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

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  1. 96탐구수업은 학생이 스스로 할수록 더 효과적일까?
  2. 97같은 근거를 더 세게 다시 말하면 더 설득력 있게 들릴까?
  3. 98무작위배정된 사람을 모두 넣기만 하면 의향대로 분석이 될까?
  4. 99자연어 수학문제를 5만 7천 쌍의 Lean 문제로 만들면 무엇을 배울까?
  5. 100인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?
탐구수업을 절차 인식론 개념 사회의 네 요소로 나누고, 전체 평균 효과 0.50과 교사 주도 연구가 학생 주도보다 약 0.40 큰 연구 수준 차이를 표시한다.

탐구수업은 학생이 스스로 할수록 더 효과적일까?

탐구수업을 절차 인식론 개념 사회의 네 요소로 나누고, 전체 평균 효과 0.50과 교사 주도 연구가 학생 주도보다 약 0.40 큰 연구 수준 차이를 표시한다.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

탐구수업은 학생이 스스로 할수록 더 효과적일까?

37개 실험·준실험을 종합한 연구는 ‘탐구’의 구성요소와 교사 주도 정도를 구분해야 평균 효과를 해석할 수 있음을 보여 줍니다.

Experimental and Quasi-Experimental Studies of Inquiry-Based Science Teaching: A Meta-Analysis

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 핵심 근거, 강화 재진술, 설득감 상승의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

같은 근거를 더 세게 다시 말하면 더 설득력 있게 들릴까?

같은 핵심 근거, 강화 재진술, 설득감 상승의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
논증과 대화해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 근거를 더 세게 다시 말하면 더 설득력 있게 들릴까?

Schumann과 Oswald의 두 실험은 단순 반복보다 동사·부사를 강화한 재진술이 결과의 정당성과 설득력을 더 높게 평가받는 경향을 보였습니다.

The Effect of Intensification Through Rephrasing on Argument Persuasiveness

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
각 100명 무작위배정 뒤 참여와 결과 관측 수가 달라지고 결측 처리 가정으로 분석이 이어지는 흐름도

무작위배정된 사람을 모두 넣기만 하면 의향대로 분석이 될까?

각 100명 무작위배정 뒤 참여와 결과 관측 수가 달라지고 결측 처리 가정으로 분석이 이어지는 흐름도
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

무작위배정된 사람을 모두 넣기만 하면 의향대로 분석이 될까?

의향대로 분석은 배정 집단 유지뿐 아니라 모든 참가자의 결과를 얻고 결측 처리 가정을 밝히는 문제까지 포함합니다.

Intention-to-Treat Analyses and Missing Outcome Data: A Tutorial

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 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 →
올바른 입력 18×7−6은 120, 잘못 묶은 입력 18×(7−6)은 18. 둘 다 실행되지만 두 번째는 개수 6개를 상자 수에서 빼는 의미 오류다.

인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?

올바른 입력 18×7−6은 120, 잘못 묶은 입력 18×(7−6)은 18. 둘 다 실행되지만 두 번째는 개수 6개를 상자 수에서 빼는 의미 오류다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?

Toolformer는 도구 호출 후보를 만들고 실제 결과가 다음 단어 예측에 도움이 되는지 걸러 학습합니다. 도구의 계산 정확도와 호출 선택의 적절성을 구분합니다.

Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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