수학적 문제해결 역량 교육을 위한 ChatGPT 활용 방안 탐색: 분수의 나눗셈 문장제 해결 과정에서 나타나는 오류 진단 및 피드백 성능 분석

Exploring the use of ChatGPT in mathematical problem solving competency education: An analysis of error diagnosis and feedback performance in solving word problems on division of fractions

최근 여러 연구자들은 수학적 문제해결 역량 교육에서 생성형 인공지능을 활용하는 방안에 주목하고 있다. 그러나 생성형 인공지능이 학생들의 수학적 오류를 어떻게 진단하고, 이에 대응하기 위해 어떤 피드백을 제공하는지는 아직 상세히 탐구되지 않았다. 본 연구에서는 문제해결 역량교육을 위한 ChatGPT 활용 방안을 탐색하기 위해 ChatGPT의 오류 진단 및 피드백 성능을 평가하였다. 이를 위해 분수의 나눗셈 문장제 해결 과정에서 나타나는 대표 오류 유형을 도출하고, 문제해결 역량이 부족한 학생 시나리오와 구조화된 프롬프트를 개발하였다. 연구 결과, 문제 이해 및 전략 탐색 역량과 관련된 오류에 대한 ChatGPT의 진단 및 피드백 성능은 준수하였다. 한편, 계획 실행 및 반성 역량과 관련된 오류에 대한 ChatGPT의 진단 및 피드백 성능은 오류의 유형 및 개수에 따라 변동성을 보였다. 연구 결과를 바탕으로 문제해결 역량 교육에서 ChatGPT를 활용하는 방안과 후속 연구 주제에 대해 논의하였다.

Recently, several researchers have been exploring how to utilize generative artificial intelligence in mathematical problem solving competency education. However, how generative AI diagnoses students' errors and what feedback they provide to respond to them has not yet been explored in detail. In this study, the error diagnosis and feedback performance of ChatGPT was evaluated to explore its application in problem solving competency education. To achieve this, representative error types in solving word problems involving division of fractions were identified, and scenarios of students with insufficient problem-solving competency, along with structured prompts, were developed. The results indicated that ChatGPT’s performance in diagnosing and providing feedback on errors associated with problem understanding and strategy exploration was satisfactory. However, ChatGPT’s performance in diagnosing and providing feedback on errors associated with implementing and reflection exhibited variability depending on the type and number of errors. Potential applications of ChatGPT in problem solving competency education and topics for future research were discussed.