Journal of The Korean Association For Science Education
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v.17
no.3
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pp.333-343
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1997
The purpose of the present study was to investigate an appropriate instructional model in order to remedy students' misconception. As hypotheses of this study, three instructional models, cognitive conflicting, hypothesis testing, and learning cycle models, on biological 'osmosis' concept were tested in 176 high school students. Results of the present study are as follows: 1. All groups used one of three instructional models showed a statistically significant improvement in conceptual change on the 'osmosis' concept between before and after the instruction. In addition, the three hypothesized instructional models were more effective in conceptual change than a traditional expository instruction. 2. There was a statistically significant difference among three experimental groups. Cognitive conflicting model and hypothesis testing model was more effective than learning cycle models. 3. An interviewing after instruction showed that students who had scientific concept on the 'osmosis' through the instruction could effectively apply the concept to other context more than students who had no scientific concept through instruction. The present study indicated that instructional model play an important role on students' conceptual change in science classroom. According to the result of this study, the instruction emphasizing students' active participation in class and scientific reasoning process is more appropriate to remedy misconception that the instruction using students' passive participation in class and expository teaching procedure. This study also indicated that students' concept acquired through instruction is one of important factors to apply it to other context.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.196-202
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2023
Large Language Models (LLM)의 출현은 자연어 처리 분야의 연구 패러다임을 전환시켰다. LLM의 핵심적인 성능향상은 지시어 튜닝(instruction-tuning) 기법의 결과로 알려져 있다. 그러나, 현재 대부분의 연구가 영어 중심으로 진행되고 있어, 다양한 언어에 대한 접근이 필요하다. 본 연구는 한국어 지시어(instruction-following) 모델의 개발 및 최적화 방법을 제시한다. 본 연구에서는 한국어 지시어 데이터셋을 활용하여 LLM 모델을 튜닝하며, 다양한 데이터셋 조합의 효과에 대한 성능 분석을 수행한다. 최종 결과로 개발된 한국어 지시어 모델을 오픈소스로 제공하여 한국어 LLM 연구의 발전에 기여하고자 한다.
Cache memories are small fast memories used to temporarily hold the contents of main memory that are likely to be referenced by processors so as to reduce instruction and data access time. In this paper, we represent analytical models of instruction fetch process for four types of instruction cache structures that can be used for superscalar processors. In the models, we define various kinds of architectural parameters and take cache miss and branch misprediction into consideration. To prove the correctness of the proposed models, we performed extensive simulations and compared the results with the analytical models. Simulation results showed that the proposed model can estimate the instruction fetch rate accurately within 10% error in most cases. Both analytical model and simulation show that the increase of cache misses reduces the instruction fetch rate more severely than that of branch misprediction does. However, the analytical model can explain the causes of performance degradation which cannot be uncovered by the simulation method only. The model is also able to provide exact relationship between cache miss and branch misprediction for instruction fetch analysis.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.2
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pp.334-342
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2016
This study performed an appreciative inquiry into models of instruction for the community learning. For this purpose, this study examined the principle of learning, instruction models for community learning, and appreciative inquiry. Next, draft appreciative inquiry models were built based on the principle of instruction models for the community learning. The previously designed appreciative inquiry models were revised and complemented through expert investigation by a focus group interview. This paper proposes a process of seven steps core learning activities. The seven steps were selecting a theme, interviewing for finding success story, analyzing an organization's success stories and deriving the core values, deriving future of the organization, sharing future of the organization, designing the ideal future of the organization consist of a practice, implement, and reflect. Because the proposed seven steps process is based on the literature and focus group interview, a follow-up study will be needed to verify the result.
This research presents an analytical model to predict the instruction fetch rate on superscalar Processors. The proposed model is also able to analyze the performance relationship between cache miss and branch prediction miss. The proposed model takes into account various kind of architectural parameters such as branch instruction probability, cache miss rate, branch prediction miss rate, and etc.. To prove the correctness of the proposed model, we performed extensive simulations and compared the results with those of the analytical models. Simulation results showed that the pro-posed model can estimate the instruction fetch rate accurately within 10% error in most cases. The model is also able to show the effects of the cache miss and branch prediction miss on the performance of instruction fetch rate, which can provide an valuable information in designing a balanced system.
This study categorized the literature on instruction models by research period, theme, teaching model, class, and subject to identify research trends. The sampling period was from 1977 to March 2013, and 586 research papers were analyzed. Changes in the studies on instruction models were divided into three stages: Stage 1 (1977-1996), Stage 2 (1997-2006), and Stage 3 (2006-2007). Research papers increased rapidly from 8% in Stage 1 to 51% in Stage 2, showing a rapid increase in Stage 2. "Design and development" was the most researched theme throughout the three stages, and the most researched instruction model type was "curriculum-oriented."By subjects, it was found that studies on "cross-curriculum" were being conducted more actively than other subjects. Based on these results, this study proposes directions for future domestic research on instruction models.
Recently there has been increasing emphasis on pedagogical content knowledge (PCK) for fostering science teachers' teaching professionalism that needs to be done from teacher training courses systematically. We investigated what were the PCK factors considered in planning instruction and the difficulties encountered in implementing it by pre-service teachers. In this study, 26 sophomores at an university of education in Gyeonggi province were asked to perform teaching demonstrations using scientific instruction models. They were also requested to write reflective journals and interview. Analyses of the results revealed that many pre-service teachers considered the teaching strategies such as the instruction organization and implementation when planning instruction. They had also regard to the learners' cognitive affective aspects, whereas the pre-knowledge of them was not properly considered. Especially, the curriculum and assessment were almost disregarded. Most of the difficulties encountered in planning instruction and implementing it were appeared in terms of the teaching strategies. For example, they had difficulties in considering the characteristics of each stage presented by the instruction models when planning instruction and implementing it. The frequencies of the difficulties in implementing experiment were especially higher than those of the other PCK factors. Educational implications of these findings are discussed.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.47
no.2
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pp.134-146
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2024
This study introduces and experimentally validates a novel approach that combines Instruction fine-tuning and Low-Rank Adaptation (LoRA) fine-tuning to optimize the performance of Large Language Models (LLMs). These models have become revolutionary tools in natural language processing, showing remarkable performance across diverse application areas. However, optimizing their performance for specific domains necessitates fine-tuning of the base models (FMs), which is often limited by challenges such as data complexity and resource costs. The proposed approach aims to overcome these limitations by enhancing the performance of LLMs, particularly in the analysis precision and efficiency of national Research and Development (R&D) data. The study provides theoretical foundations and technical implementations of Instruction fine-tuning and LoRA fine-tuning. Through rigorous experimental validation, it is demonstrated that the proposed method significantly improves the precision and efficiency of data analysis, outperforming traditional fine-tuning methods. This enhancement is not only beneficial for national R&D data but also suggests potential applicability in various other data-centric domains, such as medical data analysis, financial forecasting, and educational assessments. The findings highlight the method's broad utility and significant contribution to advancing data analysis techniques in specialized knowledge domains, offering new possibilities for leveraging LLMs in complex and resource-intensive tasks. This research underscores the transformative potential of combining Instruction fine-tuning with LoRA fine-tuning to achieve superior performance in diverse applications, paving the way for more efficient and effective utilization of LLMs in both academic and industrial settings.
The purpose of this study is to present a model for fusion education combining engineering elements based on humanistic writing. Instruction design in presentation writing for engineering education progresses consists of four steps, such as instruction in visual, teamwork, feedback, and rewriting. Following these steps help engineering school students to analyze important data and to communicate their creative ideas. As writing is proceeding step by step, instruction design for presentation writing should come forth with specific methods to make students practice.
The purpose of this study was to design models of CAI programs for the graphing of quadratic functions. In order to achieve this aim, I researched the relationship between mathematics educations computer programing, and theoretical approaches of CAI. The CAI program, which was developed based on my research was then positively applied to the mathematics education class in a middle school. First of all, I selected two classes -An experimental class and a comparative class. The experimental class was taught using the CAI program and the comparative class was taught by conventional methods of instruction. The results of this study are as follows: 1. The class taught by using the CAI program scored higher academic achievement than the class taught by conventional methods of instruction. 2. The analysis of the two classes' academic scores shows that the instruction using CAI program is more effective than that by conventional methods in improving students' academic achievement. The followings are suggestion for developing CAI programs and students' understanding through this study. 1. Non computer specialists will require a few months to develope an effect CAI program. Thus, development of easier, more clearly defined and flexible models must be constructed. 2. Teachers should be eager to use pre-existing models to motivate their students irregardless of their own development of programs. 3. School should provide computer rooms with a perfect net work in proportion to class size. 4. CAI programs can make students understand faster and more directly than blackboard examples. However, inconsideration of mathematical characteristics, arithmetic by hand is more effective for the students' memory retention. Computers is an effective tool of instruction. But it is most effective when used in conjunction with other methods that complement its use.
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