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19분
신주환
1️⃣ 과학과 종교의 차이과학과 종교의 차이점, 믿는 대상의 특성의 차이

과학의 정의는 ‘보편적인 진리나 법칙의 발견을 목적으로 한 체계적인 지식’ 입니다. 사물의 구조, 성질, 법칙 등을 관찰 가능한 방법, 체계적이고 이론적인 지식으로 정의해 내는 것입니다. 즉, 과학은 모든 사람들이 인정하고, 증명되거나 입증된 객관적인 ‘사실’ 에 대해서 믿음을 가지고, 그 믿음이 있기에 과학이라는 것이 존재할 수 있는 것이라고 생각합니다. 반면에 종교의 정의는 ‘초인간적 세계와 관련된 신념이나 의례 등으로 구성된 문화현상’ 입니다. 보통 진리를 추구하고, ‘신’이라는 종교마다 수, 종류 등 모든 것이 다른 다소 불확실한 존재에 대한 믿음을 통해서 종교가 구성되고 유지된다고 생각합니다. 그렇다고 과학과 종교가 서로 상반된 존재는 아니라고 생각합니다. 둘은 가장 기본적으로 믿음에 의해서 존재한다는 공통점을 가지고 있습니다. 지동설을 주장했지만 당시 시대 사람들이 믿지 못해 사실을 입증해내지 못한 갈릴레오 갈릴레이처럼, 과학 또한 사실을 발견해낼지라도, 시대적 상황 등의 여러 조건이 만족해야 사실로 입증될 수 있다고 생각합니다. 종교 역시 동일합니다. 자신이 어떤 종교활동응 한다고 해도, 함께 활동하는 신도들이 없다면 사회에서는 그저 사이비 취급을 당하거나, 아예 무시할 것입니다. 이처럼 과학과 종교는 믿는 대상의 특성에서 차이점을 보이고, 믿음을 근거로 존재한다는 점에서는 공통점을 가집니다.

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6월 2일
😀
1시간
노민석
1️⃣ 과학과 종교의 차이과학과 종교는 비슷하지만 주관성의 차이가 있다.

과학이라는 개념에 대해 우리가 생각할 때 가장 먼저 무엇을 떠올릴까? 바로 '객관성이다.' 우리가 이미 입증된 과학적 개념에 대해 부정하지 않고 그 개념을 있는 그대로 받아들이듯이, 과학적 개념은 지극히 객관적이고 논리적이라는 특성을 가지고 있다. 종교적인 개념에 대해서는 우리가 '주관성'을 떠올릴 수 있는데 종교에는 기독교, 불교, 유교, 이슬람교 등 다양한 종류가 있으며 믿는 대상이 다르다는 점이 있다. 믿는 대상이 사람마다 달라 종교가 나눠지는 등 지극히 주관적인 성격을 띄고 있기에 종교는 객관적인 개념인 과학에 비해 주관적이라는 차이점을 가지고 있다. 그러나 이 두 가지 개념의 차이점 말고도 공통점 또한 존재하는데, 바로 사회성이다. 과학이든 종교든 나 혼자만 생각하고 나 혼자만 그렇다고 정의해버리면 그것은 자신의 취미나 자신만의 생각에 불과하다. 하지만 나 혼자만 생각하는 것이 아니라 사회 대다수의 사람들이 이 개념을 믿는다면 이 개념은 그 집단 내에서 보편적인 사실로 정립이 되는데, 과학과 종교 모두 집단 내에서 보편적인 사실로 정립된 즉, 사회성을 가지고 있다는 공통점이 있다고 생각한다.

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6월 2일
🍿
2시간
정영진
1️⃣ 과학과 종교의 차이종교는 믿음으로 인해 이루어지는 것, 과학은 끊임없이 의심받는 믿음으로 인해 이루어지는 것이라고 생각합니다. 즉 이루고 있는 믿음의 가변성에 차이가 있다고 생각합니다

종교는 변하지 않는 믿음으로 이루어져있습니다. 예를 들어 어떤 종교의 경전이나 성서는 그 종교의 근간을 이루는 신앙과 규범을 포함하여 종교의 가르침과 가치를 전달하는 역할을 가집니다. 이러한 경전은 수세기 동안 전해져 오며 신도들에게 변하지 않는 믿음을 줍니다. 하지만 과학은 이를 이루고 있는 믿음을 끊임없이 성찰합니다. <과학혁명의 구조>에서 토머스 S. 쿤은 "정상 과학"이라는 개념을 소개합니다. 정상 과학은 특정한 패러다임 내에서 이루어지는 과학적 활동을 말합니다. 패러다임은 과학자들이 공유하는 이론, 방법, 가치관의 집합으로, 과학적 지식의 기반이 됩니다. 정상 과학은 과학 지식의 축적과 지속적인 진보를 이루어내는 역할을 합니다. 과학자들은 정상 과학을 통해 이론을 발전시키고 수정하며, 새로운 데이터와 증거를 수집하여 지식을 확장시킵니다. 이 과정에서 오류를 수정하고, 이론을 보완하고, 예측력을 향상시킵니다. 정상 과학은 과학 발전의 핵심이며, 대부분의 과학적 연구는 이 정상 과학의 영역에서 이루어집니다. 이는 패러다임의 안정성과 공유된 지식의 축적을 통해 가능해지는 것입니다. 그러나 여러 발전의 기반이 된 패러다임 내에서도 문제와 불일치가 축적되면, 정상 과학의 한계에 도달하고 과학 혁명이 발생하며, 새로운 패러다임이 등장하게 됩니다. 과학에서의 패러다임은 오히려 완벽하게 진리로 간주되어 있지 않기 때문에 변화가 가능하고 오점들이 고쳐집니다. 따라서 이러한 성질 때문에 종교보다 신뢰성 면에서 우위를 가지게 된다고 생각합니다.

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6월 2일
👻
11시간
차연우
2️⃣ 기술의 발전으로블록체인의 개념을 활용해 편향성을 해결할수 있다고 생각한다.

통계는 사회, 경제, 과학 등 다양한 분야에서 중요한 도구로 사용되지만, 종종 편향성과 오류로 인한 문제가 발생할 수 있습니다. 통계의 편향성은 데이터 수집 과정이나 분석 방법에 내재된 편견으로 인해 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 표본 선택에서의 편향이나 데이터 정제 단계에서의 주관적인 결정 등이 통계 결과를 왜곡할 수 있습니다.
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6월 2일
😄
흥미로운 의견 감사합니다. 빅데이터 수집으로 다양한 정보의 비교는 가능해지지만 잘못된 정보를 찾을 수 있다는 것은 어패가 있어보이네요. 잘못된 정보라는 것의 기준이 명확하지 않습니다. 다수의 정보가 A라고 말한다고 해서 그 정보가 항상 정확한 정보인 것은 아니니까요. 또한 우리는 블록체인 기술의 사용이 서로가 서로를 감시하고 잘못된 정보를 찾아낼 것이라 생각했지만, 적절한 중앙 관리자가 없는 실제 환경에서 생길 수 있는 문제점을 루나 코인 사태가 여실히 보여주었습니다. 마지막으로 개인의 주관적인 판단의 개입이 통계분석에서 완전히 필요없는 것은 아닙니다. 데이터는 과거에 것이기에 우리가 데이터를 통해 미래에 대해 얘길 한다면 과거에 청산되어야할 관례와 편견들은 적절히 덜어낼 수도 있어야합니다. 자동 면접 AI를 통한 채용이 남여 채용 불균형을 일으킬수도 있는 예시 같은 것들이 이를 뒷받침할 수 있겠네요. 학생이 제시한 기술의 발전은 데이터가 커짐으로 인해 확실한 데이터 그 자체의 편향은 줄어들지 모르나, 책에서 지적한 과거의 데이터를 이용한 통계의 사회적 위험성을 줄이는 데는 효과적이지 못할 수도 있습니다. 이런 측면에서 최대한 인간의 개입을 줄이면서 데이터 자체가 가지는 사회적 편견을 덜어낼 방법은 어떤 것들이 있을까요?
😋
1일
comebacksean
3️⃣ 무엇을 교육학교에서 수업에 참여하는 방식을 바꿔보자!!

우리나라 뿐만 아니라 세계 여러나라에서는 보통 초등 6년, 중등 3년, 고등 3년이라는 과정을 마치고 대학에 입학하게 됩니다.
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6월 1일
🦊
좋은 의견 잘 읽었습니다! 토론식 수업에 대한 학생분의 의견을 잘 작성해주셨어요. 우리는 평소에, 심지어 학교에서도 토론식 교육의 중요성에 대해 배우지만, 실상 토론을 제대로 활용하는 경우는 거의 없다고도 볼 수 있죠. 형식적인 토론 교육이 이루어지고 있지만, 토론을 위한 토론에서 그치는 문제가 있어요. 학생분께서 지적해주셨듯이, '수업에 대한 수동적 참여와 의견 제시에 대한 부정적인 시선'이 그 이유 중 하나이죠. 그렇다면, 지금 우리나라에서 이루어지고 있는 주입식 교육은 점차 사라져야 하는 교육 방식일까요? 주입식 교육과 토론식 교육이 병행되어야 한다면 어느 정도의 비율로 교육이 이루어져야 할지 고민해보면 좋을 것 같습니다. 개인적으로, 초중고교 교육에서 본인의 의견을 표현하는 교육이 부족하다보니 대학 교육도 크게 다르지 않다는 생각이 들 때가 있어요. 어릴 적부터 '질문은 하면 안 된다'고 생각하게 되니 대학생이 된다고 해서 그 생각이 완전히 바뀌기는 어렵거든요. 그런 점에 있어서도 학생분이 이야기한 적극적인 토론과 질문을 통한 교육은 절실하다는 생각이 드네요 :)
🫠
3일
명서율
1️⃣ 문제 해결 방안자발적인 움직임, 변화의 시작

이 책에서는 빅데이터로 인한 피해에 대해 이야기가 나와있다. 대학 순위 시스템과 교사 선별 시스템과 같은 빅데이터로 인한 수학적 불평등은 지속되고 커지고 있는 현실이다. Chat gpt, AI, 로봇 등의 빅데이터를 이용한 유용한 것들이 있는 것은 사실이지만, 잘못된 정보를 제공하고, 오류가 존재할 수 있다는 점이 문제이다. 그렇기 때문에 '우리가 이러한 데이터를 무조건 신뢰하고, 따라야하는가?'에 대한 답을 하면, 이를 의심하고, 어느정도 식별과 정보의 정확성에 대한 확신이 있을때까지 2차, 3차 분석을 해보아야한다고 생각한다. 4차 산업 혁명 시대에 살고있는 나는 빅데이터의 문제점을 파악하고, 이를 분석하여 해결할 수 있는 능력이 중요하다고 생각한다. 하지만 문제점을 해결하기 위해 많은 국민이 함께 노력해야한다는 것이 개인적인 생각이다. 그렇기 때문에 이에 대한 개인적인 생각을 적어보았다.
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5월 30일
🥔
좋은 의견 감사합니다:) wmd와 관련해 깊은 생각을 해본 글임이 느껴졌습니다. 앞으로의 활동에서 서율님의 생각을 다른 학우분들과 이야기해보면 좋을 것 같습니다. 간단하게 생각해볼 거리를 남깁니다. 글에서 최소한 데이터가 조작되어 기업이나 단체의 이익이 되는 일이 없도록 정부는 철저하게 감시해야 한다고 말씀해주셨는데, 그 취지 자체에는 동의하나 이게 실질적으로 가능한 일일지에 대한 의문이 듭니다. 국회에서 법을 제정하는 데에 있어서도 전문지식을 요하는 경우, 위원회를 설치하여 심사를 받습니다. 마찬가지로 통계적 모델이나 데이터의 오류를 판단하기 위해서는 상당한 수준의 전문인력이 필요할 것으로 보이는데, 이를 일일이 심사 및 감시하는 것이 가능할지 의문이 듭니다. 또한, 이러한 감시가 행정부의 역할을 과도하게 확대하지는 않을지도 고민해볼 만한 지점이라고 생각합니다. 이러한 점들을 생각해보면 논의가 더욱 풍부해질 것 같습니다!
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