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

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검색 결과496건

검색 결과 제목

  1. 256문장마다 역할을 맞혀도 전체 논증은 틀릴 수 있을까?
  2. 257긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?
  3. 258눈앞에 보이는 대상을 왜 알아차리지 못할까?
  4. 259점수가 낮으면 자기 점수도 더 정확히 알기 어려울까?
  5. 260작은 연구에서 발견된 효과는 왜 더 커 보일까?
A 조명 교체 주장, B 고장 근거는 A 지지, C 비용 우려는 A 반대, D 공동 구매는 C에 대응한다는 역할·대상표.

문장마다 역할을 맞혀도 전체 논증은 틀릴 수 있을까?

A 조명 교체 주장, B 고장 근거는 A 지지, C 비용 우려는 A 반대, D 공동 구매는 C에 대응한다는 역할·대상표.
논증과 대화해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

문장마다 역할을 맞혀도 전체 논증은 틀릴 수 있을까?

논증의 중심 주장·입장·지지 관계를 함께 예측하는 연구는 문장별 판단과 글 전체 구조 사이의 간극을 보여 줍니다.

Joint prediction in MST-style discourse parsing for argumentation mining

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
자료 다섯 개 중 핵심 근거의 위치를 첫째, 셋째, 다섯째로 바꾼 세 줄의 블록 도식. 성능 수치는 표시하지 않는다.

긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?

자료 다섯 개 중 핵심 근거의 위치를 첫째, 셋째, 다섯째로 바꾼 세 줄의 블록 도식. 성능 수치는 표시하지 않는다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?

긴 문맥 처리 연구는 입력 길이와 실제 정보 활용을 구별합니다. 같은 근거의 위치를 바꾸는 평가가 왜 필요한지 살펴봅니다.

Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
가려지지 않은 원 네 개, 삼각형 세 개, 별 한 개가 배치되어 있다. 원의 수를 세는 과제와 모든 모양을 분류하는 과제를 구별한다.

눈앞에 보이는 대상을 왜 알아차리지 못할까?

가려지지 않은 원 네 개, 삼각형 세 개, 별 한 개가 배치되어 있다. 원의 수를 세는 과제와 모든 모양을 분류하는 과제를 구별한다.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

눈앞에 보이는 대상을 왜 알아차리지 못할까?

선택적 주의 연구는 시야에 들어온 정보와 의식적으로 알아차린 정보를 구별합니다. 실수를 개인의 성실성으로 판단하기 전에 과제의 주의 요구를 살핍니다.

Failures of Awareness: The Case of Inattentional Blindness

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
실제 백분위 12와 자기 추정 백분위 62를 두 막대로 비교하고 훈련 뒤 재평가 화살표를 표시한 그림

점수가 낮으면 자기 점수도 더 정확히 알기 어려울까?

실제 백분위 12와 자기 추정 백분위 62를 두 막대로 비교하고 훈련 뒤 재평가 화살표를 표시한 그림
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

점수가 낮으면 자기 점수도 더 정확히 알기 어려울까?

네 연구에서 낮은 수행과 큰 자기평가 오차가 함께 나타났습니다. 집단 패턴을 개인 낙인으로 바꾸지 않는 해석이 중요합니다.

Unskilled and Unaware of It: How Difficulties in Recognizing One's Own Incompetence Lead to Inflated Self-Assessments

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
효과 추정치 분포의 오른쪽 꼬리 중 유의 문턱을 넘은 값만 선택되어 평균이 오른쪽으로 이동한 모습이다.

작은 연구에서 발견된 효과는 왜 더 커 보일까?

효과 추정치 분포의 오른쪽 꼬리 중 유의 문턱을 넘은 값만 선택되어 평균이 오른쪽으로 이동한 모습이다.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

작은 연구에서 발견된 효과는 왜 더 커 보일까?

낮은 검정력은 참 효과를 놓칠 뿐 아니라 발견된 효과를 과장하고 재현 가능성을 낮출 수 있습니다.

Power Failure: Why Small Sample Size Undermines the Reliability of Neuroscience

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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