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

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검색 결과70건

검색 결과 제목

  1. 26비판 질문을 가르치면 약한 논증만 더 잘 걸러낼까?
  2. 27잘린 축·뒤집힌 축·넓이 왜곡은 모두 같은 방식으로 독자를 속일까?
  3. 28같은 결정도 결과가 나쁘면 더 나쁜 판단으로 보일까?
  4. 29설명으로 읽은 위험과 직접 배운 위험은 같은 선택을 낳을까?
  5. 30인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?
지시 없음, 한 번 지시, 반복 지시에서 약한 논증과 강한 논증 평가가 모두 낮아지고 간격은 조금 넓어지는 개념 그래프

비판 질문을 가르치면 약한 논증만 더 잘 걸러낼까?

지시 없음, 한 번 지시, 반복 지시에서 약한 논증과 강한 논증 평가가 모두 낮아지고 간격은 조금 넓어지는 개념 그래프
논증과 대화해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

비판 질문을 가르치면 약한 논증만 더 잘 걸러낼까?

2025년 실험에서 짧은 비판 질문 지시는 약한 논증뿐 아니라 강한 논증 평가도 낮췄습니다. 반복 지시는 두 품질의 구별을 조금 키웠지만 효과는 작았습니다.

Can People be Made More Rational? Testing Whether People’s Ability to Assess Arguments can be Enhanced

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
값 48과 52를 0 시작 축과 47 시작 축에 그려 시각적 차이 비율이 달라지는 두 막대그래프

잘린 축·뒤집힌 축·넓이 왜곡은 모두 같은 방식으로 독자를 속일까?

값 48과 52를 0 시작 축과 47 시작 축에 그려 시각적 차이 비율이 달라지는 두 막대그래프
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

잘린 축·뒤집힌 축·넓이 왜곡은 모두 같은 방식으로 독자를 속일까?

기만적 시각화 실험은 왜곡 기법과 질문 유형에 따라 오판 크기가 달라짐을 보여, ‘나쁜 그래프’ 한 범주보다 오류 메커니즘별 평가가 필요함을 제안합니다.

How Deceptive Are Deceptive Visualizations? An Empirical Analysis of Common Distortion Techniques

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 결정도 결과가 나쁘면 더 나쁜 판단으로 보일까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식

같은 결정도 결과가 나쁘면 더 나쁜 판단으로 보일까?

같은 결정도 결과가 나쁘면 더 나쁜 판단으로 보일까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 결정도 결과가 나쁘면 더 나쁜 판단으로 보일까?

결정 당시 정보가 같아도 나중 결과가 품질 평가를 바꾸는가?

Outcomes Affect Evaluations of Decision Quality: Replication and Extensions of Baron and Hershey’s (1988) Outcome Bias Experiment 1

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
설명으로 읽은 위험과 직접 배운 위험은 같은 선택을 낳을까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식

설명으로 읽은 위험과 직접 배운 위험은 같은 선택을 낳을까?

설명으로 읽은 위험과 직접 배운 위험은 같은 선택을 낳을까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

설명으로 읽은 위험과 직접 배운 위험은 같은 선택을 낳을까?

같은 분포도 설명과 반복 경험에서 선택이 달라지는가?

Of Black Swans and Tossed Coins: Is the Description-Experience Gap in Risky Choice Limited to Rare Events?

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
표면 전제와 결론 사이 빈칸에 생략 전제를 복원한 뒤 유형 분류와 품질 평가로 갈라지는 도식

인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?

표면 전제와 결론 사이 빈칸에 생략 전제를 복원한 뒤 유형 분류와 품질 평가로 갈라지는 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?

ACL 2025 연구는 일곱 언어모델의 논증 유형 분류를 비교하며, 생략된 전제가 있는 엔티밈과 작은 모델에서 어려움이 커짐을 보였습니다.

Can Large Language Models Understand Argument Schemes?

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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