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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

질문은 정보를 묻기만 할까?

200만 단어가 넘는 세 장르의 논증 대화를 분석한 연구는 네 질문 유형이 논증 구조를 서로 다르게 움직인다고 분류했습니다.

Questions in argumentative dialogue

같은 자료도 제목·주석·강조 순서가 달라지면 다른 이야기로 읽힐까?

시각화 수사 연구는 선택·강조·배치·주석이 독자의 해석 경로를 형성함을 사례 코딩으로 보이며, 정확한 수치만으로 중립성이 보장되지 않음을 설명합니다.

Visualization Rhetoric: Framing Effects in Narrative Visualization

같은 점을 클릭해도 서로 다른 사고 과제가 될 수 있을까?

시각화 과제의 다층 분류는 목적, 조작 수단, 입력과 출력을 구별합니다. “그래프를 읽는다”라는 넓은 설명을 더 정확한 평가 항목으로 바꾸어 봅니다.

A Multi-Level Typology of Abstract Visualization Tasks

AI가 모를 때 멈추면 더 믿을 수 있을까?

신뢰도 문턱을 높일수록 응답 범위와 응답한 사례의 오류가 어떻게 함께 달라지는지 계산하고, 보류를 포함한 운영 기준을 세웁니다.