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

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검색 결과47건

검색 결과 제목

  1. 16흥미로운 곁이야기는 양이 늘수록 학습에 도움이 될까?
  2. 17측정오차가 회귀선의 기울기를 왜 눕힐까?
  3. 18‘내가 이해했나?’라는 질문을 띄우면 학습 결과도 오를까?
  4. 198,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?
  5. 20다음 결과를 잘 맞히는 모형이면 원인도 잘 설명할까?
본문 800자에 곁이야기 0자, 100자, 300자를 넣는 세 편집안. 추가 비율 0%,12.5%,37.5%, 추가가 있는 두 안의 삽입 위치는 두 곳으로 같다.

흥미로운 곁이야기는 양이 늘수록 학습에 도움이 될까?

본문 800자에 곁이야기 0자, 100자, 300자를 넣는 세 편집안. 추가 비율 0%,12.5%,37.5%, 추가가 있는 두 안의 삽입 위치는 두 곳으로 같다.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

흥미로운 곁이야기는 양이 늘수록 학습에 도움이 될까?

2026년 연구는 학습 목표와 무관한 흥미 자료의 양을 바꾸고 끼어드는 위치를 관리했습니다. 기억과 전이 결과를 구분해 자료를 편집하는 기준을 살펴봅니다.

The more, the worse? The influence of the seductive detail amount on learning

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
참값에서는 가파른 회귀선과 좁은 점 구름, 측정오차가 있는 설명변수에서는 가로로 퍼지고 평평해진 회귀선을 비교한 그래프.

측정오차가 회귀선의 기울기를 왜 눕힐까?

참값에서는 가파른 회귀선과 좁은 점 구름, 측정오차가 있는 설명변수에서는 가로로 퍼지고 평평해진 회귀선을 비교한 그래프.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

측정오차가 회귀선의 기울기를 왜 눕힐까?

Berglund는 설명변수의 무작위 측정오차가 회귀계수를 0 쪽으로 끌어당기는 회귀 희석과 반복 측정 기반 보정·표본수 설계를 설명했다.

Regression dilution bias: Tools for correction methods and sample size calculation

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
110명이 프롬프트와 통제 집단으로 무작위 배정되고 두 자료 유형을 모두 학습한 뒤 24문항 검사를 받는 2대2 실험 흐름도

‘내가 이해했나?’라는 질문을 띄우면 학습 결과도 오를까?

110명이 프롬프트와 통제 집단으로 무작위 배정되고 두 자료 유형을 모두 학습한 뒤 24문항 검사를 받는 2대2 실험 흐름도
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

‘내가 이해했나?’라는 질문을 띄우면 학습 결과도 오를까?

체코 대학생 110명을 무작위 배정한 2×2 실험에서 메타인지 프롬프트의 지식검사 효과가 유의하지 않았고 자료 형식과 개인차가 중요했음을 살펴봅니다.

Exploring the effects of metacognitive prompts on learning outcomes: An experimental study in higher education

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
한 문제에서 첫 후보 하나와 8192개 후보 묶음이 각각 검증기로 들어가 pass at 1과 pass at 8192로 나뉘는 도식

8,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?

한 문제에서 첫 후보 하나와 8192개 후보 묶음이 각각 검증기로 들어가 pass at 1과 pass at 8192로 나뉘는 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

8,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?

Kimina-Prover Preview v1의 강화학습과 miniF2F pass@8192 결과를 살펴보며 대규모 후보 탐색 성과와 단일 시도 능력, 형식 검증 비용을 구분한다.

Kimina-Prover Preview: Towards Large Formal Reasoning Models with Reinforcement Learning

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
예측 정확성, 정보의 관측 시점, 개입 효과, 자료와 가정을 구별하는 비교표.

다음 결과를 잘 맞히는 모형이면 원인도 잘 설명할까?

예측 정확성, 정보의 관측 시점, 개입 효과, 자료와 가정을 구별하는 비교표.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

다음 결과를 잘 맞히는 모형이면 원인도 잘 설명할까?

설명과 예측은 서로 다른 질문입니다. 슈무엘리의 방법론 연구를 통해 모형의 목적, 사용할 수 있는 정보, 평가 방법을 함께 살펴봅니다.

To Explain or to Predict?

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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