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

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검색 결과67건

검색 결과 제목

  1. 31학생이 만든 문제를 더 풀면 학습 효과도 자동으로 커질까?
  2. 32큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?
  3. 33문제를 잘게 나누면 인공지능(AI)가 더 어려운 문제도 풀 수 있을까?
  4. 34완성된 풀이를 보여 주기만 하면 초보자가 배울까?
  5. 35AI가 같은 답을 여러 번 하면 더 믿을 수 있을까?
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 →
완성 예시, 단계별 빈칸, 독립 문제풀이의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

완성된 풀이를 보여 주기만 하면 초보자가 배울까?

완성 예시, 단계별 빈칸, 독립 문제풀이의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

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

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
천문관 임무 계획실에서 남성 분석가와 여성 데이터 분석가가 다섯 선택 카드를 비교하고 둥근 안경을 쓴 LTCT 올빼미 캐릭터가 색 토큰을 묶는 장면

AI가 같은 답을 여러 번 하면 더 믿을 수 있을까?

천문관 임무 계획실에서 남성 분석가와 여성 데이터 분석가가 다섯 선택 카드를 비교하고 둥근 안경을 쓴 LTCT 올빼미 캐릭터가 색 토큰을 묶는 장면
인공지능과 논리논리학 배우기 · 주제별 학습 · 심화

AI가 같은 답을 여러 번 하면 더 믿을 수 있을까?

다섯 번의 보이는 출력과 외부 정답을 나란히 두고, 높은 일치율이 도움이 되는 조건과 같은 오류가 반복되는 경우를 구분합니다.

게시 2026-09-13 · 약 16분논리학 학습 글 읽기 →

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