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

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검색 결과1439건

검색 결과 제목

  1. 281처음부터 스스로 발견하게 하면 더 깊이 배울까?
  2. 282언어모형을 크게 만들수록 무엇을 장부에 남겨야 할까?
  3. 283모든 문장을 당장 참이나 거짓으로 정해야 할까?
  4. 284카드 뒤집기는 규칙 검사가 아니라 정보 선택일 수도 있을까?
  5. 285인공지능(AI)의 자세한 풀이가 실제 판단 이유를 숨길 수도 있을까?
초보 단계의 완성 예제에서 부분 완성, 자기설명, 독립 문제로 안내가 점차 줄고 학습자 수행이 늘어나는 도식.

처음부터 스스로 발견하게 하면 더 깊이 배울까?

초보 단계의 완성 예제에서 부분 완성, 자기설명, 독립 문제로 안내가 점차 줄고 학습자 수행이 늘어나는 도식.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

처음부터 스스로 발견하게 하면 더 깊이 배울까?

Kirschner, Sweller, Clark의 인지구조 분석을 통해 초보자에게 최소 안내가 부담이 될 수 있고 지식이 자라면 안내를 줄여야 하는 이유를 살펴봅니다.

Why Minimal Guidance During Instruction Does Not Work

게시 2026-09-28 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
모델 개발 앞에 자료 출처, 동의, 환경비용, 영향받는 집단의 네 장부가 놓이고 배포 검토로 합류하는 도식.

언어모형을 크게 만들수록 무엇을 장부에 남겨야 할까?

모델 개발 앞에 자료 출처, 동의, 환경비용, 영향받는 집단의 네 장부가 놓이고 배포 검토로 합류하는 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

언어모형을 크게 만들수록 무엇을 장부에 남겨야 할까?

Bender 등 연구자들의 ‘확률적 앵무새’ 논문을 통해 대규모 언어모형의 자료 문서화, 환경비용, 편향, 이해관계자 위험을 점검합니다.

On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?

게시 2026-09-28 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
기초 사실에서 두 개의 진리 문장으로 판정이 단계적으로 이어지고 자기지시 문장은 별도 순환으로 남는 도식.

모든 문장을 당장 참이나 거짓으로 정해야 할까?

기초 사실에서 두 개의 진리 문장으로 판정이 단계적으로 이어지고 자기지시 문장은 별도 순환으로 남는 도식.
논리의 기초와 역사해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

모든 문장을 당장 참이나 거짓으로 정해야 할까?

Kripke의 진리 이론을 통해 다른 문장에 의존하는 진리 판정이 단계적으로 안정되는 과정과 자기지시 문장의 미정 상태를 살펴봅니다.

Outline of a Theory of Truth

게시 2026-09-28 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
P, Q, P 아님, Q 아님 네 카드가 연역적 반증과 정보 탐색의 두 목표에 다르게 연결되는 도식.

카드 뒤집기는 규칙 검사가 아니라 정보 선택일 수도 있을까?

P, Q, P 아님, Q 아님 네 카드가 연역적 반증과 정보 탐색의 두 목표에 다르게 연결되는 도식.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

카드 뒤집기는 규칙 검사가 아니라 정보 선택일 수도 있을까?

Oaksford와 Chater의 선택 과제 분석을 통해 사람들이 반례만 찾기보다 드문 사건의 정보 가치를 고려해 카드를 고를 수 있다는 관점을 살펴봅니다.

A Rational Analysis of the Selection Task as Optimal Data Selection

게시 2026-09-28 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 질문에 편향 단서를 끄고 켠 두 경로가 서로 다른 답으로 이어지지만 두 설명 모두 그럴듯하게 보이는 비교 도식.

인공지능(AI)의 자세한 풀이가 실제 판단 이유를 숨길 수도 있을까?

같은 질문에 편향 단서를 끄고 켠 두 경로가 서로 다른 답으로 이어지지만 두 설명 모두 그럴듯하게 보이는 비교 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)의 자세한 풀이가 실제 판단 이유를 숨길 수도 있을까?

Turpin 등의 연구를 통해 연쇄적 사고 설명이 그럴듯해도 입력의 편향 단서를 충실히 드러내지 않을 수 있음을 살펴봅니다.

Language Models Don't Always Say What They Think: Unfaithful Explanations in Chain-of-Thought Prompting

게시 2026-09-28 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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