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

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검색 결과197건

검색 결과 제목

  1. 126성장 마인드셋 수업은 모든 학교에서 같은 효과가 날까?
  2. 127치료를 받을 때까지 살아남은 시간을 치료 효과로 세면 무엇이 왜곡될까?
  3. 128결정을 바꾸지 못하는 정보도 더 모아야 할까?
  4. 129집합이 많이 겹치면 원 대신 점과 막대로 세는 편이 나을까?
  5. 130인공지능(AI)는 언제 계산기를 부를지 어떻게 배울까?
하나의 온라인 개입이 두 학교 맥락으로 갈라지고 도전 기회 유무를 거쳐 서로 다른 결과 범위로 이어진다.

성장 마인드셋 수업은 모든 학교에서 같은 효과가 날까?

하나의 온라인 개입이 두 학교 맥락으로 갈라지고 도전 기회 유무를 거쳐 서로 다른 결과 범위로 이어진다.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

성장 마인드셋 수업은 모든 학교에서 같은 효과가 날까?

미국 전국 무작위 실험은 짧은 온라인 개입의 작은 평균 효과와 학교 성취·또래 규범에 따른 이질성을 함께 보고했습니다.

A National Experiment Reveals Where a Growth Mindset Improves Achievement

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
입원 0일, 치료 3일, 결과 8일의 시간축에서 치료 전 불멸시간이 잘못 치료 노출로 분류되는 그림

치료를 받을 때까지 살아남은 시간을 치료 효과로 세면 무엇이 왜곡될까?

입원 0일, 치료 3일, 결과 8일의 시간축에서 치료 전 불멸시간이 잘못 치료 노출로 분류되는 그림
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

치료를 받을 때까지 살아남은 시간을 치료 효과로 세면 무엇이 왜곡될까?

치료군이 되려면 치료 시점까지 사건 없이 살아남아야 하는 시간을 치료 노출로 잘못 세면 보호 효과가 과장될 수 있습니다.

Immortal Time Bias in Cohort Studies: A Concept Simply Explained

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
검사 결과 +, 검사 결과 −, 같은 행동으로 합류의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

결정을 바꾸지 못하는 정보도 더 모아야 할까?

검사 결과 +, 검사 결과 −, 같은 행동으로 합류의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

결정을 바꾸지 못하는 정보도 더 모아야 할까?

Baron·Beattie·Hershey의 여섯 실험은 진단 가설과 맞는 검사 선호, 행동을 바꾸지 못하는 정보 탐색, 확신 과잉을 분리해 조사했습니다.

Heuristics and Biases in Diagnostic Reasoning: II. Congruence, Information, and Certainty

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
A B C D 네 행의 점 조합 세 열과, 각 열 위의 높이가 12 8 5인 교차 크기 막대가 있다.

집합이 많이 겹치면 원 대신 점과 막대로 세는 편이 나을까?

A B C D 네 행의 점 조합 세 열과, 각 열 위의 높이가 12 8 5인 교차 크기 막대가 있다.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

집합이 많이 겹치면 원 대신 점과 막대로 세는 편이 나을까?

UpSet은 집합 교차를 행렬의 점 조합과 막대 길이로 바꾸어 여러 집합의 정확한 교차 크기를 비교하게 합니다.

UpSet: Visualization of Intersecting Sets

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 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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