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

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검색 결과555건

검색 결과 제목

  1. 301증명 단계를 거의 다 맞혀도 전체 정리는 못 풀 수 있을까?
  2. 302학생이 만든 문제를 더 풀면 학습 효과도 자동으로 커질까?
  3. 303큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?
  4. 304문제를 잘게 나누면 인공지능(AI)가 더 어려운 문제도 풀 수 있을까?
  5. 305남에게 가르치면 그냥 다시 읽는 것보다 더 배울까?
열 개의 증명 단계 중 아홉 단계가 초록색으로 성공해도 한 중간 단계의 실패가 최종 정리 실패로 이어지는 사슬 도식.

증명 단계를 거의 다 맞혀도 전체 정리는 못 풀 수 있을까?

열 개의 증명 단계 중 아홉 단계가 초록색으로 성공해도 한 중간 단계의 실패가 최종 정리 실패로 이어지는 사슬 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

증명 단계를 거의 다 맞혀도 전체 정리는 못 풀 수 있을까?

Lean Meets Theoretical Computer Science는 매개변수화한 Busy Beaver·혼합 불 대수 문제로 단계 성공률과 전체 증명 성공률의 큰 차이를 드러낸다.

Lean Meets Theoretical Computer Science: Scalable Synthesis of Theorem Proving Challenges in Formal-Informal Pairs

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
모두 문제 생성이라는 공통 활동 뒤 학생 문항 교사 문항 추가 없음 세 조건으로 갈라지고 증분 효과 비교점에 모인다.

학생이 만든 문제를 더 풀면 학습 효과도 자동으로 커질까?

모두 문제 생성이라는 공통 활동 뒤 학생 문항 교사 문항 추가 없음 세 조건으로 갈라지고 증분 효과 비교점에 모인다.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

학생이 만든 문제를 더 풀면 학습 효과도 자동으로 커질까?

145명 5학년 준실험은 학생 생성 문항을 푸는 조건이 교사 문항이나 문제 생성만 한 조건보다 추가 이득을 보이지 않은 결과도 함께 보고했습니다.

Effects of Student-generated Questions as the Source of Online Drill-and-practice Activities on Learning

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
큰 정리를 작은 목표로 나누면 AI 증명은 더 강해질까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식

큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?

큰 정리를 작은 목표로 나누면 AI 증명은 더 강해질까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?

DeepSeek-Prover-V2는 비형식 풀이를 하위 목표로 재귀 분해해 형식 추론의 학습 자료와 보상 구조를 만든다.

DeepSeek-Prover-V2: Advancing Formal Mathematical Reasoning via Reinforcement Learning for Subgoal Decomposition

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
43명 이동 예시의 입력과 결과 표. 버스 3대, 버스비 54만 원, 식비 43만 원을 구해 총비용 97만 원을 얻는다.

문제를 잘게 나누면 인공지능(AI)가 더 어려운 문제도 풀 수 있을까?

43명 이동 예시의 입력과 결과 표. 버스 3대, 버스비 54만 원, 식비 43만 원을 구해 총비용 97만 원을 얻는다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

문제를 잘게 나누면 인공지능(AI)가 더 어려운 문제도 풀 수 있을까?

작은 문제의 답을 다음 문제에 전달하는 least-to-most 연구는 분해의 개수보다 의존 순서와 분해 자체의 정확성이 중요함을 보여 줍니다.

Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
준비 기대 없음 → 가르칠 기대로 공부 → 실제로 가르치기 → 기대+가르치기 효과를 비교하는 LTCT 교육용 도식

남에게 가르치면 그냥 다시 읽는 것보다 더 배울까?

준비 기대 없음 → 가르칠 기대로 공부 → 실제로 가르치기 → 기대+가르치기 효과를 비교하는 LTCT 교육용 도식
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

남에게 가르치면 그냥 다시 읽는 것보다 더 배울까?

39개 연구 메타분석은 가르칠 예정임을 알고 준비한 뒤 가르칠 때 이득이 컸고 기대 없이 가르친 조건은 0과 구별되지 않았다고 보고했습니다.

Interactive Learning Effects of Preparing to Teach and Teaching: a Meta-Analytic Approach

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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