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데이터 분석 프로젝트 참여한 예비 교사의 통계적 지식에 대한 변화와 데이터 기반 의사 결정의 경험

Changes in Statistical Knowledge and Experience of Data-driven Decision-making of Pre-service Teachers who Participated in Data Analysis Projects

한선영|서희주
한국수학교육학회|2021.06|수학교육 논문집 (Communications of Mathematical Education)|제35권 제2호|pp. 153-172|DOI https://doi.org/10.7468/jksmee.2021.35.2.153

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데이터 분석혼합연구예비 교사pre-service teacherteacher education교사 교육mixed methods통계statisticsdata analysis

초록

미래 사회는 데이터를 다룰 수 있는 역량이 특히 중요해질 것이라 예측되며, 따라서 통계적 지식과 더불어 통계적사고력을 갖춘 교사 교육이 필요한 시대가 되었다. 이에 따라 본 연구는 연구자들이 개발한 데이터 분석 프로젝트를예비 교사들에게 적용해본 뒤 이들의 통계적 지식의 변화를 살펴보고 통계적 사고력을 활용한 데이터 기반 의사 결정 경험의 내용을 살펴보았다. 해당 프로젝트를 통해 예비 교사들은 실제 데이터를 공학적 도구를 통해 분석하는 기회를 가질 수 있었다. 연구를 위해 혼합연구 모형을 적용하여 예비 교사들의 통계적 지식의 변화를 양적으로 분석하였고 데이터 기반 의사 결정의 경험을 질적으로 살펴보았다. 그 결과 예비 교사들은 모평균과 표본평균의 관계, 그리고 모평균 추정 및 해석에 관한 통계적 지식이 부족한 것으로 드러났다. 데이터 기반 의사 결정에 관해서는 데이터와 분석 방법 및 분석 결과에 대한 이해의 깊이에 차이를 보였으며 이러한 차이는 예비 교사들이 한 모둠에서 같이활동한 경우에도 발생하였다. 이와 같은 결과를 바탕으로 통계 교육의 질 제고를 위한 제안점을 논하였다.

Abstract

Various competencies such as critical thinking, systems thinking, problem solving competence, communication skill, and data literacy are likely to be required in the 4th industrial revolution. The competency regarding data literacy is one of those competencies. To nurture citizens who will live in the future, it is timely to consider research on teacher education for supporting teachers’ development of statistical thinking as well as statistical knowledge. Therefore, in this study we developed and implemented a data analysis project for pre-service teachers to understand their changes in statistical knowledge in addition to their experiences of data-driven decision making process that required them utilizing their statistical thinking. We used a mixed method (i.e., sequential explanatory design) research to analyze the quantitative and qualitative data collected. The findings indicated that pre-service teachers have low knowledge level of their understanding on the relationship between population means and sample means, and estimation of the population mean and its interpretation. When it comes to the data-driven decision making process, we found that the pre-service teachers’ experiences varied even when they worked as a small group for the project. We end this paper by presenting implications of the study for the fields of teacher education and statistics education.

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