• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권3호
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• pp.163-180
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• 2023

본 연구는 AI를 수학 수업에 사용하려는 초등학교 교사의 의도에 미치는 요인들에 대해 살펴보고 수학 수업에서 AI가 효과적으로 사용되기 위해 선행되어야할 요인을 제시하고자 하였다. 이를 위해 기술수용모델(Technology Acceptance Model)을 사용하여 초등학교 교사의 TPACK과 TAM 사이의 구조적 관계를 조사하였다. 그 결과, 초등학교 교사들의 TPACK은 인지된 사용 용이성과 유용성에 유의미한 영향을 미쳤다. 또한 인지된 사용 용이성과 인지된 유용성은 수학 수업에서 AI 활용에 대한 태도에 유의미한 영향을 미쳤다. 인지된 사용 용이성, 인지된 유용성, 태도는 수학 수업에서의 AI 사용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 초등학교 교사들이 수학 수업에서 AI에 대한 TPACK 역량이 높다고 인식할수록 수학 수업에서 AI를 사용하기가 더 쉽고 AI가 학생의 수학 학습 향상에 도움이 되는 유용한 도구로 인식할 수 있음을 의미한다. 또한 수학 수업에서 AI가 쉽게 사용할 수 있고 유용하다고 인식할수록 AI 사용 의도가 높아질 수 있다. 따라서 초등학교 교사들이 수학 수업에서 AI의 활용하려면 TPACK에 관한 지식 교육이 선행되어야하며, 수학 수업에서 AI 사용의 이점과 편리성에 대한 인식 개선이 함께 이루어져야 한다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제24권4호
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• pp.391-405
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• 2021

본 연구는 AI 교육을 위해 수학교과에서 다루어야 할 AI 핵심 개념으로 '데이터 수집', '데이터 표현', '데이터 분석', '최적화 및 의사결정' 4가지로 선정하였다. 이를 바탕으로 선택 중심 교육과정의 각 영역별 수학 핵심 개념 및 내용 요소와 대비하여 AI 핵심 개념에 대한 포함 여부를 조사하였다. 또한 <인공지능 수학>의 내용 체계의 적정성을 핵심 개념과 관련 학습 요소 중심으로 살펴보았다. 그 결과 첫째, <인공지능 수학>의 학습 경로를 어떻게 설정할 것인가?, 둘째, <인공지능 수학>의 성격에 관한 재정의 논의가 필요한가?, 셋째, <인공지능 수학>의 핵심 개념 선정 및 용어 선택은 적절한가?, 넷째, <인공지능 수학>의 내용 체계의 관련 학습 요소 제시는 적절한가? 등에 대한 논의가 필요하다는 시사점을 도출하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.351-368
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• 2024

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.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권4호
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• pp.299-316
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• 2023

본 연구는 교육에서 인공지능 활용의 중요성과 필요성이 제기됨에 따라 수학교육에서 인공지능 활용에 대한 초등 교사들의 인식을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 초등 교사 161명을 대상으로 인공지능과 수학교육에 대한 태도 및 수학 교수, 학습, 평가 도구로서 인공지능 활용에 대한 인식을 5점 Likert 척도를 활용하여 분석하였다. 연구 결과, 초등 교사들은 전반적으로 수학의 교수, 학습, 평가를 위한 도구로 AI를 활용하는 데에 긍정적인 인식을 드러냈다. 특히, AI를 활용한 수학교육은 맞춤형 개별 교수 학습, 선수 학습 보충, 평가 결과 분석에 도움이 될 것이며 인공지능이 교사의 역할을 대체할 수 없다는 데에 강한 긍정을 드러냈다. 한편, 초등 교사들은 인공지능을 활용한 수학 수업에 대한 자신감이나 준비에서는 상대적으로 낮은 인식을 드러냈는데, 이는 인공지능과 관련된 수학 수업의 실행이나 연수 이수의 여부에 따라 유의한 차이를 드러냈다. 본 연구의 결과를 바탕으로 수학 교육에서 인공지능을 효과적으로 활용하기 위한 교사의 역할 및 교사들에게 필요한 지원에 대한 시사점을 논의하였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.149-174
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• 2022

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.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.387-392
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• 2024

The use of artificial intelligence (AI) in mathematics education has advanced as a means for promoting understanding of mathematical concepts, academic achievement, computational thinking, and problem-solving. From a total of 13 studies in this special issue, this editorial reveals threads of potential and future directions to advance mathematics education with the integration of AI. We generated five themes as follows: (1) using ChatGPT for learning mathematical content, (2) automated grading systems, (3) statistical literacy and computational thinking, (4) integration of AI and digital technology into mathematics lessons and resources, and (5) teachers' perceptions of AI education. These themes elaborate on the benefits and opportunities of integrating AI in teaching and learning mathematics. In addition, the themes suggest practical implementations of AI for developing students' computational thinking and teachers' expertise.

• 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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• 제26권4호
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• pp.333-349
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• 2023

Recently, AI has become a crucial tool in mathematics education due to advances in machine learning and deep learning. Considering the importance of AI, examining teachers' beliefs about AI in mathematics education (AIME) is crucial, as these beliefs affect their instruction and student learning experiences. The present study developed a scale to measure preservice teachers' (PST) beliefs about AIME through factor analysis and rigorous reliability and validity analyses. The study analyzed 202 PST's data and developed a scale comprising three factors and 11 items. The first factor gauges PSTs' beliefs regarding their roles in using AI for mathematics education (4 items), the second factor assesses PSTs' beliefs about using AI for mathematics teaching (3 items), and the third factor explores PSTs' beliefs about AI for mathematics learning (4 items). Moreover, the outcomes of confirmatory factor analysis affirm that the three-factor model outperforms other models (a one-factor or a two-factor model). These findings are in line with previous scales examining mathematics teacher beliefs, reinforcing the notion that such beliefs are multifaceted and developed through diverse experiences. Descriptive analysis reveals that overall PSTs exhibit positive beliefs about AIME. However, they show relatively lower levels of beliefs about their roles in using AI for mathematics education. Practical and theoretical implications are discussed.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.233-254
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• 2024

This paper delves into the symbiotic integration of coding and mathematics education, aimed at cultivating computational thinking and enriching mathematical problem-solving proficiencies. We have identified a corpus of scholarly articles (n=38) disseminated within the preceding two decades, subsequently culling a portion thereof, ultimately engendering a contemplative analysis of the extant remnants. In a swiftly evolving society driven by the Fourth Industrial Revolution and the ascendancy of Artificial Intelligence (AI), understanding the synergy between these domains has become paramount. Mathematics education stands at the crossroads of this transformation, witnessing a profound influence of AI. This paper explores the evolving landscape of mathematical cognition propelled by AI, accentuating how AI empowers advanced analytical and problem-solving capabilities, particularly in the realm of big data-driven scenarios. Given this shifting paradigm, it becomes imperative to investigate and assess AI's impact on mathematics education, a pivotal endeavor in forging an education system aligned with the future. The symbiosis of AI and human cognition doesn't merely amplify AI-centric thinking but also fosters personalized cognitive processes by facilitating interaction with AI and encouraging critical contemplation of AI's algorithmic underpinnings. This necessitates a broader conception of educational tools, encompassing AI as a catalyst for mathematical cognition, transcending conventional linguistic and symbolic instruments.

• 공학교육연구
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• 제24권3호
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• pp.50-57
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• 2021

Although the mathematics education process in AI education is a very important issue, little cases are reported in developing effective methods on AI and mathematics education at the university level. The universities cover all fields of mathematics in their curriculums, but they lack in connecting and applying the math knowledge to AI in an efficient manner. Students are hardly interested in taking many math courses and it gets worse for the students in humanities, social sciences and arts. But university education is very slow in adapting to rapidly changing new technologies in the real world. AI is a technology that is changing the paradigm of the century, so every one should be familiar with this technology but it requires fundamental math knowledge. It is not fair for the students to study all math subjects and ride on the AI train. We recognize that three key elements, SW knowledge, mathematical knowledge, and domain knowledge, are required in applying AI technology to the real world problems. This study proposes a modular approach of studying mathematics knowledge while connecting the math to different domain problems using AI techniques. We also show a modular curriculum that is developed for using math for AI-driven autonomous driving.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제36권3호
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• pp.417-438
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• 2022

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.