디지털 기술의 발전과 함께 교육에서도 다양한 디지털 자료가 활용되고 있다. 교사가 디지털 자료를 적절히 사용하기 위해서는 먼저 해당 자료가 수업에 적합한지 판단하고 그 질을 평가할 수 있어야 한다. 본 연구는 예비교사들이 인공지능 기반 수학 수업 지원시스템인 똑똑! 수학탐험대를 어떻게 평가하는지 탐색하였다. 선행연구를 기반으로 개발된 평가틀을 바탕으로 똑똑! 수학탐험대에 대해서 콘텐츠의 질, 수학 교수, 기술 사용, 수학교육과정과의 부합성을 평가하였다. 연구결과, 예비교사들은 똑똑! 수학탐험대를 전반적으로 긍정적으로 평가하였다. 예비교사들의 평가 경향은 세 집단으로 분류되었으며, 준거별 구체적인 특징은 집단에 따라 다르게 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 수학교육에서 디지털 기술 및 인공지능 사용에 대한 예비교사의 평가 능력을 개선하기 위한 시사점을 제안하였다.
한 학기 동안, 영어를 사용한 대학 수학 과목 강의를 하여 수강한 학생의 강의된 내용 및 영어 습득 정도를 측정하였다. 9주 간격을 두고 사전 및 사후 시험을 치른 결과 수학 강의 내용면에서, 영어로 강의한 반이 우리말로 강의한 반에 비하여 많은 학습을 이루었음을 알 수 있었다. 특히, 영어로 강의한 반 학생들은 실험에서 사용된 수학 시험문제 가운데 어려운 문제에서 큰 진보를 보였다. 또한 영어로 강의한 반의 학생들의 수학 관련 영어는 향상된 반면 일반적 영어는 향상을 보이지 않았다. 본 논문은 이러한 결과를 통하여 영어로 된 수학 표현을 이해하고 제대로 사용하는 능력이 영어로 된 수학적 지식 습득의 일부분이며 따라서 교과 내용의 습득과 불가분의 관계임을 시사한다.
In this paper, we focus on the product rule and sum rule which are considered as the most fundamental counting tools of Combinatorics. Despite of the importance of these rules in both educational and social aspects, they are taught superficially in class. We take the survey through both internet and questionaire to investigate how thoroughly students understand the rules. Then we discuss about the results of the survey and suggest effective teaching methods to improve students' understanding of these rules.
일반적인 수업에서 도입부는 동기유발 기능을 담당하는 중요한 역할을 한다. 수학수업도 예외는 아니어서 도입부의 동기유발을 어떻게 구성했는가는 수업의 성패를 좌우하는 요소의 하나가 된다. 이 연구는 동기유발이라는 관점에서 수학수업 도입부 구성의 중요성을 인지하고, 현재 초등학교 교사들의 수학수업 도입부 운영방식을 살펴보고자 한다. 이를 위해 6학년 '원기둥의 부피'를 주제로 초등학교 현직 교사들이 작성한 19편의 지도안과 우수수업동영상 2편을 살펴보고, 수학수업 도입부 유형화 작업의 가능성을 탐색하였다. 지도안 및 수업동영상 분석 결과, 초등학교 수학과 수업 도입부의 7가지 유형이 확인되었으며, 초등학교 교사들이 운영하는 수학과 수업 도입부의 일반적인 특징과 문제점이 도출되었다.
In this paper, we investigated the influence of technology, which gave an impact on students through the process of teaching & learning for the proof of an additive law of sine function in the mathematics education for the gifted. We chose students who were taking a course in enrichment mathematics at Science Education Institute for the Gifted in Mokpo National University, and analyzed their processes of a mathematical inference or conjecture, an algebraic description and a proof by visualization using technology. We found the following facts. That is, the visualization using technology is helpful to the gifted students in understanding principles and concepts of mathematics by intuition. Also, it is helpful to ones verifying various cases and generalizing principles. But, using technology can be a factor that disturbs learning of students who are clumsy with operating technology.
본 연구는 TIMSS 2019 국내 중학교 2학년 학생들의 자료를 다층구조방정식모형에 적용하여 학생수준과 교사수준에서 수학교사의 교수능력과 수업활동유형이 학습자의 수학가치인식과 수학자신감, 그리고 수학흥미에 미치는 영향 및 구조적 관계를 분석하였다. 분석결과, 학생수준과 교사수준에서 수학교사의 교수능력은 수학가치인식과 수학자신감, 수학흥미에 정적인 영향을 미쳤으며, 수학가치인식과 수학자신감 역시 수학흥미에 정적인 영향을 미쳤다. 또한, 수학교사의 교수능력은 수학가치인식과 수학자신감을 매개하여 수학흥미에 간접적인 정적 영향을 미쳤다. 그리고 수업활동유형 중 학습내용을 새로운 문제상황에 스스로 적용하기는 수학가치인식에 정적인 영향을 미쳤지만, 수학흥미에는 부적 영향을 미쳤으며, 동질 능력 그룹활동은 수학자신감과 수학흥미에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 학생수준과 교사수준의 다층적 분석을 통해 학교현장의 수학수업에 의미있는 시사점을 제시한다.
The purpose of this study is to introduce the math-clinic programs which offer to engineering students and to compare the subject satisfaction between participants and non-participants. Five math-clinic programs are operated and 1397 students took part in this study. As a result, the Likert-type scales of satisfaction with three programs; the exercise problems solving class, the tutoring program and the achievement tests, were 4.07, 4.05 and 3.95, respectively(5-point Likert-type scale). And we found that the participants expressed higher subject satisfactions than nonparticipations did.
본 연구는 수학영재 프로그램의 특성과 원격 영재교육의 특성을 결합한 원격교육용 초등수학영재 프로그램 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 원격교육에 투입하는 프로그램 개발의 준거를 설정하고 원격교육용 프로그램의 절차 모형을 구안하였다. 이에 따라 디피(Diffy) 게임을 활용한 원격교육용 초등수학영재 프로그램을 개발하였고, 이를 실제 현장에 적용하여 얻은 결과를 초등수학영재 프로그램, 원격교육용 프로그램으로서의 두 가지 측면의 분석기준을 이용하여 프로그램 개발의 타당성을 검증하였다. 본 연구는 이 프로그램이 원격교육이라는 방식을 통하더라도 고차원적인 수준의 다양한 수학적 사고력을 신장시킬 수 있고, 토론방이나 성찰 저널을 통해 적극적인 수학적 의사소통 활동에도 기여하는 부분이 있음을 확인하였다.
This study investigated highschool students' brain waves on functional tasks such as a transition(F task) from equation to graph and the other transition(G task) vice versa. A total of 39 students participated in the study who attended a high school located in Gyunggi province. These students were divided into two groups, HMA and LMA by MASS test revised by Ko, & Yi (2012). The functional tasks for the stroop task to measure EEG were provided from a previous study, Seok(2015). The results indicated two groups on G tasks showed deeper and wider brain waves which demonstrated G tasks were more difficult than F tasks. However, HMA group had an effect of the non-psychological program which had given more chances on G tasks rather than F tasks within Students' Zone of Proximal Development. Also, HMA group's brain waves had more ranges in amplitude and width of waves. These results imply that the characteristics of students' brain waves with math anxiety are consistent to the previous studies.
본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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