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목적 본 연구에서는 정보처리 역량의 함양을 위한 블랜디드 수업을 공유하고, 수업에 참여한 예비수학교사들의 반응을 살펴보는데 그 목적이 있다. 방법 본 연구는 정보처리 역량을 함양할 수 있도록 블랜디드 수업을 개발하고 적용한 사례연구이다. 본 강의는 15명의 예비수학교사들에게 실시되었다. 본 강의는 15주 동안 매주 2시간씩 진행되었으며, 7주의 수업은 하이브리드 교육 환경으로, 8주의 수업은비대면으로 진행되었다. 본 강의는 PDIE 모형을 기반으로 개발되었다. 결과 준비 단계에서는 예비수학교사와 교육과정에 대한 분석이 이루어졌으며, 개발 과정에서는 강의에서 다룰 내용을 선정하고 학습 내용의 순서를 정하고 이를 적용하였다. 또한 평가 과정에서는 본교의 강의평가 결과를 바탕으로 분석하였다. 결론 예비수학교사들을 위한 수업을 개발하고 적용하기 위해 중고등학교 시절에 적용된 교육과정 및 교육 경험을 조사할 필요가있었다. 예비수학교사들은 수업을 설계하고 수업실연하는 과정에서 적합한 공학적 도구를 사용하고자 노력하는 모습을 보였으며, 실시간 쌍방향 수업을 경험하면서 느낀 문제점을 개선하기 위해 대안을 제시하는 모습을 보여주었다.
Objectives The purpose of the study is to share the blended classes for cultivating information processing competency and to examine the responses of preservice mathematics teachers who attended the classes. Methods This study was a case study of developing and applying a blended class to cultivate the information processing competency. This lecture was taken by 15 preservice mathematics teachers. This lecture was operated for 2 hours for 15 weeks, 7 weeks in a hybrid class environment and 8 weeks in a non-face-to-face class environment. The lecture was developed by applying the PDIE model. Results In the preparation stage, the preservice mathematics teacher and the 2015 revised curriculum were analyzed, and in the development stage, the content in the lecture was selected and the order of the content was determined, and this was applied. In the evaluation stage, analysis was made based on the lecture evaluation results of the university. Conclusions In order to develop and apply classes for preservice mathematics teachers, it was necessary to investigate the curriculum applied in middle and high school days and educational experience. Preservice mathematics teachers tried to use appropriate technologies in the process of designing and demonstrating a class, and showed alternatives to solve a problem experienced while experiencing real-time interactive classes.
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Preservice Mathematics Teacher, Information Processing Competency, Blended Learning, Distance Learning, Hybrid Learning
