일반 학습 모델링

강렬한 단일 경험이나 일시적인 성능 상승보다, 작은 갱신을 반복하면서 능력을 안정적으로 보존하는 성장 방법론을 다룬다. 성장은 기준 과제의 순간 점수가 아니라 장기 유지, 새로운 과제로의 전이, 기존 능력의 보존, 오류에서의 회복으로 측정한다. 학습량·평가 주기·환경 변화·기억 효과를 분리해 점진적 갱신과 단순한 변동을 구분한다.

현재 확정된 보편적 성장 모델은 없다. 지속적인 향상이라고 부르려면 여러 시점과 과제에서 재현되고, 기존 능력의 손실과 평가 조건의 변화로 설명되지 않아야 한다.

단기 적응과 장기 학습을 어떤 관찰 기간과 지표로 구분할 것인가? 새 능력의 획득과 기존 능력의 보존 사이의 균형을 어떻게 측정할 것인가? 성장처럼 보이는 변화가 평가 데이터 적응이나 기억 효과가 아님을 어떻게 반증할 것인가?