데이터 기반 수학 과정, 1년은 확보해야

▶ 작년 캘리포니아주는 K-12 수학교육에 대한 새로운 가이드라인을 발표하며 수학교육에 대한 새로운 논쟁을 불러일으킨 적이 있음. 이와 관련, 시카고대학교의 경제학자 스티븐 레빗과 제프리 시버츠는 지난 7월 ‘Rethinking Math Education’ 포럼에서 K-12 수학 교과과정의 내용과 방향성에 관한 새로운 관점을 제시

▶ ‘시대착오적이고 계산 위주’거나, ‘고급수학에 크게 도움이 되지 않는’ 수학 교육과정을 구조조정하여 단축할 필요가 있음. 단축된 시간만큼 데이터 활용능력, 통계 및 기타 형태의 응용수학 학습 필요

 - 세상은 빠르게 변화하는데 비해, 수학 교육과정은 여전히 과거에 머물러 있음. 미국에서 가장 빠르게 성장하는 직업 10개 중 7개가 데이터와 관련되어 있음. 또한 기존의 많은 직업이 이미 디지털화되거나 데이터를 활용

  * 예)  교사들이 전통적 교수방식에서 벗어나 온라인 수업플랫폼을 활용하고 있음. 또 AI를 활용한 개인맞춤형 성과분석을 활용

 - 이들이 수행한 설문조사에 따르면, 일상에서 삼각함수를 사용하는 응답자는 전체의 2%에 불과. 반면 응답자 66%는 현재 수학 교육과정에서 다뤄지지 않는 엑셀 프로그램을 매일 사용. 또한 응답자 64%는 “고등학교에서 데이터 분석과 해석을 배웠으면 좋겠다”고 답변 (스티븐 레빗과 제프리 시버츠의 Freakonomics 팟캐스트 청취자 대상 설문조사)

▶ ‘데이터 기반 수학과정’은 학생들이 데이터 분석을 다른 교과에 통합하고 '데이터 문해력'을 기르게 함. 이는 비판적 사고능력, 창의성 및 ‘데이터가 생성된 맥락에 대한 이해력’을 신장

 - 교사들의 데이터 문해력 역량을 강화해야 함. 또한 ‘기존 교과과정에서 어떤 주제를 없애야 하는지’ 등 변화를 위한 많은 논의가 필요할 것

 - 칸 랩 스쿨 창업자 살만 칸은 이미 대수학에서 미적분까지의 교과과정을 조정. 칸 랩 스쿨 학생은 1년간 데이터 과학을 배우고 있으며, 미국 40개 학군에서 이를 따라 교육과정에 데이터 과학을 도입하기 시작

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