한곳에서 찾는 논리 자료

통합검색

연구와 학습, 시험과 도서를 한곳에서 찾습니다.

검색 결과마다 자료의 코너와 성격을 표시합니다. 제목을 먼저 살펴보고 그림 카드와 기존 본문으로 이어 가세요.

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

관심 주제로 찾아보기

조건 초기화

검색 결과51건

검색 결과 제목

  1. 21다른 지역에서 얻은 효과를 우리 지역에 적용하려면 무엇을 알아야 할까?
  2. 22자연어 증명에 참고문헌을 붙이면 자동으로 검증된 증명이 될까?
  3. 23좋은 문장 하나보다 대화의 주고받음이 더 설득적일까?
  4. 24인공지능(AI)가 풀이의 갈림길로 돌아가면 더 잘 풀 수 있을까?
  5. 25시각화 시험을 줄일 때 잘 맞히는 문항만 남기면 될까?
초보효과10점 숙련효과2점이 같다고 가정할 때 구성비80대20은8.4점 20대80은3.6점.

다른 지역에서 얻은 효과를 우리 지역에 적용하려면 무엇을 알아야 할까?

초보효과10점 숙련효과2점이 같다고 가정할 때 구성비80대20은8.4점 20대80은3.6점.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

다른 지역에서 얻은 효과를 우리 지역에 적용하려면 무엇을 알아야 할까?

인과 지식의 이전은 연구 결과를 단순 복사하는 일과 다릅니다. 집단 간에 무엇이 달라지고 무엇이 유지되는지 가정을 드러내는 방법을 살펴봅니다.

Causal Inference and Data Fusion in Econometrics

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
참고 정리 검색에서 자연어 증명 생성으로 이어진 뒤 인간 검토와 형식 검증 부재를 구분하는 흐름도

자연어 증명에 참고문헌을 붙이면 자동으로 검증된 증명이 될까?

참고 정리 검색에서 자연어 증명 생성으로 이어진 뒤 인간 검토와 형식 검증 부재를 구분하는 흐름도
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

자연어 증명에 참고문헌을 붙이면 자동으로 검증된 증명이 될까?

NaturalProver는 배경 정리와 정의를 조건으로 자연어 증명 단계를 생성해 사람 평가를 개선했지만, 형식 검사기가 없는 자연어 증명은 여전히 인간 검토가 필요했습니다.

NaturalProver: Grounded Mathematical Proof Generation With Language Models

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
언어 특징과 진입 시점 왕복 구조가 관찰된 설득 표시 노드에 합류하되 인과 확정 아님이 표시된다.

좋은 문장 하나보다 대화의 주고받음이 더 설득적일까?

언어 특징과 진입 시점 왕복 구조가 관찰된 설득 표시 노드에 합류하되 인과 확정 아님이 표시된다.
논증과 대화해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

좋은 문장 하나보다 대화의 주고받음이 더 설득적일까?

온라인 토론 자료 연구는 설득 여부가 문장 특징뿐 아니라 참여 시점과 왕복 대화 같은 상호작용과 연결됨을 보여 줍니다.

Winning Arguments: Interaction Dynamics and Persuasion Strategies in Good-faith Online Discussions

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
2,3,4,6에서 6÷2=3을 선택하여 남은 수3,3,4, 이어3+3=6과6×4=24로 진행하는 검산표. 다른 첫 선택은 미검토.

인공지능(AI)가 풀이의 갈림길로 돌아가면 더 잘 풀 수 있을까?

2,3,4,6에서 6÷2=3을 선택하여 남은 수3,3,4, 이어3+3=6과6×4=24로 진행하는 검산표. 다른 첫 선택은 미검토.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 풀이의 갈림길로 돌아가면 더 잘 풀 수 있을까?

생각의 나무는 중간 풀이를 여러 갈래로 만들고 평가하여 탐색합니다. 유망하다는 판단과 실제 정답 검사는 따로 보아야 합니다.

Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
A와 B는 막대 높이, C는 산점도 관계, D는 포함 구조 읽기로 분류하고 내용·응답·표현을 별도 점검 항목으로 적은 표.

시각화 시험을 줄일 때 잘 맞히는 문항만 남기면 될까?

A와 B는 막대 높이, C는 산점도 관계, D는 포함 구조 읽기로 분류하고 내용·응답·표현을 별도 점검 항목으로 적은 표.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

시각화 시험을 줄일 때 잘 맞히는 문항만 남기면 될까?

Mini-VLAT는 53문항을 12문항으로 줄이면서 통계적 관계와 내용 타당성을 함께 고려했습니다. 짧은 시험의 설계에서 남겨야 할 증거를 살펴봅니다.

Mini-VLAT: A Short and Effective Measure of Visualization Literacy

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

21–25 / 51편