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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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검색 결과 제목

  1. 356인공지능(AI)가 프로그램을 진화시키면 새로운 수학 구성을 찾을 수 있을까?
  2. 357같은 성찰 질문을 여덟 주 내내 주면 전략 사용이 계속 늘까?
  3. 358인공지능(AI) 논리시험에 정답표만 있으면 어디서 틀렸는지 알 수 있을까?
  4. 359증명과 프로그램이 같은 구조라고 말할 수 있을까?
  5. 360관찰연구의 여러 특성을 확률 하나로 맞춰도 될까?
언어모델 후보, 자동 평가기, 우수 프로그램 재투입의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

인공지능(AI)가 프로그램을 진화시키면 새로운 수학 구성을 찾을 수 있을까?

언어모델 후보, 자동 평가기, 우수 프로그램 재투입의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 프로그램을 진화시키면 새로운 수학 구성을 찾을 수 있을까?

Romera-Paredes 등은 언어모델의 프로그램 제안과 자동 평가·진화를 결합해 cap set 구성과 온라인 bin packing 휴리스틱을 탐색했습니다.

Mathematical Discoveries from Program Search with Large Language Models

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
1주부터 4주까지 두 집단 모두 프롬프트를 받고 5주부터 8주까지 지속과 제거로 갈라지는 시간선

같은 성찰 질문을 여덟 주 내내 주면 전략 사용이 계속 늘까?

1주부터 4주까지 두 집단 모두 프롬프트를 받고 5주부터 8주까지 지속과 제거로 갈라지는 시간선
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 성찰 질문을 여덟 주 내내 주면 전략 사용이 계속 늘까?

대학생 74명의 8주 학습일지 연구에서 초기 프롬프트는 전략 사용을 활성화했지만, 장기 제공 집단은 단기 제공 집단보다 전략·자기효능감·시험성적이 높지 않았습니다.

Effects of Short- and Long-Term Prompting in Learning Journals on Strategy Use, Self-efficacy, and Learning Outcomes

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 최종 답 아래에 1단계 규칙, 중간 결론, 2단계 규칙, 최종 결론을 정렬한 증명 사다리

인공지능(AI) 논리시험에 정답표만 있으면 어디서 틀렸는지 알 수 있을까?

같은 최종 답 아래에 1단계 규칙, 중간 결론, 2단계 규칙, 최종 결론을 정렬한 증명 사다리
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI) 논리시험에 정답표만 있으면 어디서 틀렸는지 알 수 있을까?

P-FOLIO는 0~20단계의 사람이 쓴 증명 연쇄를 제공해 최종 분류와 단계 규칙 평가를 분리합니다.

P-FOLIO: Evaluating and Improving Logical Reasoning with Abundant Human-Written Reasoning Chains

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
A의 증거, 함수 A → B, B의 증거의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

증명과 프로그램이 같은 구조라고 말할 수 있을까?

A의 증거, 함수 A → B, B의 증거의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
논리의 기초와 역사해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

증명과 프로그램이 같은 구조라고 말할 수 있을까?

Wadler는 명제-유형 대응을 따라 논리의 증명 규칙과 함수형 프로그램의 형식 규칙이 어떻게 같은 구조를 이루는지 설명합니다.

Propositions as Types

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
낮은 점수 → 0.0–0.3 → 대조 우세 / 공통지지 → 0.3–0.7 → 비교 가능 / 높은 점수 → 0.7–1.0 → 처치 우세를 비교하는 LTCT 교육용 도식

관찰연구의 여러 특성을 확률 하나로 맞춰도 될까?

낮은 점수 → 0.0–0.3 → 대조 우세 / 공통지지 → 0.3–0.7 → 비교 가능 / 높은 점수 → 0.7–1.0 → 처치 우세를 비교하는 LTCT 교육용 도식
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

관찰연구의 여러 특성을 확률 하나로 맞춰도 될까?

성향점수는 관찰된 공변량을 균형화하지만 숨은 교란을 해결하지 않습니다.

The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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