본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

<인공지능 수학> 교과서의 ‘관련 학습 요소’ 반영 내용 분석

An Analysis of 'Related Learning Elements' Reflected in <Artificial Intelligence Mathematics> Textbooks

박정숙|이경원|오세준|권오남
한국수학교육학회|2021.12|수학교육 논문집 (Communications of Mathematical Education)|제35권 제4호|pp. 445-473|DOI https://doi.org/10.7468/jksmee.2021.35.4.445

0

조회

0

다운로드

23

인용

0

참고문헌

키워드

Artificial Intelligence교과서Textbooks인공지능 수학관련 학습 요소Related Learning Elements

초록

이 연구는 2015 개정 교육과정에서 신설 과목으로 설계된 <인공지능 수학> 교과서를 분석하여 차기 교육과정 설계의 시사점을 도출하는 데 목적이 있다. <인공지능 수학> 시안을 담은 수학과 교육과정 문서에서는 ‘학습 요소’ 대신에 ‘관련 학습 요소’를 제시하고 있다. ‘관련 학습 요소’는 인공지능의 맥락에서 활용될 수 있는 수학적 개념이나 원리로 정의하고 있는데 ‘관련 학습 요소’를 다루는 범위와 방법에 대해서는 구체적인 제한은 없다. 이에 ‘관련 학습 요소’가 <인공지능 수학> 교과서에서 반영된 양상을 형식, 범위와 방법, 공학적 도구 활용 방식을 중심으로 분석하였다. 교과서별로 ‘관련 학습 요소’를 교과서에 기술하는 형식상의 차이와 수학 개념을 취급하는 양과 범위에 차이가있었다. 또한, ‘관련 학습 요소’를 하나의 수학 개념과 동일하게 정의하여 사용한 경우와 정의보다는 인공지능의 맥락에서 설명 위주로 서술하였다. ‘관련 학습 요소’를 인공지능의 맥락에서 활용할 수 있도록 교과서별로 유사한 공학적도구를 다루었지만, 계산과 결과를 해석하는 활동 중심이었다. 고등학교 수학 과목으로서 <인공지능 수학>의 지향을교과서에 충분히 반영하기 위해서 ‘관련 학습 요소’에 관한 체계적인 논의가 필요하다. 또한, 학생들이 인공지능 맥락의 활용 사례를 경험하기 위해서는 공학적 도구를 활용하여 문제를 설정하고 해결할 수 있는 내실화된 활동이 교과서에 구현되어야 할 것이다.

Abstract

The purpose of this study is to derive implications for the design of the next curriculum by analyzing the <Artificial Intelligence Mathematics> textbooks designed as a new subject in the 2015 revised curriculum. In the mathematics curriculum documents of <Artificial Intelligence Mathematics>, ‘related learning elements’ are presented instead of ‘learning elements’. 'Related learning elements' are defined as mathematical concepts or principles that can be used in the context of artificial intelligence, but there are no specific restrictions on the amount and scope of dealing with 'related learning elements'. Accordingly, the aspects of ‘related learning elements’ reflected in the <Artificial Intelligence Mathematics> textbooks were analyzed focusing on the textbook format, the amount and scope of contents, and the ways of using technological tools. There were differences in the format of describing 'related learning elements' in the textbook by textbook and the amount and scope of handling mathematics concepts. Although similar technological tools were dealt with in each textbook so that ‘related learning elements’ could be used in the context of artificial intelligence, the focus was on computations and interpretation of results. In order to fully reflect the intention of the curriculum in textbooks, a systematic discussion on 'related learning elements' will be necessary. Additionally, in order for students to experience the use of mathematics in artificial intelligence, substantialized activities that can set and solve problems using technological tools should be included in textbooks.

참고문헌 (41)

  1. 교육부, "제3차 수학교육 종합계획", 교육부, ~ (2020)
  2. "교육부", 2020
  3. "교육부", 2020
  4. 교육부, "2015 개정 교육과정에 따른 교과용도서 개발을 위한 편찬상의 유의점 및검정기준", 교육부, ~ (2015)
  5. 교육부, "2015 개정 교육과정에 따른 <인공지능 수학> 도서 개발을 위한 편찬상의유의점 및 인정기준", 교육부, ~ (2020)
  6. 교과용 도서 내적 체제 개선에 대한 연구, "노명완", 한국교과서연구재단, ~, pp.한국교과서 연구재단 연구보고서 2004-01 (2004)
  7. 박진희, "2015 개정 교육과정에 따른 <수학Ⅱ> 교과서의 정적분의 도입 및 활용 분석", 수학교육, 57(2), pp.157~177 (2018), 한국수학교육학회[DOI]
  8. 성덕현, "인공지능 수학" (2021), 중앙교육
  9. 신동조, "수학교육에서 계산적 사고(Computational Thinking)의 의미 및 연구 동향 탐색", 수학교육, 58(4), pp.483~505 (2019), 한국수학교육학회[DOI]
  10. 오화평, "인공지능 수학" (2021), 금성출판사
  11. 2015 개정 교육과정 인공지능 수학 과목 시안 개발 연구, "이상구", 한국과학창의재단, ~, pp.한국과학창의재단 연구보고서 BD20100001 (2020)
  12. 이한진, "인공지능 수학" (2021), 씨마스
  13. 장경윤, "수학 교과에서 계산적 사고(Computational Thinking)교육", 학교수학, 19(3), pp.553~570 (2017), 대한수학교육학회
  14. 최은, "한국, 호주, 핀란드의 수학 교과서에서 삼각법 영역 비교", 수학교육 논문집, 34(3), pp.393~419 (2020), 한국수학교육학회
  15. 교육과정 수시 개정에 따른 교과서 외적 체제 개선에 관한 연구, "허강", 한국교과서연구재단, ~, pp.한국교과서연구재단 연구보고서 2005-03 (2005)
  16. 홍진곤, "인공지능 수학" (2021), 천재교과서
  17. 황선욱, "인공지능 수학" (2021), 미래엔
  18. Abramovich, S., "Mathematical problem posing as a link between algorithmic thinking and conceptual knowledge", Teach Math, 18(2), pp.45~60 (2015)
  19. Binkley, M., "Assessment and teaching of 21st century skills", pp.17~66 (2012), Springer
  20. Bowen, G. A., "Document Analysis as a Qualitative Research Method", Qualitative Research Journal, 9(2), pp.27~40 (2009)
  21. Drijvers, P., "Assessing mathematical thinking as part of curriculum reform in the Netherlands", Educational studies in mathematics, 102(3), pp.435~456 (2019)
  22. Freeman, D. J., "Do textbooks dictate the content of mathematics instruction in elementary schools", American Educational Research Journal, 26(3), pp.403~421 (1989)
  23. "Hõim, T.", ~ (2016)
  24. ISTE, "Computational thinking in K–12 education leadership toolkit", ~ (2011)
  25. Kadijevich, D. M., "A cycle of computational thinking", Proceedings of the 9th international conference on e-learning, pp.75~77 (2018), Met-ropolitan University
  26. Kafai, Y., "Computer programming goes back to school", Phi Delta Kappan, 95(1), pp.61~65 (2013)
  27. Kallia, M., "Characterising computational thinking in mathematics education : a literature-informed Delphi study", Research in Mathematics Education, 23, pp.159~187 (2021)
  28. Li, Y., "A comparison of problems that follow selected content presentations in American and Chinese mathematics textbooks", Journal for Research in Mathematics Education, 31(2), pp.234~241 (2000)
  29. Lockwood, E., "Algorithmic thinking: an initial characterization of computational thinking in mathematics", Proceedings of the 38th Annual Meeting of the North American chapter of the International Group for the Psychology of Mathematics Education, pp.1588~1595 (2016), The University of Arizona
  30. "The Future of Education and Skills" (2018)[URL]
  31. Papert, S., "Mindstorms: children, computers, and powerful ideas" (1980), Basic Books
  32. Scantamburlo, T., "Philosophical aspects in pattern recognition research", PhD, Department of informatics, pp.2013
  33. Schmidt, H., "From text to ‘lived’ resources. Mathematics Teacher Education" (2012), Springer
  34. Seland, A., "Assessment in upper secondary mathematics education in Norway", Proceedings of SNU Mathematics Education Webinar Series: Mathematics Education in the Era of COVID-19, pp.70~73 (2021)
  35. Sengupta, P., "Integrating computational thinking with K-12 science education using agent-based computation : A theoretical framework", Education and Information Technologies, 18(2), pp.351~380 (2013)
  36. Shute, V. J., "Demystifying computational thinking", Educational Research Review, 22, pp.142~158 (2017)
  37. Stein, M., "Second handbook of research on mathematics teaching and learning", pp.319~370 (2007), Information Age Publishing
  38. Wijaya, A., "Opportunity-to-learn context-based tasks provided by mathematics textbooks", Educational studies in Mathematics, 89(1), pp.41~65 (2015)
  39. Wing, J. M., "Computational thinking", Communications of the ACM, 49(3), pp.33~35 (2006)
  40. Wing, J. M., "Computational thinking’s influence on research and education for all", Italian Journal of Educational Technology, 25(2), pp.7~14 (2017)
  41. Wolfram, C., "The Math(s) Fix: An Education Blueprint for the AI Age-Wolfram Media" (2020), Wolfram Media, Inc

관련 논문AI추천

고등학교 ‘인공지능 수학’ 교과서 비교 분석 및 개선방안박선주, 표대현한국정보교육학회 · 정보교육학회논문지2023 · 제27권 제6호고등학교 <인공지능 수학> 교육과정 비교 연구박미영과학교육연구소 · 교사교육연구2024 · 제63권 제4호<인공지능 수학> 교과서의 행렬과 벡터 내용 분석임웅, 이영미, 한채린한국수학교육학회 · 수학교육 논문집2023 · 제37권 제3호고등학교 수학 교과서의 공학 도구 활용 현황 분석오세준한국수학교육학회 · 수학교육 논문집2024 · 제38권 제2호인공지능 수학교과서의 최적화 내용에서 사용하는 인공지능 기반 수학적 대상들에 대한 담론적 구성 분석김동중, 오영석한국수학교육학회 · 수학교육2024 · 제63권 제2호수학교육에서 인공지능 활용 가능성박만구한국수학교육학회 · 수학교육 논문집2020 · 제34권 제4호

이 간행물의 다른 논문 (8건)

수학 학습 메타 정의의 개념 요소와 의미 탐색고호경, 손복은pp. 359-376수학교사의 노티싱(Noticing)분석을 통한 중심신념 탐색강성권, 홍진곤pp. 377-411수학적 대상으로서의 공집합최영기, 유미영pp. 413-423측정 오차를 활용한 삼각형의 내각의 합 지도 방안 사례 연구오영열, 박주경pp. 425-444<수학과제 탐구> 과목의 인물 중심 수업 자료 개발 관련 연구이동근pp. 475-504
원문 보기