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새로운 내용을 가르쳐야 하는 수학 수업에서 교사와 예비교사의 노티싱 분석

Author

김선희, 김철민

Journal Title

교과교육학연구

Publication Year

2022

Topics

#Mathematics education
#Mathematics
#Psychology

Summary

This study analyzed the noticing processes of teachers and pre-service teachers in mathematics classes teaching new knowledge. The results showed that both teachers and pre-service teachers noticed pedagogical content knowledge (PCK) more than subject matter knowledge (SMK), and their attention to different aspects of PCK (noticing, deciding, interpreting) varied depending on the class format.

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분수의 나눗셈 수업에 대한 초등교사의 노티싱 특징 분석 An analysis of characteristics on elementary teachers' noticing in fraction division lessons

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초등학교 신규교사의 노티싱(Noticing) 특성 분석

황성환, 손태권, 여승현 · 2020

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예비 수학교사의 수학적 사고 중심 수업에 관한 노티싱 역량 탐색

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수학적 주목하기에 관한 예비 중등교사들 간의 차이 발생 요인 분석 및 실천적 지식 함양 방안

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수학 교사의 노티싱(Noticing)에 관한 국내 연구의 체계적 문헌 검토

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The role of contextual knowledge in noticing students’ strategies in-the-moment

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초등예비교사의 교육과정에 관한 노티싱: 비율 수업을 중심으로

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초등 수학 수업의 설계 및 성찰 과정에서 나타나는 예비교사의 노티싱 분석

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중등예비수학교사의 활동 일지에서 살펴본 노티싱의 특징

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예비 초등 교사는 학생의 수학적 사고에 어떻게 반응하는가?

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초등 예비교사의 수학 수업 셀프스터디에 나타난 전문적 노티싱의 특징

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新手型初中数学教师学科教学知识的差异及其影响因素研究

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Developing prospective teachers’ noticing and notions of productive struggle with video analysis in a mathematics content course

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The Link between Expertise, the Cognitive Demands of Teacher Noticing and, Experience in Teaching Mathematics in Secondary Schools

Anton Bastian; Gabriele Kaiser; Dennis Meyer; Johannes König · 2024

International Journal of Science and Mathematics Education

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Mathematical knowledge for teaching and the mathematical quality of instruction: a study of novice elementary school teachers

Santagata R.,Lee J. · 2021

Journal of Mathematics Teacher Education

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Teacher noticing and its growth toward expertise: an expert–novice comparison with pre-service and in-service secondary mathematics teachers

Bastian A.,Kaiser G.,Meyer D.,Schwarz B.,König J. · 2022

Educational Studies in Mathematics

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Pre-service Elementary and Secondary Mathematics Teachers’ Noticing in Teaching Demonstration

이민희, 조미경 · 2022

교과교육학연구

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교육연구의 방법론적 경계 넘기 사범대학 교육학과
전선 / 대학원
교육연구는 다양한 세부영역을 포함하고, 이에 따라 다양한 연구방법론이 적용되고 있다. 이 강의의 전제는 연구방법론과 연구자의 인식론이 서로 밀접한 관련을 맺고 있다는 것이다. 연구자의 인식론적 관점에 따라 다른 연구방법론을 채택하기도 하고, 반대로, 채택한 방법론에 따라 교육연구에 대한 연구자의 관점이 달라지기도 한다. 이 강의는 양적연구, 질적연구, 철학적 방법론을 각각 전공한 세 명의 강사가 협업하는 팀티칭으로 진행된다. 이 강의를 통해 학생들은 자신이 의존하고 있는 방법론의 고유한 인식론적 특징을 다른 방법론과의 관계 속에서 이해함으로써 그것의 가능성과 한계를 보다 명확히 이해하게 될 것이다. 이 강의는 교육연구에서 활용되는 연구방법론에 대한 보다 종합적이면서도 균형 잡힌 시각을 길러줄 뿐 아니라, 다른 방법론에 대해 개방적인 태도를 갖게 함으로써 교육연구에 있어서 새로운 방법론적 시도를 가능하게 할 것이다.
- # Educational research
수학사와 수학교육 사범대학 수학교육과
전선 / 학사
중.고등학교 수학교육 과정과 수학사를 기반으로 수학 교수-학습 이론과 그 적용을 다룬다.
- # Mathematics education
- # Mathematics
- # Connected mathematics
공학자를 위한 수학 공학전문대학원 응용공학과
전선 / 대학원
이 강의는 산업 현장에서 일어나는 문제를 해결할 수 있는 수학적 접근 방법을 소개하고, 그 방법들의 기본 개념 및 수식을 도출할 수 있는 모델링을 학습한다. 본 강의에서 다룰 수학적 접근 방법은 선형대수, 미분 방정식, 푸리에/라플라스 변환 등이다. 또한 해석 뿐 아니라 컴퓨터, 프로그래밍 그리고 소프트웨어의 활용을 포함한 다양한 수단을 활용한 문제 해결 과정을 학습 및 실습한다. 실습 시간에는 해결 방법의 연습과 함께 실제 산업 현장에서 발생하는 대표적인 문제를 활용한 case study를 진행한다. 이 강의 수강을 위해서는 대학교 초년 과정의 일반 수학(calculus)의 지식이 요구된다.
- # Laplace transform
- # Mathematics
- # Calculus
정보 보호 및 블록체인 개론 공과대학
전선 / 학사
본 강좌는 학부 3~4학년 교과목으로 공과대학 전 분야의 학부생을 대상으로 한다. 실습이나 과제가 일부 포함되지만, 기본적으로 Flipped Learning 방식의 강의 위주의 기초 개념 학습 중심의 과목이다. 4차 산업혁명 시대에 대규모의 민감한 정보를 다루는 컴퓨터 시스템의 안전한 데이터 처리, 보관, 보호 등에 필요한 정보 보안 및 프라이버시 보존 기술의 기초 개념 습득을 목표로 한다. 주요 내용은 (1) 컴퓨터 시스템 보안의 기본 이론, (2) 암호학의 기본개념 및 기초 암호 기술과 이를 활용한 데이터 프라이버시 보존 기술, (3) 블록체인 개념과 주요 합의 알고리즘 및 관련 암호 기법 및 실습과 (4) 데이터의 안전한 처리를 위한 데이터 보안 및 보호 기술 등을 포함한다. 선수과목: 기초수학, 컴퓨터의 개념 및 실습
- # Cryptography
- # Data security
- # Blockchain
가정과교수법 사범대학 협동과정 가정교육전공
전선 / 대학원
이 과목은 효율적인 가정과 교육을 위해 필요한 전문적인 지식과 기능을 습득하는 것과, 이러한 지식과 기능을 학생들에게 전달할 수 있는 다양한 교수법에 대한 이론들을 학습하고, 이를 실질적인 교육환경에 적용해 보는 연습을 하는 것을 목적으로 한다. 또한, 일반적으로 교사가 갖추어야 하는 자질을 탐구하고 특히 가정과 교육교사로서의 전문성과 교육태도를 갖출 수 있도록 하는 것을 목표로 한다.
- # Economics education
- # Teaching method
- # Mathematics education
교육방법 및 교육공학 사범대학 교육학과
교직 / 학사
학교 현장에서의 교수·학습 이론과 실제를 다룬다. 특히, 교수체제설계, 교수설계이론, 교육기자재 및 매체의 교육적 활용, 교육용 소프트웨어를 비롯한 정보통신기술의 교육적 활용 등 실질적인 지식과 기술에 대한 안내와 획득에 초점을 맞춘다. 이를 통하여 다양한 교수·학습 방법을 적용한 교실 수업의 실제 등 교육현장과 밀접한 관련이 있는 교육방법을 이해할 수 있다.
- # Educational technology
- # Teaching method
- # Mathematics education
과학수업에서의 상호작용 사범대학 과학교육과
전선 / 대학원
본 과목은 교사와 학생이 함께 구성하는 실제 과학 교실에 대한 개념을 소개한다. 본 과목에서는 과학 수업에서 나타나는 언어를 다루며, 과학수업 관련 교실에서 일어나는 사건들을 교사, 학생, 환경 조건으로 구분하고, 개별 대상들의 행위가 어떻게 다른 대상들의 반응을 유도하는지 분석한다.
- # Mathematics education
- # Diversity
인공지능 및 교과 융합역량 교육론 사범대학 AI융합교육학과
전필 / 대학원
인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, AI융합전공 수강생들은 인공지능(AI)을 교과 수업 상황에 융합하여, 수업을 설계하고 실행할 수 있는 역량이 요구된다. 이 강의는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 자체에 대한 수업과, 인공지능(AI) 학습도구를 활용한 인공지능(AI)-교과 융합수업을 설계하고, 실행할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 AI융합전공 수강생들은 먼저, 인공지능(AI) 자체에 대한 수업 설계 역량을 기른다. 그리고 실제적이고 집중적인 교육을 통해, 이 교과목은 수강생들의 인공지능 교과 융합 수업을 설계하고 실행하는 역량 증진시킬 것이다.
- # Artificial intelligence(AI)
- # Convergence
- # Mathematics education
교육평가 사범대학 교육학과
교직 / 대학원
본 강좌에서는 교육평가의 일반 원리와 학교학습의 맥락 속에서 교육평가가 가지는 의미와 역할, 교육평가의 실제를 다룬다. 이를 통하여 학생들은 교육평가에 대한 통찰력을 함양하고 현행 교육평가체제를 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 과정중심 평가기법의 실제를 접하고 교육현장에 적용할 수 있는 평가능력과 평가기법, 평가문항 개발의 실제 및 환류방법을 터득할 수 있을 것이다.
- # Educational assessment
- # Mathematics education
- # Perspective
교육방법 및 교육공학 사범대학 교육학과
교직 / 대학원
학교 현장에서의 교수‧학습 이론과 실제를 다룬다. 특히, 교수체제설계, 교수설계이론, 교육기자재 및 매체의 교육적 활용, 교육용 소프트웨어를 비롯한 정보통신기술의 교육적 활용 등 실질적인 지식과 기술에 대한 안내와 획득에 초점을 맞춘다. 이를 통하여 다양한 교수‧학습 방법을 적용한 교실 수업의 실제 등 교육현장과 밀접한 관련이 있는 교육방법을 이해할 수 있다.
- # Educational technology
- # Teaching method
- # Mathematics education
학교교육과정연구 사범대학 교육학과
전선 / 대학원
초중등학교 교육과정 구조의 이론적 기반과 실제적 변화 과정을 검토하고, 학교교육과정개발과 관련된 주요 쟁점 사항을 구체적 사례 중심으로 분석, 평가해 봄으로써 학교교육과정의 혁신을 위한 과제와 방향을 탐색한다.
- # Curriculum theory
- # Curriculum mapping
- # Curriculum
교육과정의 이해 사범대학 교육학과
전선 / 학사
이 강좌는 교육과정의 기초, 원리, 쟁점들에 대한 종합적인 이해를 제공하기 위한 것이다. 이를 위해 이 강좌에서는 교육과정을 이해하고 개발하는 데 도움을 주는 제 접근들을 검토하고, 교육과정과 관련한 가장 기본적인 쟁점들을 다룬다.
- # Curriculum theory
- # Curriculum mapping
- # Curriculum
교육과정 사범대학 교육학과
교직 / 대학원
이 강좌는 교육과정의 기초와 원리에 대한 종합적인 이해를 제공하고, 교사들이 학교수준에서 교육과정을 개발하고 실천할 때 제기될 수 있는 쟁점을 다룬다. 이 강좌는 또한 국가교육과정에서 강조하는 창의적 체험활동과 진로교육에 대한 이해를 포함한다.
- # Experiential learning
- # Curriculum theory
- # Curriculum
스페인어번역연습 인문대학 서어서문학과
전선 / 학사
스페인과 중남미의 문학작품을 읽고 번역해 봄으로써 번역의 중요성을 이해하고 번역에 필요한 기술들을 익힌다.
- # Linguistics
수리과학의 이해2 자연과학대학 수리과학부
전선 / 대학원
새로 입학하는 대학원 전기, 후기 신입생들의 경우 세부전공을 정하는데 정보부족으로 인해 적잖은 어려움을 겪고 있다. 본 강의는 해석학, 대수학, 기하학, 위상학, 응용수학 등 수학의 다양한 전공을 학생들이 이해할 수 있도록 설명하고 학생들이 세부전공, 나아가 지도교수를 선정하는데 기여할 것으로 기대된다. 수업은 15명의 각 교수가 수업주수 15주에 맞춰 수리과학전공을 설명하는 방식으로 진행된다.
- # Mathematics education
- # Applied mathematics
수리과학의 이해 1 자연과학대학 수리과학부
전선 / 대학원
새로 입학하는 대학원 전기, 후기 신입생들의 경우 세부전공을 정하는데 정보부족으로 인해 적잖은 어려움을 겪고 있다. 본 강의는 해석학, 대수학, 기하학, 위상학, 응용수학 등 수학의 다양한 전공을 학생들이 이해할 수 있도록 설명하고 학생들이 세부전공, 나아가 지도교수를 선정하는데 기여할 것으로 기대된다. 수업은 15명의 각 교수가 수업주수 15주에 맞춰 수리과학전공을 설명하는 방식으로 진행된다.
- # Mathematics education
- # Applied mathematics
생명과학교수학습이론 사범대학 과학교육과
전선 / 대학원
학습자가 이해하기 어려워하는 생물 개념의 속성을 인식론과 존재론적 관점에서 파악하고, 학습자의 인지적.정의적 속성과 인지 발달, 개인적.사회적 구성주의 등에 대한 이해를 바탕으로 개념 변화를 위한 교수 방법과 전략을 계획하고 현장에 적용할 수 있도록 한다. 이러한 교수 방법과 교수 전략에는 인지 갈등 수업, 발생 학습 수업, 비유와 모형을 이용한 수업, 초인지 교수 전략 등이 포함된다.
- # Learning theory
- # Metacognition
- # Cognition
인공지능기반교육 사범대학 교육학과
전선 / 학사
이 수업은 미래사회의 변화 방향과 이에 따른 교육의 기능의 변화, 그리고 인공지능과 빅데이터가 미칠 교육 현장의 변화를 조사하고 토론하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 새로운 과학기술이 가져올 다양한 영역(과학, 공학, 산업 등)에서의 사회의 변화 특징을 확인하고, 이에 맞게 미래교육은 어떻게 변화를 준비해야 할지를 조사, 논의하고자 한다. 또한 미래 과학기술을 대표하는 인공지능과 빅데이터가 어떻게 교육현장을 변화시킬지에 대해 교수-학습, 학생진로지도, 교육의사결정 등의 측면에서 깊이 있게 살펴보고자 한다.
- # Big data
- # Artificial intelligence(AI)
- # Data science
VR/AR의 개론 및 실습 공과대학
전선 / 학사
본 강좌는 가상현실·증강현실에 대한 주요 이론을 습득하고, 다양한 활용 사례들을 배우며, 실제 실습을 통해 VR/AR 환경을 구축할 수 있도록 한다. VR/AR에 대한 기본적인 지식 습득을 위해 딥러닝을 포함한 캐릭터 애니메이션 개론, 메타버스, 휴먼 팩터, 컴퓨터 그래픽스 이론, 가상현실 관련 소프트웨어 프로그램 실습, 3D 기반 모션캡쳐 등을 다룬다. 강의는 거꾸로 교육(Flipped learning) 방식으로 이루어지며, 3D 제작 플랫폼에 내장된 캐릭터 애니메이션 기본 모듈을 활용한 실습뿐 아니라 실제 VR/AR 기기를 활용한 프로젝트 위주로 진행된다. VR/AR 프로젝트를 바탕으로 과제를 부여하며 수강생은 분야별 모듈을 선택하여 참여하도록 한다. 프로젝트를 주도하고 이에 따른 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 한다.
- # Virtual reality
- # Animation
- # Computer graphics
인공지능 개론 공과대학
전선 / 학사
본 강좌는 학부 2학년 전공선택 교과목으로 인공지능의 개념과 기술을 이해하고 싶은 학생을 대상으로 한다. 수업내용은 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 데이터마이닝(Data Mining), 컴퓨터비전(Computer Vision), 자연어처리(Natural Language Processing; NLP) 등 총 5개 모듈로 구성되어 있으며, 모듈별 담당 교수님이 팀티칭으로 수업을 진행한다. 선수과목으로 기초수학(확률/통계/선형대수), 컴퓨터의 개념 및 실습 교과목의 선행학습을 권장한다.
- # Artificial intelligence(AI)
- # Machine learning
- # Computer vision

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