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사람에게 같은 그림인데 AI 판단은 왜 달라질까?

16칸 중 같은 한 칸 변화도 위치에 따라 출력이 유지되거나 뒤집히는 규칙으로, 무작위 흔들림과 의도적 취약성 검사를 구분합니다.

논증지도의 가능성과 증거의 빈틈을 함께 읽기

장·린·황의 범위 문헌고찰은 고등교육에서 논증 시각화 도구가 글쓰기와 추론 학습에 어떻게 쓰였는지 45편의 경험 연구를 분류합니다. 가능성을 소개하는 데서 멈추지 않고 연구 설계와 평가 방법의 한계도 함께 짚습니다.

논증 시각화 연구의 지형 그리기: 글쓰기·학습·추론 연구 검토 (Charting the field: a review of argument visualization research for writing, learning, and reasoning)

토론의 목적이 몰래 바뀌면 왜 오류가 생길까?

대화 유형 이론은 어떤 전략이 본래 허용된 자리에서 다른 대화로 몰래 이동할 때 오류가 될 수 있다고 설명합니다.

Commitment, Types of Dialogue and Fallacies

증명 인공지능(AI)를 비교하려면 같은 문제를 여러 형식체계로 옮겨야 할까?

miniF2F는 올림피아드 수준 문제를 여러 증명 보조기 형식으로 맞춰 신경 정리증명기의 비교 기반을 만들었습니다.

MiniF2F: a cross-system benchmark for formal Olympiad-level mathematics

좋은 논증에는 좋은 청중도 필요할까?

Xie와 Wang은 좋은 논증을 말하는 사람의 능력만으로 평가하지 않고, 이해·응답·자기 갱신에 참여하는 청중의 덕을 분석합니다.

Someone it is Good to Argue With