수학교육에서 의 기능과 활용 가능성 탐색 ChatGPT-4o : 중학교 1학년 수학을 중심으로

• 영문명: Exploring the functionality and utilization potential of ChatGPT-4o in mathematics education: Focusing on 7th-grade mathematics
• 발행기관: 한국학교수학회
• 저자명: 박정민(Jeongmin Park) 손홍찬(Hongchan Son)
• 간행물 정보: 『한국학교수학회논문집』제27권 제4호, 495~520쪽, 전체 26쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.12.31

국문 초록

본 연구에서는 수학교육에서 활용할 수 있는 ChatGPT-4o의 기능과 문제 해결 과정에서의 오류와 그 개선과정을 분석하여 이를 토대로 향후 ChatGPT와 같은 생성형 AI의 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 중학교 1학년 ‘수학 1’ 교과서의 5개 대단원에 대해 ChatGPT-4o의 단원별 정답률과 단원의 특성에 따른 오류 유형을 파악하고 프롬프트 엔지니어링의 효과를 확인하였다. 2015 개정 교육과정 중학교 1학년 '수학 1' 교과서 10종의 대단원 평가 문제에 대한 ChatGPT-4o의 정답률은 51.76%로 나타났다. 대단원 중 ‘문자와 식’ 단원의 정답률이 높았으며, ‘통계’ 단원에서 가장 낮은 정답률을 보였다. 오류 유형으로는 ‘수와 연산’, ‘문자와 식’ 단원에서는 문제 인식 오류가 가장 많이 나타났으며 ‘좌표평면과 그래프’와 ‘통계’ 단원에서는 그래프 인식 오류가 가장 많았고 ‘도형’ 단원에서는 그림 인식 오류가 많이 나타났다. 정답률 향상을 위한 프롬프트 엔지니어링을 한 결과, 동일한 문제에 대해서는 정답률이 높아졌으나 유사 문제에 대해서는 정답률이 높아지지 않았다. 그리고 이전 모델들과 ChatGPT-4o의 정답률 변화를 비교 분석한 결과, 정답률이 가파르게 증가함을 알 수 있었다. 현재 ChatGPT의 기능에는 한계가 있지만 발전 속도가 매우 빠르므로 가까운 미래에 ChatGPT가 학교 수업에 활용할 수 있을 것으로 기대되며 이에 대한 후속 연구가 필요하다.

영문 초록

This study analyzed errors and improvements in mathematical problem-solving using ChatGPT-4o to explore the potential applications of generative AI like ChatGPT in education. To achieve this, the research examined ChatGPT-4o’s accuracy across five major units of the 7th-grade ‘Mathematics 1’ textbook, identified error types based on unit characteristics, and evaluated the effectiveness of prompt engineering. ChatGPT-4o demonstrated an accuracy rate of 51.76% on major unit assessment problems from 10 versions of the 7th-grade ‘Mathematics 1’ textbook under the 2015 Revised Curriculum. Among the units, the ‘Expressions and Equations’ unit showed the highest accuracy rate, while the ‘Statistics’ unit had the lowest. In terms of error types, ‘problem recognition errors’ were most common in the ‘Numbers and Operations’ and ‘Expressions and Equations’ units. ‘Graph recognition errors’ were predominant in the ‘Coordinate Plane and Graphs’ and ‘Statistics’ units, while ‘diagram recognition errors’ were frequent in the ‘Geometry’ unit. Prompt engineering improved accuracy for identical problems but had little effect on similar problems. A comparative analysis with earlier models also revealed that ChatGPT-4o showed improved accuracy. Despite current limitations, the rapid development of ChatGPT suggests its potential for use in classroom settings in the near future, emphasizing the need for further research.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 연구 결과

Ⅴ. 결론

참고문헌

키워드

정답률 오류 유형 프롬프트 엔지니어링 ChatGPT-4o accuracy rate error types prompt engineering