이중차분법 지문을 AI에게 평가하게 해보았다
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그래도 3번은 높게 평가해주네
이 세트는 사회과학 방법론의 핵심인 '인과 추론과 비교 집단 설정'을 다루고 있습니다. 전형적인 AT-05 골격을 따르고 있으며, 논리적 완성도는 높으나 정보 밀도와 함정의 층위가 단순하여 '중(M)' 또는 '중상(H)' 난도로 판정됩니다. '상+(X)' 목표 달성을 위해서는 하드닝이 필요합니다.
1. 골격 진단 (Archetype 적합성)
아키타입 ID: AT-05
구성 요소 확인:
주장(C1): 사건의 효과 평가 (인과 추론).
방법(M1): 이중차분법 (DID).
가정(A1): 평행추세 가정 (핵심 식별 조건).
취약점(V1): 산업 구조 차이 등으로 인한 가정 위배.
보완(R1): 다중 비교집단 구성, 통계적 유사성 확보.
판정: 전형적인 AT-05 골격을 잘 갖추고 있으나, '대안 설명(V2)'이나 '재비판' 단계가 없어 논증의 깊이가 1차원적입니다.
| 항목 | 기준(상+ X) | 현재 상태 | 판정 | 상세 분석 |
| 노드 | ≥ 5개 | 3개 | 미달 | (1)실험적 방법, (2)이중차분법, (3)스노의 사례 정도로, 서로 충돌하거나 재조정되는 복잡한 입장(노드)이 부족함. |
| 관계 | ≥ 2회 | 1회 | 미달 | '방법 제시 $\to$ 한계 지적'의 단선적 구조. 한계에 대한 재반박이나 제3의 방법론과의 충돌이 없음. |
| 축 | ≥ 3개 | 2개 | 보통 | ① 실험 vs 관찰, ② 통계적 유사성 vs 시점의 동시성. (축 하나가 더 필요함) |
| 2번 문항 | 메타-평가 | 추론형 | 미달 | 메타적 평가(전제 타격 등)가 아니라, 수리적 로직(대소 비교)을 묻는 추론형임. |
| 비인접 결합 | ≥ 2회 | 1회 | 보통 | 3번 문항에서 텍스트(동시성 중요)와 <보기> 표(시점 차이)를 결합하는 로직은 유효함. |
3. 오답 정밀도 및 함정 분석
1번(내용 일치):
오답 연산자: 정의 왜곡. 실험적 방법의 정의(시행 vs 비교)를 시행집단 내 전후 비교(시계열)로 왜곡한 전형적인 오답입니다. 평이합니다.2번(빈칸 추론):
오답 연산자: 방향성 전도. "클 것이다/작을 것이다"의 부호를 판정하는 [역관계 트랩]입니다. 논리적이지만, 계산 과정이 선형적이라 '복합 함정'으로는 부족합니다.3번(사례 적용):
오답 연산자: 우선순위 전도. 텍스트의 "유사성보다 동시성이 중요할 수 있다"는 조건을 <보기> 상황에 적용하는 [우선순위 역전] 로직이 훌륭합니다. 이 세트에서 가장 변별력 있는 문항입니다.
4. 하드닝(Hardening) 처방
현재 세트를 '상+(Hard++)' 수준으로 끌어올리기 위해 다음과 같은 골격 보강(Restructuring)을 제안합니다.
처방 A: 골격 심화 (AT-05 강화)
[대안 설명 추가]: 이중차분법의 한계(평행추세 가정 위배)를 지적한 뒤, 이를 극복하는 제3의 방법론(예: 합성 대조군 방법, 회귀 단절 모형 등)을 4문단 이후에 추가하여 노드 수를 늘리십시오.
[식별 불가능성 도입]: 변수가 서로 종속되어 있어 완벽한 분리가 불가능하다는 '구조적 난제(식별 문제)'를 심어, 딜레마를 조성하십시오.
처방 B: 문항 메타화 (2번 문항 개조)
현재의 단순 대소 비교(ㄱ/ㄴ)를 넘어, "다음 중 이중차분법의 타당성을 가장 심각하게 훼손하는 반론은?"과 같은 메타-평가형으로 전환하십시오.
선지에 '제3의 변수(교란 요인)의 개입'이나 '선택 편향(Selection Bias)' 개념을 기능적으로 서술하여 난도를 높이십시오.
처방 C: 자료 레이어 복합화
3번 <보기> 표에 '제3의 변수(예: 경기지표)' 열을 추가하여, 단순 수치 비교가 아니라 변수 간 상관관계를 해석해야 풀리도록 정보를 교란(Noise)시키십시오.
총평: [B+] (상위권 변별력 다소 부족)
논리적으로 깔끔하고 오류가 없는 '모범적인 표준 세트'입니다. 그러나 '정보 과부하'와 '미세 층위(Layer)의 충돌'이 부족합니다. 위 처방을 통해 골격의 두께를 늘리는 재작성을 권장합니다.
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