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AI의 80% 확신은 열 번 중 여덟 번 맞는다는 뜻일까?

표시된 확신과 같은 묶음의 실제 정답 비율을 바꾸어 보정 차이를 계산하고, 한 사례의 확신과 여러 사례의 빈도를 구분합니다.

AI는 확신이 낮을 때 언제 사람에게 넘겨야 할까?

정답 가능성·오류 영향·검토 비용을 바꾸어 자동 처리와 사람 검토의 예상 비용을 비교합니다.

사전등록 표시가 있으면 분석도 계획대로였다고 믿어도 될까?

Registered Reports의 긍정 결과 비율 비교와 초기 사전등록 연구의 계획 준수 점검을 선택해, 출판 형식·계획 일치·개별 결과 신뢰에 허용되는 해석을 구분합니다.

An Excess of Positive Results: Comparing the Standard Psychology Literature With Registered Reports

숨은 변수가 얼마나 강해야 관찰된 효과를 지울 수 있을까?

E-value는 관찰연구의 결과를 설명해 없애려면 측정하지 못한 교란이 노출·결과와 얼마나 강하게 연관돼야 하는지 위험비 척도로 묻습니다.

Sensitivity Analysis in Observational Research: Introducing the E-Value

풀이 예시를 많이 보여 주면 스스로 풀 수 있게 될까?

완성 풀이가 초보자의 탐색 부담을 줄이는 이유와, 예시를 연습 문제·자기설명·점진적 빈칸과 연결해야 하는 이유를 종합 연구에서 살펴봅니다.

Learning from Examples: Instructional Principles from the Worked Examples Research