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

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검색 결과836건

검색 결과 제목

  1. 416더 잘 떠오르는 위험이 실제보다 더 흔해 보일까?
  2. 417작은 화면에서는 움직이는 점과 나란한 그림 중 무엇이 나을까?
  3. 418같은 ‘필연’이라도 가능한 세계의 연결 방식에 따라 논리가 달라질까?
  4. 419선택지가 많으면 언제나 선택이 어려울까?
  5. 420다른 지역에서 얻은 효과를 우리 지역에 적용하려면 무엇을 알아야 할까?
왼쪽 기억에서 떠오르는 사례 막대와 오른쪽 공식 통계 빈도 막대가 분리되어 있고 같은 두 위험의 순서가 달라질 수 있음을 보여 준다.

더 잘 떠오르는 위험이 실제보다 더 흔해 보일까?

왼쪽 기억에서 떠오르는 사례 막대와 오른쪽 공식 통계 빈도 막대가 분리되어 있고 같은 두 위험의 순서가 달라질 수 있음을 보여 준다.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 입문

더 잘 떠오르는 위험이 실제보다 더 흔해 보일까?

사망 원인의 빈도를 판단한 고전 실험은 생생하고 보도되기 쉬운 사건이 빈도 추정을 어떻게 기울일 수 있는지 보여 줍니다.

Judged Frequency of Lethal Events

게시 2026-09-13 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
A는 단계별 값 1,3,1로 올랐다 내려오고 B는 1,2,3으로 계속 오르는 두 작은 좌표판. 축 범위는 동일하다.

작은 화면에서는 움직이는 점과 나란한 그림 중 무엇이 나을까?

A는 단계별 값 1,3,1로 올랐다 내려오고 B는 1,2,3으로 계속 오르는 두 작은 좌표판. 축 범위는 동일하다.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

작은 화면에서는 움직이는 점과 나란한 그림 중 무엇이 나을까?

모바일 산점도 비교 실험은 속도·정확도·확신이 같은 방향으로 움직이지 않을 수 있음을 보여 줍니다. 대상의 경로와 과제에 맞춰 화면을 선택해야 합니다.

A Comparative Evaluation of Animation and Small Multiples for Trend Visualization on Mobile Phones

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
현재 세계 w0에서 A가 참인 w1과 거짓인 w2로 접근하는 화살표와 가능·필연 판정

같은 ‘필연’이라도 가능한 세계의 연결 방식에 따라 논리가 달라질까?

현재 세계 w0에서 A가 참인 w1과 거짓인 w2로 접근하는 화살표와 가능·필연 판정
논리의 기초와 역사논리학 배우기 · 개념·이론 · 일반

같은 ‘필연’이라도 가능한 세계의 연결 방식에 따라 논리가 달라질까?

양상논리의 □와 ◇는 접근 가능한 세계의 구조에 따라 다른 원리를 만족합니다. 기호의 직관과 형식 규칙을 구분해 읽습니다.

Modal Logic

게시 2026-09-13 · 약 9분논리학 학습 글 읽기 →
50개 연구 → 63개 비교 조건 → 참가자 5,036명 → 평균≈0·이질성 큼를 비교하는 LTCT 교육용 도식

선택지가 많으면 언제나 선택이 어려울까?

50개 연구 → 63개 비교 조건 → 참가자 5,036명 → 평균≈0·이질성 큼를 비교하는 LTCT 교육용 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

선택지가 많으면 언제나 선택이 어려울까?

50개 연구의 63개 조건과 5,036명을 종합한 메타분석은 선택 과부하의 평균 효과가 사실상 0에 가까웠지만 연구 간 차이가 컸다고 보고했습니다.

Can There Ever Be Too Many Options? A Meta-Analytic Review of Choice Overload

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
초보효과10점 숙련효과2점이 같다고 가정할 때 구성비80대20은8.4점 20대80은3.6점.

다른 지역에서 얻은 효과를 우리 지역에 적용하려면 무엇을 알아야 할까?

초보효과10점 숙련효과2점이 같다고 가정할 때 구성비80대20은8.4점 20대80은3.6점.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

다른 지역에서 얻은 효과를 우리 지역에 적용하려면 무엇을 알아야 할까?

인과 지식의 이전은 연구 결과를 단순 복사하는 일과 다릅니다. 집단 간에 무엇이 달라지고 무엇이 유지되는지 가정을 드러내는 방법을 살펴봅니다.

Causal Inference and Data Fusion in Econometrics

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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