The purpose of this paper is to reconsider the meaning of mathematical literacy based on the investigation of the nature of mathematical knowledge communicated in university level mathematics classes. The analysis of classroom discourse has revealed three different kinds of mathematical knowledge circulated in mathematics class, which include 'factual mathematics', 'mathematical fantasy', and 'mathematical savior faire.' The fact that a mathematics teacher delivers diverse categories of mathematics knowledge suggests that the mathematical literacy is not confined to the development of technical competence. More specifically, the kinds of mathematical knowledge identified above tell that mathematical literacy developed through learning mathematics reflects the cultural norms and values of doing mathematics. This means that mathematical literacy is not merely involve with technical competence but rather with cultural competence. In this regard, this paper highlights the meaning of mathematical literacy as a cultural identity, which has been underestimated in the theory and practice of mathematics education dominated by technocracy of the twentieth century In particular, the notion of mathematical savior faire implies that teaching and teaming mathematics ultimately deals with a system of cultural meaning. Hence, through learning mathematics, a learner gets transformed as a whole person according to the cultural norms and values. In this regard, it is concluded that mathematical literacy can be considered as a necessary condition to become a competent member of mathematics community sharing cultural norms of doing mathematics as well as a repertoire of mathematical skills.
수학 교실에서 가치 있는 수학적 과제는 학생들에게 수학적 아이디어를 제공하고 지적으로 흥미를 갖고 도전해 보게 한다. 최근 수학적 과제에 대한 중요성은 여러 측면에서 강조되고 있다. 특히 과제에 따라 학생들의 수업 참여도가 달라지고 수업 시간의 활동이 결정된다는 연구 결과와 학습 기회는 학생들이 참여하는 과제의 사고 수준과 사고 종류에 의해 결정된다는 주장은 교수 학습 과정에서의 과제의 중요성을 한층 더 부각시키고 있다. 이에 본 연구는 다양하고 실제적인 과제 제시 및 해결 활동에 대한 구체적인 이해를 위하여 연구자의 개입이 없는 자연스러운 교실 상황 내에서 교수 학습 활동을 관찰하고자 한다. 교수 학습 활동에서 나타나는 교사의 과제 제시 방법, 과제 해결을 위한 기회 제공 방법, 과제 해결 시 나타나는 교사의 행동을 분석하여 각 관점에 따른 교사의 행동 유형을 분류해 보고, 이를 통해 수학적 소양과 수학적 힘을 신장시킬 수 있는 학생 중심의 개혁적인 수학 교실 수업 실현을 위한 기초적인 정보를 제공하고자 하는데 그 목적이 있다.
오늘날 4차 산업혁명 시대에서 교육 패러다임의 급격한 변화로 인공지능(이하 AI) 교육이 점점 더 강조되고 있다. 2022 개정 교육과정은 미래사회에서 필요한 기초소양과 역량을 함양할 수 있는 AI 교육을 제시하고 있다. 본 연구에서는 초·중등학교 AI 교육에서 컴퓨팅 사고력 및 수학적 사고력 향상을 위해 다음과 같이 제언하고자 한다. 첫째, 컴퓨팅 사고력 교육 측면에서 학생들이 AI 개념과 원리를 잘 이해하고 실생활의 문제해결을 위한 능력을 키울 수 있는 교수 원리 연구가 필요하다. 둘째, AI를 이해하기 위한 수학적 사고력 측면의 요소로서 학생들이 수식을 이용한 알고리즘과 컴퓨터가 인간처럼 사고하는 과정에서 이루어지는 학습원리를 습득할 수 있는 교육 프로그램이 요구된다. 향후 연구 과제로 교수자와 학습자의 관계에서 나올 수 있는 역량있는 학습 효과성 분석을 통한 기대치에 관한 연구에 대하여 제시하였다.
지식정보사회의 비약적인 발전에 힘입어 빅데이터를 분석하여 가치있는 결과물을 도출하고 유용한 정보를 추출하는 역량이 학교 수학의 주요 목표 중 하나로 급부상하고 있다. 고등학교 수학 진로 선택 과목 중 하나인 <인공지능 수학>은 디지털 기술을 활용한 통계 프로젝트를 통해 빅데이터에 기반한 새로운 통계 교육의 기회를 제공할 수 있다. 이 연구에서는 효과적인 빅데이터 통계 프로젝트 기반 과제를 설계하기 위한 일련의 가이드라인을 제안하고, 이 기준에 따라 5종의 인공지능 수학 교과서에 실린 최적화 단원 과제들을 평가하였다. 인공지능 수학 교과에서 빅데이터 통계 프로젝트 과제를 설계 시 고려하도록 도출된 가이드라인은 다음과 같다: (1) 지식과 기술을 국가 학교 수학 교육과정에 맞추고, (2) 전처리된 대규모 데이터 세트를 사용하며, (3) 데이터 과학자의 문제 해결 방법을 사용하고, (4) 의사 결정을 장려하며, (5) 공학도구를 활용하고, (6) 협업 학습을 촉진한다. 분석 결과에 따르면 가이드라인에 완전히 부합하는 과제는 드물었고, 특히 대부분의 교과서에서 가이드라인 2에 해당하는 요소를 프로젝트 과제에서 통합하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 또한 소규모 데이터 세트나 빅데이터를 전처리 없이 직접 사용하는 경우가 많아 학생들의 빅데이터의 개념에 대한 오해를 불러일으킬 것이 우려된다. 본 연구에서는 결과를 토대로 인공지능에 필요한 관련 수학 지식과 기술을 밝히고, 이것이 빅데이터 과제에 통합될 때 얻을 수 있는 잠재적 이점과 교육적 고려사항에 대해 논의하였다. 이 연구는 수학적 개념과 머신러닝 알고리즘과의 연계 및 빅데이터를 사용하는 통계 교육에서의 효과적인 공학적 도구 사용에 대한 통찰을 제공하고자 하였다.
본 연구는 중학교 수학 교사가 서술형평가의 개념을 어떻게 인식하고 문항을 개발하는지, 서술형평가의 목표와 효과, 문제점 및 해결방안과 같은 서술형평가 전반에 대하여 어떻게 이해하고 있는지, 실제 학교현장에서 서술형평가문항의 채점방법과 활용을 어떻게 하고 있는지 등을 조사하여 분석한 연구이다. 총 189명의 중학교 교사를 대상으로 설문조사한 결과, 서술형평가에 대한 인식과 실행에 있어 알고리즘적 문제해결과 정답을 강조하는 측면이 강하게 나타났으나 실제 문항에서는 다양한 측면에서 서술형 평가를 인식하고 있었다. 이러한 서술형평가에 대한 인식은 교직경력에 따라 차이가 나타났다. 그리고 현재 중학교에서 이루어지고 있는 채점 방식을 조사한 결과 분석적 채점 방법을 주로 사용하며 교사들 간의 협력이 활발히 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 그 결과를 바탕으로 수학과 서술형평가가 효과적으로 실행되기 위한 시사점 및 함의점을 제공하였다.
국제학업성취도 비교 연구에 따르면 우리나라 학생들은 과학 수학교과에서 높은 수준의 학업성취결과를 나타낸 반면 학습 동기는 상대적으로 낮게 나타났다. 이에 본 연구는 엔지니어링 수업 모델을 적용한 로봇활용 STEM 융합교육 프로그램을 개발하였다. 프로그램의 주제는 4학년 과학교육과정의 한 단원이면서 학생들에게 친숙하고 로봇의 활용이 효과적인 '동물'로 정하였다. 로봇활용 STEM 프로그램은 로봇소양교육, 주제관련 교과학습, 엔지니어링 교육활동의 세 영역으로 구성되었다. 개발된 STEM 프로그램은 현장교사 14명으로부터 검토를 받았으며 연구결과 로봇 소양 유무에 상관없이 대부분의 교사가 프로그램의 목표, 내용 구성, 로봇의 활용에 대해 긍정적 반응을 나타내었다.
4차 산업혁명과 인공지능의 발전으로 교육 분야에서 많은 변화가 일어나고 있다. 특히, 인공지능을 기반으로 하는 교육의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 흐름에 따라 본 연구에서는 고등학교 수학에서 딥러닝 예측을 이용한 통계교육 프로그램을 개발하고 이러한 통계적 문제해결 과정 중심의 통계교육 프로그램이 고등학생들의 통계적 소양 및 컴퓨팅 사고력에 미치는 영향을 고찰하고자 한다. 먼저, 본 연구에서는 고등학교 수학에 적용할 수 있는 딥러닝 예측을 이용한 통계교육 프로그램을 개발하였고, 이를 실제 수업상황에 적용하여 분석하였다. 분석 결과, 학생들은 자료가 어떤 맥락에서 생성되고 수집되었는지 경험함으로써 맥락에 대한 이해도가 향상되었으며, 다양한 데이터셋을 탐색하고 분석하는 과정에서 자료의 변이성에 대한 이해도가 높아졌고, 자료의 신뢰성을 검증하는 과정에서 자료를 비판적으로 분석하는 능력을 보였다. 통계교육 프로그램이 고등학생들의 컴퓨팅 사고력에 미치는 영향을 분석하고자 대응 표본 t-검정 시행하였고, 수업 전과 후의 컴퓨팅 사고력 (t=-11.657, p<0.001)은 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인하였다.
도형의 합동은 도형의 대칭이나 도형그리기를 배우는 데에 기본이 되며, 도형의 성질을 이해하고 모양을 그리는 능력을 기르게 할 수 있다. 도형의 합동을 공부해야 일상 생활에서 필요로 하는 디자인이나 아름다운 예술 작품에 대한 소양을 가질 수 있다. 하지만 합동 학습을 할 때에 개념을 형성하는데 드는 시간보다 종이를 자르고 도형의 본을 뜨는 행동과 같은 구체적 조작 시간이 많이 소요되기 때문에 학생들 간의 상호작용은 물론 교사와 학생들과의 상호작용 시간도 기대하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 초등학교 학생들에게 학습효과를 높일 수 있도록 상호작용 이론을 합동학습에 적용하여 학습자들이 합동의 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 하였고 동시에 동시적 비동시적 의사소통이 가능한 웹상에서 실시하는 합동학습 코스웨어를 개발하고 적용하였다.
본 논문은 지방에 소재하고 있는 지역 공과대학의 공학소양교육에 대해 개선 방안을 연구한 것이다. 교수, 재학생 및 졸업생을 대상으로 실시한 설문조사 결과와 기업의 요구사항을 분석하여 설정한 공학소양교육 개선 방안으로는 실용적 공학 인재 육성이라는 기본 개념 아래, 수요자 중심 교육, 산업 현장 적응력 제고, 문제 해결 능력 강화 및 공학 설계 능력 배양을 기본 방향으로 정립하였다. 이를 달성하기 위한 구체적인 실천 방안으로 수학, 과학, 전산 등 공학 기초교육 강화, 영어, 의사소통기술 등의 공학 실무교육 강화, 일반 교양과목 축소, 학생들의 능동적 수업 참여 및 학습 효율 제고 방안 제시, 논리적 사고력 및 창의력 배양을 위한 교육 강화 등 엔지니어 기본 자질 강화를 최우선 목표로 설정하였다. 이러한 교육 목표를 실현하기 위한 운영 방안으로, 저학년 학생들에 대한 학습 부담 경감, 선수과목 제도 도입, 계절학기 활용 강화, 강의 내용 및 방법 개선, 그리고 교육과정 운영에 대한 지원 방안을 모색하였다.
통계적 소양이 중요한 능력으로 인식되는 현대 사회에서 우리가 접하는 많은 통계의 형태는 결과 자료이므로 통계적 문제해결의 과정 중 결과 해석 단계는 중요하다. 이에 본 연구에서는 예비 수학교사들에게 사교육에 관한 데이터를 제공하여 모평균 추정을 활용한 통계적 문제해결 과정을 경험하는 과정을 통해 그들이 결과 해석 단계에서 보인 특징에 대해 분석함으로써 교사교육에서의 통계교육에 대한 시사점을 도출하고자 하였다. 첫째, 많은 예비 수학교사들이 자료를 기반으로 결과를 해석하였으나 그 추론이 합리적이지 못한 수준을 보였다. 둘째, 본 연구의 많은 예비 수학교사들은 공교육과 관련된 다양한 종류의 의사결정을 하면서 통계 분석 결과를 바탕으로 교육적 의사결정을 했으나 그 내용은 교사로서 할 수 있는 일반적인 의사결정이었다. 마지막으로, 본 연구의 예비 수학교사들은 통계적 문제해결 과정의 세 단계에 대해서는 반성적 사고를 하고 있었으나, 결과 해석 단계에 대한 반성적 사고는 아무도 안 한것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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