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

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검색 결과96건

검색 결과 제목

  1. 51설명으로 읽은 위험과 직접 배운 위험은 같은 선택을 낳을까?
  2. 52지도를 좁혀 볼수록 전체 맥락을 놓치지 않으려면?
  3. 53성장 마인드셋 수업은 모든 학교에서 같은 효과가 날까?
  4. 54그래프를 먼저 설명해 줄까, 독자가 먼저 탐색하게 할까?
  5. 55시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?
설명으로 읽은 위험과 직접 배운 위험은 같은 선택을 낳을까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식

설명으로 읽은 위험과 직접 배운 위험은 같은 선택을 낳을까?

설명으로 읽은 위험과 직접 배운 위험은 같은 선택을 낳을까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

설명으로 읽은 위험과 직접 배운 위험은 같은 선택을 낳을까?

같은 분포도 설명과 반복 경험에서 선택이 달라지는가?

Of Black Swans and Tossed Coins: Is the Description-Experience Gap in Risky Choice Limited to Rare Events?

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
전체 6곳에서 오늘 개방 4곳, 도보 15분 조건까지 만족하는 2곳으로 줄어드는 단계.

지도를 좁혀 볼수록 전체 맥락을 놓치지 않으려면?

전체 6곳에서 오늘 개방 4곳, 도보 15분 조건까지 만족하는 2곳으로 줄어드는 단계.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

지도를 좁혀 볼수록 전체 맥락을 놓치지 않으려면?

시각적 탐색의 고전적 분류는 확대와 필터뿐 아니라 관계 보기·이력·추출을 함께 다룹니다. 선택 과정이 추론의 일부가 되는 화면을 생각해 봅니다.

The Eyes Have It: A Task by Data Type Taxonomy for Information Visualizations

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
하나의 온라인 개입이 두 학교 맥락으로 갈라지고 도전 기회 유무를 거쳐 서로 다른 결과 범위로 이어진다.

성장 마인드셋 수업은 모든 학교에서 같은 효과가 날까?

하나의 온라인 개입이 두 학교 맥락으로 갈라지고 도전 기회 유무를 거쳐 서로 다른 결과 범위로 이어진다.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

성장 마인드셋 수업은 모든 학교에서 같은 효과가 날까?

미국 전국 무작위 실험은 짧은 온라인 개입의 작은 평균 효과와 학교 성취·또래 규범에 따른 이질성을 함께 보고했습니다.

A National Experiment Reveals Where a Growth Mindset Improves Achievement

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
위쪽은 두 설명 단계 이후 자유 탐색, 아래쪽은 각 설명 안에서 탐색하고 마지막에 종합하는 순서도.

그래프를 먼저 설명해 줄까, 독자가 먼저 탐색하게 할까?

위쪽은 두 설명 단계 이후 자유 탐색, 아래쪽은 각 설명 안에서 탐색하고 마지막에 종합하는 순서도.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

그래프를 먼저 설명해 줄까, 독자가 먼저 탐색하게 할까?

서사적 시각화 연구는 설명과 탐색을 배치하는 순서를 다룹니다. 화면을 움직일 수 있다는 사실보다 독자에게 어떤 선택권을 언제 주는지가 중요합니다.

Narrative Visualization: Telling Stories with Data

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 →

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