우리나라와 뉴질랜드의 고등학교 통계 교육과정 분석 및 비교연구

Subtitle
뉴질랜드 통계 수준 7과 수준 8을 중심으로
Alternative Title
Shin, Woo Jin
Author(s)
신우진
Alternative Author(s)
Shin, Woo Jin
Advisor
고호경
Department
교육대학원 수학교육
Publisher
The Graduate School, Ajou University
Publication Year
2020-08
Language
kor
Keyword
고등학교 통계공학적 도구교과서 분석뉴질랜드 통계성취목표수학 교육과정통계교육통계적 소양통계적 조사
Abstract
본 연구는 우리나라와 뉴질랜드의 고등학교 통계교육과정을 비교 분석하여 도출된 결과를 바탕으로 향후 우리나라 통계교육정책의 개선방향을 모색함에 그 목적이 있다. 이를 위하여 뉴질랜드의 전반적인 통계교육과정을 분석하였고, 우리나라 고등학교 2015개정 확률과 통계 교육과정에 상응하는 뉴질랜드 통계 수준 7과 수준 8의 교육과정을 심도 있게 분석한 후에 우리나라 확률과 통계 교육과정과 양적으로 비교 분석하였다. 또한 우리나라 고등학교 확률과 통계 교과서와 이에 상응하는 뉴질랜드 수준 7과 수준 8의 통계 교과서의 주요 특징을 질적으로 분석하였다. 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 뉴질랜드의 전체적인 통계교육은 핵심역량의 5 가지 요소를 균등하게 통계교육에 반영하고 있고, 통계적 조사, 통계적 소양, 확률로 구성된 3가지 틀에 맞추어서 체계적인 단계적 학습과 나선형 학습구조를 지향하고 있다. 둘째, 뉴질랜드 수준 7 수준 8의 통계 교육과정은 우리나라 2015 확률과 통계 교육과정에 비하여 통계적 조사, 통계적 소양부분이 강조되고 있으며 심층적으로 자세히 다루고 있다. 특히 통계적 소양부분에서는 뉴질랜드는 내용 해석과 함께 비판적 사고를 강조한 반면에, 우리나라에서는 통계적소양이 모평균의 추정단원에서만 간단히 언급되고, 다루는 내용이나 범위가 심층적이지 않음이 확인된다. 뉴질랜드 수준 8의 과정에는 우리나라에서 다루지 않는 시계열 자료, 이변량 자료, 회귀분석, 포아송 분포와 같은 심화된 내용이 포함되어 있다. 셋째, 뉴질랜드 수준 7과 수준 8의 통계 교과서는 성취목표 중심으로 구성되어 있으며, 전단원에 걸쳐 엑셀과 CAS계산기 같은 공학적 도구를 사용하여 결과를 도출하는 방법을 자세히 서술하고 있다. 위의 결과를 바탕으로 향후 우리나라 통계교육정책에 반영되어야 할 개선책을 다음과 같이 모색해 보았다. 첫째, 통계교육에 학생들이 직접 자료를 조사하고 결과를 도출 하는 실험적인 측면을 강조해야 한다. 둘째, 실생활에서 접할 수 있는 통계 기사를 비판적 사고와 함께 내용을 충실히 해석할 수 있는 통계적 소양을 함양하는데 그 초점을 맞추어야 한다. 셋째, 우리나라 확률과 통계 교과서의 전 단원에 공학적 도구를 사용하여 결과를 도출하는 방법을 첨가하고, 이와 더불어 AI를 활용한 통계 학습법을 개발해야 한다. 넷째, 미래를 예측하는 것과 관련이 있는 회귀분석과 시계열 자료의 내용을 우리나라 고등학교 통계 교육과정에서도 다루는 것을 신중히 검토할 필요가 있다.
Alternative Abstract
The purpose of this study is to find the improvement of the statistics education policy for future in Korea, based on the results of comparative analysis of highschool statistics curriculum of Korea and New Zealand. For this purpose, the overall statistics curriculum of New Zealand was analyzed, specially the statistics curriculum of level 7 and level 8 in New Zealand corresponding to the 2015 revised probability and statistical curriculum of Korea which was analyzed in depth was then quantitatively compared with the 2015 revised probability and statistical curriculum of Korea. In addition, the major characteristics of probability and statistics on textbooks in Korea and the statistics of levels 7 and 8 on textbooks in New Zealand corresponding to that were qualitatively analyzed and compared. The results of the analysis are as follows. First, key competencies consisted of five elements were equally reflected to the overall statistics education in New Zealand and the statistics education in New Zealand promoted systematic step-by-step learning and spiral learning structure in accordance with three frames consisted of statistical survey, statistical literacy, and probability. Secondly, compared to the 2015 probability and statistic curriculum in Korea, the statistics curriculum of level 7 and 8 in New Zealand focused on statistical survey and statistical literacy and dealt with them in depth. In particular, in the statistical literacy part New Zealand emphasized considerably critical thinking along with interpretation, while in Korea statistical literacy was mentioned only once in the inference of population mean and was not dealt in depth on its contents and scope. In addition, the curriculum of level 8 in New Zealand included profound contents such as time series data, bivariate data, regression analysis, and Poisson distribution that were not introduced with in Korea. Thirdly, the statistics textbooks of level 7 and level 8 in New Zealand were consisted of achievement goal-centered and written in detail on the use of technological tools such as Excel and CAS calculators to draw results in a wide range. Based on the above results, this study suggests that the following factors in the future should be considered on statistics education policy in Korea. First, the experimental aspects on which students do directly survey data and draw results should be emphasized in statistical education. Secondly, the statistical literacy to interpret the contents of statistical articles founded in real life with critical thinking should be cultivated. Thirdly, we need to add the use of technological tools in calculating on entire process and to develop statistical learning method using AI. Finally, it is suggested that it is necessary to carefully introduce the contents of regression analysis and time series data related to predict the future to the statistics curriculum of high school in Korea. *Key Word: statistics education, statistics curriculum of New Zealand, the 2015 revised mathematics curriculum, statistical literacy, New Zealand statistics textbook, statistics technological tool
URI
https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/19908
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Special Graduate Schools > Graduate School of Education > Mathematics Education > 3. Theses(Master)
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