$\require{mediawiki-texvc}$

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.

[국내논문] 수학 수업 계획을 위한 ChatGPT 활용: 예비수학교사들의 경험 분석
Utilizing ChatGPT for Mathematics Lesson Planning: An Analysis of Prospective Mathematics Teachers' Experiences 원문보기

East Asian mathematical journal, v.40 no.4, 2024년, pp.391 - 415  

김영옥 (Kyungnam University, Department of Mathematics Education)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구는 예비수학교사들의 정보처리 역량 함양 차원에서 ChatGPT와 같은 쌍방향 대화형 인공지능 도구를 활용하여 수학 수업을 설계하고 실행할 수 있는 가능성을 탐구하기 위해 55명의 사범대 수학교육과 예비수학교사들이 수업 설계 및 실연 과정에서 ChatGPT를 어떻게 활용했는지 그 경험을 조사하고 분석하였다. 분석 결과, 예비수학교사들은 ChatGPT를 수업 자료나 온라인 수학도구 검색, 수학 개념 탐구 학습 활동 구성, 수학적 원리를 가르치는 방법과 같은 과정·기능 범주 정보 수집에 가장 많이 활용하였고, 다음으로 실생활 연관 활동 탐색과 같은 가치·이해 범주에 활용하였다. 그러나 지식·이해 범주에 해당되는 수학적 지식이나 문제해결 방법에 관해서는 앞의 두 범주와 비교했을 때 상대적으로 낮은 비율로 ChatGPT를 활용한 것으로 나타났다. 예비수학교사들은 과정·기능 범주에 속한 교수-학습 설계 활동 구상을 ChatGPT에게 의존하는 경향이 많고 그 정보를 비판적 평가와 재구성 없이 수업에 바로 적용하는 경향이 발견되었다. ChatGPT의 수학적 정보 정확성에 대한 신뢰 문제도 이 연구에서 제기되었다.

Keyword

표/그림 (5)

참고문헌 (37)

  1. 권오남, 오세준, 윤정은, 이경원, 신병철, 정원 (2023). ChatGPT의 수학적 성능 분석: 국가수준 학업성취도 평가 및 대학수학능력시험 수학 문제 풀이를 중심으로. 수학교육논문집, 37(2), 233-256. 

  2. 김동원, 홍진곤, 김선희, 신보미, 김연, 박진형, 탁병주, 황지현 (2020). 2015 개정 수학과 교육과정 현장 실태 분석에 관한 연구. 교육부, 한국과학창의재단. 

  3. 김세영, 조미경 (2022). 개별화 맞춤형 수학 학습을 지원하는 AI 기반 플랫폼 분석. 수학교육논문집, 36(3), 417-438. 

  4. 김영옥 (2008). 효과적인 수학 교수를 위한 교사 지식 기반 영역과 수학적 지식 구조. 한국학교수학회논문집, 11(4), 596-608. 

  5. 김욱태 (2024). 수학과 '확률과 통계' 영역에서 ChatGPT를 활용한 서답형 평가 피드백이 학생들의 피드백 리터러시에 미치는 영향. 국내석사학위논문, 한국교원대학교 대학원. 

  6. 김호석 (2024). ChatGPT를 활용한 인공지능 수학 교수.학습 자료 개발 연구. 국내석사학위논문, 아주대학교 대학원. 

  7. 교육부 (1997). 제7차 수학과 교육과정. 

  8. 교육부 (2007). 제7차 개정 수학과 교육과정. 

  9. 교육부 (2015). 수학과 교육과정. 

  10. 교육부 (2022a). 총론. 

  11. 교육부 (2022b). 수학과 교육과정. 

  12. 노지화, 고호경, 김병수, 허난 (2023). 인공지능 활용 교육의 토픽모델링 분석을 통한 수학교육 연구 방향의 함의. 한국학교수학회논문집, 26(1), 1-19. 

  13. 문혜림, 김진혁, 한경희, 김시호 (2023). 대학입시 수능시험을 평가 도구로 적용한 ChatGPT의 학업 능력 분석. Journal of Platform Technology, 11(5). 

  14. 박지영 (2023). 파이썬을 활용한 교수.학습 자료 개발: 군집분류(Clustering)를 중심으로. 국내석사학위논문, 한국교원대학교 대학원. 

  15. 박혜연, 손복은, 고호경 (2022). 수학 교수.학습을 위한 인공지능 플랫폼 분석 연구. 수학교육논문집, 36(1), 1-21. 

  16. 백남진, 온정덕 (2014). 역량기반 교과 교육과정에서 기준과 수행의 의미. 교육과정연구, 32(4), 17-46. 

  17. 선우진, 방정숙, 박예진 (2021). 교사가 수업 설계에서 중요하게 고려하는 요소: 초등 수학 수업지도안에 대한 분석을 중심으로. 수학교육논문집, 35(1), 15-36. 

  18. 서명희, 조민식 (2023). 인공지능(AI) 역량 함양을 위한 고등학교 수학 학습자료 개발 및 적용에 관한 연구. 학습자중심교과교육학회, 23(2), 771-790. 

  19. 손태권 (2023). ChatGPT의 수학교육 활용 가능성 탐색: 분수 문제에 관한 학생의 산출물과 예비교사의 담화 사례를 중심으로. 초등수학교육, 26(2), 99-113. 

  20. 신동조 (2020a). 초.중등교육에서 인공지능: 체계적 문헌고찰. 수학교육학연구, 30(3), 531-552. 

  21. 신동조 (2020b). 수학교육에서 인공지능 (AI) 활용에 관한 예비수학교사의 인식 분석. 수학교육 논문집, 34(3), 215-234. 

  22. 안도연, 손태권, 이광호 (2023). 비계설정 도구로서의 ChatGPT: 초등학생의 수학 논리 문제 해결 능력에 미치는 영향 평가. Digital, & Learning, 13(2), 183-196. 

  23. 이유진 (2023). ChatGPT를 활용한 예비교사의 수학수업설계 분석. 수학교육논문집, 37(3), 497-516. 

  24. 이동국, 이봉규, 이은상 (2022). 인공지능(AI) 활용 교육을 위한 교사 역량 및 연수 과제 도출. 교육정보미디어연구, 28(2), 415-444. 

  25. 이동국, 이은상 (2022). 인공지능(AI) 활용 교육을 위한 교사 역량에 관한 교육요구도 분석. 교육정보미디어연구, 28(3), 821-842. 

  26. 이순아 (2015). 한국과 미국의 예비교사들의 교육과 교직에 대한 견해 차이 들여다보기: 문화교류 프로젝트의 온라인 대화분석을 중심으로. 교육인류학연구, 18(2), 57-92. 

  27. 이수한, 박대한 (2021). 수학 예비교사들의 교과 역량 중심 수업 실행 지식분석. 학교수학, 23(2), 269-288. 

  28. 이한나, 강신천, 김의정, 김창석 (2023). 흥미도 향상을 위해 ChatGPT를 활용한 수학 교수 학습 방법 제안 및 적용: 미적분을 중심으로. 한국컴퓨터교육학회 하계 학술발표논문집, 27(2). 

  29. 오세준 (2023). 수학 문제 해결에서 효과적인 ChatGPT의 프롬프트 고찰: 이차방정식과 이차함수를 중심으로. 수학교육논문집, 37(3), 545-567. 

  30. 윤정은, 박수민, 권오남 (2023). ChatGPT를 활용한 수학 플립러닝 사례연구: 학습자의 참여를 중심으로. 한국교육공학회지, 29(2), 201-220. 

  31. 최인선 (2022). 수학교실에서 인공지능(AI)을 활용한 교수학습 방안 탐색: 중학교 통계 단원 시나리오 개발을 중심으로. 한국학교수학회논문집, 25(2), 149-174. 

  32. 황병남 (2023). 공학적 도구를 활용한 인공지능 수학 교수.학습 자료 개발. 국내석사학위논문, 한국교원대학교 교육대학원. 

  33. Dunning, D., & Kruger, J. (1999). Unskilled and unaware of it: How difficulties in recognizing one's own incompetence lead to inflated self-assessments. Journal of Personality and Social Psychology, 77(6), 1121-1134. 

  34. Frieder, S., Pinchetti, L., Chevalier, A., Griffiths, R.-R., Salvatori, T., Lukasiewicz, T., Petersen, P. C., & Berner, J. (2023). Mathematical capabilities of ChatGPT. Proceedings of the Neural Information Processing Systems Track on Datasets and Benchmarks 3, NeurIPS Datasets and Benchmarks 2023, December 2023. Retrieved from https://arxiv.org/abs/2301.13867 

  35. Graesser, A. C., Chipman, P., Haynes, B. C., & Olney, A. (2005). AutoTutor: An intelligent tutoring system with mixed-initiative dialogue. IEEE Transactions on Education, 48(4), 612-618. Retrieved from https://doi.org/10.1109/TE.2005.856149 

  36. Govender, R. (2023). The impact of artificial intelligence and the future of ChatGPT for mathematics teaching and learning in schools and higher education. Pythagoras, 44(1), a787. Retrieved from https://doi.org/10.4102/pythagoras.v44i1.787 

  37. Hwang, G. J., & Chang, C. Y. (2023). A review of opportunities and challenges of chatbots in education. Interactive Learning Environments, 31(7), 4099-4112. Retrieved from https://doi.org/10. 

저자의 다른 논문 :

활용도 분석정보

상세보기
다운로드
내보내기

활용도 Top5 논문

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 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