핸더리 칼럼 220 ) 정보처리의 자동화 — 반복 놀이 속 뇌의 효율화 과정
핸더리 팀ㆍ2025.11.06ㆍ4분유아의 처리속도는 단기간의 학습으로 완성되지 않습니다.
그것은 반복되는 경험을 통해 뇌가 효율적으로 작동하는 법을 익히는 과정입니다.
유아의 뇌는 처음에는 모든 정보를 새롭게 분석하지만,
같은 자극이 반복될수록 불필요한 인지 과정을 줄이고 자동화된 반응 체계를 만들어냅니다.
이번 칼럼에서는 반복 놀이가 어떻게 뇌의 정보처리 효율을 높이는지,
그리고 교구 설계가 이 자동화 과정을 어떻게 도와야 하는지를 살펴보겠습니다.
1. 반복은 ‘익숙함’이 아닌 ‘효율’을 만든다
유아에게 반복은 단순한 반복 행동이 아니라 뇌의 회로를 강화하는 훈련입니다.
같은 놀이를 여러 번 하며 아이의 뇌는 ‘무엇을 봐야 하는지’, ‘어떻게 움직여야 하는지’를 점점 빠르게 판단합니다.
즉, 반복은 정보의 흐름을 줄이는 것이 아니라,
정보를 더 빠르고 효율적으로 전달하는 신경 경로를 다듬는 과정입니다.
예를 들어, 색깔 블록 맞추기 놀이를 반복하면
처음에는 하나씩 색을 구별하던 아이가 나중에는 ‘패턴 단위’로 인식하게 됩니다.
이 변화는 시각 피질에서의 정보 처리 속도가 빨라졌다는 신호이며,
즉 뇌가 같은 자극을 처리하는 데 필요한 에너지를 줄이고 효율성을 높인 결과입니다.
2. 자동화는 뇌의 ‘인지 자원’을 절약한다
유아의 뇌는 한정된 인지 자원을 사용합니다.
새로운 정보를 처리할 때는 주의, 기억, 판단이 동시에 작동하지만
익숙한 정보는 자동화된 경로를 통해 더 빠르게 처리됩니다.
이는 마치 처음 자전거를 배울 때는 균형을 잡는 데 온 힘을 쏟지만,
익숙해지면 대화하면서도 탈 수 있는 것과 같은 원리입니다.
즉, 자동화는 사고를 단순화시키는 것이 아니라, 사고의 에너지를 분배하는 기능을 합니다.
핸더리의 교구 활동이 반복을 강조하는 이유도 바로 여기에 있습니다.
같은 놀이를 여러 방식으로 변형해 제시함으로써,
아이의 뇌가 처리 과정을 효율화하고 새로운 사고에 쓸 인지 여유를 확보할 수 있도록 설계되어 있습니다.
3. 반복 놀이의 구조적 설계 — ‘단순하지만 다르게’
자동화를 위한 반복은 단순 반복이 되어서는 안 됩니다.
단조로운 반복은 집중력을 잃게 하고,
미묘하게 변형된 반복은 뇌의 인지 회로를 확장시킵니다.
즉, ‘단순함 속의 다양성’이 핵심입니다.
예를 들어,
같은 블록이라도 색의 순서를 다르게 맞추게 하기,
같은 패턴이라도 위치를 달리 배치하기,
동일한 규칙을 새로운 형태로 적용하기 등은
아이의 뇌에 ‘예상 가능한 변화’를 제공합니다.
이 과정에서 뇌는 기존 회로를 유지하면서도 새로운 경로를 만들어내며
자동화된 사고의 유연성을 발달시킵니다.
4. 교사의 역할 — 반복을 ‘의미 있는 경험’으로 바꾸기
교사는 반복을 단순한 숙달 과정으로 여기지 않아야 합니다.
“또 해요?”, “이미 했잖아요.”라는 말은
아이의 사고 확장을 막는 가장 빠른 방법입니다.
대신 다음과 같은 접근이 필요합니다.
“이번엔 다른 방법으로 해볼까요?”
“어제랑 뭐가 달라졌을까요?”
“이번엔 눈을 감고 해보면 어떨까요?”
이러한 말은 반복 속에 사고를 새롭게 연결하는 언어적 자극이 됩니다.
즉, 교사는 단순히 놀이를 반복시키는 사람이 아니라,
반복이 사고의 효율화 과정으로 전환되도록 돕는 조율자가 되어야 합니다.
결론
정보처리의 자동화는 ‘생각하지 않아도 되는 상태’가 아니라,
더 깊은 생각을 가능하게 만드는 전제 조건입니다.
반복을 통해 익숙해진 뇌는 에너지를 절약하고,
그 여유로 새로운 시도와 확장된 사고를 시도할 수 있습니다.
핸더리 교구의 반복 구조는 아이가 놀이 속에서 뇌의 효율성을 자연스럽게 높이도록 설계되어 있습니다.
교사와 부모는 반복을 지루한 루틴이 아닌 사고의 성장 과정으로 바라봐야 합니다.
그때 비로소 아이의 처리속도는 단순한 ‘빠름’을 넘어,
생각의 에너지를 전략적으로 사용하는 깊이 있는 사고력으로 발전하게 됩니다.

핸더리 팀지능개발의 선두주자 민성원연구소의 에이스인 컨설턴트가 모였다. 핸더리 팀은 유아의 어떤 지능도 개발될 수 있다고 믿는다. 바뀌지 못할 지능은 없다고 믿고 아이들의 잠재력을 펼칠 수 있도록 핸더리 프로그램을 만든 팀.



