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

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검색 결과 제목

  1. 161자기 이익에 반하는 말을 하면 논증이 더 강하게 들릴까?
  2. 162채점이 정확하면 그 점수로 어떤 결정이든 내려도 될까?
  3. 163유의확률(p값)이 0.05면 ‘이 결론이 틀릴 확률’도 5%일까?
  4. 164검사 결과는 사전 확률을 몇 배나 바꾸는가?
  5. 165인공지능(AI)가 여러 풀이를 만든 뒤 따로 검사하면 정답률이 오를까?
같은 논증이 부분적 출처, 중립 출처, 마지못한 출처에 의해 제시되고 내용 평가와 출처 평가가 분리되는 도식

자기 이익에 반하는 말을 하면 논증이 더 강하게 들릴까?

같은 논증이 부분적 출처, 중립 출처, 마지못한 출처에 의해 제시되고 내용 평가와 출처 평가가 분리되는 도식
논증과 대화해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

자기 이익에 반하는 말을 하면 논증이 더 강하게 들릴까?

핀란드 무작위 설문실험은 자기 이익에 반하는 ‘마지못한 출처’가 중립 출처보다 자동으로 신뢰받지 않았음을 보여 줍니다.

The Force of the Argument Source: The Partiality of the Source Influences the Evaluation of Political Arguments

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
채점, 일반화, 실제 수행 연결, 활용의 함의라는 네 추론 단계와 각 단계에 필요한 검토 질문을 나타낸 표.

채점이 정확하면 그 점수로 어떤 결정이든 내려도 될까?

채점, 일반화, 실제 수행 연결, 활용의 함의라는 네 추론 단계와 각 단계에 필요한 검토 질문을 나타낸 표.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

채점이 정확하면 그 점수로 어떤 결정이든 내려도 될까?

타당화 논증은 관찰에서 채점, 일반화, 실제 수행, 활용 결정으로 넘어가는 근거를 살핍니다. 점수의 정확성과 점수 사용의 정당성을 구별합니다.

A contemporary approach to validity arguments: a practical guide to Kane’s framework

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
1000개 가설을 실제 효과 100과 없음 900으로 나누고 참 양성 80, 거짓 양성 45를 계산한 빈도 나무

유의확률(p값)이 0.05면 ‘이 결론이 틀릴 확률’도 5%일까?

1000개 가설을 실제 효과 100과 없음 900으로 나누고 참 양성 80, 거짓 양성 45를 계산한 빈도 나무
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

유의확률(p값)이 0.05면 ‘이 결론이 틀릴 확률’도 5%일까?

Colquhoun의 계산은 p값과 발견의 사후 오류확률이 다른 양임을 보이며, 사전가능성·검정력·관측 증거를 함께 명시해야 한다고 주장합니다.

An Investigation of the False Discovery Rate and the Misinterpretation of p-values

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
조건 있음과 없음의 단서 빈도가 LR 3 계산점에 합류하고 사전 오즈 1대4와 곱해져 사후 오즈 3대4로 이어진다.

검사 결과는 사전 확률을 몇 배나 바꾸는가?

조건 있음과 없음의 단서 빈도가 LR 3 계산점에 합류하고 사전 오즈 1대4와 곱해져 사후 오즈 3대4로 이어진다.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

검사 결과는 사전 확률을 몇 배나 바꾸는가?

가능도비는 같은 결과가 조건이 있는 사람과 없는 사람에게 각각 얼마나 자주 나타나는지를 비교해 사전 오즈를 갱신합니다.

Tips for Teachers of Evidence-based Medicine: Making Sense of Diagnostic Test Results Using Likelihood Ratios

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
한 문제에서 세 후보 풀이가 생성되고 별도 검증기가 점수를 매겨 한 후보를 선택하지만, 후보 없음과 검증 오류 경로도 함께 표시되어 있다.

인공지능(AI)가 여러 풀이를 만든 뒤 따로 검사하면 정답률이 오를까?

한 문제에서 세 후보 풀이가 생성되고 별도 검증기가 점수를 매겨 한 후보를 선택하지만, 후보 없음과 검증 오류 경로도 함께 표시되어 있다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)가 여러 풀이를 만든 뒤 따로 검사하면 정답률이 오를까?

GSM8K와 학습된 검증기는 풀이 생성과 후보 선택을 분리해 다단계 산술 추론을 개선하는 방법과 그 한계를 보여 줍니다.

Training Verifiers to Solve Math Word Problems

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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