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

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검색 결과61건

검색 결과 제목

  1. 31짧은 온라인 비판적 사고 수업은 모든 능력을 함께 높일까?
  2. 32색이 많으면 지도의 차이도 더 정확히 보일까?
  3. 33거짓 발견률 5%는 ‘한 번이라도 틀릴 확률 5%’와 같을까?
  4. 34그래프를 만든 사람이 아는 이야기가 독자에게도 똑같이 보일까?
  5. 35시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?
온라인 개입에서 인지반성·논증평가는 향상 방향, 분석적 글쓰기·가치 평가는 뚜렷한 향상이 없음을 서로 다른 네 측정 상자로 보여 주는 표.

짧은 온라인 비판적 사고 수업은 모든 능력을 함께 높일까?

온라인 개입에서 인지반성·논증평가는 향상 방향, 분석적 글쓰기·가치 평가는 뚜렷한 향상이 없음을 서로 다른 네 측정 상자로 보여 주는 표.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

짧은 온라인 비판적 사고 수업은 모든 능력을 함께 높일까?

Simonovic와 동료들의 148명 사전-사후 비교는 짧은 온라인 개입 뒤 인지반성·논증평가는 향상됐지만 분석적 글쓰기와 비판적 사고 가치 평가는 같은 패턴을 보이지 않았다고 보고했다.

It is not what you think it is how you think: A critical thinking intervention enhances argumentation, analytic thinking and metacognitive sensitivity

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
자료의 관계, 팔레트 유형 선택, 범례·매체 점검의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

색이 많으면 지도의 차이도 더 정확히 보일까?

자료의 관계, 팔레트 유형 선택, 범례·매체 점검의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

색이 많으면 지도의 차이도 더 정확히 보일까?

Harrower와 Brewer는 ColorBrewer를 통해 순차·발산·정성 색상표를 데이터 구조와 매체 조건에 맞춰 선택하고 실제 지도에서 점검하는 절차를 제시합니다.

ColorBrewer.org: An Online Tool for Selecting Colour Schemes for Maps

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
정렬된 다섯 p값과 순위별 BH 문턱을 비교하고 FDR과 FWER의 서로 다른 분모를 표시한 표

거짓 발견률 5%는 ‘한 번이라도 틀릴 확률 5%’와 같을까?

정렬된 다섯 p값과 순위별 BH 문턱을 비교하고 FDR과 FWER의 서로 다른 분모를 표시한 표
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

거짓 발견률 5%는 ‘한 번이라도 틀릴 확률 5%’와 같을까?

Benjamini–Hochberg 절차는 발견들 가운데 거짓 발견의 기대 비율을 통제합니다. 적어도 하나의 오류를 막는 가족단위 오류율과 분모가 다릅니다.

Controlling the False Discovery Rate: A Practical and Powerful Approach to Multiple Testing

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 두 선의 여론조사 그래프에서 선두와 추격이라는 서로 다른 패턴이 강조되고 초보 독자 예측으로 이어지는 그림

그래프를 만든 사람이 아는 이야기가 독자에게도 똑같이 보일까?

같은 두 선의 여론조사 그래프에서 선두와 추격이라는 서로 다른 패턴이 강조되고 초보 독자 예측으로 이어지는 그림
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

그래프를 만든 사람이 아는 이야기가 독자에게도 똑같이 보일까?

그래프에 앞서 들은 배경 이야기는 두드러지는 패턴을 바꾸고, 사람은 그 패턴이 초보 독자에게도 두드러질 것이라 예측했습니다.

The Curse of Knowledge in Visual Data Communication

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
학습 자료는 모형 학습에, 조정 자료는 설정 선택에, 최종 평가 자료는 완성 후 검사에 사용한다는 두 줄의 단계표.

시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?

학습 자료는 모형 학습에, 조정 자료는 설정 선택에, 최종 평가 자료는 완성 후 검사에 사용한다는 두 줄의 단계표.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?

정보 누출은 학습·평가 파일을 분리하는 것만으로 모두 막히지 않습니다. 자료를 가공하고 모형을 선택하는 전체 과정에서 경계를 지켜야 합니다.

Leakage and the Reproducibility Crisis in ML-based Science

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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