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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. 366논증을 그리는 수업은 새로운 글을 읽는 힘도 키울까?
  2. 367새로운 사실을 배운 인공지능(AI)는 거꾸로 물어도 답할까?
  3. 368함께 변하면 원인이라고 불러도 될까?
  4. 369남의 편향은 보이는데 내 편향은 덜 보일까?
  5. 370인공지능(AI)가 쓴 풀이가 실제 판단 과정을 그대로 보여 줄까?
수업 집단 105명과 비교 집단 56명의 사전·사후 평가 구조. 수업 집단은 12주 동안 읽기, 논증 그림, 피드백과 수정을 수행했다. 무작위 배정이 아니며 집단 비교라는 점을 표시한다.

논증을 그리는 수업은 새로운 글을 읽는 힘도 키울까?

수업 집단 105명과 비교 집단 56명의 사전·사후 평가 구조. 수업 집단은 12주 동안 읽기, 논증 그림, 피드백과 수정을 수행했다. 무작위 배정이 아니며 집단 비교라는 점을 표시한다.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

논증을 그리는 수업은 새로운 글을 읽는 힘도 키울까?

12주 수업과 비교 집단을 살핀 현장연구를 소개합니다. 긍정적 결과와 함께 수업 구성, 배정 방식, 적용 범위를 읽습니다.

Improving analytical reasoning and argument understanding: a quasi-experimental field study of argument visualization

게시 2026-09-12 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
책과 저자의 관계를 반대로 읽는 것, 작가 부류 전체를 한 사람과 동일시하는 것, 유일한 저서를 단정하는 것을 구별한 표.

새로운 사실을 배운 인공지능(AI)는 거꾸로 물어도 답할까?

책과 저자의 관계를 반대로 읽는 것, 작가 부류 전체를 한 사람과 동일시하는 것, 유일한 저서를 단정하는 것을 구별한 표.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

새로운 사실을 배운 인공지능(AI)는 거꾸로 물어도 답할까?

역전의 저주 연구는 학습한 사실을 반대 방향의 질문에서 활용하는 문제를 다룹니다. 같은 대상이라는 정보와 일반 조건문의 역을 구별하며 읽습니다.

The Reversal Curse: LLMs trained on “A is B” fail to learn “B is A”

게시 2026-09-12 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
햇빛에서 집중으로 가는 후보 화살표와 함께 학년, 교실 위치, 소음, 교사 배정이 만드는 대안 경로를 표시하고 시간성·일관성·실험 질문을 곁에 둔 인과도.

함께 변하면 원인이라고 불러도 될까?

햇빛에서 집중으로 가는 후보 화살표와 함께 학년, 교실 위치, 소음, 교사 배정이 만드는 대안 경로를 표시하고 시간성·일관성·실험 질문을 곁에 둔 인과도.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

함께 변하면 원인이라고 불러도 될까?

Bradford Hill의 아홉 관점을 합격 체크리스트가 아니라 인과 설명을 비판적으로 묻는 틀로 읽습니다.

The Environment and Disease: Association or Causation?

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
자기 평가, 타인 평가, 동시 비교를 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.

남의 편향은 보이는데 내 편향은 덜 보일까?

자기 평가, 타인 평가, 동시 비교를 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

남의 편향은 보이는데 내 편향은 덜 보일까?

1,000명 규모 연구들은 편향 맹점이 자기·타인 비교 방식에 따라 달라짐을 보여 줍니다.

Bias in bias recognition: People view others but not themselves as biased by preexisting beliefs and social stigmas

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
원래 규칙과 전제, 부정으로 바꾼 전제, 제거한 규칙의 세 개입에서 논리적으로 기대되는 결론 변화와 AI 답을 비교하도록 한 표.

인공지능(AI)가 쓴 풀이가 실제 판단 과정을 그대로 보여 줄까?

원래 규칙과 전제, 부정으로 바꾼 전제, 제거한 규칙의 세 개입에서 논리적으로 기대되는 결론 변화와 AI 답을 비교하도록 한 표.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)가 쓴 풀이가 실제 판단 과정을 그대로 보여 줄까?

사고 사슬에 오류·바꾸어 쓰기·삭제를 가한 개입 연구는 모델과 과제에 따라 답이 풀이에 의존하는 정도가 크게 다름을 보였습니다.

Measuring Faithfulness in Chain-of-Thought Reasoning

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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