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회상 검사와 재학습을 다룬 2006년 개별 실험과 2014년 메타분석을 설계·대상·허용되는 해석으로 비교합니다.
Test-Enhanced Learning: Taking Memory Tests Improves Long-Term Retention
주디아 펄의 입문 논문은 관찰된 연관성만으로 인과 효과를 정할 수 없으며, 어떤 인과 가정을 두었는지 명시해야 한다고 설명합니다. 구조적 인과모형과 그래프, 개입 표기를 연결해 인과 질문의 논리적 토대를 살펴봅니다.
인과추론 입문 (An Introduction to Causal Inference)
MATH 데이터셋은 7개 분야·5단계 난이도의 경시 문제와 단계별 풀이를 함께 제공하며 평가 범위와 풀이 검사의 중요성을 보여 줍니다.
Measuring Mathematical Problem Solving With the MATH Dataset
인과 다이어그램은 교란 경로와 매개·충돌 변수를 구분합니다. 상관이 큰 변수부터 넣는 선택은 편향을 만들 수 있습니다.
Robust Causal Inference Using Directed Acyclic Graphs: the R package ‘dagitty’
2026년 PLOS One 연구에서 올바른 그래프를 보여 주는 교정은 효과가 있었지만, 장식을 없앤 깨끗한 디자인이 원래 디자인을 유지한 교정보다 낫지는 않았습니다.
Debunking Misleading Graphs Effectively: How Vocationally Educated Young Adults Perceive Graphs
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