[논문]통계적 문제해결 교육의 관점에 따른 초등학교 수학 교과서의 자료 수집 지도 방식 분석: 3~4학년군을 중심으로

탁병주; 고은성

doi:10.7468/jksmec.2022.25.4.329

통계적 문제해결 교육의 관점에 따른 초등학교 수학 교과서의 자료 수집 지도 방식 분석: 3~4학년군을 중심으로
An Analysis on Teaching of Data Collection in Elementary School Mathematics Textbooks for 3rd and 4th Grades from the Perspective of Statistical Problem Solving Education 원문보기

Journal of the Korean Society of Mathematical Education. Series C : Education of primary school mathematics, v.25 no.4, 2022년, pp.329 - 341

탁병주 (전주교육대학교) , 고은성 (전주교육대학교)

초록
AI-Helper

통계적 문제해결 과정에서 자료 수집은 통계 정보의 질을 결정하는 중요한 절차이지만, 우리나라의 수학과 교육과정에서는 자료 수집이 다소 소홀하게 다루어져 왔다. 이에 본 연구에서는 초등학교 3~4학년 수학 교과서(국정 1종, 검정 10종)의 통계 단원에서 사용되는 자료의 수집 방법은 어떠한지, 그리고 통계 단원을 통해 자료 수집 방법을 어떻게 지도하고 있는지를 분석하였다. 연구 결과, 교과서에서 사용하고 있는 자료들은 설문조사, 실험/관찰, 문헌조사 등 다양한 방법으로 수집된 것들이었으나, 교과서에서 지도하고 있는 자료 수집 방법 중 실험/관찰의 비중은 매우 낮게 나타났다. 또한, 교과서별로 자료 수집 방법 지도 방식이 다르게 나타남으로 인해 학생들이 경험, 학습하게 되는 내용에 차이가 발생할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 초등학교 통계교육에서 자료 수집 방법을 효과적으로 지도할 수 있도록 수학과 교육과정 개선 방안을 모색하기 위한 논의점을 도출하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Data collection is crucial to the process of statistical problem solving since it influences the quality of statistical data. However, there is little instruction on data collection in the Korean mathematics curriculum. In this study, we examined how the data were collected and how the data collection method was taught in the Korean mathematics textbooks for 3rd and 4th grades. As a result, the data appeared in these textbooks were collected by using a variety of methods, including surveys, experiments, observations, and secondary data collections. There were not enough instructions on experiments and observations, compared to surveys and secondary data collection. Additionally, as each textbook works with a distinct contents while teaching data collection, it is expected that there would be variations in the levels that students learn in relation to data collection. Based on these findings, we draw some discussion points to determine how to improve the mathematics curriculum in order to effectively teach data collection in the elementary school.

주제어

표/그림 (16)

그림 [그림 1] 통계적 문제해결 과정(Bargagliotti et al., 2022, p. 17)
그림 [그림 2] 통계적 문제해결과 통계적 소양의 관계(이경화 외, 2020, p. 13)
표 [표 1] 초등학교 3~4학년 수학 교과서에서 사용된 자료의 수집 방법별 빈도(괄호 안 단위는 %)
표 [표 2] 자료 수집 방법의 지도와 자료 수집 경험 제공 유무
그림 [그림 3] 선택 항목을 정하는 방법의 지도 사례(A교과서 3-2, p. 127)
그림 [그림 4] 선택 항목을 정하는 방법의 지도 사례(E교과서 3-2, pp. 146-147)
그림 [그림 5] 설문조사 방법 제시 사례(A교과서 3-2, p. 128)
그림 [그림 6] 설문조사 방법 제시 사례(G교과서 3-2, p. 124)
그림 [그림 7] 설문조사 방법 비교 활동(K교과서 3-2, p. 143)
그림 [그림 8] 단체 줄넘기기록수집방법(J교과서 3-2, p. 136)
그림 [그림 9] 탁구공 튕기기 기록 수집 방법(H교과서 4-1, p. 128)
그림 [그림 10] 책에 사용된 낱말의 빈도 조사 방법(G교과서 4-1, p. 128)
그림 [그림 11] 대파의 길이 관찰(G교과서 4-2, p. 113)
그림 [그림 12] 타자 수 측정(I교과서 4-2, p. 124)
그림 [그림 13] 문헌조사 방법 지도 사례(K교과서 4-2, p. 119)
그림 [그림 14] 문헌조사 방법 지도 사례(I교과서 4-2, p. 116)

참고문헌 (58)

강완 외 20인(2022). 초등학교 수학 3-2. 대교.
강완 외 20인(2022). 초등학교 수학 4-1. 대교.
강완 외 20인(2022). 초등학교 수학 4-2. 대교.
강현영, 신보미, 고은성, 이동환, 심송용, 김정자, 구나영, 정인수, 최경식, 홍지혜(2014). 통계 교육 활성화를 위한 수학 교육과정 개선 방안 연구. 한국과학창의재단 연구보고서.
고은성, 강현영, 신보미, 김은하, 정승호, 홍창섭, 지영명, 이자미, 하병수, 탁병주(2017). 실용통계 교육을 위한 교사용 가이드북. 한국과학창의재단.
고은성, 박민선(2017). 통계적 문제해결 지도를 위한 예비초등교사들의 통계적 소양 조사 연구. 학교수학, 19(3), 443-459.
교육부(2015). 수학과 교육과정. 교육부 고시 제2015-74호 [별책8].
교육부(2018). 초등학교 수학 3-2. 천재교육.
교육부(2018). 초등학교 수학 4-1. 천재교육.
교육부(2018). 초등학교 수학 4-2. 천재교육.
교육부(2022). 2022 개정 교육과정 시안: 초등학교 수학. 국민참여소통채널 탑재본.
김상미(2018). 초등학교 수학 교과서에 제시된 각의 개념과 도입 방법 분석. 초등수학교육, 21(2), 209-221.
김성여 외 14인(2022). 초등학교 수학 3-2. 아이스크림.
김성여 외 14인(2022). 초등학교 수학 4-1. 아이스크림.
김성여 외 14인(2022). 초등학교 수학 4-2. 아이스크림.
류희찬 외 25인(2022). 초등학교 수학 3-2. 금성출판사.
류희찬 외 25인(2022). 초등학교 수학 4-1. 금성출판사.
류희찬 외 25인(2022). 초등학교 수학 4-2. 금성출판사.
박경미 외 43인(2015). 2015 개정 수학과 교육과정 시안 개발 연구 II. 한국과학창의재단 연구보고서.
박교식 외 32인(2022). 초등학교 수학 3-2. 동아출판.
박교식 외 32인(2022). 초등학교 수학 4-1. 동아출판.
박교식 외 32인(2022). 초등학교 수학 4-2. 동아출판.
박만구 외 14인(2022). 초등학교 수학 3-2. 천재교과서.
박만구 외 14인(2022). 초등학교 수학 4-1. 천재교과서.
박만구 외 14인(2022). 초등학교 수학 4-2. 천재교과서.
박미미, 이은정, 조진우(2019). 2015 개정 교육과정에 따른 수학교과서 문제제기 과제 분석: 중학교 1학년을 중심으로. 수학교육논문집, 33(2), 123-139.
박성선 외 16인(2022). 초등학교 수학 3-2. 와이비엠.
박성선 외 16인(2022). 초등학교 수학 4-1. 와이비엠.
박성선 외 16인(2022). 초등학교 수학 4-2. 와이비엠.
배혜진, 이동환(2016). 통계적 문제해결 과정 관점에 따른 초등학교 수학교과서 통계 지도 방식 분석. 한국초등수학교육학회지, 20(1), 55-69.
신항균 외 13인(2022). 초등학교 수학 3-2. 비상교육.
신항균 외 13인(2022). 초등학교 수학 4-1. 비상교육.
신항균 외 13인(2022). 초등학교 수학 4-2. 비상교육.
안병곤 외 19인(2022). 초등학교 수학 3-2. 동아출판.
안병곤 외 19인(2022). 초등학교 수학 4-1. 동아출판.
안병곤 외 19인(2022). 초등학교 수학 4-2. 동아출판.
이경화, 고은성, 신보미, 탁병주, 김은하, 정승호, 지영명, 구나영, 홍창섭, 윤형주, 양정은(2020). 고등학교 실용통계 교사용 지도서. 씨마스.
이경화, 김동원, 김선희, 김혜미, 김화경, 박진형, 이호, 이화영, 임해미, 장정욱, 정종식, 조성민, 최인용(2021). 포스트코로나 대비 미래지향적 수학과 교육과정 구성 방안 연구. 교육부 연구보고서.
이경화, 유연주, 탁병주(2021). 데이터 기반 통계교육을 위한 수학과 교육과정 재구조화 방향 탐색. 학교수학, 23(3), 361-386.
이지연, 임해미(2021). 통계적 문제해결 과정 및 통계적 소양에 관한 교과서 분석. 한국학교수학회논문집, 24(2), 191-216.
이형근, 김동원, 탁병주(2019). 타 교과 통계 그래프 분석을 통한 초등학교 수학 수업에서의 그래프 지도 개선 방안 탐색. 한국초등수학교육학회지, 23(1), 119-141.
장혜원 외 13인(2022). 초등학교 수학 3-2. 미래엔.
장혜원 외 13인(2022). 초등학교 수학 4-1. 미래엔.
장혜원 외 13인(2022). 초등학교 수학 4-2. 미래엔.
전혜원, 김래영(2019). 한국과 미국 중학교 수학 교과서의 통계적 문제해결과정 비교연구. 수학교육 논문집, 33(4), 425-444.
조수현, 김구연(2021). 수학 교사의 교과서 이해 및 활용 의도 탐색. 수학교육, 60(1), 111-131.
탁병주, 이경화(2017). 우리나라 통계교육 연구의 동향 분석: 2000년 이후 발행된 국내 통계교육 연구 논문을 중심으로. 수학교육학연구, 27(2), 269-289.
한대희 외 16인(2022). 초등학교 수학 3-2. 천재교과서.
한대희 외 16인(2022). 초등학교 수학 4-1. 천재교과서.
한대희 외 16인(2022). 초등학교 수학 4-2. 천재교과서.
Bargagliotti, A., Franklin, C., Arnold, P., Gould, R., Johnson, S., Perez, L., & Spangler, D. A. (2020). Pre-K-12 guidelines for assessment and instruction in statistics education II. A framework for statistics and data science education. American Statistical Association. 탁병주, 지영명, 김은하, 이윤경, 이자미, 전수경(역.)(2022). 학교에서 통계와 데이터과학은 어떻게 가르쳐야 할까? 지도 및 평가를 위한 가이드라인. 경문사.
Brase, C. H., & Brase, C. P. (2018). Understanding basic statistics (7th edition). Cengage Learning. 이승수, 이병학, 서의훈, 이경준(역.)(2018). 기초 통계학의 이해. 교우사.
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: A pre-K-12 curriculum framework. American Statistical Association.
MacKay, R. J., & Oldford, W. (1994). Stat 231 course notes fall 1994. University of Waterloo.
Marriott, J., Davies, N., & Gibson, L. (2009). Teaching, learning, and assessing statistical problem solving. Journal of Statistics Education, 17(1). [Online]
Mooney, E. S. (2002). A framework for characterizing middle school students' statistical thinking. Mathematical Thinking and Learning, 4(1), 23-46.

상세보기
Watson, J. M. (2006). Statistical literacy at school: Growth and goals. Routledge. 박영희(역.)(2013). 학교에서 어떤 통계를 배워야 하지? 경문사.
Wild, C. J., & Pfannkuch, M. (1999). Statistical thinking in empirical enquiry. International Statistical Review, 67(3), 223-248.

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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