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

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검색 결과43건

검색 결과 제목

  1. 16‘내가 이해했나?’라는 질문을 띄우면 학습 결과도 오를까?
  2. 17‘과신한다’는 말은 실력·순위·확신 중 무엇이 지나치다는 뜻일까?
  3. 18동료 피드백은 교사 피드백만큼 글쓰기에 도움이 될까?
  4. 19평균 효과가 좋아도 다음 연구에서는 반대일 수 있을까?
  5. 20위험이 절반으로 줄었다면 실제로 몇 명에게 도움이 된 걸까?
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 →
과신을 과대평가, 과대배치, 과도정밀성의 세 열로 나누고 각각 실제 점수, 순위, 확률범위와 비교한 표

‘과신한다’는 말은 실력·순위·확신 중 무엇이 지나치다는 뜻일까?

과신을 과대평가, 과대배치, 과도정밀성의 세 열로 나누고 각각 실제 점수, 순위, 확률범위와 비교한 표
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

‘과신한다’는 말은 실력·순위·확신 중 무엇이 지나치다는 뜻일까?

과신 연구는 실제 성과의 과대평가, 타인 대비 과대배치, 믿음 범위의 과도한 정밀성을 구분하며 과제 난도에 따라 앞의 두 편향은 반대로 움직일 수 있음을 보였습니다.

The Trouble with Overconfidence

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
무피드백 → g=.91 → 2편 / 자기평가 → g=.33 → 3편 / 교사피드백 → g=.46 → CI 0 포함를 비교하는 LTCT 교육용 도식

동료 피드백은 교사 피드백만큼 글쓰기에 도움이 될까?

무피드백 → g=.91 → 2편 / 자기평가 → g=.33 → 3편 / 교사피드백 → g=.46 → CI 0 포함를 비교하는 LTCT 교육용 도식
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

동료 피드백은 교사 피드백만큼 글쓰기에 도움이 될까?

동료 피드백 효과는 무피드백·자기평가·교사 피드백 중 비교대상에 따라 달랐습니다.

The Impact of Formative Peer Feedback on Higher Education Students’ Academic Writing: a Meta-Analysis

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
평균 효과 +5, 신뢰구간 2~8, 예측구간 −6~16의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

평균 효과가 좋아도 다음 연구에서는 반대일 수 있을까?

평균 효과 +5, 신뢰구간 2~8, 예측구간 −6~16의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

평균 효과가 좋아도 다음 연구에서는 반대일 수 있을까?

IntHout 등은 Cochrane 메타분석을 검토해 평균이 유의한 경우에도 예측구간이 무효 또는 반대 방향을 포함하는 사례가 많음을 보였습니다.

Plea for Routinely Presenting Prediction Intervals in Meta-Analysis

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
두 개의 100명 격자에서 20대10과 2대1 사건 수를 비교하며 상대 감소는 둘 다 50퍼센트지만 NNT는 10과 100으로 다름을 보여 준다.

위험이 절반으로 줄었다면 실제로 몇 명에게 도움이 된 걸까?

두 개의 100명 격자에서 20대10과 2대1 사건 수를 비교하며 상대 감소는 둘 다 50퍼센트지만 NNT는 10과 100으로 다름을 보여 준다.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 입문

위험이 절반으로 줄었다면 실제로 몇 명에게 도움이 된 걸까?

상대위험 감소가 같아도 기초위험이 다르면 절대위험 감소와 치료필요수가 크게 달라지는 이유를 살펴봅니다.

The Number Needed to Treat: A Clinically Useful Measure of Treatment Effect

게시 2026-09-13 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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