Semin Oh;Da Woon Jung;Sangkon Han;Dong Hwa Kim;Jeongmin Ha
East Asian mathematical journal
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v.40
no.4
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pp.435-450
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2024
This study analyzed the effects of a math-based AI curriculum on middle school students' computational thinking, perception of the practical value of AI, and appreciation of the value of mathematics as a subject. We developed an AI education program based on mathematics for the 5th and 6th grades of elementary school and the first semester of the 1st year of middle school. The program was taught to 146 1st-year students in eight middle schools in Metropolitan City B from March to June 2023 under a free semester system. A pre- and post-survey was conducted to analyze changes in the perception of participating students. The developed AI education program improved students' computational thinking, perceptions of the practical value of AI, and perceptions of mathematics education. Korean students need more instrumental motivation to learn mathematics than their high mathematical literacy. Recognizing the practicality of mathematics can contribute to the formation of instrumental motivations for learning mathematics. This research suggests introducing an AI education program based on mathematics is necessary. Such an educational program allows students to experience practical aspects of mathematics, enhancing their understanding of AI and recognizing the value of mathematics subjects. Therefore, this study is meaningful to improve students' instrumental motivation for learning mathematics.
The purpose of this study is to suggest implications for mathematics teaching and learning when using AI-based educational platforms that support personalized mathematics learning. To this end, we selected five platforms(Knock-knock! Math Expedition, knowre, Khan Academy, MATHia, CENTURY) and analyzed how the AI-based educational platforms for mathematics reflect the three elements(PLP, PLN, PLE) to support personalized learning. The results of this study showed that although the characteristics of PLP, PLN, and PLE implemented on each platform varied, they were designed to form PLEs that allow learners to make their autonomous decisions about learning based on PLP and PLN. The significance of this study can be found in that it has improved the understanding and practicability of personalized mathematics learning with the AI-based educational platforms.
This study aims to develop AI mathematics teaching and learning materials for high school students using interactive AI (ChatGPT). The selected topics include text representation, classification, and prediction related to natural language processing, which are key contents of the 'AI Mathematics' curriculum. Python programming language and ChatGPT are employed as educational tools, with Python being accessible through Google Colab. The developed teaching and learning materials are structured into six block sessions, designed to leverage ChatGPT's language proficiency, information provision, creativity, and programming capabilities. Specifically, students sequentially experience code inspection, improvement, explanation, and generation using ChatGPT's programming abilities, culminating in creating their own chatbot program code. The application of these teaching and learning materials resulted in the participating high school sophomores understanding the principles of chatbots using natural language processing and the mathematical aspects within AI technology. The students exhibited positive responses toward using ChatGPT and Python. This suggests that classes utilizing ChatGPT can enhance students' interest and engagement in AI technology, mathematics, and related tools.
With the advent of the AI, the need to use AI in the field of education is widely recognized. The purpose of this study is to shed light on how prospective mathematics teachers perceive the need for AI and the role of teachers in future mathematics education. As a result, with regard to teaching, prospective teachers recognized that the use of AI in school mathematics is a demand of a new era, that various types of lesson can be implemented, and that accurate knowledge and information can be delivered. On the other hand, they recognized that AI has limitations in having cognitive and emotional interactions with students. As for mathematics learning, the prospective teachers recognized that AI can provide individualized learning, be used for supplementary learning outside of school, and stimulate students' interest in learning. However, they also said that learning through AI could undermine students' ability to think on their own. With regard to assessment, the prospective teachers recognized that AI is objective, fair and can reduce teachers' workload, but they also said that AI has limitations in evaluating students' abilities in constructed-response items and in process-focused assessment. The roles of teachers that the prospective teachers think were to conduct a lesson, emotional interaction, unstructured assessment, and counseling, and those of AI were individualized learning, rote learning, structured assessment, and administrative works.
Although the mathematics education process in AI education is a very important issue, little cases are reported in developing effective methods on AI and mathematics education at the university level. The universities cover all fields of mathematics in their curriculums, but they lack in connecting and applying the math knowledge to AI in an efficient manner. Students are hardly interested in taking many math courses and it gets worse for the students in humanities, social sciences and arts. But university education is very slow in adapting to rapidly changing new technologies in the real world. AI is a technology that is changing the paradigm of the century, so every one should be familiar with this technology but it requires fundamental math knowledge. It is not fair for the students to study all math subjects and ride on the AI train. We recognize that three key elements, SW knowledge, mathematical knowledge, and domain knowledge, are required in applying AI technology to the real world problems. This study proposes a modular approach of studying mathematics knowledge while connecting the math to different domain problems using AI techniques. We also show a modular curriculum that is developed for using math for AI-driven autonomous driving.
In response to the era of transformation necessitating the introduction of Artificial Intelligence (AI) and digital technologies, educational innovation is undertaken with the implementation of AI digital textbooks in Mathematics, English, and Information subjects by 2025 in Korea. Within this context, this study analyzed the perceptions and needs of elementary school teachers regarding mathematics AI digital textbook. Based on a survey conducted in November 2023, involving 132 elementary school teachers across the country, the analysis revealed that the majority of elementary school teachers had a low perception of the introduction and need for mathematics AI digital textbooks. However, some recognized the potential for personalized learning and effective teaching support. Furthermore, among the core technologies of the AI digital textbook, teachers highly valued the necessity of learning diagnostics and teacher reconfiguration functions and had the most positive perception of their usefulness in math lessons, while their perception of interactivity was relatively low. These findings suggest the need for changing teachers' perceptions through professional development and information provision to ensure the successful adoption and use of mathematics AI digital textbooks. Specifically, providing concrete and practical ways to use the AI digital textbook, exploring alternatives to digital overload, and continuing development and research on core technologies.
Artificial intelligence technology, which represents the era of the 4th Industrial Revolution, is now deeply involved in our lives, and future education places great emphasis on building students' capabilities for the principles and uses of artificial intelligence. Therefore, the purpose of this study is to develop the contents of AI related education in mathematics, which the relationship is closely connected to each other. To this end, I propose establishing two novel AI-related contents in mathematics education. One subject is related to learning the principle of machine learning based on mathematics foundation. In addition, I draw the core math contents dealt in following subject called 'Basic Mathematics for AI and Data Science.'
The purpose of this study is to explore research trends on AI-based mathematics teaching and learning. For this purpose, a systematic literature review was conducted on 57 literatures in terms of research subject, research method, research purpose, learning content, type of AI, role of AI, and role of teachers. The results indicate that student accounted for the largest proportion at 51% among the research subjects, and quantitative research was the highest at 49% among the research methods. The purpose of study was distributed as follows: effect analysis 44%, theoretical discussion 35%, case study 21%. 'Numbers and Operations' and 'Variables and Expressions' covered learning contents most, and Intelligent Tutoring System (ITS) was used the most among the types of AI. 'Student teaching' was the largest parts of role of AI at 40.4%, followed by 'teacher support' at 22.8%, 'student support' at 21%, and 'system support' at 15.8%. The role of teachers as 'AI recipients' was highlighted in earlier studies, and the role of teachers as 'constructive partner with AI' was highlighted in more recent studies. Also, role of teachers was explored in pedagogical, AI-technological, content aspects. Through this, follow-up research was suggested and the roles that teachers should have in AI-based mathematics teaching and learning were discussed.
This study systematically examined the influence of preservice teachers' self-efficacy and AI anxiety, on the intention to use AI programs 'knock-knock! mathematics expedition' in mathematics lessons based on a technology acceptance model. The research model was established with variables including self-efficacy, AI anxiety, perceived ease of use, perceived usefulness, and intention of use from 254 pre-service teachers. The structural relationships and direct and indirect effects between these variables were examined through structural equation modeling. The results indicated that self-efficacy significantly affected perceived ease of use, perceived usefulness, and intention to use. In contrast, AI anxiety did not significantly influence perceived ease of use and perceived usefulness. Perceived ease of use significantly affected perceived usefulness and intention to use and perceived usefulness significantly affected intention to use. The findings offer insights and strategies for encouraging the use of 'knock-knock! mathematics expedition' by preservice teachers in mathematics lessons.
Today's healthcare, intelligent robots, smart home systems, and car sharing are already innovating with cutting-edge information and communication technologies such as Artificial Intelligence (AI), the Internet of Things, the Internet of Intelligent Things, and Big data. It is deeply affecting our lives. In the factory, robots have been working for humans more than several decades (FA, OA), AI doctors are also working in hospitals (Dr. Watson), AI speakers (Giga Genie) and AI assistants (Siri, Bixby, Google Assistant) are working to improve Natural Language Process. Now, in order to understand AI, knowledge of mathematics becomes essential, not a choice. Thus, mathematicians have been given a role in explaining such mathematics that make these things possible behind AI. Therefore, the authors wrote a textbook 'Basic Mathematics for Artificial Intelligence' by arranging the mathematics concepts and tools needed to understand AI and machine learning in one or two semesters, and organized lectures for undergraduate and graduate students of various majors to explore careers in artificial intelligence. In this paper, we share our experience of conducting this class with the full contents in http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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