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

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검색 결과496건

검색 결과 제목

  1. 51그럴듯한 이야기가 단순한 사건보다 더 가능해 보일 수 있을까?
  2. 52손을 움직이는 수업이면 모두 깊이 배우는 수업일까?
  3. 53같은 수치를 길이와 각도로 보여 주면 어느 쪽이 더 정확할까?
  4. 54혼자 생각할 때보다 서로 반박할 때 추론이 나아질 수 있을까?
  5. 55작고 불확실한 연구가 효과를 실제보다 크게 보이게 할 수 있을까?
100명 격자 안에서 사건 A의 칸과 그 안에 포함된 A와 B 결합 사건 칸을 다른 색으로 표시한 그림.

그럴듯한 이야기가 단순한 사건보다 더 가능해 보일 수 있을까?

100명 격자 안에서 사건 A의 칸과 그 안에 포함된 A와 B 결합 사건 칸을 다른 색으로 표시한 그림.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

그럴듯한 이야기가 단순한 사건보다 더 가능해 보일 수 있을까?

Tversky와 Kahneman의 결합 오류 연구를 통해 대표성이 확률의 포함 관계를 가릴 때 어떤 판단 오류가 생기는지 살펴봅니다.

Extensional Versus Intuitive Reasoning: The Conjunction Fallacy in Probability Judgment

게시 2026-09-28 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
수동적, 능동적, 구성적, 상호작용적 참여를 사고 산출물의 증가와 함께 구분한 네 칸 도식.

손을 움직이는 수업이면 모두 깊이 배우는 수업일까?

수동적, 능동적, 구성적, 상호작용적 참여를 사고 산출물의 증가와 함께 구분한 네 칸 도식.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

손을 움직이는 수업이면 모두 깊이 배우는 수업일까?

Chi와 Wylie의 ICAP 틀을 통해 수업의 겉모습이 아니라 학습자가 만들어 내는 사고 산출물과 상호작용을 구분합니다.

The ICAP Framework: Linking Cognitive Engagement to Active Learning Outcomes

게시 2026-09-28 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 62와 79를 공통 축의 점, 막대 길이, 원의 각도로 나란히 표현하고 비교 과제를 표시한 도식.

같은 수치를 길이와 각도로 보여 주면 어느 쪽이 더 정확할까?

같은 62와 79를 공통 축의 점, 막대 길이, 원의 각도로 나란히 표현하고 비교 과제를 표시한 도식.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

같은 수치를 길이와 각도로 보여 주면 어느 쪽이 더 정확할까?

Cleveland와 McGill의 그래프 지각 실험을 통해 공통 축의 위치, 길이, 각도, 면적이 서로 다른 비교 정확도를 낳는 이유를 살펴봅니다.

Graphical Perception: Theory, Experimentation, and Application to the Development of Graphical Methods

게시 2026-09-28 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
독립 판단, 이유 공개, 상대 평가, 수정의 네 단계가 순환하고 각 단계의 기록 항목을 보여 주는 도식.

혼자 생각할 때보다 서로 반박할 때 추론이 나아질 수 있을까?

독립 판단, 이유 공개, 상대 평가, 수정의 네 단계가 순환하고 각 단계의 기록 항목을 보여 주는 도식.
논증과 대화해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

혼자 생각할 때보다 서로 반박할 때 추론이 나아질 수 있을까?

Mercier와 Sperber의 논증적 추론 이론을 통해 이유 만들기와 이유 평가가 사회적 상호작용에서 어떻게 달라지는지 살펴봅니다.

Why Do Humans Reason? Arguments for an Argumentative Theory

게시 2026-09-28 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
예상 효과와 표준오차의 비에 따라 방향 오류와 크기 과장 위험이 달라지는 세 구역 그래프.

작고 불확실한 연구가 효과를 실제보다 크게 보이게 할 수 있을까?

예상 효과와 표준오차의 비에 따라 방향 오류와 크기 과장 위험이 달라지는 세 구역 그래프.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

작고 불확실한 연구가 효과를 실제보다 크게 보이게 할 수 있을까?

Gelman과 Carlin의 Type S·Type M 오류를 통해 유의성 여부를 넘어 방향 오류와 크기 과장을 설계 단계에서 점검합니다.

Beyond Power Calculations: Assessing Type S (Sign) and Type M (Magnitude) Errors

게시 2026-09-28 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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