도구 사용으로 문장 해석력을 향상한다

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도구 사용으로 문장 해석력을 향상한다
관련 회로가 같아 ‘영역 간 학습 전이’ 가능해

2021.11.30 09:00 한소정 객원기자

©게티이미지뱅크

인간 외의 다양한 동물들이 이른바 ‘발성’을 통해 서로 감정이나 여러 정보를 전달하고 공유한다. 인간의 ‘언어’는 그 복잡성에서 이 같은 발성과 구분된다. 인간은 복잡한 문장을 이용해 구체적이고 때로는 추상적인 정보를 교환할 수 있다. 이렇게 언어를 구사하는 능력은 사람에 따라 차이를 보이기도 하지만, 훈련을 통해 나아지기도 한다.

언어도 도구

최근 ‘사이언스’지에 이 같은 언어 구사 능력, 특히 복문을 해석하는 능력이 도구 사용 능력의 일부임을 암시하는 연구 결과가 발표되었다. 우리는 흔히 언어를 ‘의사소통의 도구’로 표현하기도 하는데, 우리의 생물학적 구조상 맞는 이야기라는 의미다.

이번 연구에 앞서 언어 구사 능력이 도구를 사용하는 능력과 상관관계를 갖는다는 내용의 연구 결과가 보고된 바 있었다. 도구 사용 능력이 우수하면 언어 구사력도 좋았다는 내용이었다. 이번 연구에서는 프랑스 국립과학연구센터(CNRS)의 연구자들이 이것이 두 능력 모두 같은 뇌의 부위에 의해 관장 되기 때문임을 보였다. 그뿐만 아니라 연구진은 도구 사용을 연습함으로써 언어 구사력이 향상되고, 반대로 언어 구사력을 연습함으로써 도구 사용 능력이 좋아지는 효과도 관찰했다.

연구진은 복잡한 문장을 해석하거나 만들 때 일어나는 ‘구문 처리 과정(syntactic processing)’이 도구 사용 시에 사용되는 감각운동(sensorimotor) 구조와 같은 회로를 통해 작동할 것으로 가정했다. 도구를 사용할 때 우리의 복잡한 감각운동 구조는 작업에 알맞게 팔다리를 뻗고, 도구를 잡고 올리거나 돌리는 등의 아주 세밀한 움직임을 조정하게 된다. 복잡한 문장을 구사하는 능력이 이와 같은 회로를 사용하는지 확인하기 위해 연구진은 몇 가지 실험을 했다.

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복문 해석과 도구 사용, 관여하는 뇌 영역 같아

먼저, 연구진은 20명의 참가자에게 문장 안에 주어와 서술어가 두 번 이상 사용된 복문을 제시하고 이를 이해했는지 확인하는 간단한 테스트를 하면서, 기능적 자기 공명 영상(fMRI)을 이용해 활성화되는 뇌 부위를 관찰했다. 이후, 이들에게 30cm 길이의 집게 혹은 맨손으로 작은 마개를 구멍에 끼우는 작업을 하도록 하고, 마찬가지로 활성화된 뇌 부위를 관찰했다.

연구진은 도구를 사용하거나 맨손을 사용할 때 활성화되는 영역을 ‘작업을 계획하는 단계’와 ‘실행하는 단계’로 나누었는데, 문장을 해석할 때 활성화된 뇌의 영역과 도구를 사용하기 위해 계획하는 단계에 활성화된 뇌의 영역이 겹친다는 것을 확인했다. 맨손으로 작업하는 경우에는 그렇지 않았다.

연구진은 이것이 복문을 해석할 때와 도구 이용을 계획할 때 활성화된 뇌의 동일한 부위가 인지적 능력을 담당하는 영역의 유사한 회로를 이용하기 때문이라고 가정했다. 그렇다면, 도구를 이용하는 회로를 훈련하는 것이 복문을 해석할 때 이용하는 회로를 훈련시키는 것과 같은 효과를 얻게 할 것이라고 가정했다.

영역 간 학습 전이가 가능해

이를 확인하기 위해, 연구진은 39~78명 사이의 참가자 그룹들을 대상으로 몇 가지 실험을 했다. 먼저, 정해진 시간 안에 집게를 이용해 마개를 구멍에 최대한 많이 끼우는 훈련을 반복하게 한 뒤에 복문을 해석하는 능력을 평가했다. 그리고 복문을 해석하고 테스트하는 것을 반복하는 훈련을 한 뒤에 집게를 이용해 마개를 구멍에 끼우는 능력도 평가했다. 아무런 훈련을 하지 않거나 집게 대신 맨손으로 마개를 끼우는 등의 대조군 실험도 함께했다.

분석 결과, 연구진은 도구 사용 훈련 시에 문장 해석 능력이 향상되고, 반대의 경우도 마찬가지인 것을 관찰할 수 있었다. 대조군과 비교해 확연히 구별되는 결과였다. 이것은 도구 사용 능력과 복잡한 문장을 해석하는 능력이 해부학적으로 같은 회로를 이용하기 때문이라는 증거로 연구진은 해석했다.

이는 두 기능이 해부학적으로 같은 메커니즘이라는 사실뿐 아니라, 한 기능을 훈련하는 것이 다른 기능의 향상 효과를 내는 이른바 ‘영역 간 학습 전이(cross-domain learning transfer)’에 대한 증거를 보여주는 결과라고 연구진은 강조한다.

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