중등수학껓사들의 통계적 추론 전략 및 수준 분석 연구: 상자그림을 활용한 두 집단 비교를 중심으로 (A study analyzing statistical reasoning strategies and levels of secondary mathematics teachers: Focusing on comparing two groups using boxplots)

본 연구의 목표는 상자그림을 활용한 집단 비교 과제에 대해 수학껓사들의 통계적 추론 양상은 어떠한지를 살펴봄으로써 상자그림 관련 교사 교육 프로그램 설계를 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 본고에서는 어느 지역교육청의 교사통계캠프에 참여한 중등수학껓사 48명을 연구참여자로 선정한 다음, 이들을 대상으로 상자그림과 관련된 기본적인 통계 개념과 이를 활용한 집단 비교 활동을 포함한 4차시 분량의 교사 연수를 실시하였다. 이후 상자그림을 활용한 집단 비교 문항을 포함한 설문 조사왿� 온라인 면담을 실시하여 수집한 자료를 본 연구 문제에 초점을 맞춰 분석을 실시하였다. 그 결과, 대부분의 연구참여자들이 상자그림을 활용하여 두 집단을 비교할 때 요약 요소왿� 퍼짐 요소에 의지하여 추론한 반면, 이동 요소왿� 신호 요소에는 거의 주목하지 않았고 표집 요소를 사용한 응답은 확인되지 않았다. 또한, 연구참여자들의 전반적인 비교 추론 수준은 1수준의 빈도(44%)가 가장 높았고, 3수준에 도달한 응답은 확인할 수 없었다. 본고에서는 이상과 같은 연구결과를 토대로 상자그림 관련 교사 교육 프로그램 설계를 위한 시사점과 후속 연구를 위한 제언을 도출하였다.

The goal of this study was to derive implications for the design of teacher training programs related to boxplots by examining the statistical reasoning patterns of mathematics teachers in group comparison tasks using boxplots.
For this purpose, 48 secondary mathematics teachers who participated in a teacher statistics camp at a local office of education were selected as participants. Four sessions of teacher training were then conducted, including basic statistical concepts related to boxplots and group comparison activities using them. Afterwards, surveys with group comparison questions using boxplots and online interviews were conducted. The collected data were analyzed with a focus on the research questions. As a result, most participants relied on summary and spread elements to reason when comparing two groups using boxplots. On the other hand, participants paid little attention to shift and signal elements, and no responses using sampling elements were identified. Additionally, the overall comparative reasoning level of the participants was primarily at level 1 with the highest frequency (44%), and no responses reached level 3. Based on these research results, this paper derives implications for the design of teacher training programs related to boxplots and provides suggestions for follow-up research.