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

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검색 결과 제목

  1. 66숫자를 잘 읽을수록 믿고 싶은 결론을 더 잘 지킬 수도 있을까?
  2. 67부분의 부분은 전체의 부분일까? 집합의 원소도 그럴까?
  3. 688,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?
  4. 69반론을 주고받는 연습이 논증 능력을 바꿀까?
  5. 70동료 피드백은 교사 피드백만큼 글쓰기에 도움이 될까?
같은 수치 → 100중20 → 50중15 / 중립 → 피부연고 → 20%·30% / 정체성 → 정책 → 계산 동일를 비교하는 LTCT 교육용 도식

숫자를 잘 읽을수록 믿고 싶은 결론을 더 잘 지킬 수도 있을까?

같은 수치 → 100중20 → 50중15 / 중립 → 피부연고 → 20%·30% / 정체성 → 정책 → 계산 동일를 비교하는 LTCT 교육용 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

숫자를 잘 읽을수록 믿고 싶은 결론을 더 잘 지킬 수도 있을까?

정체성 맥락에서는 높은 수리력이 선택적 자료 해석을 강화할 수 있습니다.

Motivated Numeracy and Enlightened Self-Government

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
한 문제에서 첫 후보 하나와 8192개 후보 묶음이 각각 검증기로 들어가 pass at 1과 pass at 8192로 나뉘는 도식

8,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?

한 문제에서 첫 후보 하나와 8192개 후보 묶음이 각각 검증기로 들어가 pass at 1과 pass at 8192로 나뉘는 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

8,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?

Kimina-Prover Preview v1의 강화학습과 miniF2F pass@8192 결과를 살펴보며 대규모 후보 탐색 성과와 단일 시도 능력, 형식 검증 비용을 구분한다.

Kimina-Prover Preview: Towards Large Formal Reasoning Models with Reinforcement Learning

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
무피드백 → g=.91 → 2편 / 자기평가 → g=.33 → 3편 / 교사피드백 → g=.46 → CI 0 포함를 비교하는 LTCT 교육용 도식

동료 피드백은 교사 피드백만큼 글쓰기에 도움이 될까?

무피드백 → g=.91 → 2편 / 자기평가 → g=.33 → 3편 / 교사피드백 → g=.46 → CI 0 포함를 비교하는 LTCT 교육용 도식
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

동료 피드백은 교사 피드백만큼 글쓰기에 도움이 될까?

동료 피드백 효과는 무피드백·자기평가·교사 피드백 중 비교대상에 따라 달랐습니다.

The Impact of Formative Peer Feedback on Higher Education Students’ Academic Writing: a Meta-Analysis

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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