풀이 예시를 많이 보여 주면 스스로 풀 수 있게 될까?
완성 풀이가 초보자의 탐색 부담을 줄이는 이유와, 예시를 연습 문제·자기설명·점진적 빈칸과 연결해야 하는 이유를 종합 연구에서 살펴봅니다.
Learning from Examples: Instructional Principles from the Worked Examples Research
연구와 학습, 시험과 도서를 한곳에서 찾습니다.
검색 결과마다 자료의 코너와 성격을 표시합니다. 제목을 먼저 살펴보고 그림 카드와 기존 본문으로 이어 가세요.

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완성 풀이가 초보자의 탐색 부담을 줄이는 이유와, 예시를 연습 문제·자기설명·점진적 빈칸과 연결해야 하는 이유를 종합 연구에서 살펴봅니다.
Learning from Examples: Instructional Principles from the Worked Examples Research
언어모델의 P(True)와 P(IK) 연구를 통해 자신감, 판별력, 보정, 새 과제 일반화를 구분합니다. 답변 임계값을 움직여 선택적 응답의 대가를 살펴보세요.
Language Models (Mostly) Know What They Know
2014년 실험과 2019년 직접 반복·확장을 선택해 시험 성과, 필기 과정과 적용 대상에 맞는 결론 범위를 비교합니다.
The Pen Is Mightier Than the Keyboard: Advantages of Longhand Over Laptop Note Taking
내용은 그대로인데 먼저 놓인 답을 고른다면 판정은 얼마나 믿을 수 있을까요? 두 순서의 결과를 비교하는 가상 실험을 해 봅니다.
Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena
인원·시간·검토 회차·자료 방식을 바꾸면 중복 없는 순환 연결, 회차당 시간과 필요한 인쇄물이 다시 계산됩니다.
Ladder of Feedback
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