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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. 36인공지능(AI)가 쓴 풀이가 실제 판단 과정을 그대로 보여 줄까?
  2. 37증명 답안의 점수를 인공지능(AI)에게 맡겨도 될까?
  3. 38풀이를 나란히 비교하면 왜 더 유연하게 풀까?
  4. 39화면이 실수를 막아 주면 같은 문제일까?
  5. 40인공지능(AI)가 보조선을 잘 찾으면 기하 증명도 끝난 걸까?
원래 규칙과 전제, 부정으로 바꾼 전제, 제거한 규칙의 세 개입에서 논리적으로 기대되는 결론 변화와 AI 답을 비교하도록 한 표.

인공지능(AI)가 쓴 풀이가 실제 판단 과정을 그대로 보여 줄까?

원래 규칙과 전제, 부정으로 바꾼 전제, 제거한 규칙의 세 개입에서 논리적으로 기대되는 결론 변화와 AI 답을 비교하도록 한 표.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)가 쓴 풀이가 실제 판단 과정을 그대로 보여 줄까?

사고 사슬에 오류·바꾸어 쓰기·삭제를 가한 개입 연구는 모델과 과제에 따라 답이 풀이에 의존하는 정도가 크게 다름을 보였습니다.

Measuring Faithfulness in Chain-of-Thought Reasoning

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
홀수 합의 두 사례만 든 답안 A와 임의의 두 홀수를 사용한 답안 B를 비교하는 표. B는 합이 정수의 두 배임을 보인다.

증명 답안의 점수를 인공지능(AI)에게 맡겨도 될까?

홀수 합의 두 사례만 든 답안 A와 임의의 두 홀수를 사용한 답안 B를 비교하는 표. B는 합이 정수의 두 배임을 보인다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

증명 답안의 점수를 인공지능(AI)에게 맡겨도 될까?

수학올림피아드 증명 평가 연구에서 자동 채점의 어려움을 읽습니다. 예시 확인과 일반 증명을 구별하는 작은 답안으로 채점 근거를 점검합니다.

Proof or Bluff? Evaluating LLMs on 2025 USA Math Olympiad

게시 2026-09-12 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
방정식 2(x+3)=14를 전개하는 풀이와 먼저 2로 나누는 풀이의 단계, 사용 성질, 유리한 조건을 나란히 비교한 표.

풀이를 나란히 비교하면 왜 더 유연하게 풀까?

방정식 2(x+3)=14를 전개하는 풀이와 먼저 2로 나누는 풀이의 단계, 사용 성질, 유리한 조건을 나란히 비교한 표.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

풀이를 나란히 비교하면 왜 더 유연하게 풀까?

중학교 7학년 70명을 무작위 배정한 연구는 같은 두 풀이를 차례로 볼 때보다 나란히 비교할 때 개념 지식과 풀이 유연성이 나아질 수 있음을 보였습니다.

Does Comparing Solution Methods Facilitate Conceptual and Procedural Knowledge? An Experimental Study on Learning to Solve Equations

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
화면 가는 6개 순열을 모두 허용하고 학습자가 규칙을 검사한다. 화면 나는 규칙에 맞는 3개만 허용하며 도구가 위반 배치를 차단한다. 양쪽 성공 기록은 같은 판단을 뜻하지 않는다.

화면이 실수를 막아 주면 같은 문제일까?

화면 가는 6개 순열을 모두 허용하고 학습자가 규칙을 검사한다. 화면 나는 규칙에 맞는 3개만 허용하며 도구가 위반 배치를 차단한다. 양쪽 성공 기록은 같은 판단을 뜻하지 않는다.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 입문

화면이 실수를 막아 주면 같은 문제일까?

조작 도구가 제약을 대신 지켜 주는 순간, 학습자가 수행하는 일이 달라집니다. 외적 표상을 과제의 일부로 살펴봅니다.

Representations in Distributed Cognitive Tasks

게시 2026-09-12 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
형식화된 전제에서 신경모형의 보조점 후보, 기호 엔진의 규칙 유도, 검증된 결론으로 이어지는 네 단계 표. 각 단계의 실패 조건을 함께 표시한다.

인공지능(AI)가 보조선을 잘 찾으면 기하 증명도 끝난 걸까?

형식화된 전제에서 신경모형의 보조점 후보, 기호 엔진의 규칙 유도, 검증된 결론으로 이어지는 네 단계 표. 각 단계의 실패 조건을 함께 표시한다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)가 보조선을 잘 찾으면 기하 증명도 끝난 걸까?

AlphaGeometry는 신경 언어모형의 보조 구성 제안과 기호 추론기의 검증을 결합했습니다. 30문제 성과와 적용 범위를 분리해 읽습니다.

Solving Olympiad Geometry without Human Demonstrations

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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