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접수번호2026022344
연구요약문
연구목표
(한글 2000자 이내)
본 연구의 목표는 AI가 더 이상 단순한 도구가 아니라 수학적 의미 구성에 참여하는 행위주체적 인공물로 작동하는 교실에서, AI와의 상호작용 속에서 재구성되는 학생의 수학적 추론, 교실 담론, 교사의 판단과 실천을 통합적으로 설명하는 이론적 틀을 정립하고, 이를 실제 수학 수업과 교사 연수를 통해 구현·확산함으로써, 이론과 실천을 동시에 정립하는 데 있다. 이는 AI가 수학 교실에 본격적으로 통합되는 상황에서 ‘AI와 함께 수학하는 것은 무엇을 의미하여 수학하는 인간은 어떻게 변하는가?‘라는 근본적 질문에 답하려는 시도이며, 기존 연구가 AI 도구의 효과성 검증이나 활용 가능성에 주로 초점을 맞추어 온 한계를 넘고자 한다.
이를 위해 본 연구는 세 가지 연구 축을 중심으로 3개년 간 수행되며, 이 세 축은 유기적으로 연결된 순환 구조를 형성한다. AI 매개 및 통합 환경에서 나타나는 학생의 수학적 추론 변화(연구①)는 교실 담론 구조와 참여 양상의 재편(연구②)을 이끄는 기반이 되고, 이러한 추론과 담론의 변화는 교사가 무엇에 주목하고, 어떻게 해석하며, 어떤 방식으로 수업을 조율해야 하는지에 대한 새로운 전문성(연구③)을 요구한다. 나아가 교사의 판단과 실천은 다시 학생의 추론과 교실 담론을 형성·조정하는 핵심 메커니즘으로 작용함으로써, 본 연구는 세 축이 상호적으로 영향을 주고받는 과정으로서의 AI 매개 및 통합 수학교육을 설명하고자 한다.
① 수학적 추론 연구: AI 매개 및 통합 환경에서 학생의 수학적 추론이 어떻게 재구성되는지를 수업 관찰, 학습로그 분석을 통해 추적하고, LLM이 생성한 수학적 추론과 학생의 수용·검증·변형 과정을 분석하여 수학적 타당성을 평가할 수학 내용학 기반 분석틀을 개발한다. 또한 RoBERTa, MathBERT, 심층 지식 추적, 멀티모달 학습 분석 등 데이터 기반 방법론을 수학교육 이론과 통합하여 대규모 학습 데이터 분석의 방법론적 기반을 마련한다.
② 교실 담론 연구: 교사-학생-AI가 함께 참여하는 다원적 상호작용 구조 속에서 교실 담론이 어떠한 방식으로 재편되는지를 탐구한다. 이를 통해 AI 시대 수학교육에서 요구되는 교실 담론의 구조와 특성을 규명하고, 학생의 수학적 의미 구성, 추론, 정당화, 참여 형평성을 지원하는 새로운 교실 담론의 개념적 틀을 제안한다.
③ 교사 전문성 연구: 기존 교사 전문성 이론을 AI 맥락에서 재검토하고 수학 교사의 지식, 비전, 수업 실천에서의 오케스트레이션을 통합한 전문성 프레임워크를 구축·재개념화한다. 이를 통해 교사가 AI와 학생의 상호작용 속에서 수학적 의미 형성을 어떻게 지원하는지를 설명하고, 이러한 전문성이 어떻게 형성·정교화되는지를 규명한다. 나아가 규명된 전문성이 현장으로 확장될 수 있도록 교사 연수 프로그램을 설계·적용하여 연구의 실천적 파급효과를 구현한다.
특히, 본 연구는 한국과 미국 간의 구조적 상보성에 기반한 국제 공동연구로 수행된다. 한국은 AI 디지털교육자료 및 디지털 기반 수업이 실제 교실에 적용된 환경에서 대규모 수업 데이터와 학습 로그를 축적할 수 있는 강점을 가지며, 고려대학교 교과교육연구소(소장: 김희정 교수)는 AI 통합 교수·학습 설계, 교사 전문성 연구, 학습 데이터 축적 경험을 기반으로 본 연구의 실현 가능성을 뒷받침한다. 미국의 NC State University Data Science and AI Academy 연구소(총괄 소장: Rachel Levy 교수, 교육분과 디렉터: Sunghwan Byun 교수)는 데이터사이언스 기반 분석 인프라와 교실 담론 분석 도구(EQUIP)를 제공한다. 이러한 상호보완적 결합을 통해, 단일 국가 연구로는 규명하기 어려운 AI 기반 수학교육의 보편적 메커니즘과 사회문화적 맥락 차이를 동시에 분석하여, 이론적 일반화 가능성을 확보한다.
궁극적으로 본 연구는 AI가 개입된 교실에서 수학하는 인간의 사회적·인지적 변화를 인문사회 주도의 융합연구 관점에서 탐구함으로써, AI 시대 수학하는 인간과 교실의 변화를 설명하는 수학교육의 이론적 토대를 새롭게 정립하고자 한다. 수학교육학(인문사회)을 중심으로, 수리정보융합과 데이터사이언스(이공계)가 이를 지원하는 3축 융합 구조를 통해, 글로벌 연구 역량과 인문사회 기반 융합 연구성과를 창출하고자 한다.
기대효과
(한글 2000자 이내)
학문적 기대효과
본 연구는 AI가 도입된 수학 교실에서 수학적 추론·교실 담론·교사 전문성의 변화를 실증적으로 탐구함으로써 AI 시대 수학교육 이론의 재편에 기여한다.
- 이론적 측면: AI를 행위주체적 인공물로 재정의하고, 수학적 추론·교실 담론·교사 전문성을 동시적으로 재정립하는 접근에 기반하여, ① 학생의 수학적 추론 변화 메커니즘을 설명하는 이론 모델, ② Sfard(2008)의 담론 이론을 AI 맥락으로 확장한 교사-학생-AI 삼자 상호작용을 포괄하는 AI 매개 교실 담론의 개념적 틀, ③ AI 시대 수학 교사의 지식·비전·수업 오케스트레이션을 통합한 전문성 프레임워크를 제안하며, 세 축이 상호 유기적으로 영향을 주고받는 순환 구조로서 AI 매개 및 통합 수학교육을 설명하는 통합 모델을 정립한다.
- 특히, 서구권을 중심으로 발전해 온 교사 전문성 프레임워크(MKT, 노티싱, 도구적 오케스트레이션)와 형평성 담론 이론을 한국의 사회문화적 맥락에서 교차 검증함으로써 이론의 지리적·문화적 편향을 극복하고, 한·미 비교 기반의 통합 이론 모델을 도출한다.
- 방법론적 측면: 질적 담론 코딩과 자연어 처리 기반 자동 분석, 학습 로그 및 멀티모달 데이터를 결합한 혼합연구 파이프라인을 구축하여, 교사-학생-AI 미시적 상호작용 분석과 대규모 데이터 분석을 통합하는 방법론적 전환을 제안한다.
- 한·미 비교 교실 담화 데이터셋과 공동 코딩 프로토콜은 후속 연구자들이 활용할 수 있는 국제 학계의 공공 자산으로 기능하며, 연구 결과의 국제 저명 학술지 및 국제 학술대회 발표를 통해 인문사회 주도 융합 수학교육 연구의 글로벌 의제를 선도할 것으로 기대된다.
교육적 기대효과
본 연구는 이론적 성과를 실제 수업으로 연결함으로써 교사의 수업 실천을 직접적으로 변화시킨다.
- 오픈소스로 배포될 K-EQUIP 2.0을 통해 교사가 자신의 수업 담론을 데이터 기반으로 분석하고, 발화 불균형과 참여 소외를 진단·성찰함으로써, 수업 의사결정을 직관 중심에서 근거 기반으로 전환한다.
- 국내 초·중·고 맥락이 반영된 K-ADAPT 교수·학습 모델 개발을 통해 데이터 과학 및 AI 기반 수업을 실제 수학 교실에서 구현할 수 있는 구체적 설계 자료를 제공하며, 이는 미래형 수학 교육과정 운영의 실질적 기반이 된다.
- 연구에서 규명된 교사 전문성은 사범대학·교육대학원 교과교육과정 및 교육실습에 반영되어, 예비교사 양성 단계부터 AI 시대에 요구되는 전문성이 체계적으로 형성되도록 지원하여, 미래 교사의 수업 실행 방식에 구조적 변화를 가져올 것으로 기대된다.
학문후속세대(융합 인재) 양성 및 국제 교류 기대효과
본 연구는 수학교육학, 수학내용학, 데이터사이언스를 통합하는 융합 연구 환경 속에서 차세대 연구자를 체계적으로 양성한다.
- 국내 대학원생과 미국 NC State University Data Science and AI Academy의 연구진 및 NSF 포스트닥 코호트를 연계한 공동연구 체계를 통해 이론 연구, 데이터 분석, 현장 연구를 통합적으로 수행할 수 있는 융합형 연구 인재를 양성한다.
- 한·미 공동 랩미팅, 웨비나, 공동 코딩 프로토콜 개발 및 교차 코딩, 데이터 공유 및 공동 논문 집필 및 멘토링 체계를 구축함으로써, 한·미 신진 연구자 간의 지속 가능한 글로벌 파트너십을 형성한다.
- 양국 연구진의 정기적 상호 방문 세션, 한·미 공동 국제 심포지엄, 국제 학술대회 공동 발표를 통해 신진 연구자들이 중견 연구자와 함께 글로벌 연구 네트워크에 직접 참여하는 기회를 제공하여, 단기적 교류를 넘어 지속 가능한 국제 협력 연구 생태계를 구축한다.
사회적 기대효과
본 연구의 성과는 연구-실천-정책을 잇는 지속 가능한 환류 구조로 확산된다. AI 매개·통합 수업 환경에서 확대될 수 있는 학생 간 참여 기회 및 학습 기회의 불균형을 진단·개선할 데이터 기반 도구와 수업 설계 원리를 제공함으로써, 교육 정책 및 학교 현장에 실질적 기여를 한다.
- 연구 성과는 참여 형평성 분석 도구(K-EQUIP 2.0) 오픈소스 배포, K-ADAPT 교수·학습 자료의 배포 및 교사 연수, 교육부 및 시·도교육청 연계 정책 가이드라인 배포를 통해 연구 결과가 교실 현장과 교육 정책에 직접 환류된다. 특히 참여 형평성 분석 도구와 교사 연수 프로그램은 AI 시대에 심화될 수 있는 교육 격차를 해소하고, 소외 없는 수학 교실을 실현하는 데 기여한다.
- 한·미 공동연구를 통해 구축된 연구 네트워크와 데이터 인프라는 국가 연구 경쟁력 강화에 기여하며, 장기적으로 공정성과 지속가능성을 갖춘 AI 기반 교육 시스템 구축과 국가 차원의 교육 담론 형성에 기여할 것으로 기대된다.
연구요약
(한글 2000자 이내)
본 연구는 AI가 통합된 수학 교실에서 ①학생의 수학적 추론 변화, ②교사-학생-AI 삼자 간 교실 담론의 재편, ③AI 시대 교사 전문성의 재정립이라는 세 축을 중심으로, 3년간 이론 구축 → 현장 연구 → 통합·확산의 순환적 구조로 수행된다. 세 축은 유기적으로 연결되어, 학생 추론의 변화가 교실 담론을 재편하고, 이러한 변화가 교사의 새로운 전문성을 요구하며, 교사의 판단과 실천이 다시 학생의 추론과 담론을 조정하는 상호 순환 구조를 이룬다.
■ 1차년도. 이론적 프레임워크 구축 및 분석 도구 설계: 1차년도는 세 연구 축을 개별적으로 정교화하는 동시에, 이를 통합할 수 있는 이론적·방법론적 기반을 구축하는 단계이다.
- 체계적 문헌고찰을 통해 AI 피드백 환경에서 나타나는 학생의 수학적 추론을 분석할 수 있는 이론적 틀을 구성하고, 학생의 발화 및 문제 해결 과정 텍스트를 기반으로 추론 유형을 자동 분류할 수 있는 NLP 기반 모델의 초안을 개발한다(연구①). 교실 담론 연구에서는 인간 중심의 기존 교실 담론 연구를 체계적으로 검토하고, 인간-AI 상호작용이 포함된 교실 담론을 분석할 수 있는 새로운 이론적 틀을 구축한다(연구②). 교사 전문성 연구에서는 MKT·TPACK·도구적 오케스트레이션·노티싱 등 기존 프레임워크를 AI 맥락에서 비판적으로 검토하고, 각 프레임워크의 한계를 보완하는 초기 통합 분석틀을 구성한다(연구③).
- 파일럿 테스트를 통해 초기 통합 분석틀을 정교화하고, NC State University Data Science and AI Academy 연구진과의 공동 프로토콜 구축 및 파일럿 데이터 분석을 통해 분석 체계의 타당성을 검증한다.
■ 2차년도. 현장 연구 및 로그 데이터 수집(실증 분석 및 통합 모델 도출): 1차년도에 구축한 이론적 프레임워크와 분석 도구를 실제 AI 통합 수학 교실에 적용하여 데이터를 수집하고 분석한다.
- 한국 9개교와 미국 9개교(초‧중‧고 각 3개교)에서 동시에 교실 담화 데이터, 학습 로그, AI 챗봇 로그를 수집하며, 학습 궤적 분석·추론 유형 군집 분석·멀티모달 학습 분석 기법을 활용하여 학생의 수학적 추론 변화 패턴을 도출한다(연구①).
- 교실 담론 연구에서는 미시적 담론 분석과 거시적 상호작용 분석을 통합하여 교사-학생-AI 삼자 상호작용에 의해 형성되는 교실 담론의 양상을 개념화한다(연구②).
- 교사 전문성 연구에서는 수업 관찰, 수업 후 자극 회상 인터뷰, 심층 인터뷰, 로그 데이터 분석을 결합하여 교사의 AI 정보 활용·노티싱·오케스트레이션 실천 양상을 분석하고, 한·미 교사 실천 양상 비교 데이터를 수집한다(연구③).
- 세 연구를 통합하는 한·미 비교 분석을 통해 보편성과 맥락 특수성을 도출하고, 이를 바탕으로 수학적 추론–교실 담론–교사 전문성이 상호작용하는 통합 모델을 도출한다.
■ 3차년도. 이론 통합 및 교육 현장 확산(연구①, ②, ③의 이론적 통합 + 연구③의 교사 연수 실행 및 확산 중점): 2차년도까지 수집된 한·미 데이터를 통합적으로 분석하여 수학적 추론–교실 담론–교사 전문성이 순환적으로 작동하는 통합 이론 모델을 정립하고, 이를 기반으로 수업 설계 원리와 담론 구조 모델을 제시한다.
- 수학적 추론 연구에서는 한·미 교실 데이터를 비교 분석하여 AI 활용 맥락에서 나타나는 추론의 공통 패턴과 사회·문화적 차이를 규명하고 통합 이론 모델을 도출한다(연구①).
- 교실 담론 연구에서는 K-EQUIP을 활용하여 참여 형평성을 정량 분석하고 한·미 비교 연구를 수행한다(연구②).
- 교사 전문성 연구에서는 교사 지식·도구적 오케스트레이션·노티싱 분석틀과 현장 관찰 데이터를 바탕으로 AI 시대 수학 교사에게 요구되는 핵심 전문성을 반영한 수업 설계형(미래형 예비교사, 현장 교사) 연수와 수업 실행형(수학적 추론 촉진, 참여 형평성 실행) 연수 프로그램을 설계·시범 적용하여 효과를 검증한다(연구③).
- K-EQUIP 오픈소스 배포, K-ADAPT 기반 교사 연수 프로그램 개발, 교육부 및 시·도교육청과의 정책 연계를 통해 연구 성과가 실질적 교육 혁신으로 이어지는 지속 가능한 연구·정책 순환 생태계를 구축한다.
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
수학적 추론, 교실 담론, 교사 전문성, AI 통합 수학교육, 글로벌 공동연구, 융합연구, 데이터 사이언스
키워드
(영어 500자 이내)
Mathematical Reasoning, Classroom Discourse, Teacher Expertise, AI-integrated Mathematics Education, Global Collaborative Research, Interdisciplinary Research, Data Science
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