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

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검색 결과173건

검색 결과 제목

  1. 111‘증명할 수 있다’를 논리 기호로 만들면 무엇이 달라질까?
  2. 112무작위 숫자를 본 뒤의 추정치는 왜 그 숫자 쪽으로 끌릴까?
  3. 113혼자 생각할 때의 편향이 토론에서는 장점이 될 수 있을까?
  4. 114같은 시험을 반복하면 새로운 문제에도 배움이 옮겨갈까?
  5. 115인공지능(AI)가 풀이의 갈림길로 돌아가면 더 잘 풀 수 있을까?
명제 A, A가 증명 가능하다는 상자 A, 상자 A이면 A라는 반성 원리, 그리고 이를 다시 상자로 감싼 뢰프 조건을 층별로 보여 주는 도식.

‘증명할 수 있다’를 논리 기호로 만들면 무엇이 달라질까?

명제 A, A가 증명 가능하다는 상자 A, 상자 A이면 A라는 반성 원리, 그리고 이를 다시 상자로 감싼 뢰프 조건을 층별로 보여 주는 도식.
논리의 기초와 역사논리학 배우기 · 개념·이론 · 일반

‘증명할 수 있다’를 논리 기호로 만들면 무엇이 달라질까?

증명가능성 논리는 ‘이 문장은 어떤 형식 체계에서 증명된다’를 상자 기호로 다루며, 자기언급과 괴델의 불완전성 정리를 한 언어 안에서 분석합니다.

Provability Logic

게시 2026-09-13 · 약 8분논리학 학습 글 읽기 →
무작위 시작값 10과 65에서 중앙 추정 25와 45로 이어지는 두 경로와 실제 근거 확인점이 별도로 표시된다.

무작위 숫자를 본 뒤의 추정치는 왜 그 숫자 쪽으로 끌릴까?

무작위 시작값 10과 65에서 중앙 추정 25와 45로 이어지는 두 경로와 실제 근거 확인점이 별도로 표시된다.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 입문

무작위 숫자를 본 뒤의 추정치는 왜 그 숫자 쪽으로 끌릴까?

Tversky와 Kahneman의 기준점 실험은 무관한 시작값도 수량 추정의 출발점이 되어 조정이 부족할 수 있음을 보여 줍니다.

Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
혼자 생각할 때의 편향이 토론에서는 장점이 될 수 있을까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식

혼자 생각할 때의 편향이 토론에서는 장점이 될 수 있을까?

혼자 생각할 때의 편향이 토론에서는 장점이 될 수 있을까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식
논증과 대화해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

혼자 생각할 때의 편향이 토론에서는 장점이 될 수 있을까?

논증 이론은 추론이 개인의 중립적 탐색보다 주장 생산과 타인의 주장 평가에 맞추어졌다는 가설을 제시한다.

Why do humans reason? Arguments for an argumentative theory

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
반복 공부, 회상+피드백, 새 사례 전이 검사의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

같은 시험을 반복하면 새로운 문제에도 배움이 옮겨갈까?

반복 공부, 회상+피드백, 새 사례 전이 검사의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 시험을 반복하면 새로운 문제에도 배움이 옮겨갈까?

Butler의 네 실험은 피드백을 동반한 반복 회상이 반복 공부보다 새 추론 질문으로의 전이를 높일 수 있음을 보였지만 과제와 표본의 범위가 제한됩니다.

Repeated Testing Produces Superior Transfer of Learning Relative to Repeated Studying

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
2,3,4,6에서 6÷2=3을 선택하여 남은 수3,3,4, 이어3+3=6과6×4=24로 진행하는 검산표. 다른 첫 선택은 미검토.

인공지능(AI)가 풀이의 갈림길로 돌아가면 더 잘 풀 수 있을까?

2,3,4,6에서 6÷2=3을 선택하여 남은 수3,3,4, 이어3+3=6과6×4=24로 진행하는 검산표. 다른 첫 선택은 미검토.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 풀이의 갈림길로 돌아가면 더 잘 풀 수 있을까?

생각의 나무는 중간 풀이를 여러 갈래로 만들고 평가하여 탐색합니다. 유망하다는 판단과 실제 정답 검사는 따로 보아야 합니다.

Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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