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하이라이팅의 과학: 대부분의 사람이 잘못하는 이유

하이라이팅은 시간 낭비라고 들어보셨을 겁니다. 2013년의 유명한 연구가 그렇게 말했고, 인터넷에서 널리 퍼졌습니다. 하지만 그 연구는 대부분의 사람들이 생각하는 것과는 다른 이야기를 하고 있었습니다.

20분 읽기
핵심 요점
    • 하이라이팅은 본질적으로 쓸모없지 않다: Dunlosky et al. (2013) 리뷰가 하이라이팅을 "낮은 유용성"으로 평가한 것은 특히 대부분의 학생들이 더 깊은 처리 없이 수동적으로 하이라이팅하기 때문입니다. 기법 자체가 문제가 아니라 실행 방식이 문제입니다.
  • 선택성이 전부다: 하이라이트가 효과를 내는 이유 중 하나는 눈에 띈다는 점입니다. 1933년 Hedwig von Restorff가 설명한 고립 효과입니다. 한 단락에서 핵심 문장을 한두 개만 표시하면 그 대비가 유지되고, 과도하게 하이라이팅하면 대비가 사라집니다.
  • 색상에서 멈추지 말고 표시한 것을 정리하라: 7학년 학생 186명을 대상으로 한 2026년 실험에서, 색상으로 구분한 하이라이트를 비교 매트릭스로 정리한 학생들만이 이해도에서 읽기만 한 경우를 유의하게 앞섰습니다 (d = 0.77). 색상 코딩만으로는 유의한 수준에 이르지 못했습니다. 단순한 하이라이팅은 대부분 학습의 선택 단계에 머뭅니다.
  • 디지털 하이라이팅에는 실질적인 장점이 있다: 디지털 독서에서는 중요한 아이디어를 하이라이팅하는 것이 축자적 이해와 전이를 예측하며 (Mason & Ronconi, 2024), 디지털 도구는 종이가 따라올 수 없는 정확성, 검색, AI 종합 기능을 더합니다.
  • 소셜 하이라이팅은 독특한 층을 더한다: 다른 독자들이 표시한 것을 보는 것은 분산된 주의의 한 형태를 만들어내며, 협업 주석에 관한 준실험 연구들은 이를 더 나은 시험 성과와 연결합니다.
  • AI는 판단이라는 행위를 대체할 수 없다: 무엇이 중요한지 결정하는 것은 기억을 형성하는 인지적으로 능동적인 단계입니다 (생성 효과; Slamecka & Graf, 1978). 선택적 하이라이팅을 AI 요약과 짝지으세요. 선택하는 행위 자체를 넘겨주지는 마세요.

하이라이팅은 정말 효과가 있는가?

네, 하이라이팅은 효과가 있습니다. 다만 그 효과는 크지 않으며, 잘할수록 더 커집니다. 출판된 논문 36편을 분석한 2022년 메타분석에 따르면, 읽으면서 스스로 하이라이팅하면 기억은 작거나 중간 정도로 향상되지만 이해도에서는 신뢰할 만한 향상이 나타나지 않았습니다. 아래에서 소개할 연구들은 선택적으로 하이라이팅하고, 표시한 것을 정리하거나 인출할 때 더 큰 효과를 얻는다는 점을 시사합니다. 연구가 낮은 유용성으로 평가하는 것은 대부분의 학생들이 하는 방식, 즉 무엇을 표시할지 아무런 교육도 받지 않은 채 하는 하이라이팅입니다. 문제는 결코 도구가 아니었습니다. 문제는 기법입니다.

2013년, 심리학자 John Dunlosky와 네 명의 동료가 Psychological Science in the Public Interest에 획기적인 리뷰를 발표했습니다. 그들은 10가지 일반적인 학습 기법을 평가하고, 각 기법의 이점이 서로 다른 학습 조건, 학생, 자료, 시험 유형에 걸쳐 얼마나 잘 유지되는지를 판단했습니다. 하이라이팅과 밑줄 긋기는 최하위 등급인 "낮은 유용성"에 배치되었습니다.

미디어는 이를 반겼습니다. "교과서 하이라이팅을 멈춰라!"라는 헤드라인이 퍼졌습니다. 교육 블로그들은 이 판결을 정설처럼 반복했습니다. 교사들은 학생들에게 형광펜을 치우라고 말했습니다. 몇 년 안에 "하이라이팅은 효과가 없다"가 통념이 되었습니다.

하지만 대부분의 사람들은 실제 논문을 결코 읽지 않았습니다. 요약의 요약을 읽었고, 뉘앙스는 그 과정에서 사라졌습니다.

Dunlosky의 리뷰는 하이라이팅을 일반적으로 실행되는 방식으로 평가한 것이지, 실행될 수 있는 방식으로 평가한 것이 아닙니다. 그리고 대부분의 학생들은 어떻게 하이라이팅할까요? 페이지의 거의 모든 줄에 노란색 마커를 끌어, 자료와 실제로 관여하지 않으면서 잘못된 친숙함만 만들어냅니다. 효과가 없는 것은 바로 그 버전의 하이라이팅입니다.

아무도 굳이 묻지 않은 질문이 있습니다: 하이라이팅을 잘 하면 어떻게 될까?


Dunlosky가 실제로 말한 것

세부 사항을 살펴봅시다. Dunlosky et al. (2013)은 하이라이팅과 밑줄 긋기가 대부분의 학생들이 사용하는 방식으로는 "학생들의 성과를 일관되게 향상시키지 않으며", 텍스트를 파편화하여 더 높은 수준의 추론 질문에서는 성과를 해칠 수도 있다고 결론지었습니다.

"일관되게"라는 단어가 중요합니다. 하이라이팅이 성과를 향상시킨 경우가 있었다는 의미입니다. 이 리뷰는 전면적인 비난이 아니라, 대부분의 학생들이 기법을 잘못 사용하고 있다는 경고였습니다.

저자들은 중요한 한계를 인정했습니다: 검토한 대부분의 연구들은 단순히 참가자들에게 무엇을 어떻게 표시할지에 대한 교육 없이 텍스트를 읽고 표시하도록 요청했을 뿐입니다. 참가자들은 선택성에 대한 안내도, 하이라이팅을 다른 전략과 결합하는 지침도, 하이라이팅한 자료를 복습하기 위한 프레임워크도 받지 못했습니다.

요리를 배운 적 없는 사람들을 관찰하여 요리의 효과를 평가하는 것을 상상해 보세요. 요리는 좋은 식사를 만들지 못한다고 결론짓게 될 것입니다. 하지만 문제는 요리가 아니라 기술의 부족입니다.

Dunlosky와 동료들은 다섯 가지 기법을 "낮은 유용성"(하이라이팅, 재독, 요약, 키워드 기억술, 이미지 활용)으로, 단 두 가지만을 "높은 유용성"(연습 시험과 분산 학습)으로 평가했습니다. 높은 유용성 기법에는 중요한 공통점이 있었습니다: 능동적 처리를 강제한다는 것입니다. 낮은 유용성 기법은 일반적으로 사용될 때 수동적이었습니다.

수동적과 능동적의 이 구분에 진정한 통찰이 있습니다. 하이라이팅은 수동적일 수 있습니다. 하지만 반드시 그래야 하는 것은 아닙니다.


하이라이팅이 효과적인 경우: 연구 결과

2013년 이후, 점점 늘어나는 연구들이 "하이라이팅은 쓸모없다"는 서사를 복잡하게 만들어 왔습니다. 여러 연구들이 하이라이팅이 진정으로 효과적인 조건을 밝혀냈습니다.

가장 명확한 정리는 한 메타분석에서 나옵니다. Ponce, Mayer, Méndez (2022)는 Educational Psychology Review에서 출판 논문 36편의 효과 크기 85개를 통합했습니다. 학습자가 생성한 하이라이팅은 기억을 향상시켰지만 (d ≈ 0.36), 이해도는 향상시키지 못했고 (d ≈ 0.20), 어린 학생들 (d ≈ 0.24)보다 대학생들 (d ≈ 0.39)에게 더 도움이 되었습니다. 강사가 하이라이트를 제공했을 때는 기억과 이해도가 모두 향상되었습니다 (각각 d ≈ 0.44). 다시 말해, 전문가가 고른 하이라이트가 스스로 만든 것보다 더 도움이 되며, 이는 무엇을 표시할지 고르는 기술이 핵심 역할을 하고 있음을 시사합니다.

시사적인 결과 하나가 Yue, Storm, Kornell, Bjork (2015)의 연구에서 나오는데, 이 역시 Educational Psychology Review에 실렸습니다. 그들은 하이라이팅이 유용하다고 믿지 않았던 학생들이 오히려 열정적인 학생들보다 하이라이팅으로부터 더 큰 이득을 얻었으며, 하이라이팅이 하이라이팅하지 않은 자료에 대한 기억을 손상시키지 않았다는 것을 발견했습니다. 이점은 그 의식을 믿는 데서가 아니라 텍스트와 관여하는 데서 나왔습니다.

더 최근의 연구는 이를 화면으로 확장합니다. Mason, Ronconi와 동료들 (2024)은 디지털 독서에서 하이라이팅 자체는 효과가 없었지만, 전문가들이 중요하다고 평가한 구절을 더 많이 표시한 학생들이 축자적 이해와 전이에서 더 높은 점수를 받았다는 것을 발견했습니다.

최근의 한 연구는 여기서 한 걸음 더 나아갑니다. 앞의 2022년 메타분석 제1저자인 Hector Ponce는 미국교육연구학회(AERA)의 2026년 연차 학술대회에서 칠레 산티아고의 7학년 학생 186명을 대상으로 한 실험을 보고했습니다. 학생들은 비교·대조 구조의 글을 네 가지 방식 중 하나로 공부하도록 무작위로 배정되었습니다. 읽기만 하기, 일반 하이라이팅, 색상 코딩 하이라이팅(각 하이라이트를 글의 구조에서 맡는 역할에 따라 분류), 그리고 색상 코딩을 하면서 각 하이라이트를 비교 매트릭스의 칸에 옮겨 넣기입니다.

데이터셋과 함께 공개된 분석에서, 이해도가 유의하게 향상된 것은 매트릭스 그룹뿐이었습니다 (읽기만 한 그룹 대비 d = 0.77, 일반 하이라이팅 그룹 대비 d = 0.61). 다만 색상 코딩 그룹보다 확실히 앞섰다고 보기는 어려웠습니다. 기억에서는 그룹 간 차이가 없었고, 모든 하이라이팅 조건이 단순히 읽기만 하는 것보다 시간이 더 걸렸으므로, 글을 더 오래 들여다본 시간이 향상의 일부를 설명할 수도 있습니다. 중학생을 대상으로 글 한 편만 사용한 단일 연구이고, 학회 포스터로 공유되었으며 데이터셋은 2026년 9월에 공개되었으므로, 확립된 과학이라기보다는 유망한 단서로 받아들이세요.

이러한 긍정적인 연구 결과의 공통점은 무엇일까요? 모든 경우에서 하이라이팅이 효과적이었던 것은 선택성, 주석, 구조화된 복습, 또는 표시한 것의 정리라는 의도적인 과정과 결합되었기 때문입니다. 형광펜이 학습 도구가 아니었습니다. 하이라이팅 뒤에 있는 사고가 학습 도구였습니다.


선택성의 원칙

하이라이팅이 학습에 도움이 되는지 해가 되는지를 가르는 가장 큰 요인 중 하나는 얼마나 많이 하이라이팅하느냐입니다.

Fowler and Barker (1974)는 "텍스트 자료의 유지에 대한 하이라이팅의 효과성"이라는 제목의 Journal of Applied Psychology 연구에서 이에 대한 가장 이른 검증 중 하나를 수행했고, 학생들이 일반적으로 하는 방식의 하이라이팅에서는 신뢰할 만한 전반적 이점을 발견하지 못했습니다. 이후의 연구는 그림을 더 선명하게 했습니다: 너무 많이 표시하면 하이라이팅한 구절이 건너뛴 구절에 비해 갖는 이점을 잃습니다. 모든 것을 하이라이팅하면 아무것도 하이라이팅하지 않는 것입니다. 중요한 것과 중요하지 않은 것을 분리하여 하이라이팅을 유용하게 만드는 시각적 대비는 페이지의 70%가 노란색일 때 사라집니다.

이 대비에는 고전적인 설명이 있습니다. 1933년 Hedwig von Restorff는 목록의 한 항목이 나머지와 다르면 사람들이 그 항목을 주변 항목보다 더 잘 기억한다는 것을 보여주었습니다. 오늘날 고립 효과(isolation effect) 또는 폰 레스토프 효과(von Restorff effect)라고 불리는 현상입니다. 하이라이트는 손수 만드는 고립 효과입니다. 표시한 문장이 표시하지 않은 문장들 사이에서 두드러질 때 가장 잘 작동하며, 과도한 하이라이팅이 효과를 줄이는 이유가 바로 여기에 있습니다.

이를 선택적 하이라이팅과 비교해 보세요. 독서 전문가들은 단락이나 섹션을 다 읽은 후에만 하이라이팅할 것을 권장합니다. 과정은 다음과 같아야 합니다: 먼저 읽고, 무엇이 중요한지 생각한 다음, 돌아가서 핵심 아이디어만 표시합니다. 한 단락당 한 문장이 좋은 출발점입니다. 최대 두 문장입니다.

이는 숙련된 독자들이 텍스트와 자연스럽게 소통하는 방식과 일치합니다. 숙련된 학자들은 읽으면서 하이라이팅하지 않습니다. 논증의 구조를 이해한 후 두 번째 독서에서 하이라이팅합니다. 하이라이트는 이해를 대체하는 것이 아니라 검색을 위한 북마크가 됩니다.

자신의 하이라이팅이 잘 되고 있는지에 대한 간단한 테스트가 있습니다: 일주일 후에 페이지로 돌아왔을 때, 하이라이트만으로 논증을 재구성할 수 있나요? 그렇다면 선택적으로 하이라이팅한 것입니다. 하이라이트가 명확한 흐름 없이 색의 벽만 형성하고 있다면, 수동성의 함정에 빠진 것입니다.

Glasp의 웹 하이라이터와 같은 도구는 이런 종류의 선택적 참여를 지원합니다. 웹페이지에서 구절을 하이라이팅할 때, 무엇이 중요한지에 대한 의식적인 결정을 내리는 것입니다. 그리고 Glasp은 하이라이트를 개인 라이브러리에 저장하므로, 나중에 복습을 위해 다시 방문할 수 있어 일회성 독서 행위를 간격 반복 연습으로 전환할 수 있습니다. 웹 페이지에서 텍스트를 효과적으로 하이라이팅하는 방법에 대해 더 알아보세요.


무엇을 하이라이팅해야 하는가? 중요한 정보를 가려내는 법

핵심 정보를 담은 문장을 하이라이팅하세요. 각 섹션의 주요 주장, 새로운 용어의 정의, 요점을 입증하는 결정적인 증거 하나, 그리고 답을 찾으려고 읽는 질문에 답해 주는 모든 내용입니다. 이미 이해한 예시, 이미 알고 있는 배경 설명, 이미 표시한 내용을 되풀이하는 문장은 건너뛰세요. 플래시카드로 만들 가치가 없는 문장이라면 아마 하이라이트도 필요 없을 것입니다.

당연하게 들리지만, 어려운 부분은 잘 고르는 것입니다. 앞에서 본 메타분석에서는 강사가 고른 하이라이트가 학생들이 스스로 고른 것보다 더 도움이 되었습니다. 알맞은 문장을 고르는 것은 하나의 기술이며, 대부분의 기술이 그렇듯 명확한 규칙이 있으면 나아집니다.

저자의 신호를 활용하세요. 저자는 제목, 소제목, 미리보기, 요약, 굵은 글씨나 기울임꼴, 그리고 "핵심 결과는"이나 "요컨대" 같은 표현으로 중요한 것을 알려 줍니다. 심리학자들은 이를 텍스트 신호(text signals)라고 부릅니다. Robert Lorch가 1989년 Educational Psychology Review에 발표한 리뷰에 따르면, 사실상 모든 종류의 신호가 그 신호가 가리키는 정보에 대한 기억을 향상시켰고, 나머지 텍스트에 대한 기억은 달라지지 않는 경우가 많았습니다. 저자가 이미 주요 아이디어를 가리키고 있다면, 여러분의 하이라이트도 대개 그곳에 놓여야 합니다.

질문을 가지고 읽으세요. 읽기 시작하기 전에 이 글에서 무엇을 알고 싶은지 적어 두세요. 질문은 필터 역할을 합니다. 질문에 답해 주는 것은 모두 후보가 되고, 그 밖의 것을 표시하려면 분명한 이유가 있어야 합니다. 고전적인 SQ3R 학습법의 Q(질문)가 바로 이것이며, 반사적으로 하이라이팅하는 습관을 멈추는 가장 쉬운 방법입니다.

예시보다 주장을 고르세요. 예시는 아이디어를 이해하는 데 도움이 되지만, 일단 이해하고 나면 예시는 제 역할을 다한 것입니다. 요점을 보여 주는 세 단락이 아니라 요점을 말하는 한 문장을 표시하세요.

간단히 정리하면 다음과 같습니다:

하이라이팅할 것대개 건너뛸 것
섹션의 주요 주장 (흔히 단락의 첫 문장이나 마지막 문장)그 주장으로 이어지는 도입부
새로운 용어의 정의이미 표시한 용어를 다시 설명하는 문장
요점을 입증하는 단 하나의 수치나 결과뒷받침하는 모든 통계
놀라웠거나 기존에 믿던 것과 어긋나는 내용이미 알고 있던 내용
답을 찾으려고 읽는 질문의 답아무리 흥미로워도 곁가지인 이야기
나중에 인용하거나 출처로 밝히고 싶은 문장이미 이해한 긴 예시

같은 규칙은 영상에도 통합니다. YouTube Summary로 플레이어 옆에 강의 스크립트를 띄워 읽을 때도, 페이지에서와 마찬가지로 연사의 주요 주장을 담은 문장을 하이라이팅하고 본론 전의 서두는 건너뛰세요.


공부를 위한 하이라이팅 시스템을 만드는 법

하이라이팅 시스템이란 읽기 전에 정해 두는 짧은 규칙 모음입니다. 각 색상이 무엇을 뜻하는지, 얼마나 표시할지, 그리고 표시한 것으로 무엇을 할지입니다. 대부분의 시스템은 색상에서 멈추고 마지막 규칙을 건너뜁니다.

색상에서 시작하되, 기대치는 현실적으로 잡으세요. 색상과 기억에 관한 증거는 학습 블로그가 시사하는 것보다 약합니다. 색상은 일부 조건에서 기억을 도울 수 있습니다: Dzulkifli and Mustafa (2013)가 Malaysian Journal of Medical Sciences에 발표한 리뷰는 색상이 부분적으로는 주의와 각성을 높임으로써 기억 성과를 향상시킬 수 있다고 결론지었습니다. 하지만 특정 색상 조합이 회상을 정확히 몇 퍼센트 높인다는 주장은 대개 출처 없는 블로그 게시물로 거슬러 올라가므로, 정확한 수치는 회의적으로 다루세요. 방어할 수 있는 요점은 더 단순합니다: 색상을 범주에 할당하면 읽는 동안 정보를 분류하게 되며, 그 분류가 정교화 처리의 한 형태라는 것입니다.

흔히 쓰이는 색상 코딩 하이라이팅 시스템은 네 가지 색상에 각각 하나의 의미를 부여합니다:

  • 노란색: 주요 논점 또는 논제
  • 파란색: 방법과 증거
  • 분홍색/빨간색: 동의하지 않거나 질문하고 싶은 부분
  • 초록색: 다른 독서나 자신의 연구와의 연결

학술적 독서 전문가 Raul Pacheco-Vega는 내용 유형이 아닌 중요도 수준으로 코딩하는 다른 논리를 사용합니다: 핵심 아이디어는 노란색, 그다음 점점 낮은 등급의 요점을 분홍색, 초록색, 파란색으로 표시합니다. 어느 접근 방식이든 효과가 있습니다. 중요한 것은 읽기 전에 각 색상에 의미를 부여하고 일관성을 유지하는 것입니다.

색상은 정리의 출발점일 뿐, 끝이 아닙니다. Ponce의 2026년 실험에서, 하이라이트를 구조적 역할에 따라 색상으로 구분한 학생들은 이해도에서 단순히 읽기만 한 경우를 유의하게 앞서지 못했습니다. 그 하이라이트를 매트릭스에 옮겨 넣기까지 한 학생들은 앞섰지만, 이 연구로는 두 그룹의 차이를 확실하게 가려낼 수 없었습니다. Richard Mayer의 SOI 모형(1996)이 예측하는 방향도 이와 같습니다. 텍스트를 통한 학습에는 세 가지 과정이 필요합니다. 관련 있는 것을 선택하고(selecting), 그것을 일관된 구조로 조직화하고(organizing), 이미 알고 있는 것과 통합하는(integrating) 과정입니다. 형광펜은 첫 번째를 담당합니다. 색상은 두 번째의 실마리를 줄 뿐입니다. 진짜 조직화는 하이라이트를 바탕으로 만드는 매트릭스, 개요, 요약이 해내고, 통합은 여러분 자신의 메모가 해냅니다.

그래서 완전한 시스템에는 정리 단계가 들어 있으며, 어떤 정리 방식이 알맞은지는 무엇을 읽느냐에 따라 달라집니다:

읽는 자료색상 키하이라이트로 할 일
시험 대비 교과서 단원노란색: 핵심 개념과 정의. 파란색: 예시와 증거. 분홍색: 헷갈리는 모든 것노란색 하이라이트를 하나씩 질문으로 바꾸고 기억만으로 답하기
연구 논문노란색: 주장. 파란색: 방법과 데이터. 분홍색: 한계. 초록색: 다른 논문과의 연결문헌 매트릭스에 한 행 추가하기: 주장, 방법, 표본, 결과, 한계
나란히 비교하는 두 이론, 제품, 논증각 쪽에 한 가지 색, 그리고 공통점에 세 번째 색하이라이팅하면서 비교·대조 매트릭스 채우기 (2026년 연구에서 효과를 보인 방식)
웹 기사나 뉴스레터노란색: 주요 아이디어. 초록색: 활용할 것자신의 말로 두 문장 요약 쓰기
논픽션 책노란색: 핵심 아이디어. 분홍색: 동의하지 않는 부분. 초록색: 시도해 볼 것한 장을 다 읽을 때마다 한 페이지로 개요 정리하기

Glasp은 다양한 하이라이트 색상을 지원하므로, 같은 종류의 글을 읽을 때마다 같은 색상 키를 쓸 수 있고, 읽어 나가면서 어떤 하이라이트에든 메모를 붙일 수 있습니다.


디지털 vs. 종이: 무엇이 달라지는가?

수년간 종이가 진지한 독서에서 항상 화면을 능가한다는 가정이 있었습니다. 하이라이팅은 그 그림을 복잡하게 만듭니다.

2024년 디지털 독서 연구에서 Lucia Mason과 동료들은 중요한 것이 학생들이 하이라이팅을 했는지 여부가 아니라 무엇을 하이라이팅했는가의 질이라는 것을 발견했습니다. 하이라이트가 중요한 아이디어를 포착한 학생들은 축자적 이해와 전이 모두에서 더 높은 점수를 받았습니다 (Mason & Ronconi et al., 2024, Journal of Computer Assisted Learning). 더 높은 점수를 예측한 것은 표시하는 행위가 아니라 알맞은 아이디어를 고르는 일이었습니다. 디지털 도구가 그 선택을 대신해 줄 수는 없지만, 고른 단어를 정확히 표시하고 나중에 다시 찾는 일은 더 쉽게 만들어 줍니다.

디지털 하이라이팅은 종이에 비해 여러 가지 장점을 제공합니다:

정확성. 디지털 하이라이팅은 정확한 구문과 문장을 선택할 수 있지만, 종이 형광펜은 종종 주변 텍스트로 번집니다. 우발적인 과도한 표시가 없습니다.

검색 가능성. 종이 하이라이트는 물리적으로 책으로 돌아갈 때만 유용합니다. 디지털 하이라이트는 검색, 태그 지정, 정리, 내보내기가 가능합니다. Glasp을 사용하면 모든 하이라이트가 자동으로 프로필에 저장되며 전체 독서 기록에서 검색할 수 있습니다.

휴대성. 하이라이팅한 구절은 어디든 따라갑니다. 노트북에서 기사를 하이라이팅했다면, 출퇴근 중에 휴대폰에서 그 하이라이트를 복습할 수 있습니다. Glasp은 Kindle 하이라이트도 지원하여 물리적 독서를 디지털 지식 라이브러리로 가져올 수 있습니다.

AI와의 통합. 이것은 종이로는 도저히 따라올 수 없는 기능입니다. Glasp의 AI 요약 기능은 하이라이트를 분석하고 요약을 생성하거나, 테마를 식별하거나, 서로 다른 기사에서 표시한 구절 간의 연결을 제안할 수 있습니다. 이를 통해 하이라이트는 수동적인 북마크가 아닌 더 깊은 사고를 위한 입력으로 전환됩니다. AI가 학습 방식을 어떻게 변화시키고 있는지에 대해 더 읽어보세요.

그렇다고 해서 디지털 독서에 고유한 과제가 없는 것은 아닙니다. 화면 피로는 현실적인 문제입니다. 화면에서는 훑어읽기의 유혹이 더 강합니다. 그리고 일부 연구에서는 디지털과 종이 간의 이해도에 전반적으로 유의한 차이가 없다고 보여줍니다. 핵심은 디지털이 보편적으로 더 낫다는 것이 아니라, 의도적으로 사용되는 디지털 하이라이팅 도구가 종이 하이라이팅의 효과를 떨어뜨리는 여러 마찰 요인을 제거한다는 것입니다.


하이라이팅 vs. AI 요약: 그래도 직접 읽어야 하는가?

과거의 하이라이팅 연구들이 직면할 필요가 없었던 새로운 질문이 등장했습니다: AI가 몇 초 만에 기사를 요약할 수 있다면, 왜 굳이 직접 표시하는 수고를 해야 할까요? 타당한 질문이며, 정직한 답은 AI 요약과 능동적 하이라이팅이 서로 다른 문제를 해결한다는 것입니다. 하나는 시간을 아껴줍니다. 다른 하나는 이해를 형성합니다. 둘은 함께일 때 가장 강력하고, 서로를 대체할 때 가장 약합니다.

ChatGPT가 등장하기 훨씬 전에 수십 년의 기억 연구가 확립한 것에서 시작합시다. Slamecka and Graf (1978)가 처음 기록한 생성 효과는, 스스로 만들어낸 정보가 단순히 읽기만 한 동일한 정보보다 더 잘 기억된다는 것을 보여줍니다. "이 문장이 요점이다"라고 결정하는 것은 작은 생성적 행위입니다. 기계의 요약을 받아들이는 것은 수동적인 "읽기" 조건입니다. 인출 연습도 같은 방향을 가리킵니다: Karpicke and Blunt (2011)는 Science에 발표한 연구에서, 텍스트를 능동적으로 회상한 학생들이 정교한 개념 지도로 공부한 학생들보다 더 많이 학습했으며, 정작 학생들은 그 반대를 예측했다는 것을 발견했습니다. AI 요약을 읽는 것은 능동적 회상보다 수동적 재노출에 더 가깝습니다. 그리고 Robert Bjork의 바람직한 어려움(desirable difficulties) 개념은 힘이 덜 드는 선택지가 왜 그토록 자주 지는지를 설명합니다: 그 순간에는 학습을 더 어렵게 느끼게 하는 조건이 오히려 더 지속적인 기억을 만들어내는 경향이 있습니다. AI 요약은 기억 유지를 덜 형성하는 바로 그 유창함에 최적화되어 있습니다.

가장 최신의 증거는 시사적이지만 주의해서 읽어야 합니다. 2025년 MIT Media Lab 프리프린트 (Kosmyna et al., "Your Brain on ChatGPT")는 AI를 사용해 에세이를 쓴 사람들이 도움 없이 쓴 사람들보다 더 약하고 덜 분산된 뇌 연결성을 보였으며, AI 그룹은 방금 자신이 만들어낸 것을 인용하지 못하는 경우가 많았다고 기록했습니다. 이는 소규모 연구(참가자 54명)이고, 동료 심사를 거치지 않았으며, 독서가 아니라 글쓰기에 관한 것이므로, 증거가 아닌 초기 신호로 다루세요. 2025년의 다른 두 연구 결과가 수렴합니다: Microsoft와 Carnegie Mellon이 지식 노동자 319명을 조사한 연구 (Lee et al., CHI 2025)는 사람들이 AI 도구를 더 신뢰할수록 스스로 하는 비판적 사고가 줄었다고 보고했다는 것을 발견했고, 666명을 대상으로 한 연구 (Gerlich, 2025)는 잦은 AI 사용이 인지적 오프로딩을 매개로 더 낮은 비판적 사고 점수와 상관관계가 있음을 발견했습니다. 두 연구 모두 자기 보고식이고 상관관계에 기반하므로, 연관성을 보여줄 뿐 AI가 누군가의 사고를 더 나쁘게 만든다는 것을 보여주지는 않습니다.

이 중 어느 것도 AI를 학습의 적으로 만들지 않습니다. 그것은 독자의 판단이 지켜낼 가치가 있는 부분이라는 뜻입니다. 이 과학을 존중하는 워크플로는 다음과 같습니다: 무엇이 중요한지 결정하는 인지적 작업을 하며 선택적으로 읽고 하이라이팅한 다음에, 그 하이라이트를 AI에 넘겨 요약하고, 묶고, 연결합니다. Glasp은 바로 이 순환을 위해 만들어졌습니다. 여러분이 중요한 것을 하이라이팅하면, Glasp의 AI는 원본 기사가 아니라 여러분이 고른 것으로부터 작동하므로, 종합은 여러분 자신의 판단에 뿌리를 둔 채로 유지됩니다. 학습에 초점을 맞춘 도구를 더 깊이 보고 싶다면 AI 학습 모드 비교 가이드와 2026년의 NotebookLM 분석을 참고하세요. 선택은 사람이 하게 하세요. 종합은 기계가 하게 하세요.


소셜 하이라이팅: 승수 효과

지금까지 논의한 모든 것은 하이라이팅을 개인 활동으로 다뤘습니다: 읽고, 표시하고, 복습합니다. 그런데 같은 텍스트에서 다른 사람들이 하이라이팅한 것을 볼 수 있다면 어떨까요?

이것이 소셜 하이라이팅(협업 주석이라고도 불리는)의 개념이며, 이를 뒷받침하는 연구는 고무적입니다.

코넬 대학교의 Center for Teaching Innovation은 소셜 주석을 "함께 읽고 사고하는 것"으로, "텍스트에 표시하는 오래된 과정을 디지털 학습 공간으로 가져오면서 이를 협업적 활동으로 만드는 것"이라고 설명합니다. Perusall 같은 도구에 대한 준실험 연구들이 이 실천을 뒷받침합니다: 소셜 주석 과제를 완수한 학생들은 시험에서 더 높은 점수를 받는 경향이 있습니다 (Miller et al., 2018; Suhre et al., 2019). 이 결과들은 무작위 배정이 아닌 상관관계에 기반하지만, 일관되게 같은 방향을 가리킵니다. 학생들이 단순히 수동적으로 정보를 흡수하는 것이 아니라, 커뮤니티와의 대화 속에서 자신의 독서에 대해 능동적으로 성찰하기 때문입니다.

이점은 여러 범주로 나뉩니다:

분산된 주의. 한 명의 독자가 텍스트에서 중요한 모든 것을 잡아내지는 못합니다. 수십 또는 수백 명의 다른 독자들의 하이라이트를 보면, 자신이 훑어 지나갔을 수 있는 구절을 발견하게 됩니다. 모든 것을 읽고 가장 좋은 부분을 표시해 주는 스터디 그룹이 있는 것과 같습니다.

중요성의 사회적 증거. 200명이 같은 문장을 하이라이팅했다면, 그 문장이 핵심적인 내용을 담고 있다는 강한 신호입니다. 이러한 형태의 크라우드소싱 큐레이션은 독자들이 우선순위를 정하는 데 도움을 줍니다. 특히 무엇을 찾아야 할지 모를 수 있는 생소한 주제에서 그렇습니다.

다양한 관점에의 노출. 다른 독자들의 주석은 다른 배경을 가진 사람들이 같은 텍스트를 어떻게 해석하는지를 보여줍니다. 데이터 과학자는 디자이너가 완전히 건너뛸 기사의 방법론 섹션을 하이라이팅할 수 있습니다. 두 관점을 모두 보면 자신의 이해가 풍부해집니다.

책임감과 동기 부여. 다른 사람들이 자신의 하이라이트를 볼 수 있다는 것을 아는 것은 더 주의 깊게 읽고 더 신중하게 하이라이팅하려는 미묘한 동기를 만들어냅니다. 운동 파트너가 있으면 더 꾸준히 운동하는 것과 같은 원리입니다.

한 가지 주의할 점이 있습니다. 다수의 하이라이트에도 사각지대가 있다는 것입니다. 많은 독자가 중도에 포기하는 책에서는 인기 하이라이트가 앞부분에 몰립니다. 많은 독자가 거기까지만 읽기 때문입니다. 수학자 Jordan Ellenberg는 2014년 The Wall Street Journal에 Kindle의 "인기 하이라이트(Popular Highlights)"로 산출한 반농담조의 "호킹 지수(Hawking Index)"를 발표했습니다. 이때 Daniel Kahneman의 『생각에 관한 생각』에서 가장 많이 하이라이팅된 다섯 구절은 평균적으로 책의 처음부터 불과 6.8% 지점에 있었습니다. 다수의 하이라이트를 분석한 Glasp의 자체 연구에서도 같은 앞부분 쏠림이 나타납니다 (하이라이팅 통계 참고). 다른 독자들의 하이라이트는 그들이 어디에서 가치를 발견했는지 보여주는 지도로 삼고, 나머지는 직접 읽으세요.

소셜 하이라이팅은 Glasp이 제공하는 핵심입니다. Glasp의 커뮤니티 피드를 통해 다른 독자들이 웹 전반에서 하이라이팅한 내용을 볼 수 있습니다. 독서 취향이 맞는 사람을 팔로우하고, 그들의 하이라이트를 통해 새로운 기사를 발견하고, 서로의 지식 위에 쌓아갈 수 있습니다. 개인적인 학습 요령이 아닌, 사회적 학습 실천으로서의 하이라이팅입니다.

Glasp은 또한 하이라이트를 주제별로 정리하여 모든 주제 영역에서 커뮤니티가 가장 가치 있다고 발견한 것을 쉽게 탐색할 수 있게 합니다. 머신러닝, 철학, 제품 디자인 등 무엇을 연구하든, 전 세계 독자들의 주제 기반 하이라이트 컬렉션을 둘러볼 수 있습니다.


실용적인 하이라이팅 프로토콜

연구에 기반하여, 실제로 학습을 향상시키는 하이라이팅의 단계별 프로토콜을 소개합니다:

1단계: 먼저 읽고, 그다음 하이라이팅

단락을 처음 읽을 때 절대 하이라이팅하지 마세요. 전체 섹션을 읽고, 논증을 이해한 다음 돌아가서 핵심 포인트를 표시하세요. 이를 통해 가장 흔한 실수인, 무엇이 중요한지 알기 전에 하이라이팅하는 것을 방지할 수 있습니다.

2단계: 스스로를 제한하기

한 단락당 하나의 하이라이트를 목표로 하되, 최대 두 개까지만 하세요. 모든 것이 중요하게 느껴진다면, 더 명확한 질문을 가지고 다시 읽어야 한다는 신호입니다. 자문해 보세요: "이 섹션에서 한 가지만 기억할 수 있다면, 그것은 무엇일까?"

3단계: 목적을 가지고 색상 사용하기

읽기 시작하기 전에 색상 키를 정하세요. 이 글 앞부분에서 제안한 키 중 하나를 골라도 좋습니다. 그리고 한 장을 읽는 도중에 즉흥적으로 바꾸지 마세요. 색상을 분류로 바꾸는 것은 일관성입니다. 같은 종류의 글을 읽을 때 노란색 표시는 언제나 같은 의미여야 합니다.

4단계: 메모 추가하기

두세 개의 하이라이트마다 간단한 주석을 작성하세요. 한 문장의 요약, 질문, 또는 아는 다른 것과의 연결이 될 수 있습니다. 주석이야말로 수동적 하이라이팅을 능동적 처리로 전환하는 것입니다. Glasp을 사용하면 모든 하이라이트에 메모를 첨부할 수 있어, 출처 자료 바로 옆에 사고를 유지할 수 있습니다. 모든 매체 유형에 걸친 주석의 완전한 안내는 주석 가이드를 참고하세요.

5단계: 표시한 것 정리하기

하이라이트를 하나의 구조로 옮기세요. 비교·대조 매트릭스, 개요, 또는 주장과 증거를 두 열로 나눈 목록이면 됩니다. 글이 두 대상을 비교한다면 하이라이팅하면서 매트릭스를 채우세요. 2026년 실험에서 매트릭스 그룹이 한 방식이 바로 이것입니다. 다른 글이라면 각 섹션이 끝날 때마다 정리하세요. 이 시점은 연구에서 검증한 것이 아니라 이 글에서 제안하는 것입니다. 어느 쪽이든, 하이라이팅하는 사람 대부분이 건너뛰는 단계가 바로 이것입니다. 개념 지도도 효과가 있지만, 연구에 따르면 평범한 개요도 거의 비슷한 효과를 내는 것으로 보입니다. 마인드맵에 대해 연구가 말하는 것을 참고하세요.

6단계: 복습하고 인출하기

하이라이트는 다시 보지 않으면 쓸모없습니다. 최근 하이라이트를 주간 복습으로 일정에 넣으세요. Glasp과 같은 도구는 모든 하이라이트를 기사, 날짜 또는 주제별로 정리하여 한 곳에 모아 이를 쉽게 만들어줍니다. 복습 중에는 소스를 다시 읽기 전에 각 하이라이트의 맥락을 떠올려 보세요. 이는 인출 연습의 한 형태로 작용하며, Dunlosky 자신의 연구에서 가장 높이 평가된 학습 기법 중 하나입니다. 능동적 회상(active recall)이 어떻게 작동하는지에 대해 더 알아보세요.

7단계: 공유하고 토론하기

하이라이팅한 구절을 다른 사람과 공유하세요. Glasp 프로필에 게시하거나, 동료와 토론하거나, 글쓰기의 출발점으로 사용하세요. 읽은 것을 가르치고 설명하는 것은 이해를 공고히 하는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다.


수동적 vs. 능동적 vs. 소셜 하이라이팅

세 가지 접근 방식이 주요 차원에서 어떻게 비교되는지 보여줍니다:

차원수동적 하이라이팅능동적 하이라이팅소셜 하이라이팅
어떻게 보이는가텍스트의 50-80%를 메모 없이 단색으로 하이라이팅선택적 하이라이팅(단락당 1-2문장), 색상 코딩과 주석 포함커뮤니티와 공유되는 하이라이트, 다른 사람의 하이라이트 확인 및 응답
인지 처리얕음: 인식만깊음: 평가, 분류, 정교화가장 깊음: 능동적 처리의 모든 것에 더해 관점 취득과 토론
학습 효과의 근거최소 또는 없음 (Dunlosky, 2013)중요한 아이디어를 포착하는 것이 축자적 이해와 전이를 예측함 (Mason & Ronconi, 2024); 읽으면서 하이라이트를 비교 매트릭스로 정리하면 이해도가 향상됨 (Ponce, 2026)회상에 관한 통제된 증거는 거의 없음; 코호트 비교에서 시험 점수 향상 (Miller et al., 2018); 다른 독자의 부실한 하이라이트는 이해를 해칠 수 있음 (Silvers & Kreiner, 1997)
소요 시간적음 (하지만 낭비됨)보통보통에서 많음 (하지만 복리적 수익)
가장 적합한 용도생산적인 느낌을 받으면서 미루기개인 학습과 연구학습 커뮤니티, 전문성 개발, 호기심 많은 독자
도구 예시기본 형광펜Glasp (색상 코딩과 메모 포함)Glasp 커뮤니티 피드와 주제 기반 발견

수동적에서 능동적으로, 그리고 소셜로의 진행은 텍스트에 표시하기에서 아이디어에 참여하기로, 커뮤니티에서 학습하기로의 전환을 나타냅니다. 각 수준은 이전 수준 위에 구축됩니다.


자주 묻는 질문

하이라이팅은 정말 나쁜 학습 전략인가요?

아닙니다. 하지만 수동적 하이라이팅은 그렇습니다. 이 주장을 대중화한 2013년 Dunlosky 리뷰는 선택성, 주석, 구조화된 복습 없이 수행되는 하이라이팅을 구체적으로 평가한 것입니다. 학생들이 선택적으로(한 단락당 한두 문장) 하이라이팅하고, 색상 코딩을 사용하며, 여백에 메모를 추가하고, 표시한 것을 정리하면, 하이라이팅은 유용한 학습 기법이 됩니다. 도구가 문제가 아니라, 대부분의 사람들이 어떻게 사용하느냐가 문제입니다.

한 페이지에서 얼마나 하이라이팅해야 하나요?

생각하는 것보다 적게 해야 합니다. 많이 표시할수록 표시 하나하나가 덜 두드러지기 때문입니다. 모든 것을 하이라이팅하면 아무것도 하이라이팅하지 않는 것과 같습니다. Fowler and Barker (1974)는 대부분의 학생들이 하는 방식의 하이라이팅에서는 신뢰할 만한 전반적 이점을 발견하지 못했으며, 하이라이팅을 효과적으로 만드는 시각적 대비는 페이지의 대부분이 색칠되면 무너집니다. 실용적인 경험 법칙은 텍스트의 10-20% 이하를 하이라이팅하는 것입니다. 일반적인 단락의 경우 한 문장, 많아야 두 문장입니다. 텍스트의 3분의 1 이상을 하이라이팅하고 있다면, 한 발 물러서서 특정 질문을 가지고 그 섹션을 다시 읽어보세요.

읽을 때 무엇을 하이라이팅해야 하나요?

핵심 정보를 하이라이팅하세요. 각 섹션의 주요 주장, 새로운 용어의 정의, 각 요점을 입증하는 결정적인 증거 하나, 그리고 답을 찾으려고 읽는 질문에 답해 주는 모든 내용입니다. 이미 이해한 예시, 이미 알고 있는 배경 설명, 이미 표시한 요점을 되풀이하는 문장은 건너뛰세요. 저자들은 보통 소제목, 굵은 글씨나 기울임꼴, 그리고 "핵심 결과는" 같은 표현으로 주요 아이디어를 가리키므로, 거기서부터 시작하세요.

공부에 가장 좋은 하이라이팅 시스템은 무엇인가요?

가장 좋은 시스템은 읽기 전에 정해 두는 세 가지 규칙으로 이루어집니다. 짧은 색상 키(주요 아이디어, 증거, 질문, 연결처럼 각각 하나의 범주를 나타내는 서너 가지 색상), 단락당 하이라이트 한두 개라는 제한, 그리고 정리 단계입니다. 정리 단계로는 읽으면서 하이라이트를 비교 매트릭스로 분류하기, 섹션을 마칠 때마다 개요 만들기, 하이라이트를 질문으로 바꿔 기억만으로 답하기 등이 있습니다. 정리 단계는 건너뛰지 마세요. 7학년 학생들을 대상으로 한 2026년 실험에서, 하이라이트를 매트릭스로 정리한 학생들만이 이해도에서 단순히 읽기만 한 경우를 유의하게 앞섰습니다.

형광펜 색상이 중요한가요?

조금 중요하지만, 예상하는 방식과는 다를 수 있습니다. 개별 색상이 주의에 미치는 효과는 크지 않으며 다소 논란도 있습니다. 진정한 이점은 각 색상이 정보의 범주를 나타내는 색상 시스템을 사용하는 데서 나옵니다. 그렇게 하면 읽으면서 그 내용을 분류할 수밖에 없기 때문입니다. 그렇더라도 색상은 첫 단계로 여기고, 표시한 것을 정리할 계획까지 세우세요.

AI가 기사를 요약해 줄 수 있다면 그래도 하이라이팅해야 하나요?

네, 그리고 둘은 서로를 대체하기보다 함께일 때 가장 잘 작동합니다. 무엇이 중요한지 결정하는 것은 기억을 형성하는 인지적으로 능동적인 단계이며 (생성 효과; Slamecka & Graf, 1978), 그 판단을 AI에 넘기는 것은 그 단계를 건너뛰는 것을 의미합니다. 더 강력한 워크플로는 스스로 능동적으로 읽고 하이라이팅한 다음, AI를 사용해 하이라이트를 요약하고, 놓친 것을 드러내고, 여러 출처에 걸쳐 아이디어를 연결하는 것입니다. 선택은 사람이 하고, 종합은 기계가 하게 하세요.

디지털 하이라이팅이 종이 하이라이팅보다 나은가요?

디지털 하이라이팅에는 실질적인 장점이 있습니다: 정확한 선택, 검색 가능성, 휴대성, 그리고 AI와의 통합입니다. 2024년 디지털 독서 연구에서는 하이라이팅 자체는 도움이 되지 않았지만, 하이라이트로 중요한 아이디어를 더 많이 포착한 학생들이 축자적 이해와 전이에서 더 높은 점수를 받았습니다 (Mason & Ronconi, 2024). 하지만 매체는 방법보다 덜 중요합니다: 화면에서든 종이에서든 학습을 이끄는 것은 주석 및 복습과 결합된 선택적 하이라이팅입니다.

소셜 하이라이팅은 어떻게 학습을 개선하나요?

소셜 하이라이팅은 여러 메커니즘을 통해 작동합니다. 첫째, 놓쳤을 수 있는 구절에 노출시켜 주의를 확장합니다. 둘째, 많은 다른 독자들이 같은 구절을 하이라이팅한 것을 보는 것이 중요성의 신호 역할을 합니다. 셋째, 다른 사람들의 주석을 읽으면 다른 해석과 관점을 접하게 됩니다. Perusall과 같은 협업 주석 도구에 대한 준실험 연구들은 이 실천을 더 나은 시험 성과와 일관되게 연결하지만, 이 결과들은 무작위 배정이 아닌 상관관계에 기반합니다.

Glasp을 학술 연구에 사용할 수 있나요?

물론입니다. Glasp을 사용하면 모든 웹 페이지를 하이라이팅하고, 메모를 첨부하며, 주제별로 하이라이트를 정리할 수 있습니다. 학술 연구를 위해 색상 코딩으로 발견 사항을 분류하고(증거, 방법, 반론), 논문에 사용하기 위해 하이라이트를 내보내고, AI 요약 기능을 사용하여 여러 소스에 걸친 패턴을 식별할 수 있습니다. 커뮤니티 피드는 또한 해당 분야의 다른 연구자들의 하이라이트를 통해 관련 기사를 발견하는 데 도움을 줍니다.


결론: 올바른 하이라이팅

"하이라이팅은 효과가 없다"는 신화는 학습 과학에서 가장 끈질기게 반복되는 지나친 단순화 중 하나입니다. 연구가 실제로 보여주는 것은 더 미묘하고 더 실용적입니다: 아무 생각 없이 하는 하이라이팅은 효과가 없지만, 전략적인 하이라이팅은 유용한 학습 도구입니다.

증거는 행동으로 옮기기에 충분할 만큼 분명합니다. 선택적 하이라이팅은 무엇이 중요한지 평가하도록 강제합니다. 일관된 색상 시스템은 읽은 내용을 분류하는 데 도움이 되며, 가장 최근의 연구가 이해도 향상을 발견한 것은 그 하이라이트를 하나의 구조로 정리했을 때였습니다. 주석을 추가하면 수동적인 표시가 능동적인 사고로 변환됩니다. 그리고 하이라이트를 커뮤니티와 공유하면 관련된 모든 사람에게 이익이 되는 사회적 강화 루프가 만들어집니다. 즉각적인 AI 요약의 시대에도, 스스로를 위해 지킬 가치가 있는 한 단계는 무엇이 중요한지에 대한 판단입니다.

이것들은 복잡한 기법이 아닙니다. 전체 학습 루틴을 전면적으로 바꿀 필요가 없습니다. "중요해 보이는 모든 것을 표시하기"에서 "먼저 읽고, 중요한 것을 하이라이팅한 다음, 표시한 것을 정리하기"로 전환하기만 하면 됩니다. 더 깊이 읽는 전략에 대해서는 깊이 읽기 가이드를 참고하세요.

Glasp은 바로 이런 의도적인 독서를 위해 만들어졌습니다. 인터넷상의 모든 페이지를 하이라이팅하고, 색상과 메모로 하이라이트를 정리하고, 개인 라이브러리에서 복습하고, 호기심 많은 독자들의 커뮤니티와 공유할 수 있는 무료 웹 하이라이터입니다. 학생이든, 연구자든, 평생 학습자든, Glasp은 여러분의 독서를 지속적인 지식 자산으로 변환합니다.

모든 것을 하이라이팅하는 것을 멈추세요. 중요한 것을 하이라이팅하기 시작하세요. 그리고 여러분이 발견한 것을 다른 사람들도 볼 수 있게 하세요.

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