Earticle

본 연구는 한국과 미국의 기하 영역 교과서 과제에 제시된 실생활 맥락 과제를 수학적 모델링 관점 에서 분석함으로써 두 나라 학생에게 주어진 수학적 모델링 학습기회의 다양성을 비교하는 것을 목표 로 한다. 이를 위해, 각 나라 교과서 과제를 수학적 모델링 과정, 데이터, 표현종류의 세 가지 측면을 중심으로 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 수학적 모델링 과정과 관련하여, 한국 교과서의 경우 미국 교과서보다 수학적 모델링 과정의 모든 단계에서 더 높은 비중으로 과제를 제공한다. 둘째, 데이터의 특징과 관련하여, 두 나라 교과서 모두 적정 데이터 과제 비율이 가장 높으며, 한국의 경우 교과서별 데이터 특징의 격차가 크다. 셋째, 표현종류와 관련하여, 두 나라 교과서 모두 글과 그림 과 제 비율이 가장 높다. 한국 교과서가 미국 교과서보다 교과서에 따른 표현종류의 차이가 크게 나타났 으며, 일부 교과서의 경우 글과 그림을 제외한 다른 표현이 제시되지 않았다. 넷째, 세 가지 특징을 통 합하여 과제를 분석한 결과, 세 가지 측면이 다양하게 다루어지기보다 적정 데이터를 글과 그림으로 제시한 뒤 수학 결과를 얻는 데 초점을 둔 과제가 주로 제시되었다. 한국 교과서와 달리 미국 교과서 에만 제시된 과제로, 과잉 데이터가 글로 제시되어 수학화를 요구하는 과제가 확인되었다.

The purpose of this study is to analyze tasks reflected in Korean and US textbooks according to the mathematical modeling perspectives, and then to compare the diversity of learning opportunities given to students from both countries. For this, we analyzed mathematical modeling tasks of textbooks based on three aspects: mathematical modeling process, data, and expression. Results are as follows. First, with respect to modeling process, Korean textbook provides a high percentage of the task at all stages of modeling than US textbook. Second, with respect to data, both countries’ textbooks have the highest percentage of matching task. Korean textbooks have a large gap in data characteristics by textbook. Third, with respect to expression, both countries’ textbooks have the highest percentage of text and picture. Korean textbooks have a large gap in the type of expression than US textbooks, and some textbooks have no other expression except for text and picture. Fourth, tasks were analyzed by integrating the three features. The three features were not combined in various ways. It is necessary to diversify the integration of the three features.

교육과정이 의도하는 목적을 달성하는데 교사의 역할은 중요하기 때문에 교사가 갖추어야 할 지식 에 대한 연구가 중요하게 다루어져 왔다. 이 중에서 ‘교수학적 내용 지식’은 교사의 전문성을 부각시킬 수 있는 지식으로, 본 연구에서는 분수 나눗셈에 대해 초등학생들이 제시할 수 있을 것으로 생각되는 문제해결 방법에 대한 초등 예비교사들의 지식을 분석하였다. 본 연구에 참여한 예비교사들은 대학 교 육과정 중 수학과 교육 필수 강좌를 모두 마친 상태였으며, 이들을 대상으로 분수 나눗셈의 4가지 유 형에 대해 조사연구를 실시하였다. 연구 결과, 초등 예비교사들은 균등 분배 문제-포함제-등분제-단위 비율 결정 상황의 순으로 빈도수를 나타내었으며, 전형적인 알고리즘뿐만이 아니라, 그림을 이용하거나 식을 이용한 경우에서도 의미 있는 반응들을 제시하였다. 이를 바탕으로 예비교사 교육기간에 분수 나 눗셈의 여러 가지 해결 방법을 서로 공유하면서 이에 대한 지식을 갖출 필요성을 제안하였다.

Because the role of the teacher is important for the education to actualize the goals of the curriculum, the interest about the teacher’s knowledges has been addressed as an important research topic. Among them, the pedagogical content knowledge is the knowledge that can emphasize the professionalism of the teacher. In this study, I analyzed the elementary pre-service teachers’ the problem solving strategies that they imagined the methods that elementary school students can think about fraction division. Pre-service teachers who participated in this study were completed all of the mathematics education courses in the pre-service teachers’ education courses. The research was conducted using the four type-problems of fraction division. The results showed that elementary pre-service teachers responded in the order of equal sharing problem-measurement division-partitive division-context of determination of a unit rate problem. They presented significant responses not only with typical algorithms but also with pictures or expressions. On the basis of this research, we have to take an interest in the necessity of sharing and recognizing various methods of fraction division in pre-service teachers education.

4차 산업혁명 시대를 대표하는 인공지능 기술은 이제 우리 삶에 깊숙이 관여되고 있고 미래 교육은 이러한 인공지능의 원리와 활용에 대한 학생들의 역량 함양을 중시하고 있다. 따라서 본 연구의 목적 은 인공지능 역량과 가장 밀접한 교과인 수학에서 다루어야 하는 인공지능 관련 교육 내용을 고찰하는 데 있다. 이를 위해 인공지능의 핵심 기술인 기계학습(machine learning)의 원리를 수학기반으로 학습 할 수 있는 인공지능 교과를 수학과의 과목으로 신설할 것과, ‘인공지능과 데이터 과학을 위한 수학' 교과에서 다루어야 하는 주요 수학 내용들을 제안하였다.

Artificial intelligence technology, which represents the era of the 4th Industrial Revolution, is now deeply involved in our lives, and future education places great emphasis on building students' capabilities for the principles and uses of artificial intelligence. Therefore, the purpose of this study is to develop the contents of AI related education in mathematics, which the relationship is closely connected to each other. To this end, I propose establishing two novel AI-related contents in mathematics education. One subject is related to learning the principle of machine learning based on mathematics foundation. In addition, I draw the core math contents dealt in following subject called ‘Basic Mathematics for AI and Data Science.’