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

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검색 결과292건

검색 결과 제목

  1. 226토론의 목적이 몰래 바뀌면 왜 오류가 생길까?
  2. 227숨은 변수가 얼마나 강해야 관찰 결과가 사라질까?
  3. 228남의 편향은 보이는데 내 편향은 덜 보일까?
  4. 229인공지능(AI)가 쓴 풀이가 실제 판단 과정을 그대로 보여 줄까?
  5. 230같은 상관관계도 그래프 모양에 따라 원인처럼 보일까?
관찰 연관, 숨은 교란, 민감도 경계를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

숨은 변수가 얼마나 강해야 관찰 결과가 사라질까?

관찰 연관, 숨은 교란, 민감도 경계를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

숨은 변수가 얼마나 강해야 관찰 결과가 사라질까?

E-value는 관찰연구의 연관성을 설명해 없애려면 미측정 교란이 얼마나 강해야 하는지 비율척도로 묻습니다.

Sensitivity Analysis in Observational Research: Introducing the E-Value

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
자기 평가, 타인 평가, 동시 비교를 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.

남의 편향은 보이는데 내 편향은 덜 보일까?

자기 평가, 타인 평가, 동시 비교를 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

남의 편향은 보이는데 내 편향은 덜 보일까?

1,000명 규모 연구들은 편향 맹점이 자기·타인 비교 방식에 따라 달라짐을 보여 줍니다.

Bias in bias recognition: People view others but not themselves as biased by preexisting beliefs and social stigmas

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
원래 규칙과 전제, 부정으로 바꾼 전제, 제거한 규칙의 세 개입에서 논리적으로 기대되는 결론 변화와 AI 답을 비교하도록 한 표.

인공지능(AI)가 쓴 풀이가 실제 판단 과정을 그대로 보여 줄까?

원래 규칙과 전제, 부정으로 바꾼 전제, 제거한 규칙의 세 개입에서 논리적으로 기대되는 결론 변화와 AI 답을 비교하도록 한 표.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)가 쓴 풀이가 실제 판단 과정을 그대로 보여 줄까?

사고 사슬에 오류·바꾸어 쓰기·삭제를 가한 개입 연구는 모델과 과제에 따라 답이 풀이에 의존하는 정도가 크게 다름을 보였습니다.

Measuring Faithfulness in Chain-of-Thought Reasoning

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 독서 시간과 점수 자료를 두 집단 평균 막대와 개인 점으로 나타낼 때 각각 드러나는 정보, 숨는 정보와 허용되는 결론을 비교한 표.

같은 상관관계도 그래프 모양에 따라 원인처럼 보일까?

같은 독서 시간과 점수 자료를 두 집단 평균 막대와 개인 점으로 나타낼 때 각각 드러나는 정보, 숨는 정보와 허용되는 결론을 비교한 표.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 상관관계도 그래프 모양에 따라 원인처럼 보일까?

세 차례 크라우드 실험은 집계 수준과 시각 표지가 인과 판단을 흔들 수 있음을 보였습니다. 그래프와 결론의 거리를 점검합니다.

Illusion of Causality in Visualized Data

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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