예비 초등교사의 통계 그래프 오류 토론 수업에서 나타난PCK정교화와 생성형AI보조 분석 방법 탐색
Exploring PCK Refinement and Generative AI-Assisted Analysis Methods in a Statistical Graph Error Discussion Lesson for Preservice Elementary Teachers
- 발행
- 2026 등록KCI API에는 발행일 항목이 없어 원문 등록일을 쓰고 있습니다. 실측으로 발행보다 최대 6년 늦습니다 — 재수집하면 발행연월로 바뀝니다.
- 소속·발행
- 경인교육대학교
- 출처
- 국내 KCI
- 원문
- 원문 보기 ↗
개념
키워드
통계 그래프 오류, 토론 수업, 예비 초등교사, 생성형 AI 활용 분석, AI-TPACK, statistical graph errors, discussion-based lesson, preservice elementary teachers, analytical methods using generative AI, AI-TPACK
초록
본 연구는 예비 초등교사 11명이 사전에 의도한 오류를 포함한 통계 그래프 문항을 설계하고, 교차 풀이와 전체 토론을 거치며 오류 판단 근거와 PCK를 어떻게 정교화하는지 분석하였다. 다중 생성형 AI 분석은 모델 성능 검증이 아니라 동일 수업 자료의 사후 검토를 위한 보조 분석으로 활용하였다. 분석 결과, 예비 초등교사들은 자료-그래프 유형 매칭, 축·단위·제목, 비율 기준량, 물결선의 허용 조건, ‘감소’와 ‘차이’의 구분, 학년군 성취기준과 실제 지도 시점을 재판단하였다. 모둠 간 반박 기록과 수업 후 성찰문에서 예비 초등교사들은 그래프 오류를 단순한 형식적 결함이 아니라 학생 이해와 연결된 교수학적 문제로 재해석하는 인식 전환을 보였다. 그들은 또한 AI 산출물을 그대로 수용하지 않고 PCK 기준에 비추어 의도 오류, 미탐지, 정밀 추가 탐지, 과잉 산출을 구분하며 오류 후보를 선별·수정·재판단하는 AI-TPACK으로 해석될 수 있는 기초 역량을 경험하였다. 생성형 AI는 구조적 오류와 수치 정합성 검토에는 유용했으나, 그 산출물의 교수학적 타당성은 인간 토론 자료와 결합될 때 더 분명해짐을 시사한다.