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

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검색 결과10건

검색 결과 제목

  1. 1비슷한 문제를 섞어 풀면 왜 연습은 어렵고 시험은 나아질까?
  2. 2논증지도를 쓰며 토론이 깊어졌다면 지도 때문이라고 말할 수 있을까?
  3. 3무작위배정된 사람을 모두 넣기만 하면 의향대로 분석이 될까?
  4. 4드문 두 특징이 함께 나오면 없던 관계도 기억에 생길까?
  5. 5증명 단계를 거의 다 맞혀도 전체 정리는 못 풀 수 있을까?
같은 여섯 문제를 유형별 묶음과 혼합 순서로 배치해 전환 횟수를 비교한 도식.

비슷한 문제를 섞어 풀면 왜 연습은 어렵고 시험은 나아질까?

같은 여섯 문제를 유형별 묶음과 혼합 순서로 배치해 전환 횟수를 비교한 도식.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

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

게시 2026-09-25 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
42명 한 집단이 다섯 차례 토론에서 관찰되지만 옆의 비교집단 칸은 비어 있어 인과 해석의 한계를 나타낸 그림

논증지도를 쓰며 토론이 깊어졌다면 지도 때문이라고 말할 수 있을까?

42명 한 집단이 다섯 차례 토론에서 관찰되지만 옆의 비교집단 칸은 비어 있어 인과 해석의 한계를 나타낸 그림
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

논증지도를 쓰며 토론이 깊어졌다면 지도 때문이라고 말할 수 있을까?

42명의 5주 활동은 사고 깊이의 변화를 보여 주지만 무작위 비교집단이 없어 인과효과를 확정할 수 없습니다.

Exploring the Effects of Argument Map-Supported Online Group Debate Activities on College Students’ Critical Thinking

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
각 100명 무작위배정 뒤 참여와 결과 관측 수가 달라지고 결측 처리 가정으로 분석이 이어지는 흐름도

무작위배정된 사람을 모두 넣기만 하면 의향대로 분석이 될까?

각 100명 무작위배정 뒤 참여와 결과 관측 수가 달라지고 결측 처리 가정으로 분석이 이어지는 흐름도
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

무작위배정된 사람을 모두 넣기만 하면 의향대로 분석이 될까?

의향대로 분석은 배정 집단 유지뿐 아니라 모든 참가자의 결과를 얻고 결측 처리 가정을 밝히는 문제까지 포함합니다.

Intention-to-Treat Analyses and Missing Outcome Data: A Tutorial

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
실제 빈도는 독립인 2대2 격자에서 드문 색과 드문 부정 항목이 만나는 한 칸만 강조되고 기억 화살표가 표시된 도식

드문 두 특징이 함께 나오면 없던 관계도 기억에 생길까?

실제 빈도는 독립인 2대2 격자에서 드문 색과 드문 부정 항목이 만나는 한 칸만 강조되고 기억 화살표가 표시된 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

드문 두 특징이 함께 나오면 없던 관계도 기억에 생길까?

Weigl 등 연구의 행동·ERP 결과를 통해 드문 색과 부정적 단어의 결합이 출처 기억과 빈도 추정을 바꾸지만 단순한 P300 기억 설명은 지지되지 않았음을 살펴봅니다.

The effect of shared distinctiveness on source memory: An event-related potential study

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
열 개의 증명 단계 중 아홉 단계가 초록색으로 성공해도 한 중간 단계의 실패가 최종 정리 실패로 이어지는 사슬 도식.

증명 단계를 거의 다 맞혀도 전체 정리는 못 풀 수 있을까?

열 개의 증명 단계 중 아홉 단계가 초록색으로 성공해도 한 중간 단계의 실패가 최종 정리 실패로 이어지는 사슬 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

증명 단계를 거의 다 맞혀도 전체 정리는 못 풀 수 있을까?

Lean Meets Theoretical Computer Science는 매개변수화한 Busy Beaver·혼합 불 대수 문제로 단계 성공률과 전체 증명 성공률의 큰 차이를 드러낸다.

Lean Meets Theoretical Computer Science: Scalable Synthesis of Theorem Proving Challenges in Formal-Informal Pairs

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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