증명을 한 번에 쓰고 오류 메시지로 고치면 될까?
Baldur는 전체 Isabelle/HOL 증명을 생성한 뒤 오류 메시지로 수리합니다.
Baldur: Whole-Proof Generation and Repair with Large Language Models
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Baldur: Whole-Proof Generation and Repair with Large Language Models
세 실험 533명과 10만 건 넘는 단답 응답에서 초기 정답 반복의 이득은 재학습이 늘수록 줄었고, 넓은 간격의 재학습은 비교적 적은 추가 비용으로 장기 기억을 높였습니다.
Optimizing Schedules of Retrieval Practice for Durable and Efficient Learning: How Much Is Enough?
스트루프의 원논문은 글자 읽기와 색 이름 말하기의 간섭을 서로 다르게 비교했습니다. 익숙한 반응이 현재 과제에 끼어드는 장면을 살펴봅니다.
Studies of Interference in Serial Verbal Reactions
Atkinson·Derry·Renkl·Wortham은 풀이예시 연구를 인지부하 관점에서 종합해 예시-문제 쌍, 단계 표지, 자기설명과 점진적 빈칸의 설계 원리를 제안했습니다.
Learning from Examples: Instructional Principles from the Worked Examples Research
네 연구는 정답을 오답으로 바꾼 경우가 오답을 정답으로 고친 경우보다 더 후회되고 잘 기억돼, 첫 답을 지켜야 한다는 믿음을 강화할 수 있음을 보였습니다.
Counterfactual Thinking and the First Instinct Fallacy
411–415 / 521편