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검색 결과14건

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인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

Jiang 등은 488개 miniF2F 문제에서 비형식 풀이→형식 스케치→자동 증명의 세 단계를 결합해 Isabelle 검증 성공률을 높였습니다.

Draft, Sketch, and Prove: Guiding Formal Theorem Provers with Informal Proofs

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

작은 문제의 답을 다음 문제에 전달하는 least-to-most 연구는 분해의 개수보다 의존 순서와 분해 자체의 정확성이 중요함을 보여 줍니다.

Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models

논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

Atkinson·Derry·Renkl·Wortham은 풀이예시 연구를 인지부하 관점에서 종합해 예시-문제 쌍, 단계 표지, 자기설명과 점진적 빈칸의 설계 원리를 제안했습니다.

Learning from Examples: Instructional Principles from the Worked Examples Research

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

수학올림피아드 증명 평가 연구에서 자동 채점의 어려움을 읽습니다. 예시 확인과 일반 증명을 구별하는 작은 답안으로 채점 근거를 점검합니다.

Proof or Bluff? Evaluating LLMs on 2025 USA Math Olympiad

논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

중학교 7학년 70명을 무작위 배정한 연구는 같은 두 풀이를 차례로 볼 때보다 나란히 비교할 때 개념 지식과 풀이 유연성이 나아질 수 있음을 보였습니다.

Does Comparing Solution Methods Facilitate Conceptual and Procedural Knowledge? An Experimental Study on Learning to Solve Equations

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