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

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검색 결과 제목

  1. 156재미있는 문제를 만들기 전에 어떤 답을 능력의 증거로 볼지 정해야 할까?
  2. 157정확하게 그린 학생이 새로운 문제도 꼭 잘 풀까?
  3. 158인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?
  4. 159그림 문제라면 언어와 문화에 관계없이 공정할까?
  5. 160평균과 상관이 같아도 데이터 모양은 완전히 다를까?
능력 주장, 관찰할 증거, 과제 조건을 순서대로 연결한 LTCT 설계 예시. 부등호는 왼쪽에서 오른쪽의 배치 순서.

재미있는 문제를 만들기 전에 어떤 답을 능력의 증거로 볼지 정해야 할까?

능력 주장, 관찰할 증거, 과제 조건을 순서대로 연결한 LTCT 설계 예시. 부등호는 왼쪽에서 오른쪽의 배치 순서.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

재미있는 문제를 만들기 전에 어떤 답을 능력의 증거로 볼지 정해야 할까?

증거 중심 평가 설계는 능력에 관한 주장, 관찰할 반응, 그 반응을 이끌 과제를 연결합니다. 조작형 시험을 설계할 때 필요한 순서를 알아봅니다.

Evidence-Centered Assessment Design: Layers, Structures, and Terminology

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
센서·경보·관리자 확인 예시에서 회상은 요소 기억, 관계 표현은 정방향 연결, 전이는 역방향 확정 가능 여부를 각각 평가하는 표.

정확하게 그린 학생이 새로운 문제도 꼭 잘 풀까?

센서·경보·관리자 확인 예시에서 회상은 요소 기억, 관계 표현은 정방향 연결, 전이는 역방향 확정 가능 여부를 각각 평가하는 표.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

정확하게 그린 학생이 새로운 문제도 꼭 잘 풀까?

직접 그리기 실험은 그림의 정확성, 내용 회상, 새로운 상황으로의 적용을 서로 다른 결과로 측정해야 함을 보여 줍니다.

Learning with self-generated drawings and the impact of learners’ emotional states

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
표면 전제와 결론 사이 빈칸에 생략 전제를 복원한 뒤 유형 분류와 품질 평가로 갈라지는 도식

인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?

표면 전제와 결론 사이 빈칸에 생략 전제를 복원한 뒤 유형 분류와 품질 평가로 갈라지는 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?

ACL 2025 연구는 일곱 언어모델의 논증 유형 분류를 비교하며, 생략된 전제가 있는 엔티밈과 작은 모델에서 어려움이 커짐을 보였습니다.

Can Large Language Models Understand Argument Schemes?

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
낮음 중간 높음의 같은 능력 수준에서 두 집단의 정답 확률이 각각 30%, 60%, 85%로 같다는 가상 표.

그림 문제라면 언어와 문화에 관계없이 공정할까?

낮음 중간 높음의 같은 능력 수준에서 두 집단의 정답 확률이 각각 30%, 60%, 85%로 같다는 가상 표.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

그림 문제라면 언어와 문화에 관계없이 공정할까?

관계추론 검사의 문항기능차이 연구는 그림만 사용해도 공정성을 실증적으로 점검해야 함을 보여 줍니다. 집단 평균 차이와 문항의 차별적 기능을 구별합니다.

Assessing Differential Item Functioning on the Test of Relational Reasoning

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 평균 분산 상관 회귀선 표에서 선형 곡선 영향점 수직군집 네 구조로 갈라지는 비교도.

평균과 상관이 같아도 데이터 모양은 완전히 다를까?

같은 평균 분산 상관 회귀선 표에서 선형 곡선 영향점 수직군집 네 구조로 갈라지는 비교도.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 입문

평균과 상관이 같아도 데이터 모양은 완전히 다를까?

Anscombe의 네 자료는 같은 요약 통계와 회귀선 뒤에 선형·곡선·이상치 구조가 숨을 수 있어 그래프 확인이 필요한 이유를 보여 줍니다.

Graphs in Statistical Analysis

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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