$\require{mediawiki-texvc}$

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.

통계적 소양 교육을 위한 그래프 오류 유형 분석: 자료 분석 단계에서의 통계 윤리 문제
An Analysis on Error Types of Graphs for Statistical Literacy Education: Ethical Problems at Data Analysis in the Statistical Problem Solving 원문보기

한국초등수학교육학회지 = Journal of elementary mathematics education in Korea, v.24 no.1, 2020년, pp.1 - 30  

탁병주 (전주교육대학교) ,  김다빈 (이리팔봉초등학교)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구는 통계적 소양 교육을 실천하기 위해 초등학교 통계교육의 주된 내용 요소에 해당하는 그래프 지도 중 특히 오류의 유형화에 주목하였다. 구체적으로 문헌 분석을 통해 통계적 문제해결의 관점에서 그래프의 교수학적 의의와 구성 요소를 확인하였고, 이를 표현하는 과정에서 나타나는 오류를 분류하여 각 사례들을 자료 분석 단계에서의 통계 윤리 문제와 연결하였다. 연구 결과, 그래프 오류 유형은 범주 표현에서의 오류, 빈도 표현에서의 오류, 맥락 제시에서의 오류로 분류할 수 있었고, 이러한 오류로 인해 자료 분석 단계에서 주관적인 분석 방법 채택, 시각적 착시현상 유도, 자료에 대한 정보 왜곡과 같은 통계 윤리 문제가 발생할 수 있음을 확인하였다. 그리고 우리나라 초등학교 수학과 교육과정에서는 오류를 범하지 않도록 정형화된 틀을 제공하고 그 틀에 맞춰 그래프를 그리는 절차에 주목하는 경향이 있었다. 이를 통해 그래프 오류 유형이 초등학교 통계교육에 제공하는 시사점을 통계적 소양 교육, 통계 윤리, 교사 지식의 관점에서 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study was carried out in order to identify the error types of statistical graphs for statistical literacy education. We analyze the meaning of using graphs in statistical problem solving, and identify categories, frequencies, and contexts as the components of statistical graphs. Error types of ...

주제어

#통계 그래프   #그래프 오류   #통계적 소양   #통계적 문제해결   #통계 윤리  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
통계란 무엇인가? 통계는 “자료로부터 정보를 얻으려는 사회적 요구와 우연사건에 대한 수학적 연구에 의하여 발달한 실질과학으로서 불확실성이 내재된 현상을 해석하고 합리적인 의사결정을 할 수 있는 방법을 찾기 위한 인간의 노력이 수학적 논리와 결합한 것”으로 정의될 수 있다(이수정, 2000, p. 1).
수학과 달리 통계학이 갖는 한계점은? 1). 비록 수학과 달리 불확실성을 인정하는 개연추론에 의지하는 한계가 있기는 하나, 통계학은 그 나름의 합리적 연단을 거쳐 충분히 믿을 만한 근거를 지닌 정보를 체계적인 방법으로 도출하기 때문에 경험과학으로 분류된다. 게다가 정보를 도출하는 방법의 신뢰성과 타당성을 설명하기 위해 정확성과 확실성을 추구하는 수학에 의지하기 때문에, 통계학은 수리과학의 한 분야로 분류되기도 한다.
통계 정보에 대한 세간의 인식이 부정적인 이유는? 통계 정보가 사람들에게 믿음을 주지 못하는 이유에는 여러 가지가 있지만, 그 중에서도 가장 대표적인 것은 그래프의 오류와 왜곡 문제이다. 그래프는 숫자만으로 볼 수 없는 분포의 경향성, 패턴, 변수 사이의 관련성을 직관적으로 보여준다는 점에서 자료 분석의 유용한 도구이자 강력한 통계적 의사소통의 수단이다(우정호, 2017, p.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (36)

  1. 고은성 (2012). 일반학급 학생들과의 비교를 통한 수학영재학급 학생들의 통계적 변이성에 대한 사고 수준 연구. 서울대학교 박사학위논문. 

  2. 고은성, 강현영, 신보미, 이자미, 하병수, 정승호, 지영명, 김은하, 홍창섭, 탁병주 (2017). 실용통계 교육을 위한 교사용 가이드북. 서울: 한국과학창의재단. 

  3. 교육부 (2015). 수학과 교육과정. 교육부 고시 제2015-74호 [별책8]. 

  4. 교육부 (2017). 초등학교 수학 2-2. 서울: 천재교육. 

  5. 교육부 (2018a). 초등학교 수학 3-2. 서울: 천재교육. 

  6. 교육부 (2018b). 초등학교 수학 4-1. 서울: 천재교육. 

  7. 교육부 (2018c). 초등학교 수학 4-2. 서울: 천재교육. 

  8. 교육부 (2019a). 초등학교 수학 6-1. 서울: 천재교육. 

  9. 교육부 (2019b). 초등학교 수학 6-1 교사용 지도서. 서울: 천재교육 

  10. 김지윤 (2016). 자료 수집 교육과정에서의 윤리성과 평가: 중학교 1학년 통계 단원을 중심으로. 이화여자대학교 석사학위논문. 

  11. 배혜진, 이동환 (2016). 통계적 문제해결 과정 관점에 따른 초등 수학교과서 통계 지도 방식 분석. 한국초등수학교육학회지, 20(1), 55-69. 

    원문보기 상세보기

  12. 우정호 (2017). 학교수학의 교육적 기초(하). 서울: 서울대학교출판문화원. 

  13. 이경화, 고은성, 신보미, 탁병주, 김은하, 정승호, 지영명, 구나영, 홍창섭, 윤형주, 양정은 (2020). 고등학교 실용통계. 서울: 씨마스. 

  14. 이설빈 (2017). 통계적 분석결과 해석과정에서의 윤리성 문제. 이화여자대학교 석사학위논문. 

  15. 이수정 (2000). 통계지도에 관한 고찰. 서울대학교 석사학위논문. 

  16. 이영하 (2014). 인문학으로 풀어 쓴 통계교육 원론. 서울: 이화여자대학교출판부. 

  17. 이자미, 고은성 (2019). 초등학교 4.5.6학년 학생들의 그래프 이해 능력 조사. 한국초등수학교육학회지, 23(1), 169-192. 

    원문보기 상세보기

  18. 이형근, 김동원, 탁병주 (2019). 타 교과 통계 그래프 분석을 통한 초등학교 수학 수업에서의 그래프 지도 개선 방안 탐색. 한국초등수학교육학회지, 23(1), 119-141. 

    원문보기 상세보기

  19. 조성겸 (2010). 표와 그래프의 효과적인 제시방법. 대전: 통계교육원. 

  20. 탁병주 (2017). 통계적 소양 교육을 위한 예비교사의 통계 교수 지식 연구: 표본 개념 지도에서의 활용을 중심으로. 서울대학교 박사학위논문. 

  21. 탁병주 (2018). 통계적 소양으로서 자료의 분류 및 표현 활동의 의의 분석: 초등학교 1-2학년군 수학과 교육과정을 중심으로. 한국초등수학교육학회지, 22(3), 221-240. 

    원문보기 상세보기

  22. 황현미, 방정숙 (2007). 초등학교 6학년 학생들의 그래프 이해 능력 실태 조사. 학교수학, 9(1), 45-64. 

    원문보기 상세보기

  23. 황혜정, 나귀수, 최승현, 박경미, 임재훈, 서동엽 (2019). 수학교육학신론 1 (개정증보판). 파주: 문음사. 

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

    상세보기 crossref

  25. Franklin, C. A., Kader, G. D., Mewborn, D., Moreno, J., Peck, R., Perry, M., & Scheaffer, R. (2007). Guidelines for assessment and instruction in statistics education report. Alexandria: American Statistical Association. 

  26. Gal, I. (2002). Adults' statistical literacy: Meanings, components, responsibilities. International Statistical Review, 70(1), 1-25. 

    상세보기 crossref

  27. Moore, D. S. (1990). Uncertainty. In L. S. Steen (Ed.), On the shoulders of giants: New approaches to numeracy (pp. 95-137). Washington, DC: National Academy Press. 

  28. Moore, D. S., & Notz, W. I. (2017). Statistics: Concepts and controversies. New York: W. H. Freeman. 심규박, 조태경, 이승수 (역) (2018). 개념과 논쟁으로 배우는 통계학. 서울: 교우사. 

  29. National Council of Teachers of Mathematics. [NCTM] (2000). Principles and standards for school mathematics. Reston, VA: Author. 류희찬, 조완영, 이경화, 나귀수, 김남균, 방정숙 (역) (2007). 학교수학을 위한 원리와 규준. 서울: 경문사. 

  30. Tufte, E. R. (2001). The visual display of quantitative information (2nd edition). Cheshire: Graphics Press. 

  31. Watson, J. M. (1997). Assessing statistical thinking using the media. In I. Gal, & J. Garfield (Eds.), The assessment challenge in statistics education (pp. 107-121). Amsterdam: IOS Press. 

  32. Watson, J. M. (2006). Statistical literacy at school: Growth and goals. New York: Routledge. 박영희 (역) (2013). 학교에서 어떤 통계를 배워야 하지?: 통계적 소양의 성장과 목표. 서울: 경문사. 

  33. Weiland, T. (2017). Problematizing statistical literacy: An intersection of critical and statistical literacies. Educational Studies in Mathematics, 96(1), 33-47. 

    상세보기 crossref

  34. Wild, C. J. (2006). The concept of distribution. Statistics Education Research Journal, 5(2), 10-26. 

  35. Wild, C. J., & Pfannkuch, M. (1999). Statistical thinking in empirical enquiry. International Statistical Review, 67(3), 223-248. 

    상세보기 crossref

  36. Wisconsin Center for Education Research [WCER] (2003). Insights into data. New York: Holt Rinehart & Winston. 나온교육연구소 (역) (2004). 그림으로 보는 수 세상. 서울: 나온교육연구소. 

관련 콘텐츠

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

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