파이썬을 적용한 <인공지능 수학>의 군집분류 교수·학습 자료 개발

Development of Teaching-Learning Materials for the Clustering in <Mathematics for Artificial Intelligence> Applying Python

목적 본 연구에서는 파이썬을 적용하여 <인공지능 수학> 교과의 교수·학습 자료를 개발하고자 하였다. 방법 교수·학습 자료 개발 준거를 설정한 후 이에 따라 개발한 교수학습자료의 개선점을 찾기 위하여 현직 수학 교사 3명의 검토를 통해 자료를 수정·보완하였다. 개발된 자료를 실제 수업에 활용하였을 때 현장에서 생길 문제점을 확인하기 위해 고등학교 2학년 학생 4명을 대상으로 수업을 실시한 후 수정을 거쳐 최종 자료를 완성하였다. 결과 자료 개발의 준거로서 2015 개정 수학과 교육과정 <인공지능 수학>의 목표와 교수·학습 방법 및 유의사항을 참고하고 가공된 거대한 데이터를 제공하며, 데이터 과학자들의 실제 문제해결 절차에 따라 과제를 제시하였다. 또한 파이썬 문법을 지나치게 강조하지 않으며 소통과 협업을 촉진하는 과제를 제시하였다. 개발된 교수·학습 자료는 총 4차시로 구성되었으며, 수학적 원리가 실제로 인공지능 프로그램 제작에 사용되는 과정을 보여줄 수 있으면서도 학생들의 수준에 적절한 ‘자연어 처리를 통한 뉴스 클러스터링’을 교수학습 자료 주제로 다루었다. 결론 본 연구에서 개발한 파이썬을 적용한 <인공지능 수학> 교수·학습 자료는 인공지능이 데이터를 처리하는데 수학을 사용하는 과정을 실습해 봄으로써 학생들이 수학의 유용성을 인식하는데 도움을 주었다. 또한, 본 교수·학습 자료를 통해 데이터 과학자들의 실제 문제해결 절차를 경험해 볼 수 있었으며, 학생들의 소통과 협업이 촉진되었다.

Objectives The purpose of this study is to develop teaching-learning materials for the subject <Mathematics for Artificial Intelligence>. Methods After setting the criteria to develop objective and professional teaching-learning materials, we developed 4 sessions of teaching-learning materials for <Mathematics for Artificial Intelligence>. After that, we edited materials based on teachers’ review and field application. Results As a criterion for the development, the goal of the 2015 revised mathematics curriculum <Mathematics for Artificial Intelligence> teaching-learning methods and notes were referred to, processed huge data was provided, and tasks were presented according to data scientists' actual problem-solving procedures. In addition, the task of promoting communication and collaboration was presented without overemphasizing Python grammar. We developed 4-sessions of teaching-learning for <Mathematics for Artificial Intelligence> using Python. And we selected ‘News clustering through natural language processing’ as the theme because it can show process of AI using mathematics to solve the problem and also it’s appropricate for the level of the students. Conclusions This teaching-learning materials using Python helped students recognize the usefulness of mathematics by practicing the process of using mathematics to process data by AI. In addition, this teaching-learning material allows students to experience the actual problem-solving process of data scientists, and stimulate communication and collaboration.