본 연구에서는 2021년부터 진행된 고등학교 <인공지능 수학> 과목 교사 연수가 효능감에 미친 영향에 대한 효과와 인과적메커니즘을 분석하려 한다. 인과관계를 식별하는 방법으로 Pearl, J.가 창안한 인과추론 이론을 적용하였다. 선행연구를 참고하여처치변수와 결과변수에 영향을 미치는 변수들을 찾고 방향성 비순환 그래프를 작성하여 표본집단 전체에서 효과를 확인하였다. 또한, 세부 집단 간 효과의 차이를 분석함으로써 인과적 메커니즘을 유추하였다. 이를 바탕으로 <인공지능 수학> 과목 연수를위한 시사점을 제언하였다.
This paper studies the effects and causal mechanism of teacher training in the high school <Artificial Intelligence Mathematics> course from 2021 on efficacy. We apply the theory of causal inference developed by Pearl, J. as a method for identifying causal mechanism. Based on previous studies, we search for variables that affect the treatment and outcome variables and draw a directed acyclic graph to confirm the effects among the whole sample. Moreover, we infer the causal mechanism by analyzing the differences in effects among the subgroups of the whole sample space. Based on this study, we suggest implications for teacher training in the <Artificial Intelligence Mathematics> course.
I. 서론
II. 이론적 배경
III. 연구 방법
IV. 연구 결과
V. 결론 및 제언
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