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‘A 또는 B’를 증명하려면 어느 쪽인지도 보여 주어야 할까?

직관주의 논리는 참을 구성 가능한 증명과 연결합니다. 배중률과 이중부정 제거가 왜 자동 규칙이 아닌지 살펴봅니다.

Intuitionistic Logic

채점이 정확하면 그 점수로 어떤 결정이든 내려도 될까?

타당화 논증은 관찰에서 채점, 일반화, 실제 수행, 활용 결정으로 넘어가는 근거를 살핍니다. 점수의 정확성과 점수 사용의 정당성을 구별합니다.

A contemporary approach to validity arguments: a practical guide to Kane’s framework

AI가 ‘완료했습니다’라고 쓰면 실제 작업도 끝난 걸까?

등대 경보판 7개를 바꾸는 가상 작업에서 답변, 도구 결과, 작업 뒤 상태를 분리해 완료의 근거를 판정합니다.

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.

입력 분포가 바뀌면 AI 오류도 같은 방식으로 늘어날까?

전체 정확도 82%가 66%로 같게 떨어져도 입력 구성 80·20→40·60의 변화와 조건별 정확도 90%→70%의 관계 변화는 다른 진단임을 비교합니다.