전문가라면 판단 편향에서 자유로울까?
네 직업 영역의 연구 검토는 전문지식이 편향을 없애기보다 과제·자료·책임 구조에 따라 다른 방식으로 나타남을 정리합니다.
그림에서 무엇을 볼까요?
전문 지식, 과제 조건, 편향 증거를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
같은 확률 판단을 초보자·전문가라는 꼬리표가 아니라 사용 자료, 시간압박, 피드백, 책임 구조별로 비교하는 점검표를 만듭니다.
그림은 전문 지식 → 과제 조건 → 편향 증거 순서로 읽고 마지막 합류점에서 조건·범위·반례를 함께 확인합니다. 원 논문의 표나 그림을 복사하지 않고 LTCT가 개념 관계만 새로 그렸습니다.
함께 확인할 점
한 데이터베이스 중심의 서술 검토이고 공통 효과량을 합산하지 않았습니다. 직업·국가·과제 차이와 출판 편향이 남습니다.
이 연구만으로 LTCT 교육·시험의 효과를 확인할 수 없습니다. 적용안은 별도 비교 조건과 측정 계획이 필요한 제안입니다.
생각해 볼 질문
전문가에게 편향이 관찰되면 전문성은 쓸모없다는 뜻인가요?
사전등록은 적어 두기만 하면 충분할까?
유의확률(p값) 하나가 증거의 판결문이 될 수 있을까?
같은 연구를 다시 하면 결과는 얼마나 돌아올까?