재미있는 문제를 만들기 전에 어떤 답을 능력의 증거로 볼지 정해야 할까?
증거 중심 평가 설계는 능력에 관한 주장, 관찰할 반응, 그 반응을 이끌 과제를 연결합니다. 조작형 시험을 설계할 때 필요한 순서를 알아봅니다.
Evidence-Centered Assessment Design: Layers, Structures, and Terminology
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증거 중심 평가 설계는 능력에 관한 주장, 관찰할 반응, 그 반응을 이끌 과제를 연결합니다. 조작형 시험을 설계할 때 필요한 순서를 알아봅니다.
Evidence-Centered Assessment Design: Layers, Structures, and Terminology
Correll과 Gleicher는 막대그래프 위 오차막대가 같은 거리도 평균 안쪽과 바깥쪽에서 다르게 판단하게 하는 ‘within-the-bar bias’를 실험했다.
Error Bars Considered Harmful: Exploring Alternate Encodings for Mean and Error
Llemma는 수학·과학·형식 코드로 계속 사전학습해 여러 과제에서 강한 성능을 보였지만 정답성과 기계검증은 구분됩니다.
Llemma: An Open Language Model for Mathematics
Nisbett와 동료들의 연구 종합은 추상 규칙, 다양한 사례, 영역 훈련이 추론 전이에 미치는 증거와 한계를 검토합니다.
Teaching Reasoning
LogicBench는 25개 추론 패턴을 명제·1차·비단조 논리로 나눠, 정답률 하나가 숨기는 규칙별 실패를 드러냅니다.
LogicBench: Towards Systematic Evaluation of Logical Reasoning Ability of Large Language Models
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