심치 않게 찾아볼 수 있었다. 우리가 그런 선택을 하게 만드는 가장 위험한 존재인 지연에 대해서도 경계하게 되었다.

● 시스템사고에 대해 배웠다 먼저 시스템은 잘못이 없고 가치 중립적이라고 하셨고, 시스템 사고와 시스템적 사고는 다른 것이라는 것을 배웠다 또 시스템의 구성요소 3가지는 인과관계, 피드백, 지연이고 이것들에 대해 자세히 배웠다 인과관계 부분에서는 인과관계와 상관관계의 차이점에 대해 배웠다 인과관계는 문제 해결형 사고 과정을 거치는 반면 상관관계는 그저 문제들 간에 관련이 있는 것 뿐이었다 상관관계를 인과관계로 잘못 오해하여 판단을 내리면 큰 문제들이 발생할수 있어서 조심해야한다 피드백 부분에서는 같은방향의 과정에서는 문제를 더 강화시키는 성질이 있고, 반대방향에서는 밸런스를 맞출 수 있는데 이 과정에서 지연이 나타나기도 한다고 하셨고 이때 지연의 영향이 정말 강력하다고도 말씀해주셨다 일시적으로 문제를 해결한줄 알았지만 지연 때문에 더 문제를 극대화 시키기도 한다는 것을 듣고 충격을 받았다 복잡계에 대해서도 활동을 했다 전날에 독서모임에서 읽었던 우발과 패턴이라는 책에서 복잡계에 대한 내용이 있었는데 이해하기 어려웠었다 하지만 오늘 교수님과 함께 복잡계를 놀이로 바꾸어서 활동했는데 이해가 확 되었다 또 세계를 변화시길 세가지가 기후변화, 인공지능, 인구감소 라는것도 배웠다 정말 유익한 시간이었고 7월에 할 해커톤도 정말 기대된다

● 처음에 신청할 때는 이론 중심의 과학적인 시스템 사고라고 생각했는데 첫 수업을 듣고 내가 생각하던 내용과 다르다는 생각이 들었다. 하지만 오히려 그냥 과학 이론적인 내용이 아니라 시스템사고에 대해 배우고, 직접 체험하며 느낄 수 있었고 배울 수 있어서 굉장히 좋았다. 배운내용 자체가 평소에 잘 생각해본 적 없는 시스템사고에 대한 내용이라서 더 유용했고, 3번의 강의 동안 다른 사람들과 같이 참여하며 결과를 이끌어낼 수 있는 활동을 함으로써 그냥 이론 중심의 수업 보다 더 재미있게 배울 수 있었던 것 같다.  한 가지 진로나 직업에 치우쳐진 내용이 아니라서, 아직 진로를 확실하게 결정하지 못했음에도 후에 진로를 선택할 때 도움이 많이 될 것 같다. 특히 강의를 듣기 전과 비교했을 때 세상을 좀 더 다르게, 시스템사고의 시선으로 볼 수 있게 된 것 같다.

● 한 문제에 대한 해결책이 의도하지 않은 결과를 만들어 문제가 가중되는 구조를 만드는 활동에서 문제가 과체중이고 해결책이 단식이라서 의도하지 않은 결과인 폭식으로 이어져 과체중이 더욱 심화되는 구조를 만들었다. 이 구조에 교수님이 과체중을 단식으로 해결못하는 구조 분석이라는 제목을 붙여주셨다. 나는 그저 평소에 나에게 일어나는 일을 구조화시킨 것인데 이것에 제목을 과체중문제를 해결하지 못하는 구조 분석이라는 제목을 붙이니까 내가 뭔가 체계적이고 대단한 구조를 분석한 것 같아 신기했다.

● 시스템의 구조에 대해 알게 되어서 좋았고 시스템에도 종류가 있다는 것에 놀랐다. 또람 직접 하나의 시스템을 만들어보니까 이해도 더 잘되고 재미있었다. 또 우리는 피드벡으로 서로 영향을 엄청나게 받고있다는걸 알게되었다. 다음 헤카테 ?도 꼭참여라고싶다

● 시스템사고와 시스템적 사고가 다르다는 것을 알게됐다. 인과관계와 상관관계의 차이점에 대해 알고 내가 상관관계를 인과관계로 착각하고 있었던 적은 없었는지 생각해보면서 두 개의 차이점을 잘 구분할 수 있게 됐다. 인과관계가 같은 방향과 다른 방향의 예시에 대해 생각해보면서 다른 사람들의 생각도 들어볼 수 있어 새로웠다. 인과관계를 추적하는 과정이 신기하고 흥미로웠다.

● 인과관계를 시스템 사고를 통해 이해하고 배울 수 있게 되어 좋았고 오늘의 문제는 어제의 해결책에서 왔다는 말이 가장 와닿았다. 지금 내가 생각하고 있는 진로는 환경쪽이여서 지금 문제에 대해 항상 어떻게 해결해야할지 고민하고 빨리 해결하고 싶어서 빨리 해결만 하려고 했는데 이 말을 듣고 지금만 생각하는게 아니라 미래에는 어떤 영향을 미칠지 고려해야한다고 생각하게 되었다. 모든 생태계는 인과관계로 이어져 있어 억지로 해결하면 더 악순환으로 돌아올 수 있다는 생각도 하게되었다. 이제부터는 조금 더 바라보고 균형을 맞추고 증폭시키면서 피드백을 해야되겠다.

● 3번의 수업을 하면서 살면서 한번도 접해보지 못한 수업을 해보게 되어서 너무 좋았고 인과관계와 상관관계가 다르다는 것을 알게되었다

● 시스템사고, 즉 상관관계와 인과관계에 대해 일상에서는 생각해볼 일이 없었는데, ddt 등의 사례들을 통해 배울 수 있게 되어 즐거웠다. 또한, 내 진로인 기계공학과에서도 당연히 시스템이 존재하고, 입력값과 출력값을 이용하는 시스템적 사고가 이루어지는데, +형과 -형 인관관계를 통해 그러한 과정을 조금이나마 이해할 수 있게 되어 신기하였다. 사실 이 강의를 접하기 전에는 시스템적 사고라는 용어 자체도 굉장히 생소하였는데, 햄릿모델링과 피싱게임, 이번 인과관계 강의를 통해 익숙해지고, 현대 사회에서 꼭 필요한 인공지능 관련 지식을 얻게 되어 뿌듯하다.

● 모든 일에는 원인이 있고 그에 따른 결과가 발생한다. 오늘의 문제는 어제의 해결책에서 온 것처럼 현재는 괜찮더라도 미래에 무슨 사건이 발생하게 될 지 모른다. 경영에도 마찬가지인 일들이 발생할 거라 생각한다. 오늘 수업을 들은 후로 사건의 인과관계에 대해 구상 해볼 수 있게 됐고 더 폭넓게 생각하게 된 것 같아 좋다.

● 처음엔 뭔가 기술에 관련된 강의들이라 졸릴것이라고 생각이 들었으나 3개의 강의를 모두 들은뒤엔 무조건 기술뿐만이 아닌 모든 것들이 혼합되어있는 상당히 좋은 강의였다는것을 깨달았다

● 실시간으로 똑똑햐지는 느낌과 중간중간 몸을 사용하는 활동을 하므로 절대 눈이 감기지 않으며 굉장히 수업을 잘 해주셨다 아직 진로가 정해지진 않았지만 이 수업 덕분에 미래가 밝아졌다

● 시스템 사고라는 어려운 개념을 게임을 통해 쉽게 이해할 수 있어서 좋았다. 특히 어떤 일에 대해 인과관계인지 상관관계인지 따지는 것이 흥미로웠다. 더 넓게 생각할 수 있게되는 강의였다.

● 끝없는 인과관계의 구조를 분석하고 "오늘의 문제는 어제의 해결책에서 온다" 라는 말을 듣고 저번 수업인 피셔링게임에서 처음에는 좋아보이지만 가면 갈수록 손실이 더 많다는 말이 생각났다. 대체 이 원인들을 어떻게, 그리고 어디까지 해결할 수 있을지 고민된다.

● 앞으로는 우리 주변의 상황을 시스템 사고로 이해할 수 있어서 좋은 것 같다. 어떠한 요인으로 인해 발생되는 상황간에 인과관계를 알아보는 것이 굉장히 흥미롭고 재미있었다. 하나의 존재에 굉장히 많은 요인들이 영향을 끼친다는 것도 흥미로웠다.

● 지금까지의 수업을 통해 세상을 보는 안목을 배운 것 같다. 우선, 이 수업에 들어갔을 교수님의 노력이 느껴졌다. 모든 활동이 유기적으로 연결됬고, 자연스럽다는 느낌이 들었다. 정말로 잘 된 강의는 이런 것이라는 생각이 들었어서 이미 이 부분에서 배운 점이 많다고 느껴진다. 두번째로, 실제 수업 내용에서 나는 사회를 체계화된 방법으로 다루는 방법을 생각하지 못하였다. 한번 트리즈(TRIZ)라고 발명 및 문제해결을 체계화하는 법('아키타입' 등을 통하여)을 배웠는데, 그러한 유사한 방법이 사회 문제에도 쓰이는 것이 새로웠으며, 이미 배웠던 내용과 연결된 것이 기뻤다. 진로와 무관하게 이 강의는 일종의 교양 같다는 생각이 든다. 모든 사람은 사회 현상을 지켜보고, 분석할 줄 알아야 한다. 그렇기에 귀중한 시간이었으며, 앞으로 배운 내용을 어떻게 사용할지가 고민되는 여운이 있었다.

● 인과관계와 상관관계의 차이점을 명확히 알게되었다. 또, 우리 일상 속의 상관관계를 인과관계로 오인하고 나도 모르게 차별적인 생각이나 언행을 하지는 않았었는지 반성하게 되었다. 많은 인과관계들이 얽혀 어떤 변화들을 만들어내는지에 대한 구조 분석도 정말 흥미로웠다. 앞으로는 어떤 사회 문제를 발견했을 때 그 문제를 강화시키는 가장 큰 원인이 무엇인지를 파악하고 해결책을 제시하는 과정에 더욱 체계적으로 다가갈 수 있을 것 같다.

● 지구 공동체는 개개인이 독립적으로 작용하는 게 아니라, 하나의 총체로써 작용하기 때문에 여러가지 변수가 서로 영향을 미치는 과정을 몸소 느낄 수 있었던 이번 시스템 사고 특강이 특히 뜻깊었던 것 같다.

● 시스템 사고를 하면서 처음에는 정창권교수님이 처음 들어본 시스템 사고를 알아가면서 햄릿 모델링으로 시스템 사고를 어떤건지 느끼게 되었고, 2일차에는 시스템 사고와 관련된 피싱게임을 하게 되었는데, 1일차에 개념과 원리를 비교하며 재미있게 활동하였고, 오늘 3일차에는 시스템 사고를 전체적으로 보고 인과 관계도 배우면서 시스템적인 사고를 몸으로 활동하면서 알아보고, 큰 종이에 시스템을 그려가며 활동해보면서 이번 시스템 사고를 흥미롭게 느낀점이 많았다. 나에게 도움이 되는 훌륭한 강의였다고 생각된다.

● 원인과 해결 방안에 연관된 색다른 구조를 파악할 수 있었는데, 뫼비우스의 띠처럼 반복되는 우리 시사 문제 중 어느 곳에서 변화가 일어났고 이 변수를 활용해 어떻게 더 효율적으로 해결해야 할지 분석하기 좋을 것 같다고 느꼈다.

● 인과관계 상관관계에 대해 더 자세하게 알게되었다 인과관계와 상관관계의 차이점에 대해 알았고 혼동하면 심각한 문제가 생긴다는것을알았다 시스템사고가 무엇인지를 여러활동을 통해 배웠고 시스템사고로 분석을 하는활동은 재밌었다  오늘의 문제는 어제의 해결책에서 왔다는것을 알게되었다

● 시스템 사고 수업을 들으면서 문제에 대하여 인과관계를 살펴봄으로서 문제에 해결방안과 그로인한 2차적 문제에 대하여도 생각해 보았다. 우리가 살고 있는 사회에도 여러 문제가 있는데 인과관계를 살펴봄으로서 더 정확히 분석하고 해결방안을 잘 낼 수 있는 사람이 되고 싶다고 생각했다.

● 시스템사고 강의를 통해서 더 많은 생각을 하게 되었고 이 시스템사고를 이용해서 환경에 대한 문제를 어떻게 해결할지 다양한 관점으로 생각하고 구체적으로 생각할 수 있게 되었다.

● 시스템사고 단어 자체로는 굉장히 어렵게 느껴졌는데 실제로 과정도 쉽지는 않았다. 하지만 시스템 사고를 통해 인과관계의 구조분석을 해보았는데 처음에는 조금 이해가 가지 않았지만 점점 많은 구조분석을 하다보니 저절로 이해가 되어 내 주변의 문제들 구조분석을 할 수 있게되었다. 앞으로 악순환의 반복같은 문제들을 겪을때 시스템 사고를 통한 구조분석을 이용하여 잘못된 해결책을 피할 수 있을 것 같다.

● 가끔 상관관계를 통해 인과관계를 단정짓는 사람들을 보며 성급한 판단이 아닌가 의심했었는데, 확실히 그 판단이 잘못되었다는 확신을 하게되었다. 단순히 +인지 -인지에 더해 '지연'이 얼마나 큰 영향을 미치는지 알게되었다.

● 3차동안 수업을 하며 한번도 경험 해보지 않은 강의와 수업으로 다른 의미로 놀라웠고 좋은 경험이었다 내 인생에서 다시 기회가 없을 거라고 생각이 든다 가장 기억에 남는 것은 피싱게임이였다 그냥 놀이라고 생각했지만 실제로 우리의 사회에 대입해보니 이것이 중요한 행동이라고 생각이 들었다 나의 견문을 넓히고 유익한 시간이였다고 생각한다 교수님께서 해주시는 말씀과 수업이 나에게 아주 도움이 컸고 또 수업을 듣고 싶다

▣ 강의 후 필수 평가 결과:추천지수 (NPS, Net Promoter Score) 

• 추천 점수 평균: 8.91

• 응답자: 23명

• NPS(순 추천지수): 62.5%  

설문: “주위 친구나 지인에게 이 강의를 추천하실 의향을 점수로 매긴다면 몇 점이 될런지요?”(0점~10점) 

cf) 0점: 절대로 추천하지 않겠다.   ~   10점: 정말 강력 추천한다. 

cf) NPS(Net Promoter Score, 순추천지수)는 전체 응답자 중에서 추천의향(10점, 9점)에서 비추천의향(0점~6점)을 뺀 점수를 퍼센트로 계산. 이때 7점과 8점은 중립적인 성향이라고 간주하여 아예 계산에 반영하지 않는 엄격한 계산법임. 전세계적으로 고객만족지표로 사용되고 있음. 참고로 애플의 NPS는 47% 수준으로 나옴.  

▣ 주요 소감문

● (추천점수: 8) 시스템은 변화하는 과정에서 변화를 바르게 인식해서 피드백을 해 주는 과정이라 할 수 있는 것 같다. 그런데 변화라는게 눈으로 보이는 것으로는 특히 그 시기가 짧다면 더더욱 미래의 방향성을 알기 더욱 힘들다. 인간은 변화의 양상을 평균과 선형적 사고를 통해 완만하다고 생각하지만 현실은 특정 지점이 지나면 겉잡을 수 없이 커지므로 미리 해결해야 할 것이다. 오늘 이 수업을 통해서 변화하는 상황에서 그 양상이 눈으로 보이는게 다가 아니라 그 속에 들어있는 더 의미를 꺠달을 수 있게 해 주는 교육이라 새롭고 이로운 교육이었던 것 같다.

● (추천점수: 9) 문제의 원인과 결과를 가지고 어떻게 하면 문제를 줄일 수 있는지 우리 주변의 물건을 통해 배울 수 있었다. 또, 논리적 구성체계를 통해 감염병 시뮬레이션을 돌려보며 어떻게 하면 적절한 정책을 수립할 수 있을지 고민해보았다. 이 수업을 통해 한 문제에 대해 변화하는 흐름을 이해할 수 있었다. 또한, 문제해결의 골든타임이 중요함을 알 수 있었다.

● (추천점수: 10) 선형적 사고를 하지 않으며 작은 조짐도 넘기지 않고 원인을 파악하고 확산 방향을 예측해야함을 알았다. 또한 눈에 보이지 않는 중요한 지표가 존재함을 알았다. 급변하는 소프트웨어 시장에서 새로운것들을 다양히 시도해보고 선두주자가 되어 시스템 변화를 주도하고자 한다. 

● (추천점수: 9) 시스템 다이내믹스가 무엇인지 알지 못한 채 수업을 듣기 시작했는데, 수업을 듣고 보니 정말 흥미로웠고, 모델을 만들음으로써 현실을 과학적으로 표현할 수 있다는 것을 배워 재미있었다. 나는 수학과 진학을 희망하여서 어제 들었던 전공심화프로그램에서 수학적 모델의 예시로 SIR모델과 SIER모델에 대해 조사했었는데 그 내용을 여기서 접할 수 있었다. 감염병 전파에 대한 상황을 수학 뿐만 아니라 시스템 사고로 해석할 수 있다는 것을 배웠고, 현실 세계의 상황들이 선형적이 아닌 비선형적으로 변화하기 때문에 그러한 변화를 고려하여 미래를 예측해야겠다는 것을 깨달았다. 또 전염병 전파 모델을 보면서 확진자 수가 어느 기점 이상으로 증가할 경우 그 증가치가 그 이후의 증가치에도 영향을 주기 때문에 선형적 사고가 아니라 지수적 증가의 관점에서 정책을 펼쳐야겠다는 깨달음을 얻었다. 또 내가 장래희망으로 가지고 있는 수학 커뮤니케이터가 된다면 이러한 내용을 다른 사람들에게 소개함으로서 사람들 사이의 이러한 변화에 대한 인식을 키워, 예방적 정책을 펼쳤을 때의 공감대를 형성하는 데 기여하고 싶다는 생각을 가지게 되었다.

● (추천점수: 9) 흔히 우리는 어떤 문제를 해결하기 위해 그 원인(inflow)을 줄이고자한다. 하지만 이는 결론 적으로 문제의 크기를 줄이지 못하고 오히려 증가한다. 어쩔 때에는 그 문제가 현재 시점에서는 사소해 보여(선형적 인식) 무시하기 쉽지만 결국에는 강화 피드백으로 문제 사항이 커진다.그러면 어떻게 해야 되느냐 물어보면 문제로 일어난 일을 해결해 나가야한다. 이렇듯 나는 문저 선구적으로 문제를 해결하고자 노력하는 미친놈이 될 태다!! 인과 관계의 순환이 위험한 놈인 것이다.

● (추천점수: 10) 시스템 사고를 배우며 선형 사고와 비선형 변화에 대한 우리의 인식에서 출발해 지구 온난화 문제, 코로나 19 문제 같은 글로벌 문제까지 배우는 과정이 흥미로웠다. 특히나 한 자리 수의 세균이 비선형 변화에서는 고작 며칠만에 억대의 수로 증가할 수 있다는 점이 충격적이었다. 나라도 그런 말을 안 믿을 것 같지만, 현실에선 다양하게 변화하는 비선형 변화가 대부분이고,  그런 경우엔 지수함수적으로 급격한 증가, 또는 급격한 감소가 일어날 수 있다는 점을 되새기게 됐고, 그 와중에 평소 배운 지수함수나 로그함수 같은 개념을 비선형 변화에서 찾을 수 있단 점이 흥미로웠다. 직접 의원이 되어 질병을 조절하는 시뮬레이션을 통해, 작은 결정 변화로도 감염자 수가 급격히 달라지는 현상을 보았고, 오늘 배운 내용을 직접 느낄 수 있었다. 그리고 추가로, 이전에 오일러 공식이라는 주제를 탐구한 적이 있는데, 오일러 공식은 진동하는 모형 탐구에 유용하게 쓰인다고 한다. 오일러 공식을 사용한다면, 다양한 변화가 발생하는 다양한 모델을 효과적으로 예측할 수 있을 것 같다.

● (추천점수: 8) 어떤 현상은 하나의 티핑 포인트를 기점으로 전혀 다른 양상이 펼쳐진다. 우리는 그것을 일 년이 넘는 기간에 걸쳐 우리의 현실에서 직접 겪었고, 시스템 다이내믹스에 관해 배우며 현실 밖에서 다시 한 번 바라볼 수 있었다. 적절한 타이밍을 잡아내고 그것을 바른 방향으로 변화시키는 것이란 어려우면서도 필수인 듯하다.

● (추천점수: 8) 먼저 말하고 싶은 것은 난 이 수업에서 이제 프로그램을 다운로드한다기에 사실은 코딩같은 수업인줄 알엇었다. 하지만 이제 처음에 선생님의 말을 듣고서 내 생각과는 좀 다른 내용이라고 생각했엇다. 하지만 이 수업을 들으면서 이것이 코딩처럼 프로그래밍을 해서 무언가를 만들지는 않지만 내가 시스템에 무언가 변화를 주면 그대로 값이 나오기도 하고 내 생각과는 다르게 나의 선형사고와는 다르게 비선형 구조의 결과가 나오기도 하는 부분들이 마치 코딩에서 내 생각과 다르게 프로그램이 진행되는 것과 비슷하기도 하구나 하고 생각했다. 또한 시스템에 변화를 주고 우리가 직접 시뮬레이션을 해서 정책을 결정하는 것을 해보고 정책을 만드는 것이 매우 어렵다는 것도 알게되었다. 또한 환경문제가 쓰레기를 줄인다고 해결돼는 것이 아니라 쓰레기 발생량이 쓰레기 제거량보다 작아야지만 환경문제가 해결됀다는 사실을 알게되었다. 이런 활동들을 하면서 이 시스템 다이나믹스 수업이 꽤나 재미있엇고 또한 흥미가 생겨났다. 

● (추천점수: 9) 선형적인 사고와 비선형적인 사고 사이의 갭을 전염병 시뮬레이션이라는 게임을 통해 두 눈으로 보면서 상당하다는 것을 알게되었다. 우리는 시뮬레이션에서 많은 정보를 가지고 빠른 피드백을 했다고 생각했는데, 피드백은 시기를 놓지면 힘든만큼 많은 정보를 가지고 접근해야한다고 생각했다. 또한 오늘 우리는 선형적 사고라는 개념을 들었는데도 큰변화가 있을것이라고 생각도 못했는데, 만약 이러한 개념을 모르고 중요한 일을 한다면 정말 어렵고 위험하기에 그를 방지하기 위하여 내가 발전해야겠다고 생각했다. 또한 사람들의 인식과 현재 상황의 위험성이나 잠재력을 밸런싱하는 능력을 길러야겠다고 생각했다.

● (추천점수: 9) 오늘 처음 들은 피드백이란 용어를 그림으로 쉽게 이해할수있었다. 이 개념을 이용해 작은 조짐이나 변화도 큰 결과를 낳는다는 것을 알 수있다. 따라서 우리는 선형적 사고를 하지않을 필요가 있다는걸 배웠다. 또한, 우리는 직접 감염 시뮬레이터를 돌려봄으로써 선형적 사고의 위험성을 직접 몸으로 느낄 수 있었다.

● (추천점수: 10) 시스템 사고를 배우고 선형사고와 비선형 변화에 대한 인식에서 글로벌 문제까지 배워서 좋았다. 급격한 증가 혹은 급격한 감소가 일어 날수 있다는 점을 다시 알게 되고, 다른 함수들의 개념을 비선형 변화에서 찾을수 있어 재밌었다. 시뮬레이션으로 감염자 수가 달라지는 현상을 직접 느낄 수 있어서 재밌었다.

● (추천점수: 10) 시스템 다이내믹스와 선형적/비선형적 사고등을 배우고 시뮬레이션을 해보며 시스템 변화를 체험하였다.

● (추천점수: 9) 흔히 우리는 어떤 문제를 해결하기 위해 그 원인(inflow)을 줄이고자한다. 하지만 이는 결론 적으로 문제의 크기를 줄이지 못하고 오히려 증가한다. 어쩔 때에는 그 문제가 현재 시점에서는 사소해 보여(선형적 인식) 무시하기 쉽지만 결국에는 강화 피드백으로 문제 사항이 커진다.그러면 어떻게 해야 되느냐 물어보면 문제로 일어난 일을 해결해 나가야한다. 이렇듯 나는 문저 선구적으로 문제를 해결하고자 노력하는 미친놈이 될 태다!! 문제 자체는 잘못이 없지만 상대적으로 느끼는 가치, 인과 관계의 순환이 위험한 놈인 것이다.

● (추천점수: 7) 시스템 다이나믹스라는 것이 시스템의 변화를 단순히 선형 사고적인 방식이 아닌, 비선형적인 사고 방식을 통해서 예측한다라는 것을 코로나19 시뮬레이션을 통해서 배웠다. 또한 코로나 19 시뮬레이션 외에 다른 예측할 수 있는 것들도 피드백이라는 것을 통해 예측한다는 것이 신기했다.

● (추천점수: 10) 시스템 사고를 통해 stock(총량)의 감소는 오로지 inflow(유입)보다 outflow(배출)가 커야만 가능하다는 것을 알게 되었다. inflow만의 감소는 stack을 계속 증가시키기 때문이다. 선형적 사고를 하지 않으며 작은 조짐도 넘기지 않고 원인을 파악하고 확산 방향을 예측해야 함을 알았다. 또한 눈에 보이지 않는 중요한 지표가 존재함을 알았다. 변화는 반직관적으로 이루어진다. 하지만 이러한 변화의 포착은 대중적 호응을 얻지 못하므로 다른 이들의 수용범위 내에서 조절해야 한다는 것을 배웠다. 급변하는 소프트웨어 시장에서 새로운 것들을 다양하게 시도해보고 선두주자가 되어 시스템 변화를 주도하고자 한다. 떠오르고 있는 기술과 아직 포착되지 못한 기술의 시너지를 발생시키고 싶다.

● (추천점수: 8) 수업은 세 파트로 구성되었다. 욕조를 통해서, 수련 이야기를 통해서, 그리고 직접 모델을 보면서. 입력이 줄어들어도 결국 늘기는 한다는 것, 중요한 것은 입력보다 배출량을 늘리는 것이라는 점이 어쩌면 당연하긴 하지만 굉장히 참신했다. 또, 우리의 선택에 따라 컴퓨터 속 현실이 오르락내리락 하는 것도 굉장히 신기했다. 어떤 현상은 하나의 티핑 포인트를 기점으로 전혀 다른 양상이 펼쳐진다. 우리는 그것을 일 년이 넘는 기간에 걸쳐 우리의 현실에서 직접 겪었고, 시스템 다이내믹스에 관해 배우며 현실 밖에서 다시 한 번 바라볼 수 있었다. 적절한 타이밍을 잡아내고 그것을 바른 방향으로 변화시키는 것이란 어려우면서도 필수인 듯하다.

● (추천점수: 8) 시스템 다이내믹스에 대해서 알아볼 수 있는 시간이었다.나는 지금까지 원인만을 해결하면 문제가 해결될 것이라고 생각했다.하지만 때로는 원을 변화시키는 것인만으로는 문제가 해결이 되지 않을때도 있다는 것을 알았다.점염병 시뮬레이션을 하면서 작은 변화만으로도 큰 변화가 이루어져 사람들의 예측과는 다른 값이 나올 수도 있다는 것을 알게되었고 이 과정에서 선형적 사고의 덫에 빠지는 것이 큰 위험으로 다가 올 수 있다는 것을 알 수 있었다.

● (추천점수: 8) 시스템은 변화하는 과정에서 변화를 바르게 인식해서 피드백을 해 주는 과정이라 할 수 있는 것 같다. 그런데 변화라는게 눈으로 보이는 것으로는 특히 그 시기가 짧다면 더더욱 미래의 방향성을 알기 더욱 힘들다. 인간은 변화의 양상을 평균과 선형적 사고를 통해 완만하다고 생각하지만 현실은 특정 지점이 지나면 겉잡을 수 없이 커지므로 미리 해결해야 할 것이다. 그렇지만 이런 교육을 받지 못하거나 모르는 사람들은 미래의 거대한 결과, 기하 급수적인 변화를 감당하지 못하므로 사실을 과학적으로 접근해 알려 주는 것이 좋을 것 같다. 또한 지구온난화 문제가 지구 온난화 효과를 악화시키는 것을 줄이는 것이 방법이라는 생각을 가지고 있었는데 사실 이 방법들(예를 들어서 재활용하기 등 쓰레기 줄이기)은 지구 온난화의 절대적인 양(stock)을 줄이는 것이 아니라 새로 지구 온난화로 들어오는 증분(변화량, inflow)을 줄이는 것이므로 전체 양을 줄이는 outflow를 inflow 보다 크게 하는 방법이 진짜 지구온난화를 줄이는 방법을 깨달을 수 있었다. 이 발상은 나에게만 새로운 것이 아니라 다른 사람들에게도 새로울 것이므로 기사로 이 생각을 쓰는 것이 좋을 것 같다는 것도 배웠다. 이런 것을 질병 관리 프로그램을 통해 변수(국민들의 위생 산태, 접촉 자 수)를 조정해 봄으로써 한 나라의 코로나 상황을 해결하려는 게임도 했는데 물론 경제도 중요하긴 하지만 생각보다 더 선제적으로 변화가 본격적으로 나타나기도 전에 미리 조치를 해야 진짜 큰 변화가 오지 않게 막을 수 있다는 것을 1번의 실패를 통해 알게 되었다. 오늘 이 수업을 통해서 변화하는 상황에서 그 양상이 눈으로 보이는게 다가 아니라 그 속에 들어있는 더 의미를 깨달을 수 있게 해 주는 교육이라 새롭고 이로운 교육이었던 것 같다. 또 지구 온난화에 대해 새로운 생각을 가질 수 있게 해 주어서 뜻깊은 교육이었다

● (추천점수: 10) 시스템다이내믹스에대해 처음 들어보았고 정말 생소한 단어라 조금 긴장한 상태로 수업을 들었었지만 이해가 잘 되었고 시스템 다이내믹스라는건 시스템의 동태적인 행태변화에관심을 두며 동태적인 변화의 근본적인 원인을 피드백 구조(feedback structure)에서 찾는가는걸 알게 되었다 선형 변화와 비션형변화에 알게 되었고 비선형 변화로 함수들의 개념을 찾을수 있어서 좋았다. 그리고 코로나 감염자 시뮬레이션 실습도 재미있었다

● (추천점수: 8)  만약 어떤 변수값이 정말로 규칙성에 한치도 어긋나지 않게 맞아떨어질 때는 예측이 쉬울 것이다. 하지만 다른 변수가 몇개가 얽히면 규칙성을 밝혀내기 어렵고 단순히 평균변화율이나 특정 시점에서의 미분계수와 같은 선형적인 요소를 도입해 생각하는 것 같다.  따라서 어떤 변수값의 기하급수적인 변화를 우리가 잘 예측하지 못한다는 것을 알게 되었다. 우리의 이런 안일한 인식이 대형사고로 이어질 수 있기에 대부분이 비선형으로 변화함을 항상 염두에 둔 채로 결과적으로 outflow를 inflow보다 많게 만들 수 있을지 고민해야겠다고 생각했다.

● (추천점수: 10) 선형적인 사고는 매우 본능적이고 매력적으로 보이지만 세상에 존재하는 많은 비선형적인 데이터를 선형적으로 바라볼 경우에 어떤 문제가 생길 수 있는지, 비선형적 사고가 왜 중요한지 알 수 있었다. 하지만 비선형적인 사고가 정확히 어떤 방식으로 사고하는 것인지는 아직 잘 모르겠다. 앞에서 했던 수련에 관련된 내용에서 어떠한 데이터를 어떻게 가져오느냐에 따라 그 그래프의 모습은 아주 달라진다. 만약 그 수에 로그를 취해서 분석해본다면 그 추이는 아름다운 선의 형태가 된다. 급수적으로 증가하는 그래프의 개형에서 선형적인 사고를 한다면 최악의 결과를 얻을 확률이 높지만, 그 비선형적인 양상을 띠는 데이터에 로그를 취하기만 해도 그래프는 선형적인 형태를 띠게 된다. 확진자 시뮬레이션을 할 때도 사실 사람마다 생각하는 기준이 달랐는데 대체 어떠한 근거로 정책의 변화를 주는지는 단순히 하나의 그래프로 결정지을 수는 없다는 것이다. 만약 단순히 증가율만 보았다면 기울기가 특정 기준치에 도달할 때 변화를 주면 되지만 전체에 대한 확진자의 수를 따진다면 상황은 달라진다. 그리고 앞에서도 말한 것처럼 어떤 수학적인 처리를 해도 그래프는 달라지고, 결과에 영향을 주는 변수가 많아질수록 각각에 대한 기준도 사람마다 다를 것이다. 뭔가를 예측한다는 것 자체가 힘든 것이고 비선형적 사고라는 말의 의미도 직선적인 사고에서 벗어나자는 의미로 받아들여지지만 나에게는 애매하게 느껴지는 것 같긴 하다. 그럼에도 데이터를 다룰 때 시스템 사고가 매우 중요하다는 것은 강연을 통해 잘 느낄 수 있었다. 

● (추천점수: 9) 좋은 경험을 해서 좋았다. 여러 프로그램과 현재 상황들을 다른 관점으로 탐구하였으며 컴퓨터 프로그램을 사용한 게임도 재미있었던 수업이었다

● (추천점수: 9) 조금의 변화만을 보고 미래의 변화를 단정짓지 말아야 겠다고 생각했다

▣ 강의 후 필수 평가 결과:추천지수 (NPS, Net Promoter Score) 

• 추천 점수 평균: 8.94

• 응답자: 17명

• NPS(순 추천지수): 55.6%  

설문: “주위 친구나 지인에게 이 강의를 추천하실 의향을 점수로 매긴다면 몇 점이 될런지요?”(0점~10점) 

cf) 0점: 절대로 추천하지 않겠다.   ~   10점: 정말 강력 추천한다. 

cf) NPS(Net Promoter Score, 순추천지수)는 전체 응답자 중에서 추천의향(10점, 9점)에서 비추천의향(0점~6점)을 뺀 점수를 퍼센트로 계산. 이때 7점과 8점은 중립적인 성향이라고 간주하여 아예 계산에 반영하지 않는 엄격한 계산법임. 전세계적으로 고객만족지표로 사용되고 있음. 참고로 애플의 NPS는 47% 수준으로 나옴.  

▣ 주요 소감문

● (추천점수: 10) 선형사고의  문제점을 환경문제와 연결시켜 소개하는 부분이 인성깊었다. 선형사고란 이전 데이터를 보고 미래의 데이터와 대비해 1차함수적으로 증가할 것이라는 생각이다. 그와 반대개념인 비선형적 사고란 앞으로의 데이터가 지수함수 그래프 모양으로 (기하급수적으로) 증가할 것이라는 생각이다. 복리로 이해하면 쉽다. 단기간을 놓고 보면 단리와 복리는 큰 차이를 나타내지 않는다. 하지만 기간이 길어지면 복리는 단리보다 수십 수백배나 더 커진다. 데이터를 파악할 때 선형사고 하나만으로 바라본다면 우리는 위기를 코앞에서 인지하지 못할 수도 있다. 그 얘기를 하시면서 학생들의 사고가 비선형적으로 증가하는데 부모나 선생님들이 선형적으로  예측을 해 아이들을 판단한다는 문제를 지적한 것이 인상깊었다. 더 나아가 시스템 다이내믹스의 관점에서 코로나 확진자 수를 분석하는 SIR그래프를 시스템 다이내믹스의 관점에 분석한 것이 인상깊었다. 시간의 흐름에 따라 결과값이 입력값에 영향을 주는 피드백 구조의 시스템 다이내믹스는 ""전체""를 볼 때 ""들어오는 것""과 ""나가는 것""에 초점을 둔다고 생각했다. 따라서 코로나 확진자수, 환경 오염 문제등 연속된 시간을 기준으로 관찰 대상의 동태를 파악할 때 유용하다. 입력값이 출력값에 영향을 준다는 개념이 내가 관심있게 공부하고 있는 머신러닝과 참 유사하다고 생각했다. 머신러닝도 단순히 데이터를 많이 입력해준다고 인공신경망이 학습하지 않는다. 머신러닝도 복습을 한다. 처음에 들어온 데이터와 인공지능이 구하고자 하는 답과 얼만큼 일치하는지 비교하며 스스로의 가중치와 편향을 수정해나간다. 그 과정에서 머신러닝이 구한 답과 실데 답이 얼마나 다른가를 의미하는 ""손실(Loss)""을 줄여나간다. 머신러닝이 전 과정보다 손실이 줄었는지 커졌는지 파악하기 위해 사용하는 방법이 경사하강법이다. 비선형 그래프에서 최저값을 찾아가는 방법이라 이해하면 쉽다. 편미분을 활용하여 현재 위치에서 접선을 그었을 때 접선의 기울기가 양수(혹은 음수)라면 접점을 수정한다. 그 과정을 반복하다보면 피드백이 무한히 이루어지면서 결국 인공지능이 스스로 접선이 0에 가장 가까운 지점을 찾게되고 그 지점이 손실이 적은, 즉 답과 가장 가까운 지점이 된다.

● (추천점수: 9) 이 수업을 통해 어떠한 문제 또는 주제를 간단하게 시뮬레이션 하는 방법을 알 수 있었다. 평소에는 어떠한 주제의 과정을 예측할 떄 감에 의존하거나 아주 간단한 과정만 식으로 풀을 수 있었는데, 이 수업을 듣고 프로그램을 통해 시나리오에 따라 변수들을 조정하고 더 복잡한 자료를 처리할 수 있게 된 것 같다. 이 수업을 통해 논리적인 접근을 할 수 있는 능력을 기를 수 있었던 것 같다.

● (추천점수: 8) 아쉽게도 학교 컴퓨터도 프로그램이 지원 안되는 버전이어서 그저 듣고 직접 참여는 못하였습니다. 앞으로 나오는 os에 따라 프로그램 지원이 안되는 상황으로 시뮬레이션을 만들면 어떨까 싶습니다. 가까운 곳에서 부터 해결될 문제가 있지 않은가 깨닷게 되는 시간입니다.

● (추천점수: 10) 사실 처음에 시스템 사고가 무엇인지 잘 몰랐는데 이번 수업을 통해 시스템 사고를 통한 모델링이 무엇인지 맛을 볼 수 있어서 좋았다. 나중에 스스로 모델링을 해보는 것도 재밌을 것 같다는 생각이 들었다.  감염자 수를 최소로 하는 조건을 찾는 머신러닝 알고리즘을 프로그래밍해보는 방향으로 응용해볼 수 있을 것 같다.

● (추천점수: 10) 모델링과 시뮬레이션을 직접 해봄으로써 제가 원하는 수치와 공식을 대입하여 변화 양상을 예측할 수 있었습니다.  또한 시스템 다이네믹스 최고의 학자들이 만든 앞으로의 지구 온도를 예측한 시뮬레이션을 조정해 봄으로써 미래를 설계하는 시각을 가지게 되었습니다. 컴퓨터 개발자라는 꿈을 이뤄 가상현실을 이용하여 인류의 이동을 줄여서 연료 사용을 줄임으로써 공유해주신 지구 온도 상승그래프의 기울기를 조금이나마 줄이는데 이바지하고 싶다.

● (추천점수: 8) 직접 ""Vensim""이라는 소프트웨어를 이용하여 시스템 다이내믹스에 대해 공부하고, 또한 이를 ""가지고 놀면서"" 실습해보니 유익하기도 하고 재미있기도 해서 좋았다. 이 수업을 통해 시스템 다이내믹스로 인구 수, 바이러스 감염자 수, 그리고 탄소 배출량 등 어렵지만 예측할 수 있는 상황들을 (쉽게) 예측할 수 있다는 것을 알게 되었고, 이를 나의 프로그래밍 진로와 관련한다면 시스템 다이내믹스로 여러 환경적인 문제들을 예측할 수 있는 소프트웨어를 만듦으로써 환경 문제를 해결하는 데에 기여할 수 있을 것 같다.

● (추천점수: 10) 직접 vensim 이라는 프로그램을 사용하여 출산과 사망에 따라 인구수가 어떻게 변하는지 직접 모델을 만들어보았고 그 모델에 변수를 넣어가며 체험했다.선생님께서 만드신 감염 모델 또한 체험해 보면서 확진자가 하루에 접촉한 사람,한사람이 하루에 접촉하는 수등의 변수가 치료율과 전체인구수에서 감염된 사람의 비율을 결정짓는 것을 보고 코로나같은 상황에서는 어떤 변수들이 코로나의 감염에 영향을 끼치는지 상호작용을 알아보는 것이 매우 중요하다고 생각했다.또한 en-roads라는 사이트를 통해서 전기차의 사용량,경제성장을 할때 나무를 얼마나 베는지 등등 여러 조건을 바꿀때 온실가스의 양과 지구온도의 변화량을 시물레이션 해보았는데,생각보다 엄격한 규제를 해야 지구온도가 조금 올라간다는 사실이 놀라웠다.

● (추천점수: 10)  일단, 겁-나 재미있었다. 인구 시뮬레이터 생성하기로 기본기를 익힌후, 훨씬 더 복잡한 바이러스 시뮬레이터에서 오류를 찾는 활동을 하였다. 인구 시뮬레이터 생성은 선생님의 설명덕에 쉽게 배울 수 있었고, 인구 시뮬레이터 생성 활동을 한후, 드디어 나혼자 시뮬레이터를 생성 할수있다는 느낌이들었다. 그 다음으로, 시뮬레이터에서 선생님의 도움없이 오류 찾기를 해보았는데, 오류를 찾을때마다 엄청난 성취감을 느꼈다. 게임같은 오락을 할때 느꼈던 성취감과는 비교도 되지않았다.  요즘 진로를 명확히 고르지 못하고있는데, 이쪽 분야도 고려해봐야겠다.

● (추천점수: 8) 오늘은 시스템에 대한 약간의 설명과 전에 깔았던 프로그램을 이용해서 직접 시스템을 모델링 해보는 활동을 했다. 시스템에 대한 설명에서 기억에 남는것은 머리 위로 손을 올리고 시계방향으로 손을 돌리면서 내 턱 밑으로 내려서 보면 시계 반대방향으로 도는 것에 놀랏고 이것 때문에 시스템을 보는 관점이 중요하다는 사실을 알았다. 그리고 우리가 직접 모델링을 하는 활동에서 내가 만들고 수치를 조정하니 그래프가 변화하는 것을 보는게 재미있었다. 그리고 선생님이 만드신 것에서 에러는 찾는 활동을 했는데 이 부분은 굉장히 어려웠지만 같은 조의 도움으로 잘 해결했다. 이제 수업 마지막에는 En-ROADS 라는 곳에서 만든 모델을 우리가 직접 수치를 조정해보는 것을 했었다. 여기서 수치를 최대한 조정해 보았는데도 온도가 2100년에 1도나 오르는 것에서 우리 인류의 미래에 대한 위기감도 느꼇다. 그리고 이 수업을 하면서 무엇 때문에 어떤 것에 영향을 주는데 이 영향이 또 어떻게 되고 하는 걸 하면서 논리력으 조금은 는것 같다

● (추천점수: 10) 이번 수업에서 피드백 사고가 무엇인지 알게되었다. 우선 시스템사고를 설명하기 전에 시스템은 죄가 없다는 말을 이해해야한다. 매우 복잡한 시스템(복잡계)을 이해하기는 힘들어 사람마다 의견이 다를 수 있다. 이때 본인의 의견이 무조건 맞다고 확신하기보다 하나의 가설로 생각하는 것이 훨씬 시스템을 공부하는데 이롭다. 의사는 신장을 치료하기 위해 약을 처방했으나 그 약이 간을 해치듯 선형적 사고 즉, 문제 해결에만 집중된 사고는 전체를 해칠 가능성이 있다. 이 때 필요한 것이 피드백 사고로 문제 해결에서 끝나는 것이 아니라 그 해결방법이 전체에 어떤 영향을 끼쳤는지 조사하고 그 영향을 다시 문제 해결방법에 반영하는 자세가 필요하다. 머신러닝에 관심이 많은 학생으로서 이 피드백 사고는 머신러닝에도 충분히 응용할 수 있다고 생각했다. 인공지능은 퍼셉트론이라 불리는 인공신경으로 구성된다. RNN 이라 불리는 이 인공신경망은 1차 레이어에서 계산을 끝마친 출력값을 제 2레이어의 입력값에 넣어 연속적인 계산을 마지막 레이어까지 계속해낸다. 이 과정에서 중요한 데이터의 중요도는 더욱 커지고 불필요한 데이터는 모두 소거된다. 이러한 기술이 피드백 사고와 유사하다고 느꼈다.

● (추천점수: 9) 오늘은 크게 시스템에서 회의가 필요한 이유와 벤심 프로그램의 사용법을 익히고, En-ROADS 를 이용해 환경과 관련한 다양한 시뮬레이션을 체험해보았다 시스템에서 회의가 필요한 이유는 관점의 변화 때문인데, 이러한 작은 변화도 다양한 사람들이 다양한 감각으로 다양한 의견을 내기에 자신의 의견을 수용하고 토론을 하는 자세가 필요하다는 것을 알게되었다

● (추천점수: 10) 시뮬레이션이 현실 세상에서 일어나는 일들의 결과를 미리 예측해 보고, 정책이나 다양한 방법으로 상황을 변화 시켰을 때 어떻게 미래의 일이 변화해 나갈지 현실과 비슷한 가상의 프로그램으로 조작해 보는 활동이라는 것을 알게 되었다. 이번 수업 시간에는 인구 조절이나 감염병 시뮬레이터에 관한 모델링과 시뮬레이팅을 해 보았는데 직접 변수를 조정하고 피드백 과정을 만들어 보는 것으로 일련의 상황들을 더 잘 분석할 수 있게 되었다. 또한 이 시스템 다이나믹스에서 복잡성과 시간에 따른 변화에 관심을 가진다고 했는데 현실 사회를 살아가면서 모든 방면에서 정치나 환경, 기술, 건강 등의 다양한 부분에서 복잡성이 늘어나고 그에따라 변화도 다양하게 나타나는데 이 시스템 다이나믹스로 어느정도 그 변화를 예상하고 원하는 방향으로 바꾸는 법을 고안해 낼 수 있다는 것을 느꼈다.  마지막에 지구 온난화와 관련된 정교한 시뮬레이터를 소개 해 주셨는데 목표가 산업화 전과 2100년의 평균 기온 증가량이 2.0도 인데 생각보다 많은 부분들을 바꿔야만 2.0이 겨우 가능하다는 것을 알고 놀랐다. 나는 나중에 공학계열로 진학과 장래 희망을 잡고 나아가고 있는데 내가 나중에 공학자가 되어서 무엇을 만들든지 간에 항상 환경을 생각하는 마음으로 새로운 기술과 제품을 만들어서 환경에도 도움이 되고 사람에게도 도움이 되는 것을 창조하는 사람이 되면 좋겠다고 생각했다. 또 나중에 대학이나 그 후에 직업을 가지게 될 때 이것보다 더 복잡한 시뮬레이터를 사용해 가상으로 실험을 할 텐데 그때 이번에 배운 것들이 잘 활용될 수 있을 것 같아 만족했고 재밌게 들을 수 있었다. 저번 수업보다 더 재밌었던 것 같다.

● (추천점수: 10) 다양한 변수 및 가능성이 서로 유기적으로 영향을 주고받는 체계라는 시스템 다이나믹스의 개념을 알게되었다. 3개의 사례를 시스템 사고를 적용하여 접했는데(코로나 바이러스 전파, 인구수 변화, 지구 온도 변화) 그 중 인구수 변화 모델을 살펴보며 인구수, 출생률, 그리고 사망률이 서로 끊임없이 영향을 주고받는 것을 보며 시스템 다이나믹스의 개념을 잘 이해할 수 있었고, 깊은 감명을 받았다. 시스템 다이나믹스 모델은 복잡하게 얽혀있고 다양한 요소들이 유기적으로 연결되어있는 현실을 반영하기에 정말 적합한 모델이라고 생각하고, 거의 모든 분야에 적용할 수 있다고 생각한다. 이를 과학 분야인 생명과학 분야의 원핵생물의 유전자 발현에 적용시켜 본다면, 물질A의 양, 간섭 물질, 그리고 물질 A 분해 효소가 서로에게 영향을 주고받는 모습을 시스템 모델로 분석하면 효과적일 것이라고 생각하고, 반도체 공학에 적용시켜본다면 광 다이오드에서 유입되는 빛(에너지)의 양, 생성되는 전하 나르개의 양, 전류의 세기 등의 관계를 나타 내는 데에 효과적일 것이라고 생각한다. 반도체 공학 및 전기 전자 공학은 전압, 저항, 도핑 물질,  전하 나르개 등 다양한 요소가 존재하고 그들간의 상호 작용으로 이루어지는 학문이다. 간단한 회로에서 복잡한 전자기기까지, 그에 얽힌 전류 작용을 파악하려면 시스템 다이나믹스 모델이 효과적으로 작용할 수 있을 것 같다.

● (추천점수: 6) 다른 부분들보다도, 상호작용하는 시스템에서 부분들이 최적의 상태에 있다고 해서 시스템이 전체적으로 최적의 상태에 있는 것은 아니라는 게 인상적이었다. 사실 조금 다른 주제지만, ""작성한 프로그램이 엉망진창이지만 의도한 일을 하기는 할 때""라는 제목으로 올라온 그림 한 장이 떠올랐다. 비둘기가 날갯짓을 해서 날아가는 게 아니라 목이 프로펠러처럼 돌아가면서 날아가는 그림이었는데, '작동하는 프로그램'보다도 '잘 만든 프로그램'이라는 것에 대해 생각해보게 되었다. 또, 시스템 다이내믹스의 '피드백 사고'라는 것이 매력적이었다. Vensim을 이용해 구성 요소들의 값이 변하며 인과가 생기고, 서로 맞물려 또 새로운 결과가 나타나는 것이 신기했다. 변수가 시간의 흘므에 따라 어떤 변화 경향을 갖는지에 집중한다고 하니, 영상이나 자료 추천 등 미디어 분야에서도 이런 시스템 다이내믹스를 활용할 수 있을 것 같아 더 알아보고 싶다.

● (추천점수: 8) 화학시간에 배웠던 화학반응의 속도와 이제는 실생활에서 많이 접하게 된 전염병 전파 모델을 미적분을 이용한 수학적 모델로 분석하는 방법을 이전에 학습했었는데, 이 강연을 듣고 이러한 분석을 컴퓨터를 이용해서 더 빠르게 분석할 수 있다는 것을 알게 되었습니다. ""미적분으로 바라본 하루""라는 책을 읽었을 때 피에르 프랑수아 베르휠스트라는 수학자가 로지스틱 미분과 미분 방정식의 해를 사용하여 인구 증가를 설명하고, 또 같은 방법으로 책에서는 감기에 감염된 사람 수의 변화 양상을 설명했는데, 이 강연을 들으며 미분방정식의 해를 구하지 않더라도 시뮬레이션을 통해서 근사적으로 같은 상황들에서 미래의 결과를 예측할 수 있다는 것을 배워 넓은 시야를 가지게 되었습니다. 또, 세상을 바라볼 때에 넓으면서도 섬세한 관점으로 바라보는 연습을 하게 되었습니다. 특히, 저번시간에 선형적 사고에서 벗어나야 함을 배움에 더해, 이번시간에는 인과관계가 복잡한 상황을 정확하게 파악하는 연습을 했습니다. 진로와 관련해서는 원래는 순수 수학에 가장 큰 관심을 두고 있었는데, 이제는 응용수학 분야에도 관심을 가지게 되는 계기가 되었습니다.

● (추천점수: 7) 처음으로 시뮬레이션 실습을 해 봤다. 이해하기 꽤 힘들었지만 , 완성도 높은 시뮬레이션을 완성한다면 그 가치는 엄청나겠다는 생각을 했다. 무언가를 실제로 행하기 전에 결과를 높은 정확도로 예측해 볼 수 있다면 자신감이  생길 수도 있고, 참사를 막을 수도 있다. 그리고 실험의 중요도가 떨어져서 연구비 등의 절약도 가능하다고 생각했다. 이런 시뮬레이션 중에서도 물리 실험 시뷸레이션이 가능한 물리엔진에 대해서도 적극적으로 알아보고 싶다.

● (추천점수: 9) 오늘 수업에서 배운 vensim을 다루는 방법이 내가 훗날 커서 어떤 자료를 토대로 결과를 예측하거나 ppt를 제작할떄 유용하게 쓰일거 같다는 생각이 들었다. 그리고 인구를 통해 시간에 따른 변화를 배우면서 내가 무언가를 시간에 따라 어떻게 될지 분석할때 조금 더 잘 분석할 수 있게 된거 같다. 마지막으로 이 수업을 통해 나는 나의 분석능력을 성찰해 보는 계기가 되었다. 환경문제의 시뮬레이션을 돌려보면서 현재의 상황과 미래의 결과를 바꿀 수 있는 요인들을 분석하고 이 요인의 증감으로 인해 어떤 결과를 초래할 수 있을까? 같은 생각을 하면서 내가 부족하면서 내게 꼭 필요한 능력인 다양한 관점에서 문제를 관찰 분석하는 능력이 향상된거 같았다. 나의 진로인 변호사는 사건을 다양한 관점과 가능성을 생각하면서 피고인을 변호하고 사건을 해결해 나가는 직업이다. 또 피고인의 행동을 변호할만한 타당한 근거와 법률이 무엇이 있을지 생각하고 고민하는 직업이다. 한마디로 논리적으로 분석하는 능력이 중요한 직업이라는 것이다. 그런데 이 수업이 나의 부족한 분석능력을 느끼고 인정하는 계기가 되었고, 그 결과 오히려 나의 논리적은 사고력이 향상한거 같다.

▣ 강의 후 필수 평가 결과:추천지수 (NPS, Net Promoter Score) 

• 추천 점수 평균: 9.33

• 응답자: 15명

• NPS(순 추천지수): 75%  

설문: “주위 친구나 지인에게 이 강의를 추천하실 의향을 점수로 매긴다면 몇 점이 될런지요?”(0점~10점) 

cf) 0점: 절대로 추천하지 않겠다.   ~   10점: 정말 강력 추천한다. 

cf) NPS(Net Promoter Score, 순추천지수)는 전체 응답자 중에서 추천의향(10점, 9점)에서 비추천의향(0점~6점)을 뺀 점수를 퍼센트로 계산. 이때 7점과 8점은 중립적인 성향이라고 간주하여 아예 계산에 반영하지 않는 엄격한 계산법임. 전세계적으로 고객만족지표로 사용되고 있음. 참고로 애플의 NPS는 47% 수준으로 나옴.  

▣ 주요 소감문

● (추천점수: 10) 내 진로인 프로그래머에 상당한 도움을 줄만한 수업이었다. 시스템 다이나믹스를 배워가며 평소 내가 접하던 코딩과는 색다른 무언가를 배우게 되어 매 수업때마다 신선한 느낌이 들었다. 마지막으로 다양한 사람들과 같이 공부를 하며 더욱 열심히해 내 꿈을 꼭 이뤄야 겠다 생각했다. 

● (추천점수: 10) 환경의 개선에 관련된 변인들이 각기 서로와 밀접하게 연결되어 있다는 것을 깨달았다. 또한 환경문제가 굉장히 심각하고 지금부터 무차별적인 규제를 가하더라도 산업화 이전으로 돌아가기 힘들다는 것을 깨닳았다. 앞으로 환경과 관련된 여러 독서활동이나, 비영리 단체들의 자료를 읽으며 프로그래머라는 진로를 통해 어떻게 개선시킬 수 있을지 고민해볼 것이다. 이는 수업에서 배운 모델링이 될 것이다. 각기 다른 변인들을 설정하고 서로를 잇는 변수를 입력하여 시간 경과에 따른 발전 양상을 볼 수 있다. 어떤 변인을 조작해야 가장 효과적인 개선이 이루어 지는지, 프로그래밍을 통해서 이를 파악할 수 있다. 연구한 모델에서 다른 변인들 보다 에너지 효율에 가장 눈길이 갔다. 규제나 장려등의 방법도 해결 방안이 될 수 있겠지만, 실력을 쌓아 에너지 효율을 높이는 것이 가장 효과적이고 이상적이며 기본이 되어야 한다고 생각했다. 미국의 경우 바이든 대통령이 공약으로 친환경 정책을 펼치겠다고 하였다. 하지만 우리나라는 전문가들이 괜찮다고 한 목표치보다도 친환경 확장 목표를 낮게 설정하여 사실상 갈길이 멀다. 하루빨리 환경오염을 일으키는 에너지 생산이 멈춰지고 원자력 발전, 신재생 에너지 등 친환경적인 에너지 생산이 확산되기를 바란다.

● (추천점수: 10)  각 값이 어떤 원리로 어느 정도 영향을 끼치는 지에 대해 정확히 나와 있지 않아 값을 하나씩 조정해가며 결과를 확인해보았는데 생각보다 미세한 알고리즘으로 결과 값을 측정하는 것 같았다. 지금은 비록 시스템 사고의 첫 발을 내딛고 있지만 나는 앞으로 더 관심을 가지고 배운다면 위 사이트와 같은 시스템 사고 체계를 만들 수 있을 것이라는 생각을 했다.

● (추천점수: 8) 지구온난화에 대해 자주 토론을 하고 말을 하지만 지구온난화가 나와는 굉장히 동떨어진 문제고 나와는 별로 큰 상관이 없는 문제인줄만 알았는데 이번에 직접 요인을 조작해보고 시각적, 구체적 자료를 보니 이 문제가 굉장히 심각한 문제임을 깨닳게 되었다. 또 이런 지구온난화를 해결하기 위한 해결방안도 함께 생각해보았는데 결국은 답은 정해져 있는거 같다는 생각이 들었다. 지구온난화는 다른 문제들과는 달리 정말로 화석연료 사용량을 줄이고 이를 신재생 에너지나 에너지 자원으로 대체하거나 자연을 훼손하지 않는것 밖에 답이 없는것 같다. 다른 사람들도 나처럼 이 프로그램을 통해 직접 지구온난화의 심각성을 인지하고 해결하기 위해노력해 나갔으면 좋겠다.

● (추천점수: 10)  Growth 중 GDP와 인구는 예상과 다르게 딱히 상호작용하지는 않는다. 다만 GDP는 증가하지 않을수록, 인구는 적을 수록 지구의 온도를 낮추는 데 도움이 된다는 사실을 알게 되었다. 전환 기간이 무엇인지는 정확하게 이해하지는 못했지만 전환 기간에 온도가 증가한다는 것을 이해했다. 따라서 Growth의 GDP성장률, 1인당 GDP모두를 최저로 두고 전환 기간을 10년으로 설정한 채 인구가 2100년에 91억 명이 된다면 지구 평균 기온이 최대로 낮아질 것이다.  Growth 칸의 변수는 총 GDP와 인구가 있다. 각각 최대치로 늘리면 0.6도, 0.2도 상승한다. 따라서 최대 온도 증가는 0.8도가 한계다. 각각의 변수가 서로 상호작용하지는 않는다는 점이 조금 아쉽다. 워크샵 내용을 해석해가며 직접 실험해보면서 지구의 평균기온의 변화가 어떤 요소로 이루어질지 파악했다. 온도가 0.5도만 증가해도 재앙이 닥칠 것이라 들었는데 이 많은 요소들이 다같이 악화되거나 그런 방향으로 흘러간다면 미래의 지구가 맞이해야할 위험은 상상을 초월할 것이다. 나는 인구 증가와 GDP를 조작해보았는데 그것만으로도 최악의 상황에서는 무려 2.4도나 증가할 것으로 예측됐다. 이 외의 요소가 결과를 더 악화시킨다면 3도, 4도, 5도 증가는 시간 문제일 것이다. 이 활동을 통해 지구 온도 상승을 막기위한 노력은 선택이 아닌 필수라는 것을 깨달았다. 최종: 팀원들이 찾은 온도를 낮출 수 있는 변수들을 모두 사용해 대입한 결과 2100년에는 온도가 증가해도 0.7도가 최대일 수도 있다는 결과를 얻어냈다. 이 모든 요소들을 완벽하게 온도를 낮추는 방향으로 설정했음에도 무려 0.7도나 올랐다는 것은 우리의 지구가 큰 위험에 빠져 있다는 것을 반증한다. 

● (추천점수: 9) 느낀점 : 오늘은 저번 시간 복습과 En-ROADS라는 지구 온도 상승 시뮬레이션을 했다. 이걸 조원 끼리 서로 의견을 나누어 가면서 했는데 서로의 생각을 알수 있어서 좋았다. 그리고 또한 우리가 시뮬레이션에서 조절하는 모든 것을 조절했는데도 지구 온도의 상승 정도만을 낮춘다는 점에서 지구온도 상승은 필연적이며 이미 늦었다는 생각도 들었다. 그래서 든 생각은 지구 온도 상승의 주요 원인인 온실가스 자체를 줄이면 어떨까 하는 생각이 들기도 하였다. 그리고 이 워크샵이 기록되어서 어느 나라에서 누가 언제 이 수업을 했는지가 나오는데 우리나라에서 이번 우리 수업이 최초라는 말을 듣고선 기분이 좋았다 나 자신에 대한 성찰 : 오늘 나는 수업을 들으면서 내가 지구 온도 상승에 대해 너무 안일하게 생각했구나 하는 마음이 들었다. 그래서 더욱 이 문제에 관심을 가져야 겠다고 생각한다. 질문애 대한 대답 : 만약 이 수업이 내가 가려는 로봇공학과, 기계공학과, 컴퓨터 공학과 에서 내게 어떤 도움이 되었냐고 묻는다면 나는 새로운 프로그램에 대한 사용법을 알게되어서 시뮬레이션이 필요할때 남들보다 더 잘 시뮬레이션을 할수 있다고 대답할 것이다. 

● (추천점수: 9) 지구 온난화에 대해 깊게 생각해 보고 직접 다양한 변수들을 조작해 보면서 변화를 눈으로 보고 느낄 수 있었던 뜻깊은 시간이었다. 초반에 수업했던 시스템 다이나믹스 프로그램인 Vensim 이용하는 법도 나중에 충분히 더 이용할 가치가 있었던 것 같다. 이런 프로그램으로 지구온난화를 예측하는 프로그램을 만든다는 것에서 대단하다고 생각했다. 그리고 경제 성장이 마냥 좋은 것은 아니라는 것을 알게되었다. 그 이유는 경제 성장을 하게되면 다양한 지구 온난화를 촉진하는 물질들이 늘어나서 지구온난화가 가속화 된다는 것인데 이것을 시뮬레이션을 통해 알게 되었다. 내 미래 희망 직업은 공학자, 즉 기술을 개발하는 사람이 되고 싶다. 기술이라는 것은 기본적으로 사람을 더 편하고 사람에 이로운 것을 말하는데 이제는 기술을 사람을 위하는 것만이 아닌 지구 환경을 생각하고 또 그것을 먼저 생각하는 기술을 만들어야 한다고 생각했다. 물론 지구를 생각하는 기술은 결국 사람에게 이점으로 돌아올 수 있다는 것을 알기에 내가 기술을 개발하는 공학자가 되면 다양한 팀원들과 다양한 분야에 있는 사람들과 협업을 통해서 지구를 구하고 사람을 풍요롭게 하는 기술을 개발하고 싶다는 의지를 더 강화할 수 있는 좋은 시간이었다. 끝으로 이 시뮬레이션 프로그램을 다양한 사람이 사용해서 경각심을 일깨워 줄 수 있는 계기가 되었으면 좋겠다. 인간이 이미 벌여놓은 일은 되돌릴 수 없지만 미래는 만들어 나가면 된다는 것을 다시한번 느끼게 되었고 잘 헤쳐 나갈 수 있는 인류가 되면 좋겠다. 나부터 지구온난화 줄이는 간단한 텀블러 사용, 자가용 적게 사용하기 등을 실천하겠다. 

● (추천점수: 10) 다양한 요인들을 조사해보며 변수들을 조절해 볼 수 있었다. 현실적으로 가능하면서 최적의 효율을 내는 것이 매우 복잡하다는 것을 알 수 있었다.

● (추천점수: 10) 친구들하고 협력해서 공동으로 문서를 작성하는 것이 좋았고 내일 수업도 기대가 된다. 사실 정보과학이라고 해서 프로그래밍을 하는줄 알았는데 데이터와 그 데이터 간의 시스템 체계를 만들어서 여러가지 결과값을 만들어내는 것이 새롭고 좋았다.

● (추천점수: 7) 기후 변화 시뮬레이션의 여러 파라미터를 직접 조정해보면서 그것이 우리 환경에 미칠 영향을 확인해보았다. 유튜브를 비롯한 영상이나 음악 스트리밍 플랫폼에서 사용자에게 영상이나 음악/노래를 추천해줄 때 시스템 다이내믹스의 이런 인과/순환적 관계를 이용하면 더 정확하고 효과적인 기능이 가능할 것이라는 생각이 들었다.

● (추천점수: 10) 에너지 효율의 중요성을 다시한번 깨달을 수 있었다. 따지고 보면 우리 주위의 모든 것이 효율적인 에너지 사용을 방해하고 있다. 이런 상황에서 우리가 할 수 있는 일은 절약하는 습관을 들이고, 만약 자신이 과학자/ 기술자라면 에너지 효울이 높은 소재를 개발하는 것이다. 따라서 나중에 반도체 등의 전기저항을 낮추는데 기여하고 싶다는 생각을 했다. 

● (추천점수: 10) 정보화 시대에서 정보를 아는것이 정말 중요하다는 것을 알 수 있었고 특정 상황이 벌어졌을때 축적된 데이터들을 활용하여 예측하고 대비하는 것이 중요하다고 생각했다.

● (추천점수: 9) 오늘은 벤심 프로그램을 활용하여 결과를 보는 방법을 복습하고, 그래프를 만들어내는 과정을 새로 배운 다음, 시스템 사고를 이용하여  지구 온난화를 예측하는 Climate Interactive 社를 이용하여 우리의 모델을 만들어보고, 그에 대한 보고서를 작성하였다. 지구온난화 예측 모델을 만들어 보면서 전 세계가 협력해야 하는 문제인 지구 온난화에 인류의 행보가 주게 될 영향을 느끼게 되었다. 특히 신경썼던 부분은 우리가 만든 모델의 실현 가능성 부분이다. 인류의 생존을 위해 온실가스 배출 감축은 꼭 필요한 일이지만, 자본주의 논리에 의해 인류의 모든 능력과 자원을 투입하여 지구 온난화를 막기 위해 노력하는 일은 불가능하다. 그래서 우리 조는 화석연료 감축을 위해 해당 분야에서 걷어들이는 세금을 늘려, 신재생 에너지 사업과 안정성 있는 원자력 발전, 그리고 전기 교통수단에 투자하는 시나리오를 선택하여 모델을 만들었다. 그 결과로 온실 가스 감축 효과가 드라마틱하게 주는 것을 볼 수 있었지만, 현실적으로는 불가능하다는 생각이 들었다. 우리의 모델에서는 그저 조절 바에 달린 막대기를 옮기는 것 만으로 정책을 실현할 수 있었다. 하지만 현실세계에서는 여러 국가와 기업들의 이해관계가 충돌하기에 이렇게 이상적인 과세와 투자는 불가능할 것이다. 이런 부분에 아쉬움을 느끼며, 나중에 기회가 된다면 우리가 선택한 지구온난화 정책과 정치/경제 지표를 같이 고려할 수 있도록 되어 있는 모델을 만들어보고 싶다.이런 모델을 만들기 위해서는 정치/경제 지표를 수치화 할 수 있어야 할 것이므로, 이에 대한 해결책도 생각해보아야 할 것 같다. 또, 내 진로 분야인 수학의 미적분으로 세상을 바라보는 관점과 시스템 다이내믹스로 세상을 바라보는 관점에 공통점이 많다고 생각되어 앞으로 이에 관련된 책을 읽어보면서 더 공부해보리라 마음먹었다.

● (추천점수: 10) 첫번째로, 내가 직접 설계한 시스템 다이나믹스 모델에서, 다양한 경우의 수를 선택하고, 각 경우의 수에서 나오는 결과를 그래프를 통해 선택적으로 관찰해보았다. 다양한 변수와 그 변수들의 상호작용이 존재하는 현실 세계에서 시스템 다이나믹스는 그 현실 세계에 적용하고, 현실 세계를 나타내기에 가장 적합한 정보 모델이라고 생각한다. 그리고 그래프를 통해 정보를 선택적으로 표시하고 비교하는 과정이 현실의 사례를 이해하기 쉽고 효과적으로 나타내는 수학적 수단이라고 생각한다. 현실적 주제에서 시스템 다이나믹스 모델을 통해 다양한 친환경 정책이 지구 온난화에 작용하는 모델, 또는 전기자동차 산업이나 태양광 산업이 관련 반도체 시장에 작용하는 모델 등을 알기 쉽게 효과적으로 나타낼 수 있을 것이라고 생각하고, 학문적/이론적 주제에서 시스템 다이나믹스 모델을 통해 양자역학 분야에서 유입되는 에너지와 그에 따른 원자/ 전자 같은 미시 세계 물질의 작용을 나타내는 모델을 만들 수 있을 것이라고 생각한다. 이처럼 시스템 다이나믹스를 구체적 현실 주제에 적용할 수 있을 뿐만 아니라, 학문/이론적 주제에도 적용할 수 있을 것이라고 생각한다. 이처럼 나도 새로 생겨나는 반도체 신기술과 그에 따른 최첨단 전자기기의 공급과 수요 같이 내 삶에 직접적으로 연관된 분야와 양자역학 같이 내가 공부하고 싶은 분야에 시스템 다이나믹스 모델을 적용해보고 싶다.

● (추천점수: 8)   솔직히 말하자면.. 강의 후반부에 잠들어서 수업을 듣지못했다.. 선생님께 죄송하고 팀원 활동을 도지못한 것이 죄송할따름이다. 늦긴 했지만 강의를 같이 들은 친구에게 EN-ROADS 링크를 받아서 체험해 보았다. 현실 과 직접적으로 연결되는 행위들에 따른 지구 평균온도 증가 정도를 보여주는 사이트 였다. 괸장히 다양한 조건을 부여할 수 있었는데 내 수준에서도 이렇게 만들 수 있을지 의문이든다.

▣ 강의 후 필수 평가 결과:추천지수 (NPS, Net Promoter Score) 

• 추천 점수 평균: 8.88

• 응답자: 17명

• NPS(순 추천지수): 55.6%  

설문: “주위 친구나 지인에게 이 강의를 추천하실 의향을 점수로 매긴다면 몇 점이 될런지요?”(0점~10점) 

cf) 0점: 절대로 추천하지 않겠다.   ~   10점: 정말 강력 추천한다. 

cf) NPS(Net Promoter Score, 순추천지수)는 전체 응답자 중에서 추천의향(10점, 9점)에서 비추천의향(0점~6점)을 뺀 점수를 퍼센트로 계산. 이때 7점과 8점은 중립적인 성향이라고 간주하여 아예 계산에 반영하지 않는 엄격한 계산법임. 전세계적으로 고객만족지표로 사용되고 있음. 참고로 애플의 NPS는 47% 수준으로 나옴.  

▣ 주요 소감문

● (추천점수: 5) 햄릿을 통해 어떠한 주제에 대해 자세히 분석하는 법을 배울 수 있었다.

● (추천점수: 10) 어려운 것을 할 줄 알았는데 생각보다 쉽게 따라갈 수 있어서 좋았고 앞으로도 이와 같은 활동을 하고 싶다.

● (추천점수: 10) 오늘 한 햄릿 프로젝트를 통해 접한 시스템 다이내믹스는 또 새롭게 느껴졌고 정말 흥미로운 내용이었다. 특히 점수를 매기는 부분이 가장 재미있었다. 이게 마지막 수업이라는게 참 아쉽고 이번에 배운 내용을 까먹지 않고 시스템 다이내믹스에 대해 더 심고있고 깊이있게 다시 배워보고 싶다고 생각을 하게 되었다

● (추천점수: 8) 시스템 다이나믹스를 통해서 내 진로인 방송쪽과의 연계를 할 수 있었다.자유로운 시스템구축으로 인해서 복잡한 사회 시스템등을 구축하고 그 사회 속의 해석을 통해서 사고 방식을 알 수 있었다. 또한 언론 방송 쪽 이다 보니 사회의 복잡한 시스템들에 대한 통찰력을 기를 필요가 있었고, 또한 정보과학을 통해 미래사회의 어느 정도의 변화를 예측하며 내 미래에서 어떻게 발전해 나갈지도 생각되었다.

● (추천점수: 8) 뭔가 이과적인 것을 문학 작품에 적용해 보니까 색다른 느낌이었고 재미있었다. 그리고 이제부터 특히 코딩 관련된 분야에서는 가치를 정량적으로 평가할 줄 알아야된다고 생각했다. 인공지능은 최적의 경로를 탐색하고 사람은 가치 판단을 한다. 어떤 것이 최적이 될 수 있는지를 판단하는 것이 가치판단이라는 생각이 든다.

● (추천점수: 10) 효율성은 인공지능, 가치판단은 인간이다. 이를 명심하고 프로그래머가 되어서 단순히 효율만을 추구 하지 않고 인문학적 상상력을 늘리고 협업 능력을 길러야 겠다고 생각했다.  이 수업을 통해 단순히 한가지 분야에서만 깊게 발달하는 것보다 융합적인 인재가 되야 함을 느꼈다. 인공지능의 발전과 인간의 상상력은 상호보완적이라고 생각한다. 나의 상상력과 창의력으로 인공지능의 발전에 기여하여 다시 인간에게 도움이 되기를 희망한다. 시스템 다이네믹스를 통해 환경, 사고, 컴퓨터 프로그래밍, 융합적 인재의 필요성, 가치판단 까지 다양한 방면의 정보와 가치를 얻었다.

● (추천점수: 9)   이번 마지막 시간에는 셰익스피어의 비극 <햄릿>의 줄거리를 다루면서, 이 비극의 ""삼촌""이 선왕을 죽였다는 증거인 ""증거 점수""와 햄릿이 복수할 기회인 ""기회 점수""를 매겼고, 이 매긴 점수를 바탕으로 관련 시뮬레이션을 돌리며 선생님과 같이 시스템 다이내믹스를 배우는 시간을 가졌다.   솔직히 ""시스템 다이내믹스""라는 수업 제목을 처음 봤을 때는 좀 지루한 내용을 바탕으로 한 지루한 수업일 것 같았지만, 이러한 내용을 실제 시뮬레이션을 활용해가며 재미있고 유익하게 해주신 교수님이 대단했다. 또한 이렇게 수업을 재밌게 해주신 덕분에 시스템 다이내믹스에 대해 관심을 가지기 시작했고, 내 진로인 컴퓨터 프로그래머에도 활용할 수 있을 것 같다는 것에 기대가 된다. 이러한 재밌는 수업을 이제는 마쳐야 한다는 것이 조금 아쉽긴 했다. 나중에 기회가 된다면 한번 쯤은 더 들어보고 싶다. 

● (추천점수: 10) 다른 수업과 달리 그룹 수업을 해서 상당히 재미있고 즐거웠다. 5명이 한 팀이었는데 나를 포함한 3명은 적극적으로 참여해주어 너무나도 고맙고 좋았다. 다만 그런 만큼 나머지 2명은 처음에 인사만하고 아무리 불러도 답도 없고 참여도 안해서 조금 섭섭했다. 그래도 아쉬운 부분보다 즐거운 부분이 훨씬 컷다. 마지막에 인공지능이 ""효율""을 지배할 세상에서 인간의 역할은 선택(가치)이라는 말씀과 햄릿같은 문학을 어떻게 생각하는지 숫자로 표현해보는 활동이 기억에 남았다. 문학은 전혀 컴공이 접근할 수 있는 영역이 아니라고 생각했는데, 이렇게 각자의 ""판단""을 수치화해서 데이터화 시킨 것이 인상적이었다. 선생님께서 강조하신 ""시스템은 죄가 없다""는 말을 명심하며 앞으로 세상을 시스템으로 바라보는 관점을 키워나갈 거라 다짐했다. 머신러닝 중 클러스터링을 활용한 데이터 마이닝 전문가를 꿈꾸는 저에겐 햄릿을 읽고 느낀 다양한 가치를 수치화한 데이터를 얻어내고, 세상을 계량화해서 바라보는 관점을 제시해준 이 수업은 정말 큰 도움이 된, 깊은 감동을 준 수업이었다. 

● (추천점수: 10) 오늘은 햄릿이란 연극의 내용에 대해 우리가 정보를 가지고 정리하는 활동을 했다. 오늘 한 활등을 자세히 말하면 1장부터 20장까지의 상황을 보고 햄릿의 입장에서 햄릿의 삼촌인 클라디우스가 햄릿의 아버지를 죽였다는 증거를 점수(1~10)로 나타내고 또 햄릿의 입장에서 햄릿의 삼촌에게 복수할 기회를 점수(1~10)로 나타내는 활동이다. 이때 나 포함 5명끼리 조를 짜서 서로 소통하면서 서로의 관점에 따라 다른 의견을 나눌수 있어서 좋았고 자신의 의견을 자신의 논리로 표현하고 소통하는 것 자체가 좋았다. 오늘 수업에 관해 만약 어떤 성찰을 했는지 질문한다면 나는 "저는 이 수업에서 정보를 보는 관점에 따라 사람마다 생각이 다른데 이때 자신의 의견을 논리적으로 말하고 또 다른 사람의 말을 경청하는 등 다른 사람들과 소통하는 법을 배웠습니다."라고 말할것이다.

● (추천점수: 10) 먼저 햄릿의 요약문을 읽어 보면서 햄릿의 행동, 그리고 복수의 대상인 삼촌의 복수 가능성과 햄릿의 감정을 수치화해서 모둠으로 팀을 나누어 결정해 보았다. 이러한 활동을 통해 한 시뮬레이션과정에서 감정이나 상태를 수치화 한다는 것이 얼마나 의미있는 경험인지 알게되었고, 나와 다른 관점에서 보는 사람들을 이해하는 경험이 되었다 그리고 마지막으로 종이 신문을 읽어보라는 말씀을 해주시고 편향된 사고를 가지기 않게 충고해 주셔서 다시한번 느꼇습니다.

● (추천점수: 8) 같은 현상을 보고도 관점에 따라서 상황에 따라서 다르게 해석하고 판단할 수 있다는 것을 햄릿 프로젝트를 통해 배웠다. 그리고 사건의 결과가 만들어 질 때 임계치라는 것이 중요하게 작용한다는 것을 시뮬레이션을 통해 알게 되었다. 그리고 이 임계치를 달리하면 같은 조건과 같은 상황일지라도 결과가 완전 다르게 나타난다는것도 알아볼 수 있었다. 이제 인공지능의 시대가 오고 있는데, 벌써부터 많이 인간의 삶에 침투해 있다. 이런 시대가 오면 인간은 그냥 일을 간단히 하는 것은 사람이 인공지능을 절대 이길 수 없는데 따라서  미래 사회에서 잘 살아가려면 ""왜?""라는 의문을 가지고 자신의 목적을 찾고 일의 목적을 정하는 일은 내가 해야 한다는 것을 배웠다. 인문학을 통한 훈련이 필요하다는 것을 확실히 생각할 수 있는 계기가 될 것 같다. 정보를 자기 원하는 대로만 흡수하면 안 되고 여러가지 관점에서 다양하게 생각하고 정보를 취사 선택해야 한다는 것도 느낄 수 있었다. 인간의 역할을 잃지 않으려면 사고하는 힘, 창의성과 호기심을 길러야 한다는 것을 확실히 느낄 수 있었다. 앞선 수업과 오늘 수업까지 전체적인 시뮬레이션과 알고리즘을 짤 때 생각해야 하는 것이 단순히 코딩을 어떻게 효율적으로 해야 잘 돌아갈지부터 생각하는 것이 아니라 영향을 미치는 조건을 생각하고 그 임계값을 다양한 사람과 논의를 거쳐서 맞추어 나가는 것이 중요하다는 것을 잘 배울 수 있었던 것 같아서 유익했습니다. 감사합니다~

● (추천점수: 10) 모둠 활동을 통해 서로의 의견을 비교하고 공유하며 문제를 해결해나가는 수업을 체험하여 좋았고 앞으로도 이러한 방향으로 학습을 하고싶습니다

● (추천점수: 7) 햄릿을 우리의 손으로, 우리의 판단으로 만들어가는 수업이 흥미로웠다. 확실히 다양한 사람들이 있다보니 가치의 다양성을 경험할 수 있었다. 그리고 시스템 다이내믹스를 이렇게 인문학과 연결한 점도 참신했다. 결국 어떤 분야든 인공지능의 입지는 넓어질 것이고, 보통의 경우에 사람보다 더 뛰어나리라는 것은 예측하기 어렵지 않다. 그만큼 정확한 가치 판단과 상상력을 가지고 미래를 이끌어갈 수 있는 사람이 중요하고 어렵겠다고 생각했다. 시스템 다이내믹스에서 기억에 남는 키워드는 인과/피드백인데, 굉장히 다양한 분야에 걸쳐 필요한 것이라고 생각한다. 과정 하나하나가 유기적으로 연결된 게임을 만들 때에도, 마디 하나하나가 조화롭게 맞아야 하는 음악을 만들 때에도, 그리고 이 사회를 움직이는 무언가의 시스템을 설계할 때에도 이런 인과관계가 중요한데, 평소에는 크게 생각하지 못했던 이 가치에 대해 깊이 있게 배우며 이후에도 도움이 될 구조화 사고 역량을 키울 수 있었다.

● (추천점수: 9)  이번 수업 때엔 햄릿의 줄거리를 20장으로 나누어 각각의 장마다 햄릿의 삼촌이 아버지를 죽였다는 증거와 햄릿이 복수 할 수 있는 기회에 점수를 매겼다. 선생님은 이 활동을 예를 들으면서 인간은 가치를, 인공지능은 최적값을 판단한다고 설명 해주셨다. 이를 듣고 우리가 앞으로 다가올 인공지능 시대에서 살아남는 방법을 찾고 인간이 인공지능 보다 잘 할수있는것이 무엇이 있을지 고민해봐야겠다고 생각했다.  또한 이 고민을 더욱 자극시켜줄수있는 책을 찾아 읽어보고 싶어졌다. 나는 때마침 선생님이 추천해주신 책을 읽어보기로 결심했다.

● (추천점수: 10) 햄릿이라는 인문학적 주제를 계량화하고 숫자로 나타내며 정보과학적 시점에서 소설을 분석하고 결론을 도출하는 과정을 통해, 우리 삶에서 정보로 처리할 수 있는 분야가 내 생각보다 넓다는 사실을 알게 되었고, 이러한 인문학적 분야에 정보과학을 적용했을 때 사람들과의 토론, 의견 제시 같은 상호소통이 더욱 효율적이고 직관적으로 전달된다는 사실을 알게 됐다. 이 과정을 통해 다양한 분야를 정보과학적으로 바라보는 관점의 폭을 넓힐 수 있었다고 생각한다. 그리고 마지막으로, 인공지능과 같은 정보과학적 기술이 기하급수적을 발달하며 모든 것이 정보로 표현되는 정보과학의 세상에서 살게될 우리는, 이러한 정보과학적 기술을 활용할 주체라는 사실, 그리고 정보과학적 기술은 모두 우리의 상상력과 가치판단으로부터 시작하게 될 것이라는 사실을 알게 되었다. 그리고 이러한 정보화 사회에서 가치판단을 내리고 정보과학을 이용하는 인재가 되기 위해 다양한 주제에 대한 토론 같은 상호소통을 통해 판단력을 키우는 준비를 해야겠다는 생각을 했다. 내 관심 분야인 반도체  산업에서도, 어떤 기술/상품의 수요가 있느냐에 따라 다른 반도체가 요구된다. 그리고 그 기술/상품의 수요를 결정하는 주체에는 나 자신도 포함된다. 나는 올바른 가치 판단과 미래에 주어질 다양한 정보 해석을 통해 건전하고 사람들의 삶에 긍정적인 (반도체 및 전자기기의)기술/상품 발전을 추진하고 싶다

● (추천점수: 9) 오늘은 인문학적 상상력을 가지고 시스템 사고에 접근하는 연습을 했다. 햄릿이라는 책의 내용을 기반으로 햄릿이 느끼는 복수심과 햄릿이 가지는 복수의 기회의 변화를 고려하여 햄릿이 언제 복수를 성공할 지에 대한 모델을 만들었다. 우리 조는 3학년 2명과 1학년 1명으로 구성되어 있었다. 줌으로 하는 회의라는 면에서 활동을 할 때에 약간의 딜레이가 있고 소통이 불편하다는 단점이 있었지만, 그래도 서로의 의견을 밝히고 교환해가며 잘 합의해서 결과를 도출해낼 수 있었던 것 같다. 나는 딱 잘라서 생각하기 힘든 인문학보다는 비교적 확실하게 사고할 수 있어보이는 수학이나 과학에 관심이 더 많았다. 그런데 이 강연을 듣고 나니 우리 삶에서 올바른 선택을 위해 인문학이 가지는 중요성을 느낄  수 있었고, 인문학적 상상력을 지니고 균형잡힌 시각을 기르기 위해 과학이나 수학 분야의 책 말고도 다양한 분야의 독서를 해야겠다고 마음먹게 되었다. 총 4번의 강의를 들으면서 벤심이라는 프로그램을 사용하는 법을 알게 되고, 시스템적 사고를 하는 훈련도 했지만 내가 겪은 가장 중요한 변화는 내가 좋아하는 분야 뿐만 아니라 다양한 분야에 관심을 가져보고 합리적인 사고방식으로 사고할 수 있는 연습을 하게 된 것이라 생각한다.

● (추천점수: 8) 오늘은 햄릿과 컴퓨터 시뮬레이션을 연관지어 수업을 하였다. 햄릿은 세익스피어의 4대 비극 중 하나로 대표적인 문학작품인데 이런 문학중에 문학작품이 컴퓨터 시뮬레이션과 연과을 지을 수 있을거라고는 생각을 못해서 인지 이번 수업은 매우 흥미로웠다. 햄릿 모델링에서는 햄릿에서 일어나는 각종 사건사고들을 두고 가능성에 대해 시뮬레이션을 돌려보았다. 예를 들어 햄릿에서는 복수가 자주 묘사되는데 클라우디우스의 존재가 다른 복수들에 영향을 미치거나 새로운 복수를 낳는 가능성에 대해 시뮬레이션을 돌려보았다. 또 각종 사건들이 어떻게 햄릿 입장에서 삼촌이 선왕을 죽였다는 증거로 받아들였는지에 대해 생각해보는 시간을 가지면서 이번 수업을 통하여 논리적인 분석력과 창의적인 사고력이 증가한거 같다. 다음에도 이런 수업을 할 기회가 온다면 꼭 참여할거 같다는 생각이 들었다.