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통계적 추정을 가르치기 위한 수학적 지식(MKT)의 분석
An analysis of Mathematical Knowledge for Teaching of statistical estimation 원문보기

Journal of the Korean Society of Mathematical Education. Series A. The Mathematical Education, v.55 no.3, 2016년, pp.317 - 334  

최민정 (군자중학교) ,  이종학 (대구교육대학교) ,  김원경 (한국교원대학교)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Knowledge and data interpretation on statistical estimation was important to have statistical literacy that current curriculum was said not to satisfy. The author investigated mathematics teachers' MKT on statistical estimation concerning interpretation of confidence interval by using questionnaire ...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
통계적 추정 능력의 중요성이 부각된 배경은? 현재를 살아가면서 우리는 날마다 다양한 미디어를 통하여 엄청난 양의 정보를 접하게 된다. 도처에 산재해 있는 많은 정보 속에서, 이를 해석하고 비판적으로 평가하는 기반이 되는 통계적 소양은 이제 필수적인 능력이며(Gal, 2004), 이로 인하여 학교수학에서도 통계 교육의 중요성은 날로 높아지고 있다. 더불어, 전통적인 통계 교육에서 지도되던 통계적 기능, 절차, 계산 위주의 연습에 대한 비판과 성찰이 이어지면서, 이에 따라 최근의 통계 교육은 학습자의 통계적 추론의 신장을 강조하고 있다 (Ben-Zvi, Garfield, 2004). 이에 Gal(2004)은 통계적 소양의 함양을 위하여 통계 영역에서 갖추어야 할 통계적 능력 중 하나로 통계적 추정을 제시하며, 이를 위한 통계적 개념으로 신뢰구간과 가설검정을 들었다.
CCK는 무엇인가? 다음 [그림 1]에서와 같이 교과 내용지식(Subject Content Knowledge, 이하 SCK)을 일반 내용지식 (Common Content knowledge, 이하 CCK), 특수 내용지식 (Specialized Content Knowledge, 이하 SCK), 수평 내용지식(Horizon Content Knowledge, 이하 HCK)의 세 가지로 구분하는데, CCK는 특별히 교사에게 필요로 하는 능력이 아닌 잘 교육받은 일반인에게 기대할 수 있는 수학적 지식을 의미하는 것으로 ‘특수’ 내용지식과 대비되는‘일반’ 내용지식이다. 즉, 수학 문제를 정확히 풀고 해결하며 정확한 기호를 사용할 수 있는지 등에 대한 지식으로 교사는 자신이 가르쳐야 하는 수학내용을 정확히 알고 있어야 한다는 것이다(Ball 외, 2008).
교과 내용지식의 구분은? 다음 [그림 1]에서와 같이 교과 내용지식(Subject Content Knowledge, 이하 SCK)을 일반 내용지식 (Common Content knowledge, 이하 CCK), 특수 내용지식 (Specialized Content Knowledge, 이하 SCK), 수평 내용지식(Horizon Content Knowledge, 이하 HCK)의 세 가지로 구분하는데, CCK는 특별히 교사에게 필요로 하는 능력이 아닌 잘 교육받은 일반인에게 기대할 수 있는 수학적 지식을 의미하는 것으로 ‘특수’ 내용지식과 대비되는‘일반’ 내용지식이다. 즉, 수학 문제를 정확히 풀고 해결하며 정확한 기호를 사용할 수 있는지 등에 대한 지식으로 교사는 자신이 가르쳐야 하는 수학내용을 정확히 알고 있어야 한다는 것이다(Ball 외, 2008).
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참고문헌 (26)

  1. 강숙자 (2010). 표본평균의 분포에 관한 고등학교 교사들의 교수학적 내용지식 분석. 석사학위논문, 한국교원대학교.(Kang, S, J. (2010). An Analysis of Teachers' Pedagogical Content Knowledge about Sample Mean Distribution. Unpublished master's thesis, Korea National University of Education.) 

  2. 고은성, 이경화 (2011). 예비교사들의 통계적 표집에 대한 이해. 수학교육학연구 21(1), 17-32.(Ko, E. S., Lee, K. H. (2011). Pre-service Teachers' Understanding of Statistical Sampling, The journal of educational research in mathematics 21(1), 17-32.) 

  3. 고희정 (2013). 고등학교 수학 수업에서 나타나는 초임교사의 수학 교수에 대한 지식(MKT)의 분석. 박사학위논문, 단국대학교.(Ko, H. J. (2013). Analysis of novice teacher's mathematical knowledge for teaching in high school mathematics lessons. Unpublished doctoral dissertation, Dankook University.) 

  4. 김민혁 (2013). 수학교사의 교과서 및 교사용 지도서 활용도 조사. 학교수학 15(3), 503-531.(Kim, M. H. (2013). Secondary Mathematics Teachers' Use of Mathematics Textbooks and Teachers' Guide. School Mathematics 15(3), 503-531.) 

  5. 김원경, 문소영, 변지영 (2006). 수학교사의 확률과 통계에 대한 지식과 신념. 수학교육 45(4), 381-406.(Kim, W. K., Moon, S. Y., Byun, J. Y. (2006). Mathematics teachers' knowledge and belief on the high school probability and statistics. The Mathematical Education 45(4), 381-406.) 

  6. 김원경 (2011). 확률과 통계학. 서울: 교우사.(Kim, W. K. (2011). Probability and Statistic. Seoul: Kyowoosa.) 

  7. 김혜윤 (2014). 조건부확률에 대한 현직교사의 MKT 분석. 석사학위논문, 한국교원대학교.(Kim, H. Y. (2014). A Study on the Mathematical Knowledge for Teaching of Mathematic Teachers for Teaching Conditional Probability. Unpublished master's thesis, Korea National University of Education.) 

  8. 신보미 (2008). 확률에 대한 교사의 교수학적 내용 지식 분석. 학교수학 10(3), 463-487.(Shin, B. M. (2008). An Analysis of Teachers' Pedagogical Content Knowledge on Probability. School Mathematics 10(3), 463-487.) 

  9. 신현용, 이종욱 (2004). 수학교사의 지식에 관한 연구. 수학교육논문집 18(1), 297-308.(Shin, H, Y., Lee, J. W. (2004). Study on knowledge of mathematics teachers. Communications of mathematical education 18(1), 297-308.) 

  10. 윤현진, 박선용, 김서령, 이영하 (2009). 수학과 교육내용 개선 방안 연구. 서울: 한국교육과정평가원.(Yun, H. J., Park, S. Y., Kim, S. Y. & Lee, Y. H. (2009). Study on Improvement of Mathematics Curriculum. Seoul: Korea Institute for Curriculum and Evaluation.) 

  11. 이영하, 이은호(2010). 통계적 추론에서의 표집분포 개념 지도를 위한 시뮬레이션소프트웨어 설계 및 구현. 학교수학 12(3), 273-299.(Lee, Y. H., Lee, E. H.(2010). The Design and Implementation to Teach Sampling Distributions with the Statistical Inferences. School Mathematics 12(3), 273-299.) 

  12. 이은희, 김원경 (2015). 국내외 통계교육 연구동향 비교 분석. 수학교육 54(3), 241-259.(Lee, E. H., Kim, W. K. (2015). A comparative analysis on research trends of statistics education between Korea and overseas. The Mathematical Education 54(3), 241-259.) 

  13. 이종학 (2014). 초등 예비교사의 통계적 추론 능력에 대한 연구. 교사교육연구 53(4), 559-580.(Lee, J. H. (2014). A Study on Elementary Pre-service Teachers' Statistical Reasoning Abilities. Teacher Education Research 53(4), 559-580.) 

  14. 조성민, 노선숙 (2007). 활동 및 과제의 분석을 통한 고등학교 수학교사의 교수학적 지식에 대한 연구. 한국교원교육연구 24(2), 385-418.(Cho, S. M., Noh, S. S.(2007). Research on High School Mathematics Teachers' Pedagogical Content Knowledge. The Journal of Korean Teacher Education 24(2), 385-418.) 

  15. Ball, D. L., Thames, M.,& Phelps, G. (2008). Content knowledge for teaching: What makes it special?. Journal of Teacher Education 59(5), 389-407. 

  16. Ben-Zvi, D., Garfield, J. (2004). Statistical literacy, reasoning and thinking : Goals, definitions and challenges. The challenge of developing statistical literacy, reasoning and thinking. Dordrecht, Netherlands: Kluwer Academic Publisher. 이경화, 지은정, 고은성외 7 인 공역(2010), 통계적 사고의 의미와 교육. 서울: 경문사, 3-18. 

  17. Chance, B., Delmas, R., Garfield, J. (2004). Reasoning about sampling distributions. In Ben-Zvi, D. & Garfield, J.(Eds.) The challenge of developing statistical literacy, reasoning and thinking. Dordrecht, Netherlands: Kluwer Academic Publisher. 이경화 외 공역(2010), 통계적 사고의 의미와 교육. 서울: 경문사, 353-385. 

  18. Cobb, G. W., Moore, D. S.(1997). Mathematics, statistics and teaching. The American Mathematical Monthly 104(9), 801-823. 

  19. Delmas, R. C. (2004). A comparison of mathematical and statistical reasoning. In Ben-Zvi, D. & Garfield, J.(Eds.) The challenge of developing statistical literacy, reasoning and thinking. Dordrecht, Netherlands: Kluwer Academic Publisher. 이경화 외 공역(2010), 통계적 사고의 의미와 교육. 서울: 경문사, 95-114. 

  20. Gal, I. (2004). Statistical literacy : Meanings, components, responsibilities. In Ben-Zvi, D. & Garfield, J.(Eds.) The challenge of developing statistical literacy, reasoning and thinking. Dordrecht, Netherlands: Kluwer Academic Publisher. 이경화 외 공역(2010), 통계적 사고의 의미와 교육. 서울: 경문사, 55-94. 

  21. Garfield, J. (2003). Assessing Statistical Reasoning. Statistical Education Research Journal 2(1), 22-38. 

  22. Hill, H. C., Sleep, L., Lewis, J., & Ball, D. (2007). Assessing teachers' mathematics knowedge: What knowledge matters and what evidence counts? In F. Lester (Ed.), Second handbook of research on mathematics teaching and learning (pp. 111-156). Reston, VA: NationalCouncil of Teachers of Mathematics. 

  23. Ma, L. (1999). Knowing and teaching elementary mathematics: Teachers' understandng fundamental mathematics in China and the United States. Mahwah, N.J. : Lawrence Erlbaum Associates. 신현용, 승영조 역(2002)초등학교 수학 이렇게 가르쳐라. 서울: 승산. 

  24. Shulman, L. (1986). Those who understand: knowledge growth in teaching. Educational Researcher 15(2), 4-14. 

  25. Shulman, L. (1987). Knowkedge and teaching: Foundations of the new reform. Harvard Educational Review 57(1), 1-22. 

  26. Sotos, A. E. C., Vanhoof, S., Van den Noortgate, W., & Onghena, P. (2007). Students' misconceptions of statistical inference: A review of the empirical evidence from research on statistics education. Educational Research Review 2, 98-113. 

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