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

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검색 결과12건

검색 결과 제목

  1. 1인공지능(AI)에게 같은 질문을 여러 번 하면 꾸며낸 사실을 찾을 수 있을까?
  2. 2분석을 한 번만 했는데도 갈림길은 여러 개일까?
  3. 3왜곡된 그래프를 고칠 때 장식을 모두 없애야 더 잘 배울까?
  4. 4평균 막대 하나가 데이터의 모양을 숨길까?
  5. 5시험불안이 높은 하위집단의 유의한 결과를 곧바로 교육 효과로 볼 수 있을까?
하나의 질문에서 나온 네 가상 답변을 서로 비교해 일치와 충돌을 표시한 행렬.

인공지능(AI)에게 같은 질문을 여러 번 하면 꾸며낸 사실을 찾을 수 있을까?

하나의 질문에서 나온 네 가상 답변을 서로 비교해 일치와 충돌을 표시한 행렬.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)에게 같은 질문을 여러 번 하면 꾸며낸 사실을 찾을 수 있을까?

SelfCheckGPT가 검은상자 생성 모델의 여러 표본 사이 불일치를 이용해 환각을 탐지한 방법을 읽고, 일관성과 사실성을 구분합니다.

SelfCheckGPT: Zero-Resource Black-Box Hallucination Detection for Generative Large Language Models

게시 2026-09-25 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
포함 기준, 결과 변수, 변환 방식의 선택이 차례로 둘로 갈라져 여덟 개 분석 경로가 되는 나무 도식.

분석을 한 번만 했는데도 갈림길은 여러 개일까?

포함 기준, 결과 변수, 변환 방식의 선택이 차례로 둘로 갈라져 여덟 개 분석 경로가 되는 나무 도식.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

분석을 한 번만 했는데도 갈림길은 여러 개일까?

자료를 본 뒤 자연스럽게 내린 선택들이 결합하면 보이지 않는 다중 비교가 생길 수 있습니다. 분석 선택지를 켜고 끄며 가능한 경로 수를 확인하세요.

The Garden of Forking Paths: Why Multiple Comparisons Can Be a Problem, Even When There Is No “Fishing Expedition” or “p-Hacking” and the Research Hypothesis Was Posited Ahead of Time

게시 2026-09-16 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
값 52와 48을 잘린 축으로 과장한 막대, 원 디자인을 유지한 올바른 교정, 장식을 없앤 올바른 교정을 비교한 그림

왜곡된 그래프를 고칠 때 장식을 모두 없애야 더 잘 배울까?

값 52와 48을 잘린 축으로 과장한 막대, 원 디자인을 유지한 올바른 교정, 장식을 없앤 올바른 교정을 비교한 그림
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

왜곡된 그래프를 고칠 때 장식을 모두 없애야 더 잘 배울까?

2026년 PLOS One 연구에서 올바른 그래프를 보여 주는 교정은 효과가 있었지만, 장식을 없앤 깨끗한 디자인이 원래 디자인을 유지한 교정보다 낫지는 않았습니다.

Debunking Misleading Graphs Effectively: How Vocationally Educated Young Adults Perceive Graphs

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
평균이 같은 두 집단에서 한쪽은 중앙에 모이고 다른 쪽은 양끝으로 갈라진 점과 밀도 모양이 나란히 보인다.

평균 막대 하나가 데이터의 모양을 숨길까?

평균이 같은 두 집단에서 한쪽은 중앙에 모이고 다른 쪽은 양끝으로 갈라진 점과 밀도 모양이 나란히 보인다.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

평균 막대 하나가 데이터의 모양을 숨길까?

레인클라우드 플롯은 원자료·분포·요약 통계를 함께 보여 주어 같은 평균 아래 다른 모양을 드러냅니다.

Raincloud Plots: A Multi-Platform Tool for Robust Data Visualization

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
전체 104명의 넓은 신뢰구간과 높은 시험불안 36명의 넓은 신뢰구간을 나란히 두고 탐색 가설에서 후속 검증으로 이어지는 그림

시험불안이 높은 하위집단의 유의한 결과를 곧바로 교육 효과로 볼 수 있을까?

전체 104명의 넓은 신뢰구간과 높은 시험불안 36명의 넓은 신뢰구간을 나란히 두고 탐색 가설에서 후속 검증으로 이어지는 그림
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

시험불안이 높은 하위집단의 유의한 결과를 곧바로 교육 효과로 볼 수 있을까?

2025년 무작위시험의 2차 탐색 분석은 전체 효과가 없는데 한 하위집단에서 차이를 보였습니다. 사전지정·다중검정·기준선 차이를 함께 봐야 합니다.

The Association Between Test Anxiety, Learning Strategies, and Open-Label Placebo Effects on Academic Test Performance: A Secondary Analysis of a Randomized Controlled Trial

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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