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

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검색 결과307건

검색 결과 제목

  1. 16읽기 어려운 글꼴이면 더 잘 배운다는 결론, 메타분석과 재현에서도 남았을까?
  2. 17두 모임 12명과 9명을 더하면 참여자는 21명일까?
  3. 18고른 색 필터로 더 빨리 읽으면, 다음에도 같은 색을 고를까?
  4. 19추론 규칙도 전제로 적으면 논증이 더 확실해질까?
  5. 20긴 문맥을 읽는 인공지능(AI)는 가운데 근거도 똑같이 찾을까?
연구 비교Fortune favors the bold (and the Italicized): effects of disfluency on educational outcomes해외 학술 연구
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 비교 · 일반

읽기 어려운 글꼴이면 더 잘 배운다는 결론, 메타분석과 재현에서도 남았을까?

메타분석·재현성 점검·사전등록 직접 재현을 선택해 결과 지표와 적용 대상별 직접 근거, 불일치와 허용되는 해석을 비교합니다.

Fortune favors the bold (and the Italicized): effects of disfluency on educational outcomes

게시 2026-10-01 · 약 32분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
실습Introductory Business Statistics · 3.5 Venn Diagrams논리학 배우기
인간의 사고와 추론논리학 배우기 · 실습 · 일반

두 모임 12명과 9명을 더하면 참여자는 21명일까?

전체·두 집합·겹치는 인원을 바꾸어 합집합과 어느 쪽에도 속하지 않는 인원을 계산하고, 겹침을 두 번 센 오답을 고칩니다.

Introductory Business Statistics · 3.5 Venn Diagrams

게시 2026-10-01 · 약 24분논리학 학습 글 읽기 →
연구 비교Randomised controlled trial of the effect of coloured overlays on the rate of reading of people with specific learning difficulties해외 학술 연구
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 비교 · 일반

고른 색 필터로 더 빨리 읽으면, 다음에도 같은 색을 고를까?

읽기 속도 비교와 색 선택 반복성 연구를 질문·대상별로 나누어, 즉시 수행과 선택 안정성을 같은 결론으로 합치지 않습니다.

Randomised controlled trial of the effect of coloured overlays on the rate of reading of people with specific learning difficulties

게시 2026-09-30 · 약 32분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
전제 A와 B에서 결론 C로 가기 위해 규칙을 전제로 계속 추가하면 R1, R2, R3가 끝없이 늘고, 규칙 적용은 별도로 남는 도식

추론 규칙도 전제로 적으면 논증이 더 확실해질까?

전제 A와 B에서 결론 C로 가기 위해 규칙을 전제로 계속 추가하면 R1, R2, R3가 끝없이 늘고, 규칙 적용은 별도로 남는 도식
논리의 기초와 역사해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

추론 규칙도 전제로 적으면 논증이 더 확실해질까?

추론 규칙을 전제로만 계속 추가하면 적용을 위한 다음 규칙이 남습니다. 전제 추가와 실제 적용을 분리해 봅니다.

What the Tortoise Said to Achilles

게시 2026-09-29 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
긴 문맥의 처음과 끝에서는 성능이 높고 가운데 근거에서는 낮아지는 U자형 위치 민감성 곡선

긴 문맥을 읽는 인공지능(AI)는 가운데 근거도 똑같이 찾을까?

긴 문맥의 처음과 끝에서는 성능이 높고 가운데 근거에서는 낮아지는 U자형 위치 민감성 곡선
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

긴 문맥을 읽는 인공지능(AI)는 가운데 근거도 똑같이 찾을까?

긴 문맥 모델도 근거 위치에 따라 성능이 달라졌습니다. 문서 수와 위치를 바꾸는 교육 모형으로 강건성을 점검합니다.

Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

게시 2026-09-29 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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