본 연구는 AI 기반 수학 교수·학습에 대한 문헌을 체계적, 종합적으로 고찰하여 연구 동향을 탐색하고자 수행되었다. 이를 위해 최근 10년 간의 수학교육 문헌 중 문헌선정기준에 부합하는 57개의 문헌을 연구 대상, 연구 방법, 연구 목적, 학습 내용, AI의 유형, AI의 역할, 교사의 역할 측면에서 체계적 문헌 고찰하였다. 연구 결과, 연구 대상 중 학생을 대상으로 한 연구가 51%로 가장 많은 비중을 차지했으며, 연구 방법 중 양적 연구의 비중이 49%로 가장 높았다. 연구 목적은 효과 분석 44%, 이론적 논의 35%, 수업 사례 탐색 21%로 분포했다. 학습 내용으로 '수와 연산'과 '문자와 식'이 가장 많이 다루어졌고, AI 유형 중 지능형 튜터링 시스템(ITS)이 가장 많이 사용되었다. AI의 역할은 학습자 교수의 비중이 40.4%로 가장 높았으며, 교수자 지원 22.8%, 학습자 지원 21%, 시스템 지원 15.8% 순으로 분포하였다. 교사의 역할은 초기 연구일수록 'AI 수용자'로서의 역할이, 최근 연구일수록 'AI와의 건설적 파트너'로서의 역할이 부각되었고, 각 역할이 교육학적, AI-기술적, 내용적 측면에서 탐색되었다. 이를 통해 국내 수학교육 후속 연구의 방향이 제안되었고, AI 기반 수학 교수·학습에서의 교사가 갖추어야 할 소양이 논의되었다.
본 연구는 수학교실에서 인공지능(AI)을 활용한 교수학습 방안을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 교육에서의 AI 활용 영역을 조사하여 수학교실에서 AI를 활용한 수학교육의 방향을 전망해 보고, 중학교 통계 단원에서 AI를 활용한 시나리오 개발을 통해 수학 수업에 AI를 도입하였을 때 고려되어야 할 사항들을 함께 제시하였다. 본 연구는 현재 분절적으로 개발되어 활용되고 있는 AI와 에듀테크(EduTech) 기술들이 수학교실에서 어떻게 통합적으로 활용될 수 있는지를 중학교 통계 단원에서 시나리오 개발을 통해 구체적으로 살펴보았다는 것에 그 의의가 있다. 이후 본 연구의 내용을 토대로 수학교실에서 유의미한 AI 활용을 위한 시사점을 도출하였다.
본 연구의 목적은 개별화 맞춤형 수학 학습을 지원하는 AI 기반 플랫폼 활용 시 고려해야 할 교수·학습에 관한 시사점을 제안하는 것이다. 이를 위해 국내·외 공교육에서 활용되고 있는 플랫폼 5개(똑똑!수학탐험대, 노리AI스쿨수학, 칸 아카데미, MATHia, CENTURY)를 분석대상으로 선정하여, AI 기반 수학교육 플랫폼이 개별화 맞춤형 학습을 지원하기 위한 세 가지 요소(PLP, PLN, PLE)를 어떻게 반영하고 있는지를 분석하였다. 그 결과, 각 플랫폼에서 구현하고 있는 PLP, PLN, PLE의 특징은 다양했지만, PLP와 PLN을 바탕으로 학습자가 자율적으로 학습에 대한 의사결정을 내릴 수 있는 PLE를 형성할 수 있도록 설계된 것으로 분석되었다. 본 연구의 의의는 AI 기반 수학교육 플랫폼을 활용하는 개별화 맞춤형 수학 학습에 대한 이해도와 실천 가능성을 높였다는 데에서 찾을 수 있다.
본 연구는 Choppin 외(2014)의 디지털 유형학을 토대로 수학 학습을 위한 AI 코스웨어의 특징을 살펴보고 향후 수학 교수·학습을 위한 AI 코스웨어 개발 방향을 제안하는 데 목적이 있다. 이를 위해 국내에서 활발하게 사용되고 있는 12종의 AI 코스웨어를 분석 대상으로 선정하고, 이러한 AI 코스웨어들이 프로그램과 학생과의 상호작용, 교사의 수업 구성, 평가 시스템 측면에서 어떤 특징을 가지고 있는지 분석하였다. 그 결과, 각 AI 코스웨어들은 학생, 교사, 평가를 위한 고유한 기능적 특징을 제공하고 있었으나 교수·학습을 수정하고 구성할 수 있는 기능은 제한적이었다. 이러한 결과를 바탕으로 수학교육에서 AI 코스웨어의 개발 방향에 대한 시사점을 제시하였다.
인공지능이 수학교육에서 효과적으로 활용되기 위해 고려해야 할 중요한 요인 중 하나는 인공지능을 수용하는 교사의 인식이다. 이에 본 연구에서는 인공지능 활용에 대한 교사의 인식을 인공지능의 정의와 활용 태도, 수학 교수 도구, 수학 학습 도구, 수학 평가 도구의 네 가지 범주로 구분한 뒤, 초등 교사 161명과 중등 수학 교사 157명의 인식을 분석하였다. 연구 결과, 교사들은 수학 교수 및 학습의 도구로 인공지능을 활용하는 데에 가장 긍정적인 인식을 드러냈으나, 자신의 수학 수업에서 인공지능을 활용하는 것과 관련된 인공지능에 대한 태도와 관련해서는 상대적으로 낮은 인식을 드러냈다. 또한 모든 문항에서 초등 교사가 중등 수학 교사보다 긍정 응답률이 높게 나타났고, 중등 교사의 경우 중립적 인식에 가진 교사의 비율이 초등 교사에 비하여 높게 나타났다. 본 연구에서 드러난 교사들의 인식을 바탕으로, 인공지능이 수학교육에 효과적으로 활용되기 위하여 교사들에게 필요한 구체적인 교수학적 지원과 방안에 대한 시사점을 논의하였다.
본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.
인공지능 디지털 교과서 도입에 따라 수학 교육에서 공학 도구의 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 공학 도구는 수학적 개념을 시각화하고, 실험과 탐구를 통해 수학적 원리를 발견할 수 있는 장점이 있다. 이미 우리나라 2015 개정 수학과 교육과정에서도 공학 도구의 활용을 언급하고 있으며, 이에 따라 수학 교과서에는 다양한 공학 도구를 활용한 교수·학습 활동이 제시되고 있다. 그러나 고등학교 교과서에 제시된 공학 도구의 유형과 활용 방식에 대한 체계적인 분석은 아직 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 2015 개정 교육과정에 따른 고등학교 수학 교과서에 제시된 공학 도구의 활용 현황을 분석하였다. 이를 위해 수학 교과서에 제시된 공학 도구의 유형을 범주화하고, 각 범주별 활용 비율을 조사하였다. 또한 교과목별, 내용 영역별로 공학 도구의 활용 양상을 분석하고, 교수·학습 활동 형태에 따른 공학 도구의 활용 비율을 살펴보았다. 연구 결과, 공학 도구는 교과목과 내용 영역에 따라 다양한 유형과 비율로 활용되고 있었다. 특히, 기호-조작 그래프 작성 소프트웨어 범주의 공학 도구가 전체 활용 사례의 58%를 차지하여 가장 높은 비중을 나타냈다. 교과목별로는 해석 영역을 다루는 과목에서 기호-조작 그래프 작성 소프트웨어의 활용이 두드러졌으며, 기하 영역에서는 동적 기하 소프트웨어의 활용이 상대적으로 높게 나타났다. 교수·학습 활동 형태 측면에서는 보조도구형(49%)과 의도된 탐구유도형(37%)의 활용 비율이 높았다. 본 연구의 결과는 수학 교과서에서 공학 도구가 다양한 역할을 하고 있음을 보여주며, 향후 공학 도구를 활용한 수학 교수·학습 방법을 개선하는 데 유용한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
인공지능 기반의 수학 디지털교과서의 가장 핵심적인 기능으로 여겨지는 개별 맞춤형 교수·학습이 실현되기 위해서는 개별 학생의 여러 가지 특성 요인에 대한 명확한 분석과 진단이 가장 관건이다. 본 연구에서는 수학 AI 디지털교과서에서 개별 맞춤형 학습 진단을 위한 분석 요인과 도구, 데이터 수집·분석을 위한 구축 모델을 도출하였다. 이를 위하여 최근 교육부의 AI 디지털교과서 적용 계획에 따른 수학 AI 디지털교과서에 대한 요구, 개별화 맞춤형 학습과 이를 위한 데이터에 대한 선행 연구, 수학 디지털플랫폼에서 학습자 분석에 대한 요인 등이 검토되었다. 연구 결과, 연구자는 학생 개인별로 수집해야 할 데이터로 학습 분석을 위한 요인으로 학습 준비도, 과정 및 수행도, 성취도, 취약점, 성향 분석을 위한 요인으로 학습 지속 시간, 문제해결에 걸린 시간, 집중도, 수학학습 습관, 정서 분석을 위한 요인으로 자신감, 흥미, 불안, 학습의욕, 가치 인식, 태도 분석을 위한 요인으로 자기 관리, 학습 전략으로 정리하였다. 또한, 이러한 요인에 대한 데이터 수집 도구로, 문제에 대한 정오 데이터, 학습 진도율, 학생 활동에 대한 화면 녹화 자료, 이벤트 데이터, 시선 추적 장치, 자기 응답 설문 등을 제안하였다. 최종적으로 이러한 요인들을 학습 전, 중, 후로 시계열화한 데이터 수집 모델이 제안되었다.
인공지능(AI)과 디지털 기술의 도입 등과 같은 디지털 기반 변화의 시대를 맞아, 2025년에는 수학, 영어, 정보 교과에 AI 디지털교과서를 단계적으로 도입하는 교육혁신이 추진되고 있다. 본 연구는 2023년 11월 전국 132명의 초등학교 교사를 대상으로 실시한 설문조사를 통해 교사들의 수학 AI 디지털교과서에 대한 이해도, 핵심 기술의 필요성, 수업 활용에 대한 인식, 그리고 AI 디지털교과서의 학교 현장에의 안착을 위한 요구사항을 조사하였다. 분석 결과, 대다수 교사들은 수학 AI 디지털교과서의 도입과 필요성에 대해 낮은 인식을 보였지만, 일부 교사들은 개인별 맞춤형 학습 및 효과적인 교수·학습 지원 가능성을 인식하고 있었다. 또한, 교사들은 AI 디지털교과서의 학습 진단과 교사 재구성 기능의 필요성을 높게 평가했으며, 수업에서의 유용성을 긍정적으로 평가했지만, AI 디지털교과서의 도입으로 인해 교실에서의 상호작용성은 저하시킬 것이라고 우려했다. 이는 AI 디지털교과서의 성공적 도입 및 활용을 위해 교사연수 및 정보 제공을 통한 인식 변화의 필요성을 시사하며, 구체적이고 실용적인 활용 방안 제공, 디지털 과잉 사용 및 의존에 대한 대안 모색, 핵심 기술의 지속적 개발 등, 이와 관련한 연구의 지속적인 필요성을 제언한다.
이 연구의 목적은 국내외 인공지능을 활용한 수학교육 서비스의 주요 기능과 인공지능의 활용 가능성을 알아보는 것이다. 이 연구를 위해 최근 5년 이내에 발행한 자료를 중심으로 출판물 및 인터넷에서 "인공지능", "人工知能", "Artificial Intelligence" "AI". "수학교육"의 키워드를 독립적으로 또는 조합하여 검색하면서 관련 논문 및 보고서 그리고 인터넷 자료 등을 수집하여 분석하였다. 연구 결과, 수학교육을 위한 인공지능 서비스는 대부분 학습자의 개인별 수학 맞춤형 학습을 지원하고, 인간 수학 교사를 지원하기 위한 보조적인 역할로 규정하며, 인지적인 측면뿐만 아니라 정의적인 측면의 기술을 고도화하고 있었다. 제언으로, 정교한 수학 계통체계의 구축을 위한 연구, 인공지능 기술을 발굴하여 수학교육에 활용하는 방안, 인공지능 활용을 위한 양질의 수학 콘텐츠를 개발, 수학교육을 위한 클라우드 기반의 종합 시스템 구축과 운영이 필요함을 주장하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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