研究者たちはしばしば、誤解から生じる見せかけの問題を追いかけてしまい、本当の科学的課題を見逃してしまう。

哲学の学生たちは、知識の限界を理解するためにゲティアーの事例についてしばしば議論する。

私たちのロードトリップは、各停留所で次々と起こるキャデラックの問題のせいで台無しになった。

ワークショップでは、概算力を高めるためにフェルミ推定問題の解法を練習しました。

保全の専門家たちは緊急会合でいくつかの分類学上の問題を議論した。

新しいソフトウェアの展開ではいくつかの導入初期の問題が発生しましたが、チームは1週間以内にそれらを解決しました。

哲学の学生たちは倫理学のゼミでいくつかのトロッコ問題を議論した。

教授は確率と数え上げの原理を理解させるために、学生にいくつかの組み合わせに関する問題を課しました。

研究者たちはしばしばボンガード問題を用いて、機械学習モデルが視覚的な規則を推測する能力を評価します。

研究者は、実世界のデータセットでテストする前に、新しいアルゴリズムの挙動を示すために単純化した問題をよく使用します。