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

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검색 결과30건

검색 결과 제목

  1. 16같은 시험을 반복하면 새로운 문제에도 배움이 옮겨갈까?
  2. 17드문 두 특징이 함께 나오면 없던 관계도 기억에 생길까?
  3. 18“일부가 동의했다”는 말에서 “전원 동의는 아니다”까지 따라올까?
  4. 19정책 시행 시점이 제각각이면 이중차분 평균이 뒤섞일까?
  5. 20큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?
반복 공부, 회상+피드백, 새 사례 전이 검사의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

같은 시험을 반복하면 새로운 문제에도 배움이 옮겨갈까?

반복 공부, 회상+피드백, 새 사례 전이 검사의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 시험을 반복하면 새로운 문제에도 배움이 옮겨갈까?

Butler의 네 실험은 피드백을 동반한 반복 회상이 반복 공부보다 새 추론 질문으로의 전이를 높일 수 있음을 보였지만 과제와 표본의 범위가 제한됩니다.

Repeated Testing Produces Superior Transfer of Learning Relative to Repeated Studying

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
실제 빈도는 독립인 2대2 격자에서 드문 색과 드문 부정 항목이 만나는 한 칸만 강조되고 기억 화살표가 표시된 도식

드문 두 특징이 함께 나오면 없던 관계도 기억에 생길까?

실제 빈도는 독립인 2대2 격자에서 드문 색과 드문 부정 항목이 만나는 한 칸만 강조되고 기억 화살표가 표시된 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

드문 두 특징이 함께 나오면 없던 관계도 기억에 생길까?

Weigl 등 연구의 행동·ERP 결과를 통해 드문 색과 부정적 단어의 결합이 출처 기억과 빈도 추정을 바꾸지만 단순한 P300 기억 설명은 지지되지 않았음을 살펴봅니다.

The effect of shared distinctiveness on source memory: An event-related potential study

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
총 4명 중 동의자 0,1~3,4명일 때 두 수량 조건의 참 거짓을 비교한 표.

“일부가 동의했다”는 말에서 “전원 동의는 아니다”까지 따라올까?

총 4명 중 동의자 0,1~3,4명일 때 두 수량 조건의 참 거짓을 비교한 표.
논증과 대화논리학 배우기 · 개념·이론 · 일반

“일부가 동의했다”는 말에서 “전원 동의는 아니다”까지 따라올까?

대화 함축은 말의 문자적 내용보다 많은 것을 전달합니다. 문맥에 따른 추측을 논리적 필연으로 바꾸어 읽지 않는 연습을 해 봅니다.

Implicature

게시 2026-09-13 · 약 8분논리학 학습 글 읽기 →
조기 도입 A, 후기 도입 B, 미도입 C의 시간표에서 좋은 비교와 이미 처치된 집단을 통제로 쓰는 주의 비교가 색으로 구분된 도식

정책 시행 시점이 제각각이면 이중차분 평균이 뒤섞일까?

조기 도입 A, 후기 도입 B, 미도입 C의 시간표에서 좋은 비교와 이미 처치된 집단을 통제로 쓰는 주의 비교가 색으로 구분된 도식
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

정책 시행 시점이 제각각이면 이중차분 평균이 뒤섞일까?

Goodman-Bacon의 분해를 통해 시차 도입 자료의 두 방향 고정효과 추정치가 여러 2×2 비교의 가중평균이며 이미 처치된 집단이 통제가 될 때 해석이 흔들릴 수 있음을 설명합니다.

Difference-in-Differences with Variation in Treatment Timing

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
큰 정리를 작은 목표로 나누면 AI 증명은 더 강해질까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식

큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?

큰 정리를 작은 목표로 나누면 AI 증명은 더 강해질까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?

DeepSeek-Prover-V2는 비형식 풀이를 하위 목표로 재귀 분해해 형식 추론의 학습 자료와 보상 구조를 만든다.

DeepSeek-Prover-V2: Advancing Formal Mathematical Reasoning via Reinforcement Learning for Subgoal Decomposition

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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