고등학교 <인공지능 수학> 교사 연수가 교사 개인의 교수효능감에 미치는 효과

• 영문명: The effects of high school teacher training on teachers' personal teaching efficacy
• 발행기관: 대한수학교육학회
• 저자명: 류상주(Sangju Ryu) 강우혁(Woohyeok Kang) 박재현(Jaehyeon Park) 석진명(Jinmyoung Seok)
• 간행물 정보: 『학교수학』제26권 제1호, 57~71쪽, 전체 15쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.03.30

국문 초록

본 연구에서는 2021년부터 진행된 고등학교 <인공지능 수학> 과목 교사 연수가 효능감에 미친 영향에 대한 효과와 인과적메커니즘을 분석하려 한다. 인과관계를 식별하는 방법으로 Pearl, J.가 창안한 인과추론 이론을 적용하였다. 선행연구를 참고하여처치변수와 결과변수에 영향을 미치는 변수들을 찾고 방향성 비순환 그래프를 작성하여 표본집단 전체에서 효과를 확인하였다. 또한, 세부 집단 간 효과의 차이를 분석함으로써 인과적 메커니즘을 유추하였다. 이를 바탕으로 <인공지능 수학> 과목 연수를위한 시사점을 제언하였다.

영문 초록

This paper studies the effects and causal mechanism of teacher training in the high school course from 2021 on efficacy. We apply the theory of causal inference developed by Pearl, J. as a method for identifying causal mechanism. Based on previous studies, we search for variables that affect the treatment and outcome variables and draw a directed acyclic graph to confirm the effects among the whole sample. Moreover, we infer the causal mechanism by analyzing the differences in effects among the subgroups of the whole sample space. Based on this study, we suggest implications for teacher training in the course.

목차

I. 서론

II. 이론적 배경

III. 연구 방법

IV. 연구 결과

V. 결론 및 제언

키워드

인공지능 수학 교사 연수 개인의 교수효능감 인과추론 방향성 비순환 그래프 artificial intelligence mathematics teacher training personal teaching efficacy causal inference directed acyclic graphs