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
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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
세 차례 크라우드 실험은 집계 수준과 시각 표지가 인과 판단을 흔들 수 있음을 보였습니다. 그래프와 결론의 거리를 점검합니다.
Illusion of Causality in Visualized Data
수학올림피아드 증명 평가 연구에서 자동 채점의 어려움을 읽습니다. 예시 확인과 일반 증명을 구별하는 작은 답안으로 채점 근거를 점검합니다.
Proof or Bluff? Evaluating LLMs on 2025 USA Math Olympiad
선택맹 연구는 참가자가 고른 얼굴을 몰래 바꿔 제시했을 때 조작 탐지와 선호 변화를 측정했습니다.
Manipulation Detection and Preference Alterations in a Choice Blindness Paradigm
중학교 7학년 70명을 무작위 배정한 연구는 같은 두 풀이를 차례로 볼 때보다 나란히 비교할 때 개념 지식과 풀이 유연성이 나아질 수 있음을 보였습니다.
Does Comparing Solution Methods Facilitate Conceptual and Procedural Knowledge? An Experimental Study on Learning to Solve Equations
971–975 / 2640편