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

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검색 결과141건

검색 결과 제목

  1. 86개념지도를 그리는 것보다 백지에서 떠올리기가 더 잘 남을까?
  2. 87같은 조건문도 사회적 약속으로 읽으면 반례 카드를 더 잘 찾을까?
  3. 88정책 시행 시점이 제각각이면 이중차분 평균이 뒤섞일까?
  4. 89학생이 만든 문제를 더 풀면 학습 효과도 자동으로 커질까?
  5. 90큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?
개념지도를 그리는 것보다 백지에서 떠올리기가 더 잘 남을까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식

개념지도를 그리는 것보다 백지에서 떠올리기가 더 잘 남을까?

개념지도를 그리는 것보다 백지에서 떠올리기가 더 잘 남을까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

개념지도를 그리는 것보다 백지에서 떠올리기가 더 잘 남을까?

대학생 실험에서 자료를 보지 않고 회상하는 인출 연습은 정교화 개념지도보다 일주일 뒤 이해·추론 검사에서 높았다.

Retrieval Practice Produces More Learning than Elaborative Studying with Concept Mapping

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
혜택 받음과 확인 안 함 두 카드는 반례를 찾기 위해 뒤집고 나머지 두 카드는 뒤집지 않는 네 카드 도식

같은 조건문도 사회적 약속으로 읽으면 반례 카드를 더 잘 찾을까?

혜택 받음과 확인 안 함 두 카드는 반례를 찾기 위해 뒤집고 나머지 두 카드는 뒤집지 않는 네 카드 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 조건문도 사회적 약속으로 읽으면 반례 카드를 더 잘 찾을까?

Cosmides의 1989년 일련의 Wason 선택과제 실험은 사회적 교환 맥락에서 부정행위자를 찾는 선택이 촉진됨을 보고했지만, 그 원인 해석에는 논쟁이 남습니다.

The Logic of Social Exchange: Has Natural Selection Shaped How Humans Reason? Studies With the Wason Selection Task

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
조기 도입 A, 후기 도입 B, 미도입 C의 시간표에서 좋은 비교와 이미 처치된 집단을 통제로 쓰는 주의 비교가 색으로 구분된 도식

정책 시행 시점이 제각각이면 이중차분 평균이 뒤섞일까?

조기 도입 A, 후기 도입 B, 미도입 C의 시간표에서 좋은 비교와 이미 처치된 집단을 통제로 쓰는 주의 비교가 색으로 구분된 도식
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

정책 시행 시점이 제각각이면 이중차분 평균이 뒤섞일까?

Goodman-Bacon의 분해를 통해 시차 도입 자료의 두 방향 고정효과 추정치가 여러 2×2 비교의 가중평균이며 이미 처치된 집단이 통제가 될 때 해석이 흔들릴 수 있음을 설명합니다.

Difference-in-Differences with Variation in Treatment Timing

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
모두 문제 생성이라는 공통 활동 뒤 학생 문항 교사 문항 추가 없음 세 조건으로 갈라지고 증분 효과 비교점에 모인다.

학생이 만든 문제를 더 풀면 학습 효과도 자동으로 커질까?

모두 문제 생성이라는 공통 활동 뒤 학생 문항 교사 문항 추가 없음 세 조건으로 갈라지고 증분 효과 비교점에 모인다.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

학생이 만든 문제를 더 풀면 학습 효과도 자동으로 커질까?

145명 5학년 준실험은 학생 생성 문항을 푸는 조건이 교사 문항이나 문제 생성만 한 조건보다 추가 이득을 보이지 않은 결과도 함께 보고했습니다.

Effects of Student-generated Questions as the Source of Online Drill-and-practice Activities on Learning

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
큰 정리를 작은 목표로 나누면 AI 증명은 더 강해질까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식

큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?

큰 정리를 작은 목표로 나누면 AI 증명은 더 강해질까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?

DeepSeek-Prover-V2는 비형식 풀이를 하위 목표로 재귀 분해해 형식 추론의 학습 자료와 보상 구조를 만든다.

DeepSeek-Prover-V2: Advancing Formal Mathematical Reasoning via Reinforcement Learning for Subgoal Decomposition

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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