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세 실험은 개념을 일부러 잘못 설명하고 곧바로 고치는 활동을 오류 없는 정교화나 남의 오류 수정과 비교했습니다.
Deliberate Erring Improves Far Transfer of Learning More Than Errorless Elaboration and Spotting and Correcting Others’ Errors
607개 효과크기 메타분석은 피드백의 평균 이점과 함께 3분의 1이 넘는 경우 성과가 낮아진 사실을 설명합니다.
The Effects of Feedback Interventions on Performance: A Historical Review, a Meta-Analysis, and a Preliminary Feedback Intervention Theory
근거의 충분성을 판단한 해외 말뭉치 연구를 읽고, 사례 하나에서 넓은 결론으로 넘어갈 때 빠진 정보를 찾아봅니다.
Recognizing Insufficiently Supported Arguments in Argumentative Essays
DeepSeek-Prover-V1.5는 Lean 4 검증 피드백을 강화학습과 트리 탐색에 이용해 형식증명 성능을 평가했습니다.
DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search
Logic-LM은 언어모델의 형식화와 기호 솔버의 판정을 결합하고 오류 메시지로 번역을 고치는 절차를 평가했습니다.
Logic-LM: Empowering Large Language Models with Symbolic Solvers for Faithful Logical Reasoning
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