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

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검색 결과400건

검색 결과 제목

  1. 216인공지능(AI)가 프로그램을 진화시키면 새로운 수학 구성을 찾을 수 있을까?
  2. 217같은 성찰 질문을 여덟 주 내내 주면 전략 사용이 계속 늘까?
  3. 218논리 기호의 뜻을 진리표 없이 설명할 수 있을까?
  4. 219관찰연구의 여러 특성을 확률 하나로 맞춰도 될까?
  5. 220사물뿐 아니라 ‘성질’에도 ‘모든’을 적용할 수 있을까?
언어모델 후보, 자동 평가기, 우수 프로그램 재투입의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

인공지능(AI)가 프로그램을 진화시키면 새로운 수학 구성을 찾을 수 있을까?

언어모델 후보, 자동 평가기, 우수 프로그램 재투입의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 프로그램을 진화시키면 새로운 수학 구성을 찾을 수 있을까?

Romera-Paredes 등은 언어모델의 프로그램 제안과 자동 평가·진화를 결합해 cap set 구성과 온라인 bin packing 휴리스틱을 탐색했습니다.

Mathematical Discoveries from Program Search with Large Language Models

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
1주부터 4주까지 두 집단 모두 프롬프트를 받고 5주부터 8주까지 지속과 제거로 갈라지는 시간선

같은 성찰 질문을 여덟 주 내내 주면 전략 사용이 계속 늘까?

1주부터 4주까지 두 집단 모두 프롬프트를 받고 5주부터 8주까지 지속과 제거로 갈라지는 시간선
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 성찰 질문을 여덟 주 내내 주면 전략 사용이 계속 늘까?

대학생 74명의 8주 학습일지 연구에서 초기 프롬프트는 전략 사용을 활성화했지만, 장기 제공 집단은 단기 제공 집단보다 전략·자기효능감·시험성적이 높지 않았습니다.

Effects of Short- and Long-Term Prompting in Learning Journals on Strategy Use, Self-efficacy, and Learning Outcomes

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
낮은 점수 → 0.0–0.3 → 대조 우세 / 공통지지 → 0.3–0.7 → 비교 가능 / 높은 점수 → 0.7–1.0 → 처치 우세를 비교하는 LTCT 교육용 도식

관찰연구의 여러 특성을 확률 하나로 맞춰도 될까?

낮은 점수 → 0.0–0.3 → 대조 우세 / 공통지지 → 0.3–0.7 → 비교 가능 / 높은 점수 → 0.7–1.0 → 처치 우세를 비교하는 LTCT 교육용 도식
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

관찰연구의 여러 특성을 확률 하나로 맞춰도 될까?

성향점수는 관찰된 공변량을 균형화하지만 숨은 교란을 해결하지 않습니다.

The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
개별 학생을 도는 1차 양화와 성질 집합을 도는 2차 양화가 귀납 주장 검토점에서 합류한다.

사물뿐 아니라 ‘성질’에도 ‘모든’을 적용할 수 있을까?

개별 학생을 도는 1차 양화와 성질 집합을 도는 2차 양화가 귀납 주장 검토점에서 합류한다.
논리의 기초와 역사논리학 배우기 · 개념·이론 · 심화

사물뿐 아니라 ‘성질’에도 ‘모든’을 적용할 수 있을까?

2차 논리는 개체뿐 아니라 성질과 관계를 양화해 자연수 구조를 더 강하게 기술하지만, 그 표현력에는 의미론적 대가가 따릅니다.

Second-order and Higher-order Logic

게시 2026-09-13 · 약 9분논리학 학습 글 읽기 →

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