인공지능(AI)가 정답을 맞히면 근거 사슬도 맞았을까?
ProofWriter는 정답 분류와 명시적 증명 생성, 모든 결론 열거와 제한적 역추론을 서로 다른 과제로 평가합니다.
ProofWriter: Generating Implications, Proofs, and Abductive Statements over Natural Language
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ProofWriter는 정답 분류와 명시적 증명 생성, 모든 결론 열거와 제한적 역추론을 서로 다른 과제로 평가합니다.
ProofWriter: Generating Implications, Proofs, and Abductive Statements over Natural Language
Panadero와 Jönsson의 21편 고찰은 루브릭이 기대를 투명하게 만들 수 있지만, 효과가 자기평가·피드백 같은 활동과 뒤섞여 단독 효과는 불확실하다고 봤습니다.
The Use of Scoring Rubrics for Formative Assessment Purposes Revisited: A Review
ICAP 틀은 겉으로 보이는 참여를 수동·활동·구성·상호작용으로 나누고, 새 추론 생성 여부를 묻습니다.
The ICAP Framework: Linking Cognitive Engagement to Active Learning Outcomes
근거의 충분성을 판단한 해외 말뭉치 연구를 읽고, 사례 하나에서 넓은 결론으로 넘어갈 때 빠진 정보를 찾아봅니다.
Recognizing Insufficiently Supported Arguments in Argumentative Essays
논리적 타당성, 청중 설득, 대화의 공정성은 서로 다른 질문입니다. 15개 차원의 논증 품질 분류를 평가표로 읽습니다.
Computational Argumentation Quality Assessment in Natural Language
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