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[국내논문] ChatGPT를 활용한 <인공지능 수학> 교수·학습 자료 개발 연구
Development of Teaching and Learning Materials for the <AI Mathematics> Using ChatGPT 원문보기

East Asian mathematical journal, v.40 no.4, 2024년, pp.475 - 506  

김호석 (Pung Duck High School) ,  고호경 (Ajou University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study aims to develop AI mathematics teaching and learning materials for high school students using interactive AI (ChatGPT). The selected topics include text representation, classification, and prediction related to natural language processing, which are key contents of the 'AI Mathematics' cu...

Keyword

#ChatGPT   #AI Mathematics   #Python Programming   #Teaching & Learning Materials  

표/그림 (28)

참고문헌 (43)

  1. 김예미, 고호경(2020). 파이썬을 활용한 중학교 1학년 소인수분해의 수학과 코딩 융합 교수학습. 수학교육논문집, 34(4), 563-585 

  2. 고스란(2023). 인공지능 (챗 GPT)을 활용한 한국어 고급 글쓰기 수업 연구. 국내석사학위논문 한국외국어대학교 KFL대학원. 

  3. 고호경(2020). 인공지능(AI) 역량 함양을 위한 고등학교 수학 내용 구성에 관한 소고. 한국학교수학회논문집. 23.(2), 223-237. 

  4. 과학기술정보통신부(2019). 인공지능(AI) 국가전략 발표. 과학기술정보통신부 보도자료(2019.12.17.). 

  5. 과학기술정보통신부(2023). 챗지피티 교육과 연구모임으로 정부의 업무 혁신선도. 과학기술정보통신부 보도자료(2023.2.22.). 

  6. 교육부(2020a). 제3차 수학교육 종합계획(2020~2024) 발표. 교육부 보도자료(2020.5.26.). 

  7. 교육부(2020b). 수학과 교육과정. 교육부 고시 제2022-236호 [별책8]. 

  8. 나귀수(2000). 수학교육에서 컴퓨터 활용에 대한 소고. 학교수학, 2(1), 97-110 

  9. 나귀수(2023). 미래 시대의 수학교육 방향에 대한 연구. 수학교육학연구. 28, 437-478. 

  10. 박지영(2023). 파이썬을 활용한 <인공지능 수학> 교수.학습 자료 개발 : 군집분류(Clustering)를 중심으로. 한국교원대학교 석사학위논문. 

  11. 박만구, 이윤경, 정보화, 정유진, 김지영(2023). 등 수학에서 메타버스 수업공간 설계 및 적용 사례 연구: 정의적 영역을 중심으로. 수학교육, 62(1), 117-149. 

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

  13. 서명희(2022). 파이썬(Python)을 적용한 인공지능 수학 교수.학습 자료 개발 및 적용. 국한국교원대학교 석사학위논문 

  14. 신동광, 정혜경, 이용상(2023). 내용중심 영어 교수 학습의 도구로서 ChatGPT의 활용 가능성 탐색. 영어교과교육. 22.(1), 171-192. 

  15. 신동선, 류희찬. (1998). 수학교육과 컴퓨터. 경문사. 

  16. 신광섭, 심성아(2018). 파이썬 코딩을 도입한 수학 교과 지도 방안 개발-2015 개정 교육과정 중학교 수학 교과의 '소인수분해' 내용을 중심으로. 교육연구. 73(-), 43-64. 

  17. 심효정(1011). <인공지능 수학> 교과에서 최적화 문제해결을 위한 D<sup>2</sup>APS 모형 적용 교수.학습 자료 개발. 인제대학교 박사학위논문. 

  18. 유여경(2023). 인공지능을 활용한 수학교육에 대한 중등교사의 인식 분석. 이화여자대학교 석사학위논문. 

  19. 윤옥한(2023). ChatGPT 등장과 교양교육의 방향 탐색. 한국콘텐츠학회논문지, 23(5), 86-96. 

  20. 임애리(2022). 컴퓨팅 사고(CT) 역량 함양을 위한 교수.학습 자료 개발 - <인공지능수학> 교과서 중심으로-. 전남대학교 석사학위논문. 

  21. 장원중(2019). 머신러닝과 전문가간의 문서 유사도 비교 평가에 대한 실증연구. 국숭실대학교 박사학위논문. 

  22. 조경호(2023). 파이선(Python)을 적용한 고등학교 <인공지능 수학> 과목 교수-학습 자료 개발 및 적용. 전남대학교 석사학위논문. 

  23. 정지민, 이찬호(2023). 완전성과 일관성 측면에서의 GPT-3.5 와 GPT-4 의 코딩 성능 평가. 한국정보처리학회 학술대회논문집, 30(1), 754-755. 

  24. 최현종(2021). 컴퓨팅 사고력에 기반한 인공지능 사고력 교육에 관한 고찰. 컴퓨터교육학회논문지, 24(3), 57-65. 

  25. 한서현(2022). <인공지능 수학> 교과를 위한 새로운 수학적 역량 개념 제안: 디지털 역량을 중심으로. 수학교육학연구, 32(1), 1-22. 

  26. 한선관, 류미영, 김태령. (2020). AI 사고를 위한 인공지능 교육. 성안당. 

  27. 황병남(2023). 공학적 도구를 활용한 인공지능 수학 교수.학습 자료 개발. 한국교원대학교 석사학위논문. 

  28. 황정재(2023). 알파고에서 챗GPT까지 AI 기술의 발전과 미래. Future Horizon, 55, 34-37. 

  29. 행정안전부(2023). 인공지능, 공공부문에서 똑똑하고 안전하게 활용 발표. 행정안전부 보도자료(2023.5.8). 

  30. Bahdanau, D., Cho, K., & Bengio, Y. (2015). Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate. In 3rd International Conference on Learning Representations, ICLR 2015 - Conference Track Proceedings. 

  31. Bengio, Y., Ducharme, R., Vincent, P., & Janvin, C. (2003). A Neural Probabilistic Language Model. Journal of Machine Learning Research, 3, 1137-1155. 

  32. Harris, Z. S.(1954). Distributional structure. Word, 10(2-3), 146-162. 

  33. Holmes, W., Bialik, M., Fadel, C., & Center for Curriculum Redesign. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Cambridge, MA: Center for Curriculum Redesign. 

  34. Manning, C. D., & Schutze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press. 

  35. Marina Hyde(2023.1.13.). ChatGPT: what can the extraordinary artificial intelligence chatbot do?. The Guardian, https://www.theguardian.com/technology/2023/jan/13/chatgpt-explainer-what-can-artidicial-intelligence-chatbot-do-ai 

  36. Molnar, L., Mehta, R. K., Robson, R. (2022). Artificial Intelligence (AI), the Future of Work, and the Building of a National Talent Ecosystem. In M. M. Rodrigo, N. Matsuda, A. I. Cristea & V. Dimitrova (Eds.), Artificial Intelligence in Education. Posters and Late Breaking Results, Workshops and Tutorials, Industry and Innovation Tracks, Practitioners' and Doctoral Consortium (pp. 99-103). 23rd International Conference, AIED 2022, Durham, UK. 

  37. Nye. B. D., Graesser, A. C., & Hu, X. (2014). AutoTutor and Family: A Review of 17 Years of Natural Language Tutoring. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 24(4), 427-469. 

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  38. OpenAI (n.d.). ChatGPT: Optimizing language models for dialogue. https://openai.com/blog/chatgpt 

  39. Saini, M., Arora, V., Singh, M., Singh, J., & Adebayo, S. O. (2023). Artificial intelligence inspired multilanguage framework for note-taking and qualitative content-based analysis of lectures. Education and Information Technologies, 28(1), 1141-1163. 

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  40. Samar, Sharma. (2023). Integrating artificial intelligence into education. International journal of advanced academic studies, 5(6), 35-39. 

  41. Samarth Sharma, Deepika Sharma(2023). Integrating artificial intelligence into deucation. International journal of advanced academic studies, 5(6), 35-39. 

  42. Sang-Gu Lee, Jae Hwa Lee, Youngju L. Nielsen, Ho Kyoung Ko(2022). Case Study of an Online Course on Introductory Mathematics for Artifical Intelligence. The Electronic Journal of Mathematics & Technology, 1192). 

  43. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems (pp. 5998-6008). Long Beach, CA. 

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