[논문]수학적 모델링 관점에서의 고등학교 수학교과서 정보처리 역량 과제 분석

오세준

doi:10.7468/jksmee.2024.38.3.401

[국내논문] 수학적 모델링 관점에서의 고등학교 수학교과서 정보처리 역량 과제 분석
Analysis of information processing competency tasks in high school mathematics textbooks 원문보기

Journal of the Korean Society of Mathematical Education. Series E: Communications of Mathematical Education, v.38 no.3, 2024년, pp.401 - 423

오세준 (홍익대학교)

초록
AI-Helper

본 연구는 현재 고등학교에서 사용 중인 수학 교과서를 대상으로, 정보처리 역량 과제를 수학적 모델링 관점에서 분석하였다. 정보처리 역량은 현대 수학교육에서 중요한 요소로 자리잡고 있으며, 이를 효과적으로 활용할 수 있는 능력은 디지털 대전환 시대에 더욱 강조되고 있다. 연구 결과, 대부분의 수학교과서에서 정보처리 역량 과제가 실생활 맥락을 반영하지 않은 상태로 제시되었으며, 위장된 맥락의 과제와 상황과 관련된 본질적 맥락을 포함한 과제는 전체 과제 중 소수에 그쳤다. 이러한 결과는 2022 교육과정에서 강조되는 수학적 모델링의 목표와는 상반되는 부분이 있음을 시사한다. 본 연구는 향후 고등학교 수학교과서에서 수학적 모델링을 효과적으로 반영하기 위해 상황과 관련된 본질적 맥락을 강화할 필요가 있음을 제안한다. 특히, 정보처리 역량 과제가 학생들의 수학적 사고력과 문제 해결능력을 증진시키기 위해서는 교과서 내의 과제가 상황과 관련된 본질적 맥락을 충분히 반영하고, 수학적 모델링을 통해 정보처리 역량의 하위 요소들을 균형 있게 다룰 수 있도록 개선되어야 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study analyzes information processing competency tasks included in high school mathematics textbooks according to the 2015 Revised Curriculum from the perspective of mathematical modeling. The findings reveal that most tasks were focused on mathematical concepts without incorporating real-life contexts, with a significant emphasis on the use of engineering tools among the sub-elements of information processing competencies. These results suggest potential difficulties for students in developing mathematical thinking skills necessary for practical problem-solving. This study underscores the need for the 2022 Revised Curriculum to enhance the connection with real-life problems and to design tasks that reflect a balanced integration of the various sub-elements of information processing competencies.

Keyword

표/그림 (17)

표 <표 II-1> 2015 교육과정과 2022 교육과정에서 수학적 모델링의 위상 비교
표 <표 II-2> 2022 수학과 교육과정 변화와 관계 영역에서 언급된 수학적 모델링
그림 [그림 II-1] Blum-Ferri 모델링 사이클 (Blum & Ferri, 2007, p. 46)
그림 [그림 II-2] 디지털 도구가 추가된 모델링 사이클 (Greefrath & Siller, 2018, p. 364)
그림 [그림 II-3] '정보처리'역량과 '창의·융합'역량이 명시된 과제 예시 (㉱ 교과서, 수학2)
표 <표 II-3> 수학 교과서 목록
표 <표 II-4> 수학에서 정보처리 역량의 하위 요소, 설명, 그리고 기술 (박경미 외, 2015, p.42)
표 <표 II-5> 맥락 유형의 분류에 대한 과제 분석틀 (이민영, 김래영, 2022, p.93)
그림 [그림 II-4] 분석방법 및 절차
표 <표 III-1> 수학 과목별, 교과서별 정보처리 역량 과제 빈도수 (백분율)
표 <표 III-2> 고등학교 수학교과서에서 정보처리 역량의 하위 요소별 빈도수 (백분율)
그림 [그림 III-1] 정보의 수집, 자료와 정보 정리 및 분석, 정보 해석 및 활용 관련 과제 예시
표 <표 III-3> 과목, 핵심개념 - 정보처리 역량의 하위 요소 종류 빈도수 (백분율)
그림 [그림 III-2] 위장 맥락 과제 (㉮ 교과서, 수학2, p.99)
표 <표 III-4> 정보처리 역량 과제의 맥락 분석 빈도수 (백분율)
표 <표 III-5> 과목, 핵심개념 정보처리 역량 과제의 맥락별 분석 빈도수 (백분율)
그림 [그림 III-3] 상황과 관련된 본질적 맥락 과제

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

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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