통합검색

완성된 풀이를 보여 주기만 하면 초보자가 배울까?

Atkinson·Derry·Renkl·Wortham은 풀이예시 연구를 인지부하 관점에서 종합해 예시-문제 쌍, 단계 표지, 자기설명과 점진적 빈칸의 설계 원리를 제안했습니다.

Learning from Examples: Instructional Principles from the Worked Examples Research

시험 답을 바꿨다가 틀린 기억이 왜 더 오래 남을까?

네 연구는 정답을 오답으로 바꾼 경우가 오답을 정답으로 고친 경우보다 더 후회되고 잘 기억돼, 첫 답을 지켜야 한다는 믿음을 강화할 수 있음을 보였습니다.

Counterfactual Thinking and the First Instinct Fallacy

AI가 모를 때 멈추면 더 믿을 수 있을까?

신뢰도 문턱을 높일수록 응답 범위와 응답한 사례의 오류가 어떻게 함께 달라지는지 계산하고, 보류를 포함한 운영 기준을 세웁니다.

전체 80점이면 모든 집단에도 잘한 걸까?

평균은 모두 80점이지만 최저 집단은 50점과 78점인 두 모델을 비교해, 전체 점수 뒤의 운영상 약한 구간을 찾습니다.

AI 시험 문제가 학습 자료와 겹치면 점수를 믿을 수 있을까?

공개 시험·재표현 시험·새 비공개 시험의 결과를 비교하며 암기와 새로운 문제 해결을 구분합니다.