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해외 학술 연구

해외 학술 연구

그림으로 이해하고, 원문으로 깊이 읽습니다.

관심 주제와 난이도로 필요한 글을 찾아보세요. 개념을 익히는 학습과 원문에 근거한 연구 해설을 구분했습니다.

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

해외 학술 연구의 7개 분야

조건 초기화

해외 학술 연구448편 · 417묶음

검색 결과 제목

  1. 211설명으로 읽은 위험과 직접 배운 위험은 같은 선택을 낳을까?
  2. 212재미있는 문제를 만들기 전에 어떤 답을 능력의 증거로 볼지 정해야 할까?
  3. 213좋은 토론을 숫자로 평가하려면 무엇을 관찰해야 할까?
  4. 214정확하게 그린 학생이 새로운 문제도 꼭 잘 풀까?
  5. 215인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?
설명으로 읽은 위험과 직접 배운 위험은 같은 선택을 낳을까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식

설명으로 읽은 위험과 직접 배운 위험은 같은 선택을 낳을까?

설명으로 읽은 위험과 직접 배운 위험은 같은 선택을 낳을까?의 질문, 방법, 결과, 적용을 네 카드로 정리한 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

설명으로 읽은 위험과 직접 배운 위험은 같은 선택을 낳을까?

같은 분포도 설명과 반복 경험에서 선택이 달라지는가?

Of Black Swans and Tossed Coins: Is the Description-Experience Gap in Risky Choice Limited to Rare Events?

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
능력 주장, 관찰할 증거, 과제 조건을 순서대로 연결한 LTCT 설계 예시. 부등호는 왼쪽에서 오른쪽의 배치 순서.

재미있는 문제를 만들기 전에 어떤 답을 능력의 증거로 볼지 정해야 할까?

능력 주장, 관찰할 증거, 과제 조건을 순서대로 연결한 LTCT 설계 예시. 부등호는 왼쪽에서 오른쪽의 배치 순서.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

재미있는 문제를 만들기 전에 어떤 답을 능력의 증거로 볼지 정해야 할까?

증거 중심 평가 설계는 능력에 관한 주장, 관찰할 반응, 그 반응을 이끌 과제를 연결합니다. 조작형 시험을 설계할 때 필요한 순서를 알아봅니다.

Evidence-Centered Assessment Design: Layers, Structures, and Terminology

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
숙의 규범이 관찰 가능한 발화 범주와 채점자 일치 검토를 거쳐 점수로 이어지는 흐름도

좋은 토론을 숫자로 평가하려면 무엇을 관찰해야 할까?

숙의 규범이 관찰 가능한 발화 범주와 채점자 일치 검토를 거쳐 점수로 이어지는 흐름도
논증과 대화해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

좋은 토론을 숫자로 평가하려면 무엇을 관찰해야 할까?

담론 질 지수는 참여·정당화·공공선·존중 같은 규범을 관찰 가능한 발화 범주로 바꿉니다. 신뢰도와 타당도의 차이를 살펴봅니다.

Measuring Political Deliberation: A Discourse Quality Index

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
센서·경보·관리자 확인 예시에서 회상은 요소 기억, 관계 표현은 정방향 연결, 전이는 역방향 확정 가능 여부를 각각 평가하는 표.

정확하게 그린 학생이 새로운 문제도 꼭 잘 풀까?

센서·경보·관리자 확인 예시에서 회상은 요소 기억, 관계 표현은 정방향 연결, 전이는 역방향 확정 가능 여부를 각각 평가하는 표.
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

정확하게 그린 학생이 새로운 문제도 꼭 잘 풀까?

직접 그리기 실험은 그림의 정확성, 내용 회상, 새로운 상황으로의 적용을 서로 다른 결과로 측정해야 함을 보여 줍니다.

Learning with self-generated drawings and the impact of learners’ emotional states

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
표면 전제와 결론 사이 빈칸에 생략 전제를 복원한 뒤 유형 분류와 품질 평가로 갈라지는 도식

인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?

표면 전제와 결론 사이 빈칸에 생략 전제를 복원한 뒤 유형 분류와 품질 평가로 갈라지는 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)는 빠진 전제가 있는 논증도 같은 유형으로 분류할 수 있을까?

ACL 2025 연구는 일곱 언어모델의 논증 유형 분류를 비교하며, 생략된 전제가 있는 엔티밈과 작은 모델에서 어려움이 커짐을 보였습니다.

Can Large Language Models Understand Argument Schemes?

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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