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

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검색 결과180건

검색 결과 제목

  1. 76인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?
  2. 77성장 마인드셋 수업은 모든 학교에서 같은 효과가 날까?
  3. 78불가능한 가정에서도 결론을 서로 다르게 판단할 수 있을까?
  4. 79흥미로운 곁이야기는 양이 늘수록 학습에 도움이 될까?
  5. 80자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?
표면 전제와 결론 사이 빈칸에 생략 전제를 복원한 뒤 유형 분류와 품질 평가로 갈라지는 도식

인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?

표면 전제와 결론 사이 빈칸에 생략 전제를 복원한 뒤 유형 분류와 품질 평가로 갈라지는 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?

ACL 2025 연구는 일곱 언어모델의 논증 유형 분류를 비교하며, 생략된 전제가 있는 엔티밈과 작은 모델에서 어려움이 커짐을 보였습니다.

Can Large Language Models Understand Argument Schemes?

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 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 →
본문 800자에 곁이야기 0자, 100자, 300자를 넣는 세 편집안. 추가 비율 0%,12.5%,37.5%, 추가가 있는 두 안의 삽입 위치는 두 곳으로 같다.

흥미로운 곁이야기는 양이 늘수록 학습에 도움이 될까?

본문 800자에 곁이야기 0자, 100자, 300자를 넣는 세 편집안. 추가 비율 0%,12.5%,37.5%, 추가가 있는 두 안의 삽입 위치는 두 곳으로 같다.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

흥미로운 곁이야기는 양이 늘수록 학습에 도움이 될까?

2026년 연구는 학습 목표와 무관한 흥미 자료의 양을 바꾸고 끼어드는 위치를 관리했습니다. 기억과 전이 결과를 구분해 자료를 편집하는 기준을 살펴봅니다.

The more, the worse? The influence of the seductive detail amount on learning

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식

자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?

자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?

대규모 자연어 문제를 Lean 정리로 바꾸며 의미 보존을 어떻게 확인하는가?

Lean Workbook: A large-scale Lean problem set formalized from natural language math problems

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

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