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

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검색 결과473건

검색 결과 제목

  1. 351사람을 설득하면 좋은 논증이 된 걸까?
  2. 352이번 일도 계획한 날짜에 끝날 거라고 믿는 이유는 뭘까?
  3. 353같은 숫자인데 왜 어떤 그래프가 더 읽기 쉬울까?
  4. 354먼저 풀다 실패하면 그다음 설명에서 더 배울까?
  5. 355증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?
설득 결과, 근거 품질, 정당화 판단를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

사람을 설득하면 좋은 논증이 된 걸까?

설득 결과, 근거 품질, 정당화 판단를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
논증과 대화해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

사람을 설득하면 좋은 논증이 된 걸까?

논증의 인식론적 접근은 실제 설득과 정당화된 믿음의 형성을 구분하고 평가 기준을 지도처럼 정리합니다.

Introduction: The Epistemological Approach to Argumentation—A Map

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
계획 오류, 내부 관점, 과거 분포의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

이번 일도 계획한 날짜에 끝날 거라고 믿는 이유는 뭘까?

계획 오류, 내부 관점, 과거 분포의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

이번 일도 계획한 날짜에 끝날 거라고 믿는 이유는 뭘까?

Buehler·Griffin·Ross의 다섯 연구는 사람들이 자신의 과제를 예측할 때 과거 분포보다 미래 시나리오에 집중해 완료 시간을 낙관한다고 보였습니다.

Exploring the Planning Fallacy: Why People Underestimate Their Task Completion Times

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
수량 40과 80을 같은 시작선의 길이 120·240 막대로 표시하고, 면적비 1대2인 반지름 60·84.85 원으로 표시한다.

같은 숫자인데 왜 어떤 그래프가 더 읽기 쉬울까?

수량 40과 80을 같은 시작선의 길이 120·240 막대로 표시하고, 면적비 1대2인 반지름 60·84.85 원으로 표시한다.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 입문

같은 숫자인데 왜 어떤 그래프가 더 읽기 쉬울까?

수량을 길이·위치·면적으로 나타내면 독자가 해야 하는 지각적 판단도 달라집니다. 정확한 비율 표현부터 점검합니다.

Crowdsourcing Graphical Perception: Using Mechanical Turk to Assess Visualization Design

게시 2026-09-12 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
가상 점수 A[4,5,6]과 B[1,5,9]는 평균 5와 평균에서의 차이 합 0이 같지만 제곱 차이 합은 2와 32로 다름을 나타낸 표.

먼저 풀다 실패하면 그다음 설명에서 더 배울까?

가상 점수 A[4,5,6]과 B[1,5,9]는 평균 5와 평균에서의 차이 합 0이 같지만 제곱 차이 합은 2와 32로 다름을 나타낸 표.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

먼저 풀다 실패하면 그다음 설명에서 더 배울까?

문제 해결과 설명의 순서를 비교한 메타분석을 읽습니다. 실패한 시도를 이후 설명에 연결하는 설계와 단순히 어렵게 만드는 활동을 구별합니다.

When Problem Solving Followed by Instruction Works: Evidence for Productive Failure

게시 2026-09-12 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
후보 증명, Lean 피드백, 탐색 갱신을 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?

후보 증명, Lean 피드백, 탐색 갱신을 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?

DeepSeek-Prover-V1.5는 Lean 4 검증 피드백을 강화학습과 트리 탐색에 이용해 형식증명 성능을 평가했습니다.

DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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