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

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검색 결과7건

검색 결과 제목

  1. 1읽기 어려운 글꼴이면 더 잘 배운다는 결론, 메타분석과 재현에서도 남았을까?
  2. 2결과를 보기 전에 연구 방법만으로 출판을 결정할 수 있을까?
  3. 3열등한 세 번째 선택지가 두 선택 사이의 선호를 바꿀까?
  4. 4시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?
  5. 5작은 연구에서 발견된 효과는 왜 더 커 보일까?
연구 비교Fortune favors the bold (and the Italicized): effects of disfluency on educational outcomes해외 학술 연구
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 비교 · 일반

읽기 어려운 글꼴이면 더 잘 배운다는 결론, 메타분석과 재현에서도 남았을까?

메타분석·재현성 점검·사전등록 직접 재현을 선택해 결과 지표와 적용 대상별 직접 근거, 불일치와 허용되는 해석을 비교합니다.

Fortune favors the bold (and the Italicized): effects of disfluency on educational outcomes

게시 2026-10-01 · 약 32분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
결과 수집 전의 질문·방법 심사와 결과 수집 후의 실행·보고 심사를 두 단계로 나눈 흐름도.

결과를 보기 전에 연구 방법만으로 출판을 결정할 수 있을까?

결과 수집 전의 질문·방법 심사와 결과 수집 후의 실행·보고 심사를 두 단계로 나눈 흐름도.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

결과를 보기 전에 연구 방법만으로 출판을 결정할 수 있을까?

Chambers가 Cortex에 도입한 등록보고서 제안을 읽고, 결과의 방향보다 질문과 방법을 먼저 심사하는 절차가 선택적 출판을 어떻게 줄이는지 살펴봅니다.

Registered Reports: A New Publishing Initiative at Cortex

게시 2026-09-25 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
A와 B의 두 선택에 A가 지배하는 열등한 C가 추가되고 비교 초점이 A 쪽으로 이동하는 구조.

열등한 세 번째 선택지가 두 선택 사이의 선호를 바꿀까?

A와 B의 두 선택에 A가 지배하는 열등한 C가 추가되고 비교 초점이 A 쪽으로 이동하는 구조.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

열등한 세 번째 선택지가 두 선택 사이의 선호를 바꿀까?

비대칭적으로 열등한 유인 선택지는 자신을 지배하는 표적 선택의 비교 우위를 두드러지게 해 선택 비율을 바꿀 수 있습니다.

Adding Asymmetrically Dominated Alternatives: Violations of Regularity and the Similarity Hypothesis

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
학습 자료는 모형 학습에, 조정 자료는 설정 선택에, 최종 평가 자료는 완성 후 검사에 사용한다는 두 줄의 단계표.

시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?

학습 자료는 모형 학습에, 조정 자료는 설정 선택에, 최종 평가 자료는 완성 후 검사에 사용한다는 두 줄의 단계표.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?

정보 누출은 학습·평가 파일을 분리하는 것만으로 모두 막히지 않습니다. 자료를 가공하고 모형을 선택하는 전체 과정에서 경계를 지켜야 합니다.

Leakage and the Reproducibility Crisis in ML-based Science

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
효과 추정치 분포의 오른쪽 꼬리 중 유의 문턱을 넘은 값만 선택되어 평균이 오른쪽으로 이동한 모습이다.

작은 연구에서 발견된 효과는 왜 더 커 보일까?

효과 추정치 분포의 오른쪽 꼬리 중 유의 문턱을 넘은 값만 선택되어 평균이 오른쪽으로 이동한 모습이다.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

작은 연구에서 발견된 효과는 왜 더 커 보일까?

낮은 검정력은 참 효과를 놓칠 뿐 아니라 발견된 효과를 과장하고 재현 가능성을 낮출 수 있습니다.

Power Failure: Why Small Sample Size Undermines the Reliability of Neuroscience

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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