• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제16권4호
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• pp.727-743
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• 2014

표본(sample)과 표집(sampling)은 통계적 사고의 핵심이며 통계적 소양의 기초로서 통계교육에서 매우 강조되어야 하는 개념이다. 그러나 표본에 관한 선행연구에서는 대개 교과서 분석과 학생의 반응 분석 등에 그치고 있다. 이에 본고에서는 표본 개념에 대한 교수학적 분석의 한 측면으로서 역사적 분석을 시행하였다. 특히, 통계적 소양의 관점에서 이루어진 선행연구를 토대로, 표본 개념을 이해하기 위한 두 핵심요소인 표본대표성과 표집변이성에 기반을 두고 표본 개념의 역사적 발달을 분석하였다. 연구 결과, 표본 개념의 역사적 발달 과정은 표본대표성(sample representativeness)의 이해, 표본 변이(sample variance)의 등장, 표집변이성(sampling variability)의 인식으로 분류할 수 있으며, 특히 표집변이성을 인식하고 이를 제어하는 과정의 중요성을 확인 할 수 있었다. 그러나 표본 개념의 이해 수준에 대한 기존의 선행연구에는 표집변이성 개념이 잘 반영되지 않고 있다. 이를 토대로, 표본 개념의 교수학습에서 표집변이성을 강조해야 하며, 통계적 소양의 함양을 위해 표집변이성의 인식과 해결의 과정을 포함해야 한다는 시사점을 도출하였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제17권3호
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• pp.515-530
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• 2015

통계 교육에서 표본(sample)과 표집(sampling)은 통계적으로 올바르고 합리적인 의사결정을 하기 위해 강조되어야하는 개념이다. 그럼에도 불구하고 표본과 표집 개념을 어떻게 지도하는지에 관해서는 충분히 연구되지 않은 상황이다. 이에 본고에서는 표본 지도에 대한 시사점을 얻기 위하여 국외 교육과정 및 지도 사례를 중심으로 표본이 어떻게 지도되는지 살펴보았다. 특히, 표본 개념의 두 요소인 표본대표성(sample representativeness)과 표집변이성(sampling variability)을 중심으로, 호주, 뉴질랜드, 영국, 미국의 교육과정을 분석했다. 또한 외국 교과서와 선행 연구의 표본 지도 사례를 분석하였다. 이를 토대로, 표본 지도에 관하여 첫째, 자료수집, 분석, 결과 해석이라는 통계적 탐구과정의 경험과 함께 지도하고, 둘째, 현재 지도시기보다 빨리 지도하고, 셋째, 표본대표성 뿐만 아니라 표집변이성을 고려하여 지도하고, 넷째, 효과적인 지도를 위해 공학 도구를 활용해야 한다는 시사점을 도출하였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제19권3호
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• pp.533-551
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• 2017

통계교육 연구자들은 형식적 추리 방법을 지도하기에 앞서 비형식적 추리를 지도할 것을 강조하며 통계적 추리의 발달 과정에 주목하고 있다. 본 연구는 표본 비교하기 과제와 모집단의 그래프 추측하기 과제를 해결하는 과정에서 나타나는 중 고등학생들의 비형식적 통계적 추리의 수준과 각 수준별 특징을 분석하였다. 연구 결과, 표본 비교하기 과제에서는 개인적인 의견에 기초하여 타당하지 않은 추리를 하는 수준, 자료에 대한 국소적 관점을 가진 수준, 자료에 대한 전체적 관점으로 전환되는 수준, 분포의 다각적인 측면에 주목하는 수준, 통계적 개념들을 통합하여 추리하는 수준이 확인되었다. 모집단의 그래프 추측하기 과제에서는 개인적인 의견에 기초하여 타당하지 않은 추리를 하는 수준, 표본대표성에만 주목하고 표집변이성을 고려하지 않는 수준, 표본대표성과 표집변이성을 모두 고려하며 분포의 한 측면에 주목하여 부분적으로 타당한 추리를 하는 수준, 분포의 다각적 측면에 주목하는 수준, 통계적 개념들을 통합하여 추리하는 수준이 확인되었다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제56권1호
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• pp.19-39
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• 2017

Taking samples of data and using samples to make inferences about unknown populations are at the core of statistical investigations. So, an understanding of the nature of sample as statistical thinking is involved in the area of statistical literacy, since the process of a statistical investigation can turn out to be totally useless if we don't appreciate the part sampling plays. However, the conception of sampling is a scheme of interrelated ideas entailing many statistical notions such as repeatability, representativeness, randomness, variability, and distribution. This complexity makes many people, teachers as well as students, reason about statistical inference relying on their incorrect intuitions without understanding sample comprehensively. Some research investigated how the concept of a sample is understood by not only students but also teachers or preservice teachers, but we want to identify preservice secondary mathematics teachers' understanding of sample as the statistical literacy by a qualitative analysis. We designed four items which asked preservice teachers to write their understanding for sampling tasks including representativeness and variability. Then, we categorized the similar responses and compared these categories with Watson's statistical literacy hierarchy. As a result, many preservice teachers turned out to be lie in the low level of statistical literacy as they ignore contexts and critical thinking, expecially about sampling variability rather than sample representativeness. Moreover, the experience of taking statistics courses in university did not seem to make a contribution to development of their statistical literacy. These findings should be considered when design preservice teacher education program to promote statistics education.