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완성된 풀이를 보여 주기만 하면 초보자가 배울까?

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

AI가 ‘완료했습니다’라고 쓰면 실제 작업도 끝난 걸까?

등대 경보판 7개를 바꾸는 가상 작업에서 답변, 도구 결과, 작업 뒤 상태를 분리해 완료의 근거를 판정합니다.

AI 심판은 자기 계열의 답을 더 좋아할까?

내용 조건은 같은 익명 답 A·B를 심판 A·B와 사람 루브릭이 평가할 때 88:78, 77:87, 80:80으로 달라지는 교육용 감사를 수행합니다.

답이 길면 AI 심판은 더 좋은 답으로 볼까?

핵심 근거는 2개로 같은 60단어·180단어 답을 길이 보너스 규칙과 근거 루브릭으로 채점해 선택이 뒤집히는 과정을 확인합니다.

AI가 말한 이유는 실제 선택 근거와 같을까?

입력 단서를 하나만 바꾸고 답과 설명을 함께 대조해, 그럴듯한 이유와 관찰 가능한 영향 요인을 구분합니다.