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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. 271작은 화면에서는 움직이는 점과 나란한 그림 중 무엇이 나을까?
  2. 272학습일지를 쓰기만 하면 자기조절과 성취가 함께 오를까?
  3. 273선택지가 많으면 언제나 선택이 어려울까?
  4. 274다른 지역에서 얻은 효과를 우리 지역에 적용하려면 무엇을 알아야 할까?
  5. 275그림이 포함된 정리를 인공지능(AI)가 풀었다면 형식 검증도 통과할까?
A는 단계별 값 1,3,1로 올랐다 내려오고 B는 1,2,3으로 계속 오르는 두 작은 좌표판. 축 범위는 동일하다.

작은 화면에서는 움직이는 점과 나란한 그림 중 무엇이 나을까?

A는 단계별 값 1,3,1로 올랐다 내려오고 B는 1,2,3으로 계속 오르는 두 작은 좌표판. 축 범위는 동일하다.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

작은 화면에서는 움직이는 점과 나란한 그림 중 무엇이 나을까?

모바일 산점도 비교 실험은 속도·정확도·확신이 같은 방향으로 움직이지 않을 수 있음을 보여 줍니다. 대상의 경로와 과제에 맞춰 화면을 선택해야 합니다.

A Comparative Evaluation of Animation and Small Multiples for Trend Visualization on Mobile Phones

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
모니터링 도구가 학습 내용과 행동을 거쳐 성취 0.42 자기조절 0.19 동기 0.17로 갈라지는 경로도

학습일지를 쓰기만 하면 자기조절과 성취가 함께 오를까?

모니터링 도구가 학습 내용과 행동을 거쳐 성취 0.42 자기조절 0.19 동기 0.17로 갈라지는 경로도
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

학습일지를 쓰기만 하면 자기조절과 성취가 함께 오를까?

32개 중재연구 3,492명을 종합한 메타분석에서 모니터링 도구는 성취에 중간 효과, 자기조절·동기에는 작은 효과를 보였고 설계 특성에 따라 달랐습니다.

Let Learners Monitor the Learning Content and Their Learning Behavior! A Meta-analysis on the Effectiveness of Tools to Foster Monitoring

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
50개 연구 → 63개 비교 조건 → 참가자 5,036명 → 평균≈0·이질성 큼를 비교하는 LTCT 교육용 도식

선택지가 많으면 언제나 선택이 어려울까?

50개 연구 → 63개 비교 조건 → 참가자 5,036명 → 평균≈0·이질성 큼를 비교하는 LTCT 교육용 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

선택지가 많으면 언제나 선택이 어려울까?

50개 연구의 63개 조건과 5,036명을 종합한 메타분석은 선택 과부하의 평균 효과가 사실상 0에 가까웠지만 연구 간 차이가 컸다고 보고했습니다.

Can There Ever Be Too Many Options? A Meta-Analytic Review of Choice Overload

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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 →
문제 그림과 문장에서 형식 명세를 거쳐 증명 후보와 커널 검사로 이어지는 네 단계 파이프라인.

그림이 포함된 정리를 인공지능(AI)가 풀었다면 형식 검증도 통과할까?

문제 그림과 문장에서 형식 명세를 거쳐 증명 후보와 커널 검사로 이어지는 네 단계 파이프라인.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

그림이 포함된 정리를 인공지능(AI)가 풀었다면 형식 검증도 통과할까?

MATP-BENCH는 그림과 텍스트가 함께 있는 1,056개 정리를 Lean 4·Coq·Isabelle 형식화와 묶어 멀티모달 모델의 증명 능력을 평가한다.

MATP-BENCH: Can MLLM Be a Good Automated Theorem Prover for Multimodal Problems?

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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