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같은 점을 클릭해도 서로 다른 사고 과제가 될 수 있을까?

시각화 과제의 다층 분류는 목적, 조작 수단, 입력과 출력을 구별합니다. “그래프를 읽는다”라는 넓은 설명을 더 정확한 평가 항목으로 바꾸어 봅니다.

A Multi-Level Typology of Abstract Visualization Tasks

전체 80점이면 모든 집단에도 잘한 걸까?

평균은 모두 80점이지만 최저 집단은 50점과 78점인 두 모델을 비교해, 전체 점수 뒤의 운영상 약한 구간을 찾습니다.

AI 시험 문제가 학습 자료와 겹치면 점수를 믿을 수 있을까?

공개 시험·재표현 시험·새 비공개 시험의 결과를 비교하며 암기와 새로운 문제 해결을 구분합니다.

보기 순서만 바꿔도 AI의 선택이 달라질까?

같은 두 답을 A·B와 B·A로 제시해 선택 변화율과 균형 합산을 구분합니다.

답이 길면 AI 심판은 더 좋은 답으로 볼까?

핵심 근거는 2개로 같은 60단어·180단어 답을 길이 보너스 규칙과 근거 루브릭으로 채점해 선택이 뒤집히는 과정을 확인합니다.