의학교육연구에서 복잡성 과학의 현 상태는? (Med Educ, 2019)
What is the state of complexity science in medical education research?
Sayra Cristancho,1,2,3 Emily Field1,4 & Lorelei Lingard1,3,5
도입
INTRODUCTION
세상이 예전보다 복잡하다는 주장은 우리 포스트모던 사회에서 받아들여진 진실이 되었다. 예는 무궁무진하다.
조직의 리더십이 더 복잡함, 1–3
경제 무역은 더 복잡하고, 4–6
통신 기술은 더 복잡하다, 7,8
정부 정책은 더 복잡하다,9-11
사회관계는 더 복잡하고, 12,13 그리고
의료는 더 복잡하다.14-16
The claim that the world is more complex than it used to be has become accepted truth in our postmodern society. The examples are endless: organisational leadership is more complex,1–3 economic trade is more complex,4–6 communication technology is more complex,7,8 government policy is more complex,9–11 social relations are more complex,12,13 and health care is more complex.14–16
의학 교육에서 이는 [우리가 점점 더 복잡해지는 환자, 조직적, 문화적 힘의 맥락에서 유능한 전문 인력을 양성해야 하는 도전에 직면하고 있다]는 것을 의미한다.
In medical education, this means that we are faced with the challenge of developing capable professionals in the context of increasingly complex patient, organisational and cultural forces.
복잡성 과학은 시스템을 조사examine하는 방법으로 약 50년 전에 나타났다. 서로 다른 학문들이 복잡성에 대한 그들의 글에서 다른 진화의 단계에 있다. 비록 어떤 이들은 복잡성이 하나의 근원을 가지고 있는지 아닌지에 대한 문제(즉, 복잡성 대 단순성)에 대해 여전히 고심하고 있지만, 다른 이들은 복잡성의 다중성을 인식하고 수용했다. 우리 논문은 의학교육이 전자의 입장에서 후자의 입장으로 나아가는 것을 옹호할 것이다.
Complexity science emerged around five decades ago as a way to examine systems. Different disciplines are at different stages of evolution in their writings about complexity. Although some are still grappling with the question of whether complexity has a single origin or not (i.e. complexity versus simplicity), others have recognised and embraced its multiplicity. Our paper will advocate for medical education to move from the former stance to the latter.
우리 합성의 장을 마련하기 위해 우리는 다음과 같은 세 가지 학문적 개요에 대한 복잡성 과학 도면을 간략히 소개할 것이다.
멜라니 미첼의 학문에 걸친 복잡성 과학의 역사;
브라이언 카스텔라니(Brian Castellani)의 복잡성 과학의 진화에 대한 일시적 설명,
스티븐 맨슨의 복잡성 과학에 대한 많은 접근에 대한 개념화(Three main orientations)와 관련된 세 가지 주요 방향과 관련된 것이다.
To set the stage for our synthesis, we will briefly introduce complexity science drawing on three scholarly overviews:
Melanie Mitchell’s history of complexity science across the disciplines;
Brian Castellani’s temporal description of the evolution of complexity science, and
Steven Manson’s conceptualisation of the many approaches to complexity science as pertaining to three main orientations.
미첼의 역사는 [복잡한 시스템을 지배하는 공통 원리에 대한 탐구]가 [1940년대 전통적인 환원주의적 접근법이 날씨 예측 불가능성, 살아있는 유기체의 적응성, 사회의 비선형적 행동과 같은 현상을 적절히 설명할 수 없게 되면서] 두드러지기 시작했다고 설명한다.두 명의 핵심 과학자가 이러한 시작을 알렸다. 수학자 노르베르트 비너와 생물학자 루드비히 폰 베르탈란피는 각각 사이버네틱스와 일반 시스템 이론의 학문을 발전시켰다. 이 두 가지 노력이 함께 현재 복잡성 과학으로 알려진 것의 뿌리를 형성했다.18
Mitchell’s history explains that the search for common principles governing complex systems began to take prominence in the 1940s when conventional, reductionist approaches were unable to adequately explain phenomena like the unpredictability of weather, the adaptive nature of living organisms and the non-linear behaviour of societies.17 Two key scientists marked these beginnings: the mathematician Norbert Wiener and the biologist Ludwig von Bertalanffy, who gave rise, respectively, to the disciplines of cybernetics and general systems theory. Together, these two efforts formed the roots of what is now known as complexity science.18
카스텔라니의 연대표는 이러한 뿌리에 기초하여 1940년부터 1950년대까지 복잡과학의 역사적 진화를 지도로 그리고 있다(그림 1).19 그의 지도는 복잡한 과학을 다양한 징계와 인식론적 배경의 학자들이 시너지 효과를 발휘하여 복잡한 시스템의 연구를 지도하는 이론과 개념, 방법의 진화하는 도구 키트를 만들어 내는 네트워크의 산물로 묘사하고 있다.
Castellani’s timeline builds on these roots to map the historical evolution of complexity science from 1940 to the 1950s to the present (Fig. 1).19 His map depicts complexity science as the product of a network of scholars from various disciplinary and epistemological backgrounds working synergistically to create an ever-evolving toolkit of theories, concepts and methods to guide the study of complex systems.
이러한 다양성을 고려해 볼 때, 다른 작가들은 복잡성 이론의 많은 용도에 대한 개요를 제공했다. 예를 들어 리처드슨 외 연구진 20,21은 복잡성에 대한 한 가지 사고방식은 각각 '단단한hard' 복잡성 과학, '부드러운soft' 복잡성 과학 및 그 사이의 어떤 것으로서 3개의 광범위한 사고방식에 관한 것이라고 제안했는데, 이를 '복잡성 사고'라고 한다.
Given this diversity, different authors have offered overviews of the many uses of complexity theory. For instance, Richardson et al.20,21 have suggested that one way of thinking about complexity is in terms of three broad schools of thought as, respectively, ‘hard’ complexity science, ‘soft’ complexity science and something in between, which they call ‘complexity thinking’.
본 논문의 경우, 의료 교육계의 학제간 노력에 귀중한 징계 기원에 대한 명시적인 주의를 제공하기 때문에 만슨의 프레임워크로부터 출발한다.22 만슨의 프레임워크는 [복잡성에 대한 어떤 특정한 정의도 원래 학문의 관점의 색깔에 바탕을 두게 된다]는 전제를 갖는다. 이와 같이, 그는 학문적 동기, 반복적인 정의 용어 및 인식론적 가정을 바탕으로 복잡성 과학 접근방식을 체계화한다,23.
For this paper, we draw on Manson’s framework as it offers explicit attention to disciplinary origins that will be valuable to the interdisciplinary endeavour of the medical education community.22 Manson’s framework is guided by the premise that any particular definition of complexity is coloured by the perspective of the original discipline. As such, he clusters complexity science approaches based on disciplinary motivations, recurring definitional terms and epistemological assumptions,23
Manson은 복잡성 과학에 대한 [세 가지 접근방식]을 개념화한다:
알고리즘(수학의 기원),
결정론적(물리학의 기원),
집합적(생물학의 기원).22
세 가지 접근법 모두 시스템의 특성이 비저감적 방식으로 구성 요소를 참조하여 특성화하는 방법과 관련이 있다.
Manson conceptualises three approaches to complexity science:
algorithmic (origins in mathematics);
deterministic (origins in physics), and
aggregate (origins in biology).22
All three approaches are concerned with how the nature of a system may be characterised with reference to its constituent parts in a non-reductionist manner.
[알고리즘 복잡성]은 시스템의 행동을 재현할 수 있는 수학적, 계산적 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘다. 알고리즘 복잡성은 정보를 처리하는 뇌의 용량과 같은 물리적 현상의 알고리즘적 표현을 만드는 데 유용하지만, 환경적, 기계적, 사회적 현상을 나타낼 때는 부족하다.
Algorithmic complexity focuses on solving mathematical and computational problems that can reproduce the behaviour of a system. Algorithmic complexity is useful for creating algorithmic representations of physical phenomena such as the capacity of the brain to process information, but it falls short when representing environmental, mechanical or social phenomena.
[결정론적 복잡성]은 환경적 또는 기계적 현상을 나타내기 위해 필요한 피드백, attractors, nesting 및 결정론적 방정식의 개념을 포함한다. 그 목표는 시스템의 정량화를 위해 방정식을 사용하여 시스템의 정체성 또는 역학을 예측하는 것이다. 따라서, 그것은 실증주의적 전통을 반영한다. 결정론적 복잡성은 작은 방정식의 몇 가지 핵심 변수들이 시스템을 설명할 수 있다는 생각에 의존한다. 예를 들어 로봇 수술의 경우 로봇의 역학을 예측하기 위해 위치, 힘 및 속도 변수가 필요하다.
Deterministic complexity incorporates the notions of feedback, attractors, nesting and deterministic equations that are necessary to represent environmental or mechanical phenomena. Its goal is to predict a system’s identity or dynamics by using equations to quantify the system; hence, it reflects a positivist tradition. Deterministic complexity relies on the idea that a few key variables in a small set of equations can describe the system. For example, in the case of robotic surgery, position, force and velocity variables are necessary to predict the robot’s dynamics.
사회현상을 결정론적 방정식을 통해서 보는 것은 (종종 인간의 행동의 예측 불가능성 때문에) 너무 단순화되기 때문에, [총체적 복잡성]은 보다 전체적인 표현을 제공하려고 시도한다. 이를 위해, [총체적 복잡성]은 또한 알고리즘 및 결정론적 복잡성과 마찬가지로 피드백과 비선형성에 의존하지만, 다음과 같은 다른 상호 관련 개념들을 추가한다.
엔티티 간의 관계
내부 구조 및 주변 환경
학습과 새로운 행동,
변화와 성장.
As the characterising of social phenomena via deterministic equations is often too simplistic because of the unpredictability of human behaviour, aggregate complexity attempts to offer more holistic representations. To do this, aggregate complexity also relies on feedback and non-linearity as do algorithmic and deterministic complexities, but adds another set of interrelated concepts:
relationships between entities;
internal structure and surrounding environment;
learning and emerging behaviour, and
change and growth.
총체적 복잡성은 [다양한 요소의 상호작용에 의해 시스템이 생성되는 방법]에 더 관심이 있고 변수 측정에는 관심이 더 적은 편이다. 이러한 목적을 위해, 종합적 복잡성은 부품들 간의 상호작용에서 비롯되는 결과를 적응시키고 학습하기 위한 시스템의 행동을 이해하고 설명하려고 한다. 따라서, 그것은 [구성주의적 전통]을 반영한다.
Aggregate complexity is more interested in how systems are created by interactions of the various elements and less in measuring variables. To this end, aggregate complexity seeks to understand and describe a system’s behaviours to adapt and learn that result from interactions among parts; hence, it reflects a constructivist tradition.
[총체적 복잡성]은 임상 팀과 같은 시스템을 연구하는데 적절할 것이며, 이는 [개별 구성원]과 [그들의 관계]에 의해 크게 추진된다. 예를 들어, 팀 구성원 개개인은 자신의 역할, 업무 일정, 병원 계층 내의 위치, 환자들과의 상호 작용에 의해 정의된 관계를 가지고 있다. 총체적 복잡성에서, 특히 중요한 한 가지 특징은 [자기 조직]이다. 시스템의 요소들이 시스템 전체의 구조와 행동을 더 잘 조정하여 업무를 더 잘 수행할 수 있도록 하는 방식으로 그들의 관계를 변화시킨다.
Aggregate complexity would be appropriate for studying systems like clinical teams, which are driven to a great extent by the individual members and their relationships. For example, individual team members have relationships defined by their roles, their work schedules, their place within the hospital hierarchy and their interactions with patients, to name a few. In aggregate complexity, one particularly important feature is self-organisation, in which elements of a system change their relationships in ways that enable the system as a whole to adapt its structure and behaviour to better accomplish its work.
복잡성에 대한 세 가지 방향성을 종합하면, 만손에 의해 기술된 바와 같이, 배타적인 방법이 아닌 보완적인 방법으로 복잡성 사상을 사용할 수 있는 기회를 제시한다. Manson의 방향은 복잡한 시스템을 이해하려면 접근법과 관점 사이의 삼각측정이 필요하다는 것을 암시하는 인식론적 관점의 범위를 수용한다.
Taken together, the three orientations to complexity, as described by Manson,22 present an opportunity for using complexity ideas in a complementary rather than an exclusive way. Manson’s orientations accommodate a range of epistemological perspectives which suggest that understanding complex systems requires triangulation among approaches and viewpoints.
'복잡성'은 의학 교육에서 '신(神) 용어'로 빠르게 자리 잡고 있다(그림 2). 이 논문은 의학 교육이 학문적 연구에서 어떻게 복잡한 생각을 가져왔는지 탐구하고자 한다. 우리는 복잡성 원리의 사용 패턴을 설명하고, 우리 분야에서 '복잡한' 현상에 대한 학술적 대화를 진전시키는 능력에 대해 그러한 패턴의 결과를 고려하는 것을 목표로 한다.
‘Complexity’ is fast becoming a ‘god term’ in medical education (Fig. 2). This paper seeks to explore how medical education has taken up complexity ideas in scholarly research. We aim to describe the patterns of use of complexity principles and to consider the consequences of those patterns for our ability to advance scholarly conversations about ‘complex’ phenomena in our field.
문헌을 찾아서
IN SEARCH OF THE LITERATURE
우리의 문헌 조사에는 두 가지 단계가 포함되어 있었다. 1단계에서는 보건과학과 의학교육 문헌 모두에서 14개의 검토 및 의견서를 사용하여 이러한 분야의 복잡성 과학의 외관을 지도화했다. 2단계에서는 의학 교육 연구에서 복잡성 과학의 현재 이론적 방향과 적용을 식별하기 위해 추가 문헌을 통합한다.
Our search of the literature involved two phases. In Phase 1, we used 14 review and opinion papers in both the health sciences and medical education literatures to map the appearance of complexity science in these fields. In Phase 2, we synthesised additional literature to identify the current theoretical orientations and applications of complexity science in medical education research.
우리는 만슨의 프레임워크22와 다음과 같은 질문을 사용하여 우리의 합성을 이끌었다.
We used Manson’s framework22 and the following questions to guide our synthesis:
1 저자들은 복잡성을 어떻게 활용하고 있는가? 그들의 이론적 성향은 어떠한가?
2 다른 저자들의 개념화와 복잡성 과학의 사용 사이에 어떤 긴장감이나 유사성이 있는가?
3 저자들은 복잡성 과학의 용도를 찾기 위해 주로 누구의 작품을 인용하는가?
1 How are the authors using complexity? What are their theoretical orientations?
2 What are the tensions or similarities between different authors’ conceptualisations and uses of complexity science?
3 Whose work do the authors primarily cite to locate their use of complexity science?
보건과학과 의료교육에서 복잡성 과학이 등장한 것은 언제인가?
WHEN DID COMPLEXITY SCIENCE EMERGE IN THE HEALTH SCIENCES AND MEDICAL EDUCATION?
2001년에, BMJ는 의료 연구에 복잡성 이론을 도입하는 것을 명시적으로 목적으로 하는 특별호를 발행했다. 이 문제의 첫 번째 기사에서는 [모호한 경계, 적응, 비선형성, 예측 불가능성, 유치자 및 자기 조직]을 포함한 [복잡한 시스템을 이해하기 위한 원칙]을 간략히 설명하였다.24 특별호의 다른 기사에서는 이러한 원칙을 사용하여 임상실무, 조직적 리더십 및 교육에서 오랫동안 유지되어 온 가정에 도전하였다.
예를 들어 임상 실습에서 복잡성 이론은 질병이 단일 생리학적 시스템의 실패라는 생각에서 멀어져 질병은 여러 시스템 내부와 시스템 사이의 동적 상호작용에서 발생한다는 생각을 향한 이동을 뒷받침했다.
리더십에서, 복잡성 이론은 조직을 고립된 부분들의 집합으로 생각하는 것에서 그 부분들 사이의 관계에 대한 생각으로 바꾸게 했다.
교육에서 복잡성 이론은 정적 영역의 역량 강화에서 지식이 끊임없이 변화하는 영역에서 능력이나 적응을 위한 교육으로 초점을 전환하기 위해 사용되었다.
In 2001, The BMJ published a special issue with the explicit purpose of introducing complexity theory to health care research. The first article in the issue outlined the principles for understanding complex systems, including fuzzy boundaries, adaptation, non-linearity, unpredictability, attractors and self- organisation, among others.24 Other articles in the special issue used these principles to challenge long- held assumptions in clinical practice, organisational leadership and education.
In clinical practice, for instance, complexity theory supported a move away from the idea that illness is a failure of a single physiological system, towards the idea that illness arises from dynamic interactions within and between multiple systems.25
In leadership, complexity theory prompted a shift away from thinking of an organisation as a set of isolated parts to thinking in terms of relationships among those parts.
26 In education, complexity theory was used to shift the focus from enhancing competence in static domains to educating for capability or adaptation in domains in which knowledge is everchanging.27
이번 BMJ 특집호에서는 21세기 의료 환경이 의료교육에 미치는 영향과 의사의 직업적 정체성에 대한 심도 있는 분석을 촉발했다.
예를 들어, 급성 치료에서 만성 치료로 의료 관행이 변화함에 따라 병원 밖에서 더 많은 치료를 제공할 필요성이 생겨났다. 이 새로운 치료 모델은 의사가 새로운 전문적 가치(자율성/권위성/전문지식에서 상호의존성으로의 전환으로 표현됨)와 새로운 기대(의료 전문가의 가치에서 공공 전달자, 지도자, 관리자, 옹호자, 교육자, 연구자, 모두 동시에 경력 시작부터 수용하도록 요구한다.
이러한 새로운 기대에 대응하여, 교수 초점의 변화도 일어났다. 여기서 '바이오메디컬 과학'의 전경은 '의료 교육'의 전경에 자리를 내주었고, 그 결과 인문학이 의료 커리큘럼에 포함되었다.
This special issue of The BMJ precipitated in-depth analyses of the influence of the complex 21st century health care environment on medical education and the professional identity of physicians.28–30
For instance, the changes in medical practice from acute to chronic care have created the need to provide more care outside the hospital.31,32 This new care model requires physicians to embrace new professional values (represented by a shift from autonomy/authority/ expertise to interdependency)33 and new expectations (from that of a medical expert to those of a public communicator, leader, manager, advocate, educator, researcher, all at the same time and from the start of a career).34
In response to these new expectations, a change in teaching focus also occurred, whereby the foregrounding of ‘biomedical science’ gave way to the foregrounding of ‘competency-based education’, which resulted in the inclusion of humanities in medical curricula.
2010년대 초, 의료 교육 연구에 복잡성에 관한 언어가 나타나기 시작한다.
In the early 2010s, complexity language begins to appear in medical education research.
의료 교육 연구는 복잡성 과학을 어떻게 사용하는가?
HOW DOES MEDICAL EDUCATION RESEARCH USE COMPLEXITY SCIENCE?
분석하는 동안 의료 교육 연구에서 복잡성 이론의 사용에서 네 가지 패턴을 확인했다.
첫째, 복잡성 원리는 다양한 방법으로 설명된다.
둘째, 복잡성에 대한 다중 접근방식이 단일 논문에서 결합하여 사용된다.
셋째로, 과학이 사용하는 복잡성의 유형은 암묵적으로 방치되는 경향이 있다.
넷째, 사용되는 복잡성 방향은 일차 소스 인용보다는 이차 소스 인용문을 사용하는 것이 훨씬 일반적이다.
During our analysis, we identified four patterns in the use of complexity theories in medical education research.
Firstly, complexity principles are described in a variety of ways.
Secondly, multiple approaches to complexity are used in combination in single papers.
Thirdly, the type of complexity science used tends to be left implicit.
Fourthly, the complexity orientation used is much more commonly located using secondary source citation rather than primary source citation.
우리의 분석은 의료 교육 연구에서 복잡성 아이디어가 설명되어 온 다양한 방법을 보여준다. 일부 출판물은 그것의 기본 원칙이나 개념을 전혀 언급하지 않고 복잡성 과학을 유발한다. 예를 들어, 한 연구는 주치의의 역할에 대한 사고방식으로 복잡성 과학을 제시했지만, 역할에 적용될 수 있는 복잡성의 구체적인 원리에 대한 자세한 설명은 제공하지 않았다.44
Our analysis shows a variety of ways in which complexity ideas have been described in medical education research. Some publications invoke complexity science without making any mention of its basic principles or concepts. For instance, one study offered complexity science as a way of thinking about the role of the attending physician preceptor, but provided no elaboration of the specific principles of complexity that might apply to the role.44
다른 출판물들은 원리에 대하여 구어적colloquial 설명을 사용하면서 복잡성 과학을 묘사했지만, 그것들을 라벨로 표시하지는 않았다. 예를 들어 리더십에 대한 연구에서는 자기 조직화, 출현 및 피드백에 대한 개념이 예시를 통해 효과적으로 설명되었지만, 이러한 개념을 이론적 뿌리에 고정시키기 위한 명시적인 라벨링은 제공되지 않았다.45
Other publications described complexity science by using colloquial explanations of its principles, but not labelling them. For instance, in a study on leadership, notions of self-organisation, emergence and feedback were effectively illustrated through exemplars, but no explicit labelling was provided to anchor these notions to their theoretical roots.45
다른 경우에 복잡성 원칙은 맥락을 제공하기 위하여 라벨을 붙였지만 정의는 제공되지 않았다. 예를 들어, 시뮬레이션 교육을 알리기 위한 복잡성 이론의 사용에 대한 해설에는 관련 복잡성 원리의 목록이 포함되었지만 정의를 제공함으로써 자세히 설명하지는 않았다.39
In other instances, complexity principles were labelled to provide context but no definitions were provided. For instance, a commentary on the use of complexity theory to inform simulation education included a list of the relevant complexity principles but did not elaborate by providing definitions.39
마지막으로, 일부 간행물은 어떤 복잡성 원리를 선택하고 그 정의를 사용하여 현상을 설명했지만, 더 큰 복잡성 원리는 언급하지 않았다. 예를 들어, 한 논문에서는, 보건의료에서 리더십이 제정되는 방법의 역학관계를 설명하기 위해 등장 원리가 전초적으로 제시되었지만, 자기 조직화와 같은 다른 잠재적으로 관련이 있는 원칙은 언급되지 않았다.
Finally, some publications chose some complexity principles and used their definitions to illustrate a phenomenon, but did not mention the larger constellation of complexity principles. For instance, in one paper, the principle of emergence was foregrounded to describe the dynamics of how leadership is enacted in health care,46 but other potentially relevant principles such as self-organisation were not mentioned.
비록 우리는 만손의 프레임워크의 도움으로 많은 논문의 복잡성 방향을 유추할 수 있었지만, 이것들은 대부분 암묵적이었고 종종 방향성의 조합 패턴을 반영했다. 많은 출판물은 하나 이상의 이론적 방향을 암시하는 키워드나 언어를 사용했지만, 그 방향에 명시적으로 라벨을 붙이지 않았다.
Although we were able to infer many papers’ complexity orientations with the assistance of Manson’s framework,22 these were mostly implicit and often reflected a pattern of combination of orientations. Many publications used keywords or language suggestive of one or more theoretical orientations, but did not explicitly label that orientation.
다른 출판물들은 특정한 목적을 명시하지 않고 [복수의 오리엔테이션]을 반영하는 참고문헌을 인용했다. 예를 들어, 검토 논문은 임상적 맥락의 개념을 문제화하기 위해 서로 다른 방향의 주요 출처를 인용했다.48
Other publications cited references reflective of multiple orientations without explicitly indicating their particular purpose. For instance, a review paper cited primary sources from different orientations to problematise the notion of clinical context.48
우리는 또한 복잡한 과학을 사용하는 의학 교육 논문에서 인용의 두 가지 특징에 주목했다. 첫째로, 2차 출처는 1차 출처보다 더 일반적으로 인용되었다. 데이터 집합의 몇몇 논문 41,43,49–51은 복잡성의 정의에 대한 지원으로 2001 The BMJ series24 및 2011년 의학 교육 토론과 같은 독창적인 개념을 요약하고 개작한 논문을 인용했다. 2000년 이전부터 소수의 논문만이 1차 출처를 사용했다는 사실은 1차 출처와의 불충분한 관계를 시사한다. 둘째로, 인용문은 저자들이 복잡성 과학을 사용하는 방식에 항상 적절하거나 정확한 것은 아니었다.
We also noted two features of citation in medical education papers using complexity science. Firstly, secondary sources were cited more commonly than primary sources. Several papers41,43,49–51 in our dataset cited papers that summarised and adapted original concepts, such as the 2001 The BMJ series24 and the 2011 Medical Education debate,52,53 as support for their definitions of complexity. The fact that only a few papers used primary sources from before 200048,50,54 suggests insufficient engagement with primary sources. Secondly, citations were not always appropriate or accurate for the ways in which the authors were using complexity science.
이 사용의 의미는 무엇인가?
WHAT ARE THE IMPLICATIONS OF THIS USE?
우리는 네 가지 패턴을 개별적으로 설명했지만, 그것들이 서로 얽히고 상호 지지될 수 있다고 주장할 것이다. 복잡성 과학에 대한 그들의 접근방법에 대해 명시적인 저자는 거의 없으며, 이것은 부분적으로 왜 의료 교육 연구자들이 그것을 취하는 방식에 그러한 변화가 있는지 설명할 수 있다. 더욱이, 이러한 암묵성implicitness은 인식론적 일관성이 저자나 독자에게 즉각적으로 드러나지 않고 서로 다른 접근법을 결합할 수 있다는 것을 의미한다. 더욱이, 2차 원천 인용의 우위는 복잡성 지향 간의 구분을 더욱 모호하게 하며, 암묵적, 때로는 내부적으로 일관되지 않는 접근방식을 결합하여 허용한다.
We have described the four patterns individually, but we would argue that they may be entangled and mutually supporting. Few authors are explicit about their approach to complexity science, which may in part explain why there is such variation in the ways medical education researchers are taking it up. Furthermore, this implicitness means that different approaches can be combined without epistemological incoherence becoming immediately apparent to authors or readers. Moreover, the predominance of secondary source citation further obscures distinctions between complexity orientations and allows the implicit, and sometimes internally inconsistent, combining of approaches to persist.
그 자체로 다양성이 반드시 문제가 되는 것은 아니다. 우리가 서론에서 설명했듯이, 17 카스텔라니19와 맨슨, 22개의 복잡성 과학은 다중이다. 여러 학문에서 생겨났고, 그 지속적인 진화는 교차 훈련 수정에 의해 형성되기 때문에 그것의 기원을 식별하는 것은 간단하지 않다. 따라서 우리는 의학교육학자들이 일치시키는 특정한 복잡성 과학 접근법이나 혈통에 따라 복잡성 과학의 다양한 응용을 기대할 수 있을 것이다.
Variety in and of itself is not necessarily problematic. As we explained in the introduction, drawing on Mitchell,17 Castellani19 and Manson,22 complexity science is multiple. It is not straightforward to identify its origins because it emerged from multiple disciplines and its continued evolution is shaped by cross-discipline fertilisation. Therefore, we would expect to see a variety of applications of complexity science depending on the particular complexity science approach or lineage that medical education scholars align with.
그러나 무의식적인 다양성은 문제가 있다. 본 표본의 의학교육 논문이 복잡성 과학을 한 가지 방법으로 사용하는 명백한 선택을 거의 인정하지 않았다는 사실은 다음과 같은 질문을 던진다.
우리 분야의 학자들은 복잡성 과학에 대해서 [특정한 학문적 기원에서 파생되어, 다른 은유에 의존하고 뚜렷한 목적을 가지고 있는] 여러 가지 합법적인 지향이 있다는 것을 이해하고 있는가?
However, unconscious variety is problematic. That the medical education papers in our sample rarely acknowledged an explicit choice to use complexity science in one way versus another begs the question:
Do scholars in our field understand that there are multiple legitimate orientations to complexity science, deriving from particular disciplinary origins, drawing on different metaphors and serving distinct purposes?
복잡성 과학이 복합적이라는 의식의 부재는 우리 분야를 연달은 문제적 결과로 만든다.
첫째로, 우리는 복잡성 과학이 특이하다고 가정할 수 있다: 즉, 그것을 할 수 있는 방법은 오직 하나뿐이다.
둘째로, 복잡성 과학이 단수적이라는 가정은 우리가 우리의 방식을 '올바른' 방법으로 인식하게 하고 다른 접근법을 부당한 것으로 무시하게 할 수 있다.
셋째로, 부당성illegitimacy에 대한 이러한 인식은 우리의 복잡성 과학에서 영감을 받은 연구에 대해 서로 생산적인 대화를 할 수 있는 우리의 능력을 제한할 수 있다.
An absence of conscious appreciation that complexity science is multiple sets our field up for a cascade of problematic consequences.
Firstly, we may assume that complexity science is singular: that is, there is only one way to do it.
Secondly, the assumption that complexity science is singular may cause us to perceive our way as the ‘right’ way and to disregard other approaches as illegitimate.
Thirdly, this perception of illegitimacy may limit our ability to enter into productive dialogue with one another about our complexity science-inspired research.
보건과학과 의학교육의 최근 두 토론이 그 예다. 각각의 토론은 복잡성 과학의 부당한 사용에 대한 비난에 초점을 맞췄다.
Two recent debates in the health sciences and medical education are illustrative. Each debate centred on an accusation of the illegitimate use of complexity science.
[건강과학 논쟁]에서, 팰리는 '건강관리 문헌에서 일반적으로 복잡성이 해석되는 방법은 복잡성 이론의 모든 요점을 놓치고 있다'고 주장하면서, 건강 연구자들에 의한 복잡성 과학의 '전유appropriation'를 비난했다.56 페일리는 '수학적 개념을 심리학화psychologising'하거나 '자기조직화를 다른 것으로 재해석하는' 유혹에 빠진 사람들을 바로잡을 '과격한 수정'을 요구했다.
In the health sciences debate, Paley decried the ‘appropriation’ of complexity science by health researchers, claiming that ‘the way in which complexity is usually interpreted in the health care literature misses the whole point of complexity theory’.56 Paley called for ‘a radical amendment’ that would correct those who ‘succumb to temptation[s]’ such as ‘psychologising mathematical concepts’ and ‘reinterpret[ing] “self- organisation” [to] make it mean something else’.56
[의학 교육 논쟁]에서 노르만52는 의료 교육 현상을 묘사하기 위해 '복잡성'과 '카오스'라는 용어를 사용하는 것에 반대했다. 그는 '정확히 하는 것이 반드시 필요하다'고 주장하면서 '카오스라는 단어는 어떻게든 우리 주변의 세계에서 우리가 관찰하는 복잡성에 대한 설명을 제공해 준다는 것을 상상하는 것은 호소력이 있지만 (교육에서의 발생을 설명하는 은유로서 우리가 그것을 사용한다면) 물리적 이론으로서의 '카오스'는 매우 구체적인 조건들을 가지고 있다.' 라고 경고했다.
In the medical education debate, Norman52 objected to the use of the terms ‘complexity’ and ‘chaos’ to describe medical education phenomena. Asserting that ‘it is imperative to get it right’, he cautioned that ‘although it is appealing to envision that chaos somehow affords an explanation for the complexities we observe in the world around us (particularly if we use it as a metaphor by which to explain occurrences in education), chaos as a physical theory has some very specific conditions’.52
Paley56과 Norman52 둘 다 복잡한 과학을 사용하는 학자들이 자신의 용어를 신중하게 정의해야 할 필요성에 주목했다. 또한, 그들은 복잡성 과학을 단수라고 보기 때문에 - Paley는 수학적 과학으로, Norman은 물리 과학으로 - 두 저자는 그러한 용어를 사용하는 단 하나의 올바른 방법을 주장하였다.
Both Paley56 and Norman52 drew attention to the need for scholars using complexity science to define their terms carefully. Further, because they viewed complexity science as singular – for Paley a mathematical science and for Norman a physical science – both authors asserted a single correct way to use those terms.
복잡한 과학을 불법적으로 사용했다는 이러한 비난에 대해 그린할그 외 연구진 57명과 레게르53은 용어의 정밀성이 중요하다는 데 동의했다. 그러나 그들은 또한 복잡성 과학 개념을 보건 서비스와 교육 환경에서 현상을 설명하기 위해 적용할 수 있고 적용되어야 한다고 주장했다.
Responding to these accusations that they had used complexity science illegitimately, Greenhalgh et al.57 and Regehr53 both agreed that precision of terms is important. However, they also insisted that complexity science concepts can and should be adapted to explain phenomena in health services and education settings.
노먼에 대한 대응에서, 52 Regehr는 '설명이란 간단해야 한다거나 의미가 있을 수 없다는 생각을 당연시하는 이분법적 방식'에 도전하는 것으로 보이는 [의학 교육에서 복잡성 과학의 인식론적 입장]이 가치 있다고 주장했다.53 그러나, 그는 또한 의료교육이 복잡하다는 걸 보여주기 위한 시도에서 '유추analogies를 지나치게 밀어붙이는 것은 위험이 있다'고 인정했다.
In his response to Norman,52 Regehr maintained that the epistemological stance of complexity science is valuable in medical education for challenging ‘a dichotomy that appears to take for granted the idea that a description must be simple or it cannot be meaningful’.53 However, he also acknowledged that ‘there is danger in pushing analogies too far’53 in an attempt to show that medical education counts as complex.
두 토론 모두 이 토론에 익숙하지 않은 추가적인 뉘앙스를 포함하고 있다. 우리는 주로 두 가지 점을 설명하기 위해 그것들을 사용한다.
첫째로, 토론에 임하는 사람들이 [복잡성 과학이 단수인지 다중인지]라는 근본적인 전제에 대해서 동의하지 않을 때, 학문적 토론이 생산적이 되기는 어렵다(즉, 그 분야에 대한 새로운 통찰력을 도출하는 것). 이 근본적인 전제에서 합의 없이, 그리고 사실, 이 의견의 불일치가 문제의 일부로서 명백하게 제시되지 않는 한, 이러한 논쟁들은 극명하게 반대적인 어조를 띠며, 그 누구도 그 어떤 것에도 대해 납득시킬 수 있는 것은 분명하지 않다.
둘째로, 복잡성이 복합적이라는 것을 받아들이면, 용어의 정확한 사용은 덜 필요하기는커녕 오히려 더 필요하다.
Both debates contain additional nuances not germane to this discussion. We use them primarily to illustrate two points.
Firstly, it is difficult for a scholarly debate to be productive (i.e. to result in new insights for the field) when those in the debate disagree on a fundamental premise: whether complexity science is singular or multiple. Without agreement on this fundamental premise – and in fact, without the disagreement being explicitly tabled as part of the problem– these debates take on a starkly oppositional tone and it is not clear that anyone manages to convince anyone else of anything.
Secondly, if we accept that complexity is multiple (and we align with Mitchell,17 Castellani,18,19 Manson23 and others in taking this position), the precise use of terms is more, rather than less, necessary.
Kenneth Burke가 지적했듯이, '모든 보는 방법은 보지 않는 방법이다'.58 따라서, 복잡성 과학은 의학 교육 연구원들에게 많은 강력한 시각 방법을 제공한다; 그 중 하나를 선택할 때, 우리는 연구 중인 현상의 어떤 측면에 주의를 돌리고 다른 사람들로부터 주의를 돌린다. Manson과 같은 개념적 프레임워크의 가치는 [우리가 어떤 복잡성 오리엔테이션의 관점에서 어떤 교육 문제를 접근하고 있는지] 볼 수 있도록 이 과정을 가시화하는데 도움을 줄 수 있다는 것이다.
As Kenneth Burke pointed out, ‘every way of seeing is a way of not seeing’.58 Hence, complexity science offers medical education researchers many powerful ways of seeing; in choosing among them, we direct attention to some aspects of the phenomenon under study and deflect attention fromothers. The value of conceptual frameworks such as that of Manson22 is that they can help make visible this process, allowing us to see which education problems we are approaching from which complexity orientations.
우리는 의학교육 연구자들이 복잡성 과학으로부터 어떤 개념과 도구를 끌어내고 있는지, 왜 그러한 도구들이 그것들에 공명하는지, 그리고 그들이 성취한 통찰력에 대한 선택들의 함의에 대해 생각해보도록 장려할 것이다. 인용문과 키워드에 대한 우리의 분석은 우리의 표본에 있는 대부분의 논문들이 Manson의 총체적인 방향을 반영하였다는 것을 추론할 수 있게 해주었지만, 22 우리는 이 방향이 목적적이었는지 알 수 없으며, 또한 그것이 항상 바람직하다고 주장할 수도 없다. 복잡성에 대한 총체적인 접근방식은 사회현상에 영향을 주며, 확실히 많은 교육관행은 매우 사회적이다. 그러나 모든 것이 그렇지는 않다:
복잡성에 대한 알고리즘 접근방식은 실험실의 인지 연구와 관련이 있을 수 있으며,
복잡성에 대한 결정론적 접근방식은 특정 모의 훈련 개입을 검사하는 강력한 렌즈를 나타낼 수 있다.
We would encourage medical education researchers to think about which concepts and tools they are drawing from complexity science, why those tools resonate with them, and the implications of their choices for the insights they achieve. Although our analysis of citations and keywords allowed us to infer that most papers in our sample reflected Manson’s aggregate orientation,22 we cannot know whether this orientation was purposeful and nor would we assert that it is necessarily always preferable. Aggregate approaches to complexity lend themselves to social phenomena, and certainly many education practices are intensely social. However, not all of them are:
algorithmic approaches to complexity may be relevant for studies of cognition in the laboratory, and
deterministic approaches to complexity may represent powerful lenses through which to examine certain simulated training interventions.
우리는 의료교육에서 복잡성 과학의 이론적 가져오기를 현장에서 '방법론적 수입methodological importing'를 지원하기 위해 Varpio 등이 제공한 전략을 사용하여 개선할 것을 권고한다.60 그들은 [방법론의 개념과 도구가 방법론을 개발한 분야에서 방법론을 주로 알 수 없는 분야로 이전될 때] 방법론적 수입이 발생하는 것으로 기술하였다.
We recommend that the theoretical importing of complexity science in medical education could be improved using the strategies offered by Varpio et al. to support ‘methodological importing’ in the field.60 They described methodological importing as occurring when a methodology’s concepts and tools are transferred from a field in which the methodology was developed to a field in which the methodology is largely unknown.60
그러한 수입은 도전적인 문제를 새롭고 다각적인 방법으로 탐구하는 강력한 학문적 접근법이다. 그러나, 수입의 위험은 원래 접근법의 기초적인 조건을 누락할 수 있다는 것이다. 이러한 위험에 대처하기 위해, 우리는 연구자들이 주요 출처와 관계를 맺고 개념이나 용어 사이의 긴장을 인정하려는 의식적인 노력을 포함해야 하는 상당한 [정당화 작업]에 참여해야 한다는 Varpio 외 연구원의 권고를 반영할 것이다.
Such importing is a powerful scholarly approach to exploring challenging problems in new and multifaceted ways. However, a risk of importing is that the foundational conditions of the original approach may be left behind.60 To counteract this risk, we would echo Varpio et al.’s60 recommendation that researchers engage in considerable justification work, which, we would argue, should include a conscious effort to engage with primary sources and to acknowledge tensions among concepts or terms.
35 Kuper A, D’Eon M. Rethinking the basis of medical knowledge. Med Educ 2011;
36 Norcini JJ, Banda SS. Increasing the quality and capacity of education: the challenge for the 21st century. Med Educ 2011;
43 Jorm C, Roberts C. Using complexity theory to guide medical school evaluations. Acad Med 2018; 93 (3):399–405.
What is the state of complexity science in medical education research?
- PMID: 30302787
- DOI: 10.1111/medu.13651
Abstract
Context: 'Complexity' is fast becoming a 'god term' in medical education, but little is known about how scholars in the field apply complexity science to the exploration of education phenomena. Complexity science presents both opportunities and challenges to those wishing to adopt its approaches in their research, and debates about its application in the field have emerged. However, these debates have tended towards a reductive characterisation of complexity versus simplicity. We argue that a more productive discussion centres on the multiplicity of complexity orientations, with their diverse disciplinary roots, concepts and terminologies. We discuss this multiplicity and use it to explore how medical education researchers have taken up complexity science in prominent journals in the field.
Methods: We synthesised the health sciences and medical education literature based on 46 papers published in the last 18 years (2000-2017) to describe the patterns of use of complexity science in medical education and to consider the consequences of those patterns for our ability to advance scholarly conversations about 'complex' phenomena in our field.
Results: We identified four patterns in the use of complexity science in medical education research. Firstly, complexity science is described in a variety of ways. Secondly, multiple approaches to complexity are used in combination in single papers. Thirdly, the type of complexity science used tends to be left implicit. Fourthly, the complexity orientation used is much more commonly located using secondary source citation rather than primary source citation.
Conclusions: The presence of these four patterns begs the question: Do medical education scholars understand that there are multiple legitimate orientations to complexity science, deriving from distinct disciplinary origins, drawing on different metaphors and serving distinct purposes? If we do not understand this, a cascade of potential consequences awaits. We may assume that complexity science is singular in that there is only one way to do it. This assumption may cause us to perceive our way as the 'right' way and to disregard other approaches as illegitimate. However, this perception of illegitimacy may limit our ability to enter into productive dialogue about our complexity science-inspired research.
© 2018 John Wiley & Sons Ltd and The Association for the Study of Medical Education.
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