
AI 심판은 자기 계열의 답을 더 좋아할까?
내용 조건은 같은 익명 답 A·B를 심판 A·B와 사람 루브릭이 평가할 때 88:78, 77:87, 80:80으로 달라지는 교육용 감사를 수행합니다.
게시 2026-09-13 · 약 18분논리학 학습 글 읽기 →
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내용 조건은 같은 익명 답 A·B를 심판 A·B와 사람 루브릭이 평가할 때 88:78, 77:87, 80:80으로 달라지는 교육용 감사를 수행합니다.

핵심 근거는 2개로 같은 60단어·180단어 답을 길이 보너스 규칙과 근거 루브릭으로 채점해 선택이 뒤집히는 과정을 확인합니다.
E-value는 관찰연구의 연관성을 설명해 없애려면 미측정 교란이 얼마나 강해야 하는지 비율척도로 묻습니다.
Sensitivity Analysis in Observational Research: Introducing the E-Value
인과 다이어그램은 통제해야 할 공통 원인과 통제하면 오히려 경로가 열리는 합류 변수를 구분하게 합니다.
Causal Diagrams for Epidemiologic Research
반대 가능성을 고려하게 한 고전 연구의 공개 초록을 소개합니다. 서로 다른 설명이 예측하는 관찰을 비교하는 활동으로 이어갑니다.
Considering the opposite: a corrective strategy for social judgment
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