$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

큰 수의 법칙 시뮬레이션에서 중학생의 안구 운동 분석
An Analysis of Middle School Student's Eye Movements in the Law of Large Numbers Simulation Activity 원문보기

Journal of the Korean Society of Mathematical Education. Series A. The Mathematical Education, v.56 no.3, 2017년, pp.281 - 300  

최인용 (한성과학고등학교) ,  조한혁 (서울대학교)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study analyzed the difficulties of middle school students in computer simulation of the law of large numbers through eye movement analysis. Some students did not attend to the simulation results and could not make meaningful inferences. It is observed that students keep the existing concept eve...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
학생들에게 확률 시뮬레이션 활동이 어려운 이유는? 많은 연구자들이 이러한 단편적인 경험과 확률적 사고 사이의 간극을 극복하게 해주는 강력한 도구로 컴퓨터 기반 확률 시뮬레이션을 제안하였다(신보미, 이경화, 2006; Biehler, 1991; Stohl & Tarr, 2002; Wilensky, 1995). 그러나 확률 실험의 결과는 무작위성과 변이성을 띠며, 학생들은 확률에 관한 잘못된 직관이나 신념을 가지는 경우가 많기 때문에(Biehler, 1991; Tversky & Kahneman, 1971; Shaughnessy, Canada, & Ciancetta, 2003), 학생들에게 확률 시뮬레이션 활동은 쉬운 일이 아니다. 확률 학습에서 컴퓨터 시뮬레이션의 긍정적인 효과를 입증하는 많은 선행연구들에는 시뮬레이션 후에도 오개념이 교정되지 않거나 연구자가 의도한 확률 개념을 이해하지 못하는 학생의 사례들이 자주 등장함을 확인할 수 있다(Aspinwall & Tarr, 2001; English & Watson, 2016; Ireland & Watson, 2009; Prodromou, 2012; 이윤경, 조정수, 2015).
일부 학생들이 확률 시뮬레이션 결과를 적극적으로 관찰하지 않는 이유는? 이들은 시뮬레이션을 5회 이하로 매우 적게 실시하였으며 시뮬레이션 결과 영역을 거의 응시하지 않고 ‘상대도수는 시행횟수가 증가하면 점점 수학적 확률에 가까워진다’라고 응답하였다. 학생들은 시뮬레이션 과제가 유도하는 목적이 교과서를 통해 이미 배운 내용이라고 예상하였기 때문에 적극적으로 관찰하지 않은 것으로 판단된다. 또한 일부 학생들은 시행횟수가 적을 때의 큰 폭의 변이성이나, 시행횟수가 증가함에 따라 오히려 상대도수가 수학적 확률로부터 멀어지는 실험 결과를 충분히 응시하였음에도 불구하고 ‘작은 수의 법칙’이 성립하는 것처럼 응답하거나 ‘상대도수는 수학적 확률에 가까워진다’라는 직관적인 수준의 응답을 하였다.
일상생활에서 경험하는 적은 횟수의 경험들은 확률 직관 형성에 왜 도움이 되지 않는가? 확률은 기본적으로 많은 수의 사례와 관련되어 있기 때문에 우리가 일상생활에서 경험하는 단편적인 적은 횟수의 경험들은 확률 직관을 형성하는데 도움이 되지 않는다. 많은 연구자들이 이러한 단편적인 경험과 확률적 사고 사이의 간극을 극복하게 해주는 강력한 도구로 컴퓨터 기반 확률 시뮬레이션을 제안하였다(신보미, 이경화, 2006; Biehler, 1991; Stohl & Tarr, 2002; Wilensky, 1995).
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (54)

  1. 강옥기, 권은근, 이형주, 우희정, 윤상혁, 김태희, 김수철, 유승연, 윤혜미 (2013). 중학교 수학 2, 서울: 두산동아.(Kang, O., Kwon, E., Lee, H., Woo, H., Yoon, S., Kim, T., Kim, S., Yoo, S., & Yoon, H. (2013). Middle school mathematics 2, Seoul: Doosan Donga.) 

  2. 고상숙, 주홍연, 한혜숙 (2014). 그래핑 계산기를 활용한 수학적 과정의 평가도구 개발에 관한 연구 -중학교 수학을 중심으로-, 수학교육 53(2), 163-184.(Koh, S., Joo, H., & Han, H. (2014). A study on the development of assessment tools using graphing calculators for the assessment of mathematical process -Focused on middle school mathematics-, The Mathematical Education 53(2), 163-184.) 

  3. 교육과학기술부 (2011). 수학과 교육과정(교육과학기술부 고시 제2011-361호[별책 8]).(Ministers of Education Science and Technology (2011). Mathematics curriculum: MEST announcement 2011-361 [Separate Volume 8], Seoul: MEST.) 

  4. 김부윤, 이지성 (2008). Instrument로서의 테크놀로지와 수학 학습 패러다임의 변화, 수학교육 47(3), 261-271.(Kim, B. & Lee, J. (2008). Technology as Instruments and the Change of Paradigm in Mathematics Learning, The Mathematical Education 47(3), 261-271.) 

  5. 류희찬, 류성림, 이경화, 신보미, 강순모, 윤옥교, 김명수, 조성오, 천태선, 김철호 (2013). 중학교 수학 2, 서울: 천재교육.(Ryu, H., Ryu, S., Lee, K., Shin, B., Kang, S., Yoon, O., Kim, M., Cho, S., Chun, T., & Kim, C. (2013). Middle School Mathematics 2, Seoul: Chunjae.) 

  6. 신보미, 이경화 (2006). 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 통계적 확률 지도에 대한 연구, 수학교육학연구 16(2), 139-156.(Shin, B. & Lee, K. (2006). A Study on the Statiscal Probability Instruction through Computer Simulation, The Journal of Education Research in Mathematics 16(2), 139-156.) 

  7. 신원섭, 신동훈 (2016). 실제 과학수업에서 시선추적과 주의력 검사를 통한 초등학생들의 주의 특성 분석, 한국과학교육학회지 36(4), 705-715.(Shin, W. & Shin, D. (2016). An analysis of elementary students' attention characteristics through attention test and the eye tracking on real science classes, Journal of the Korean Association for Science Education 36(4), 705-715.) 

  8. 신항균, 황혜정, 이광연, 김화영, 조준모, 최화정, 윤기원 (2013). 중학교 수학 2, 서울: 지학사.(Shin, H., Hwang, H., Lee, K., Kim, H., Cho, J., Choi, H., & Yoon, K. (2013). Middle school mathematics 2, Seoul: Jihaksa.) 

  9. 우정호, 이경화 (1996). 확률 개념의 교수학적 변환에 관한 연구, 수학교육학연구 6(1), 125-144.(Woo, J. & Lee, K. (1996). A study on the didactic transposition of the concept of probability, The Journal of Education Research in Mathematics 6(1), 125-144.) 

  10. 우정호, 박교식, 이종희, 박경미, 김남희, 임재훈, 남진영, 권석일, 김진환, 강현영, 조차미, 최은자, 김준식, 허선희, 전지영, 고현주, 이정연 (2013). 중학교 수학 2, 서울: 두산동아.(Woo, J., Park, K., Lee, J., Park, K., Kim, N., Lim, J., Nam, J., Kwon, S., Kim, J., Kang, H., Cho, C., Choi, E., Kim, J., Heo, S., Chun, J., Ko, H., & Lee, J. (2013). Middle school mathematics 2, Seoul: Doosan Donga.) 

  11. 이미진, 이광호 (2015). 시선 추적기를 통해 본, 4학년 학생들의 방정식에 대한 관계적 사고 형성, 학교수학 17(3), 391-405.(Lee, M. & Lee, K. (2015). Elementary students' formation of relational thinking about equation - Centered for web-based balance. school mathematics, 17(3), 391-405.) 

  12. 이윤경, 조정수 (2015). '큰 수의 법칙' 탐구 활동에서 나타난 가추법의 유형 분석, 수학교육학연구 25(3), 323-345.(Lee, Y. & Cho, C. (2015). An analysis on abduction type in the activities exploring 'Law of large numbers', The Journal of Education Research in Mathematics 25(3), 323-345.) 

  13. 이지윤 (2015). 3D 입체 변별 과제에서 공간 인지 전략의 유형과 역할 : 체화된 3D 거북 표현식과 전략을 중심으로. 박사학위논문, 서울대학교.(Lee, J. (2015). Type and role of spatial cognition strategies in 3D object discrimination tasks. Doctoral dissertation, Seoul National University.) 

  14. 조한혁 (2003). 컴퓨터와 수학교육, 수학교육 42(2), 177-191.(Cho, H. (2003). Computers and mathematics education, The Mathematical Educatio 42(2), 177-191.) 

  15. 최인용, 조한혁 (2016). 순열 조합 이해 과제에서의 안구 운동 추적 연구, 수학교육학연구 26(4), 635-662.(Choi, I. & Cho, H. (2016). Eye movements in understanding combinatorial problems, The Journal of Education Research in Mathematics 26(4), 635-662.) 

  16. Abrahamson, D. (2009). Embodied design: Constructing means for constructing meaning, Educational Studies in Mathematics 70(1), 27-47. 

  17. Andra, C., Lindstrom, P., Arzarello, F., Holmqvist, K., Robutti, O., & Sabena, C. (2015). Reading mathematics representations: An eye-tracking study, International Journal of Science and Mathematics Education 13(2), 237-259. 

  18. Aspinwall, L. & Tarr, J. E. (2001). Middle school students' understanding of the role sample size plays in experimental probability, The Journal of Mathematical Behavior 20(2), 229-245. 

  19. Baars, B. J. & Gage, N. M. (2010). Cognition, brain, and consciousness: Introduction to cognitive neuroscience, Burlington, USA: Academic Press. 

  20. Batanero, C. & Sanchez, E. (2005). What is the nature of high school students' conceptions and misconceptions about probability? In exploring probability in school (241-266). New York, USA: Springer. 

  21. Biehler, R. (1991). Computers in probability education. In chance encounters: Probability in education (pp. 169-211). Netherlands: Springer. 

  22. Campbell, S. R. (2010). Embodied minds and dancing brains: New opportunities for research in mathematics education. In Theories of mathematics education (309-331). Berlin: Springer. 

  23. Chance, B., Ben-Zvi, D., Garfield, J., & Medina, E. (2007). The role of technology in improving student learning of statistics, Technology Innovations in Statistics Education 1(1), 16-41. 

  24. Chaput, B., Girard, J. C., & Henry, M. (2011). Modeling and simulations in statistics and probability, In Teaching Statistics in School Mathematics-Challenges for Teaching and Teacher Education. (85-85). A Joint ICMI/IASE Study. 

  25. Eichler, A. & Vogel, M. (2014). Three approaches for modelling situations with randomness, In Probabilistic thinking (75-99). Netherlands: Springer. 

  26. English, L. D. & Watson, J. M. (2016). Development of probabilistic understanding in fourth grade, Journal for Research in Mathematics Education 47(1), 28-62. 

  27. Epelboim, J. & Suppes, P. (2001). A model of eye movements and visual working memory during problem solving in geometry, Vision Research 41(12), 1561-1574. 

  28. Fischbein, E. & Schnarch, D. (1997). The evolution with age of probabilistic, intuitively based misconceptions, Journal for research in mathematics education, 96-105. 

  29. Freudenthal, H. (1972). The 'empirical law of large numbers' or 'The stability of frequencies', Educational studies in mathematics 4(4), 484-490. 

  30. Gazzaley, A. & Nobre, A. C. (2012). Top-down modulation: Bridging selective attention and working memory, Trends in cognitive sciences 16(2), 129-135. 

  31. Henderson, J. M., Brockmole, J. R., Castelhano, M. S., & Mack, M. (2007). Visual saliency does not account for eye movements during visual search in real-world scenes. Eye movements: A window on mind and brain (537-562). Netherlands: Elsevier. 

  32. Holmqvist, K., Nystrom, M., Andersson, R., Dewhurst, R., Jarodzka, H., & Van de Weijer, J. (2011). Eye tracking: A comprehensive guide to methods and measures. Oxford, UK: Oxford University Press. 

  33. Inzunsa, S. & Mexico, C. S. (2008). Probability calculus and connections between empirical and theoretical distributions through computer simulation, In Proceedings of the 11th International Congress on Mathematical Education. Monterrey Mexico. 

  34. Ireland, S. & Watson, J. (2009). Building a connection between experimental and theoretical aspects of probability, International Electronic Journal of Mathematics Education 4(3), 339-370. 

  35. Just, M. A. & Carpenter, P. A. (1980). A theory of reading: from eye fixations to comprehension, Psychological review 87(4), 329. 

  36. Konold, C. (1995). Confessions of a coin flipper and would-be instructor, The American Statistician, 49(2), 203-209. 

  37. Konold, C. & Miller, C. D. (2005). Tinker plots dynamic data exploration. 1.0, Computer software] Emeryville, CA: Key Curriculum Press. 

  38. Knoblich, G., Ohlsson, S., & Raney, G. E. (2001). An eye movement study of insight problem solving, Memory & Cognition 29(7), 1000-1009. 

  39. Lin, J. J. H. & Lin, S. S. (2014). Cognitive load for configuration comprehension in computer-supported geometry problem solving: An eye movement perspective, International Journal of Science and Mathematics Education 12, 605-627. 

  40. Maxara, C. & Biehler, R. (2006). Students' probabilistic simulation and modeling competence after a computer-intensive elementary course in statistics and probability, In Proceeding of the Seventh International Conference on the Teaching of Statistics. 

  41. Papert, S. (1980). Mindstorms: Children, computers, and powerful ideas, New York, USA: Basic Books Inc. 

  42. Parkhurst, D., Law, K., & Niebur, E. (2002). Modeling the role of salience in the allocation of overt visual attention, Vision research 42(1), 107-123. 

  43. Posner, M. I. (1980). Orienting of attention, Quarterly journal of experimental psychology 32(1), 3-25. 

  44. Prodromou, T. (2012). Connecting experimental probability and theoretical probability, ZDM 44(7), 855-868. 

  45. Radford, L. (2010). The eye as a theoretician: Seeing structures in generalizing activities, For the Learning of Mathematics 30(2), 2-7. 

  46. Rayner, K. (1998). Eye movements in reading and information processing: 20 years of research, Psychological bulletin 124(3), 372. 

  47. Shaughnessy, J. M., Canada, D., & Ciancetta, M. (2003). Middle school students' thinking about variability in repeated trials: A cross-task comparison, International Group for the Psychology of Mathematics Education 4, 159-166. 

  48. Snowden, R., Thompson, P., & Troscianko, T. (2012). Basic vision: an introduction to visual perception. 오성주 역. 서울: 학지사. 

  49. Stohl, H. & Tarr, J. E. (2002). Developing notions of inference using probability simulation tools, The Journal of Mathematical Behavior 21(3), 319-337. 

  50. Susac, A., Bubic, A., Kaponja, J., Planinic, M., & Palmovic, M. (2014). Eye movements reveal students' strategies in simple equation solving, International Journal of Science and Mathematics Education 12, 555-577. 

  51. Tversky, A. & Kahneman, D. (1971). Belief in the law of small numbers. Psychological bulletin 76(2), 105. 

  52. Wilensky, U. (1995). Paradox, programming, and learning probability: A case study in a connected mathematics framework, The Journal of Mathematical Behavior 14(2), 253-280. 

  53. Wilensky, U. (1997). What is normal anyway? Therapy for epistemological anxiety, Educational Studies in Mathematics 33(2), 171-202. 

  54. Yarbus, A. L. (1967). Eye movements during perception of complex objects. In Eye movements and vision (171-211). New York, USA: Springer. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로