수학적 연결 역량 교육을 위한 ChatGPT의 설명 성능 분석 -일차함수를 중심으로-

• 영문명: An Analysis of ChatGPT's Instructional Explanation Performance for Teaching Mathematical Connection
• 발행기관: 충북대학교 교육개발연구소
• 저자명: 이경화 신동조 박진형 이송희 김영준
• 간행물 정보: 『한국교육논총(구 교육연구논총)』제45권 제3호, 199~236쪽, 전체 38쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.12.31

국문 초록

본 연구는 수학적 연결 역량 교육을 위한 ChatGPT의 교육적 잠재력을 확인하기 위해, 일차함수 관련 연결의 어려움에 대하여 ChatGPT가 제공하는 설명을 분석하였다. 연결을 개념 연결, 표상 연결, 수학화 연결, 해석 연결로 구분하고, 각 연결에서의 어려움 사례를 문헌에서 추출하여, 사례별로 ChatGPT가 제시하는 설명을 5가지 좋은 설명의 기준을 토대로 분석하였다. 분석 결과, 개념 연결과 수학화 연결에서 정확한 진단과 효과적인 설명이 이루어짐을 확인하였으며, 반면 표상 연결과 해석 연결에 대한 설명은 절차 전달에 치중하는 한계를 보여 보완이 필요함을 확인하였다. 좋은 설명의 기준에 따라 ChatGPT의 강점과 한계를 논의하였으며, 수학적 연결 역량 교육에서 ChatGPT를 효과적으로 활용하기 위한 시사점을 제시하였다.

영문 초록

This study explores the educational potential of ChatGPT in developing mathematical connection competencies, focusing on its instructional explanations for difficulties related to linear functions. Four types of connections were categorized as conceptual connections, representational connections, mathematization connections, and interpretation connections. Cases of difficulties in each type of connection were extracted from the literature, and ChatGPT’s explanations for each case were analyzed based on five criteria for effective explanations. The analysis revealed that ChatGPT provided accurate diagnoses and effective explanations for conceptual connections and mathematization connections. However, explanations for representational connections and interpretation connections tended to emphasize procedural aspects, suggesting areas for improvement. Based on these findings, this study discusses the strengths and limitations of ChatGPT and proposes implications for its effective use in teaching mathematical connection competencies.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 연구의 배경

Ⅲ. 연구 방법

IV. 연구 결과

Ⅴ. 논의 및 결론

참고문헌

키워드

ChatGPT 연결 설명 일차함수 ChatGPT Instructional Explanation Mathematical Connection Linear Function