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

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검색 결과210건

검색 결과 제목

  1. 116기억에 남는 그래프가 더 잘 이해된 그래프일까?
  2. 117‘내가 이해했나?’라는 질문을 띄우면 학습 결과도 오를까?
  3. 118학습 전략을 가르친 효과는 수업이 끝난 뒤에도 남을까?
  4. 119선택지가 많으면 언제나 선택이 어려울까?
  5. 120그림이 포함된 정리를 인공지능(AI)가 풀었다면 형식 검증도 통과할까?
하나의 그래프에서 기억 재인과 수치 이해 두 경로가 갈라져 각각 다른 평가 상자로 이어진다.

기억에 남는 그래프가 더 잘 이해된 그래프일까?

하나의 그래프에서 기억 재인과 수치 이해 두 경로가 갈라져 각각 다른 평가 상자로 이어진다.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

기억에 남는 그래프가 더 잘 이해된 그래프일까?

대규모 시각화 기억 연구는 독특함과 색·사람 모양의 기억 효과를 보였지만 이해 정확성과는 구분해야 합니다.

What Makes a Visualization Memorable?

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
110명이 프롬프트와 통제 집단으로 무작위 배정되고 두 자료 유형을 모두 학습한 뒤 24문항 검사를 받는 2대2 실험 흐름도

‘내가 이해했나?’라는 질문을 띄우면 학습 결과도 오를까?

110명이 프롬프트와 통제 집단으로 무작위 배정되고 두 자료 유형을 모두 학습한 뒤 24문항 검사를 받는 2대2 실험 흐름도
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

‘내가 이해했나?’라는 질문을 띄우면 학습 결과도 오를까?

체코 대학생 110명을 무작위 배정한 2×2 실험에서 메타인지 프롬프트의 지식검사 효과가 유의하지 않았고 자료 형식과 개인차가 중요했음을 살펴봅니다.

Exploring the effects of metacognitive prompts on learning outcomes: An experimental study in higher education

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
48개 개입의 평균 효과가 사후 g 0.50에서 후속 g 0.63으로 이어지고 연구 이질성 경고가 붙어 있다.

학습 전략을 가르친 효과는 수업이 끝난 뒤에도 남을까?

48개 개입의 평균 효과가 사후 g 0.50에서 후속 g 0.63으로 이어지고 연구 이질성 경고가 붙어 있다.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

학습 전략을 가르친 효과는 수업이 끝난 뒤에도 남을까?

48개 메타인지 전략 개입의 후속검사를 종합한 연구는 평균 효과가 유지됐지만 연구·처치의 다양성과 비교 설계를 함께 보아야 함을 보여 줍니다.

Long-term Effects of Metacognitive Strategy Instruction on Student Academic Performance: A Meta-analysis

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
50개 연구 → 63개 비교 조건 → 참가자 5,036명 → 평균≈0·이질성 큼를 비교하는 LTCT 교육용 도식

선택지가 많으면 언제나 선택이 어려울까?

50개 연구 → 63개 비교 조건 → 참가자 5,036명 → 평균≈0·이질성 큼를 비교하는 LTCT 교육용 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

선택지가 많으면 언제나 선택이 어려울까?

50개 연구의 63개 조건과 5,036명을 종합한 메타분석은 선택 과부하의 평균 효과가 사실상 0에 가까웠지만 연구 간 차이가 컸다고 보고했습니다.

Can There Ever Be Too Many Options? A Meta-Analytic Review of Choice Overload

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
문제 그림과 문장에서 형식 명세를 거쳐 증명 후보와 커널 검사로 이어지는 네 단계 파이프라인.

그림이 포함된 정리를 인공지능(AI)가 풀었다면 형식 검증도 통과할까?

문제 그림과 문장에서 형식 명세를 거쳐 증명 후보와 커널 검사로 이어지는 네 단계 파이프라인.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

그림이 포함된 정리를 인공지능(AI)가 풀었다면 형식 검증도 통과할까?

MATP-BENCH는 그림과 텍스트가 함께 있는 1,056개 정리를 Lean 4·Coq·Isabelle 형식화와 묶어 멀티모달 모델의 증명 능력을 평가한다.

MATP-BENCH: Can MLLM Be a Good Automated Theorem Prover for Multimodal Problems?

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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