본 연구의 목적은 확률 문제에서 발생할 수 있는 모호성을 효과적으로 해소할 수 있는 전략을제시하는 것이다. 본 논문에서는 확률 문제에서 대안적인 풀이가 틀린 이유를 효과적으로 설명함으로서 확률 문제의 모호성을 해소할 수 있는 3가지 전략으로 ‘표본 공간의 구성’, ‘시뮬레이션 방법(사고실험)’, ‘갈등 문제와의 비교’를 제안하였다. 또한 이와 같은 3가지 전략을 활용하여‘두 자녀 문제’와 ‘몬티 홀 문제’의 모호성을 해소하는 과정을 구체적으로 제시하였다. 그 결과확률 문제의 모호성을 해소하는 3가지 전략은 문제에 따라 다양한 방식으로 결합되어 모호성해소에 활용될 수 있었다. 특히, ‘갈등 문제와의 비교’ 전략은 모호성 인식과 모호성 해소 모두에서 중요한 역할을 하고 있음을 확인할 수 있었다. 이는 원래의 확률 문제에 내포된 모호성을 드러낼 수 있는 갈등 문제를 찾는 것이 모호성 해소에서 중요함을 시사한다.
The purpose of this study is to present a strategy that can effectively resolve ambiguity that may arise from probability problems. In this paper, we propose 'Composition of Sample Space', 'Simulation Method (Thinking Experiment)', and 'Comparison with Counter Problems' as three strategies that can resolve ambiguity of probability problems by effectively explaining why alternative solutions are wrong in probability problems. In addition, using these three strategies, the process of resolving the ambiguity of the 'professor's two-child problem' and the 'Monty Hall problem' was specifically presented.