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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 4 편
연습의 구조: 잘되는 연습과 남는 연습이 다른 이유
간격 두기, 인출 연습, 섞어서 연습하기. 학습 연구에서 근거가 비교적 튼튼한 세 가지를 효과 크기와 함께 정리했습니다. 그리고 이 분야의 핵심 역설을 다룹니다. 연습 도중의 수행을 가장 좋게 만드는 조건과 나중까지 남는 것을 가장 많게 만드는 조건이 서로 다르다는 것. 스스로 하는 연습이 기분은 좋은데 잘 늘지 않는 이유가 여기에 있습니다.
2026-08-16 · 24 분 읽기 #mindset#learning#practice#retrieval#spacing통역사 훈련에서 보통 학습자가 실제로 가져올 수 있는 것
앞선 세 편에서 확인한 것을 바탕으로, 통역사 훈련 중 일반 학습자에게 옮길 수 있는 것과 옮길 수 없는 것을 갈랐습니다. 섀도잉, 청킹, 의도적 지연, 시간 압박 하의 산출은 비용이 낮아 시도할 만하고, 선발 통과와 입력량과 전업 몰입은 옮겨지지 않습니다. 근거가 약한 항목은 약하다고 적었고, 이론이 흔들려도 남는 것이 무엇인지까지 정리했습니다.
2026-08-16 · 25 분 읽기 #english#language-learning#shadowing#practice#evidence상황이 없어도 영어가 느는 법: 시뮬레이션으로 실전 조건을 만들어내기
VR 게임을 하면서 영어가 늘었다면 그건 VR 덕분이 아닙니다. 같은 상황의 반복, 실시간 압박, 낮은 사회적 대가라는 세 조건이 동시에 갖춰졌기 때문입니다. 이 세 조건을 혼자서도 만들어내는 여덟 가지 방법과, 각 방법이 어떤 조건을 채우고 무엇을 못 채우는지 정리했습니다.
2026-08-16 · 18 분 읽기 #english#learning#practice#conversation#2026-08Output 연습 — 시간당 양을 늘리고, Output당 질을 높이기
인풋만 쌓는 함정에서 벗어나 아웃풋이 실력을 만든다는 관점으로. 시간당 아웃풋을 늘리는 축과 아웃풋당 질을 높이는 축, 영어·일본어 말하기 연습, 나의 언어로 바꿔 저장하는 스토리텔링, 빠른 판단과 실행, 공개와 피드백, 측정과 지속을 실천 프레임과 체크리스트로 정리했다.
2026-06-17 · 27 분 읽기 #output#practice#language-learning#storytelling#feedback