• 제목/요약/키워드: Whole-task sequencing

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웹기반 복합적 과제에서 전체과제 계열화 강조변화 방법이 전문성 향상에 미치는 영향 (The Effects of Whole-task Sequencing Emphasis Manipulation on Expertise Acquisition in Web Based Complex Task)

  • 김경진;김경
    • 정보교육학회논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.629-644
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    • 2016
  • 본 연구는 웹기반 복합적 과제에서 전체과제 계열화 방법이 전문성 향상에 미치는 영향을 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 전체과제 계열화 방법을 단순 제시, 눈덩이 강조변화, 전체 강조변화로 구별하였으며, 93명의 대학생이 실험에 참가하였다. 연구결과에 따르면, 인지부하에서 전체과제 계열화 방법 간 유의한 차이가 나타났지만, 사후검정 결과 단순 제시 집단과 눈덩이 강조변화 집단 간에는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 이에 따라 복합적 과제는 실제의 과제를 다루어 각 요소들의 높은 상호작용성을 가지고 있지만 부분을 강조하되 전체를 함께 조망할 수 있는 눈덩이 강조변화 방식의 제공은 학습자의 메타인지를 지원해줄 수 있어 인지과부하를 일으키지 않는다는 것을 확인할 수 있었다. 학습전이를 살펴본 결과 전체과제 계열화 방법에 따라 집단 간 유의한 차이가 나타났다. 이는 전체과제 계열화를 사용할지라도 그 안에서 전체과제 계열화의 단점인 연습부족을 보완하기 위해 눈덩이 강조변화 방식을 통해 계열화 하였을 때 복합적 과제에 대한 이해도를 높여 실제 문제해결 과제에서 질 높은 결과물을 구성하여 초보자의 전문성을 향상 시킬 수 있음을 시사했다.

교사 공동체를 중심으로 한 초등 수학 수업 개선: 효과적인 수학적 논의를 위한 5가지 관행의 적용 (Improvement of Elementary Instruction via a Teacher Community: Focused on the Implementation of Five Practices for Orchestrating Productive Mathematics Discussions)

  • 방정숙;김주현;최예원;곽은애;김정원
    • 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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    • 제25권4호
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    • pp.433-457
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    • 2022
  • 본 연구에서는 초등학교 교사 15명과 교사 교육자 1인으로 구성된 교사 공동체에서 전체 논의와 학년별 논의를 바탕으로 Smith와 Stein(2018)이 제안한 5가지 관행을 적용하여 초등 수학 수업을 개선하고자 노력한 사례를 분석하였다. 연구 결과, 교사 공동체를 중심으로 한 활동을 통하여 대부분의 학년에서 관행이 매우 잘 실행되는 4수준을 유지하거나 관행의 수준이 점차 상승하는 것을 확인할 수 있었다. 관행별로 살펴보면, 목표 설정, 과제 선정, 예상하기, 선정하기의 경우 대부분의 학년에서 실행 수준이 상승하거나 4수준으로 유지되었으나, 계열짓기와 연결하기의 경우 실행 수준의 상승, 하락, 유지가 다양하게 드러났다. 또한 점검하기의 경우 잘못 적용하는 요소를 포함하는 2수준을 유지하거나 기껏해야 수준 상승 후 하락하는 경우가 있었다. 이와 같은 연구 결과를 토대로 교사 공동체를 중심으로 효과적인 수학적 논의를 실현하기 위한 시사점을 제언하였다.

Design and Implementation of Memory-Centric Computing System for Big Data Analysis

  • Jung, Byung-Kwon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권7호
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    • pp.1-7
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    • 2022
  • 최근 대용량 데이터를 프로그램 자체에서 생성시키면서 구동되는 빅데이터 프로그램, 머신 러닝 프로그램 같은 응용 프로그램의 사용이 일상화됨에 따라 기존의 메인 메모리만으로는 메모리가 부족하여 프로그램의 빠른 실행이 어려운 경우가 발생하고 있다. 특히, 코로나 변이 바이러스 발생으로 염기서열 전체의 유전 변이 여부를 분석해야 하는 상황에는 더욱 빠르게 결과를 도출해야 하는 필요성이 대두되었다. 대용량 데이터를 병렬실행으로 빠른 결과를 필요로 하는 전장유전체(WGS; Whole Genome Sequencing) 분석 방법에 기존 SSD에서 대용량 데이터를 처리하는 것이 아닌 자체 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에 적용하여 성능을 측정한 결과 기존 SSD 시스템에 비해 16%의 성능 향상이 있었다. 그리고, 그 외의 다양한 벤치마크 시험에서도 워크플로우의 task별 SortSampleBam, ApplyBQSR, GatherBamFiles등 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서도 SSD를 사용한 경우보다 IO 성능이 각각 92.8%, 80.6%, 32.8% 실행시간 단축을 보였다. 전장유전체파이프라인 분석같이 대용량 데이터 분석시 본 연구에서 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서 분석할 경우 런타임(run time)시 발생하는 측정 지연을 줄일 수 있을 것으로 판단된다.