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풀이 예시를 보여 주면 작은 인공지능(AI)도 추론을 잘하게 될까?

Wei 등의 연쇄 사고 촉진 연구를 모델 규모별로 읽고, 풀이 형식과 실제 추론 능력을 구분합니다.

Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

평가 항목의 반영 비율을 바꾸면 AI 순위도 달라질까?

두 AI의 항목별 점수는 그대로 두고 정확성·안전성·속도의 반영 비율만 바꿉니다. 어떤 항목을 더 중요하게 보느냐에 따라 순위가 달라지는지 확인합니다.

반론을 주고받는 연습이 혼자 쓰는 논증도 바꿀 수 있을까?

Kuhn과 Udell이 학업 위험군 청소년에게 실시한 16회 논증 활동을 읽고, 동료 대화에서 익힌 반론 전략이 개인 논증으로 이어지는 조건을 살펴봅니다.

The Development of Argument Skills

불확실성을 한 장의 막대 대신 여러 가능한 장면으로 보여줄까?

Hullman, Resnick, Adar의 가상 결과 그림 연구에서 가능한 자료 표본을 한 프레임씩 보여 주는 방식이 순위의 신뢰도 판단을 어떻게 바꾸는지 살펴봅니다.

Hypothetical Outcome Plots Outperform Error Bars and Violin Plots for Inferences about Reliability of Variable Ordering

비슷한 문제를 섞어 풀면 왜 연습은 어렵고 시험은 나아질까?

Rohrer와 Taylor의 수학 연습 연구에서 간격두기와 교차연습의 지연검사 이점을 읽고, 문제 수보다 배열이 바꾸는 판단 기회를 살펴봅니다.

The Shuffling of Mathematics Problems Improves Learning