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AI가 여러 번 시도해 하나를 맞히면 한 번의 실력도 같은 걸까?

한 번의 성공 확률과 시도 횟수를 바꾸어 한 번 성공할 가능성과 단일 시도 실력을 분리합니다.

같은 네 값인데 막대와 선은 왜 다른 이야기를 만들까?

막대그래프와 선그래프가 각각 분리된 비교와 연속적 추세를 암시한다는 세 실험을 읽고, 질문의 구조에 맞는 시각 부호를 선택합니다.

Bars and Lines: A Study of Graphic Communication

같은 연구를 읽고도 기존 입장이 더 극단적으로 갈릴 수 있을까?

사형제 찬반 참가자가 상반된 가상 연구를 평가한 고전 실험을 통해 편향된 동화와 태도 양극화를 구분하고, 결론 표지를 가린 검토 절차를 설계합니다.

Biased Assimilation and Attitude Polarization: The Effects of Prior Theories on Subsequently Considered Evidence

합성 자료를 거듭 섞으면 드문 사례가 사라질까?

원자료 고정 비중과 합성 과정의 보존율을 바꾸어 반복 학습에서 드문 사례의 비중이 어떻게 달라지는지 추적합니다.

표본의 범위를 넘으면 결론이 커진다

같은 장소와 같은 시간대에서 얻은 관찰을 결합할 때, 근거가 실제로 지지하는 범위와 그 범위를 넘어선 일반화를 그림으로 구분하는 창작 학습 자료입니다.