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

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검색 결과219건

검색 결과 제목

  1. 151함께 변하면 원인이라고 불러도 될까?
  2. 152각각 더 좋은데 합치면 더 나쁠 수 있을까?
  3. 153인공지능(AI)가 쓴 풀이가 실제 판단 과정을 그대로 보여 줄까?
  4. 154변수를 많이 통제할수록 인과 추론이 좋아질까?
  5. 155공정하게 보자고 다짐한 뒤 어떤 질문을 더 할까?
햇빛에서 집중으로 가는 후보 화살표와 함께 학년, 교실 위치, 소음, 교사 배정이 만드는 대안 경로를 표시하고 시간성·일관성·실험 질문을 곁에 둔 인과도.

함께 변하면 원인이라고 불러도 될까?

햇빛에서 집중으로 가는 후보 화살표와 함께 학년, 교실 위치, 소음, 교사 배정이 만드는 대안 경로를 표시하고 시간성·일관성·실험 질문을 곁에 둔 인과도.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

함께 변하면 원인이라고 불러도 될까?

Bradford Hill의 아홉 관점을 합격 체크리스트가 아니라 인과 설명을 비판적으로 묻는 틀로 읽습니다.

The Environment and Disease: Association or Causation?

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
가까운 구역 가팀9/10 나팀80/100, 먼 구역 가팀30/100 나팀2/10. 합계 가팀39/110 약35.5%, 나팀82/110 약74.5%.

각각 더 좋은데 합치면 더 나쁠 수 있을까?

가까운 구역 가팀9/10 나팀80/100, 먼 구역 가팀30/100 나팀2/10. 합계 가팀39/110 약35.5%, 나팀82/110 약74.5%.
증거·확률·인과관계논리학 배우기 · 개념·이론 · 심화

각각 더 좋은데 합치면 더 나쁠 수 있을까?

쉬운 일과 어려운 일의 비중이 다르면 전체 성공률의 순위가 뒤집힐 수 있습니다. 분모를 보존하며 집계하는 연습입니다.

Simpson’s Paradox

게시 2026-09-12 · 약 7분논리학 학습 글 읽기 →
원래 규칙과 전제, 부정으로 바꾼 전제, 제거한 규칙의 세 개입에서 논리적으로 기대되는 결론 변화와 AI 답을 비교하도록 한 표.

인공지능(AI)가 쓴 풀이가 실제 판단 과정을 그대로 보여 줄까?

원래 규칙과 전제, 부정으로 바꾼 전제, 제거한 규칙의 세 개입에서 논리적으로 기대되는 결론 변화와 AI 답을 비교하도록 한 표.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)가 쓴 풀이가 실제 판단 과정을 그대로 보여 줄까?

사고 사슬에 오류·바꾸어 쓰기·삭제를 가한 개입 연구는 모델과 과제에 따라 답이 풀이에 의존하는 정도가 크게 다름을 보였습니다.

Measuring Faithfulness in Chain-of-Thought Reasoning

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
동일 버전 원본의 일정 유무로 원본 누락과 변환 중 소실이라는 두 설명을 점검하는 표.

공정하게 보자고 다짐한 뒤 어떤 질문을 더 할까?

동일 버전 원본의 일정 유무로 원본 누락과 변환 중 소실이라는 두 설명을 점검하는 표.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

공정하게 보자고 다짐한 뒤 어떤 질문을 더 할까?

반대 가능성을 고려하게 한 고전 연구의 공개 초록을 소개합니다. 서로 다른 설명이 예측하는 관찰을 비교하는 활동으로 이어갑니다.

Considering the opposite: a corrective strategy for social judgment

게시 2026-09-12 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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