STEM-ПІДХІД ДО НАВЧАННЯ ТЕОРІЇ ЙМОВІРНОСТЕЙ ТА МАТЕМАТИЧНОЇ СТАТИСТИКИ МАЙБУТНІХ УЧИТЕЛІВ
DOI:
https://doi.org/10.31110/fmo2025.v40i1-06Ключові слова:
теорія ймовірностей, математична статистика, STEM, майбутні учителі математики та інформатики, спеціальність 014 Середня освіта, прикладна спрямованість навчанняАнотація
Формулювання проблеми. Впровадження STEM-орієнтованих підходів до навчання є актуальною проблемою. Потребує удосконалення методика навчання математики та підготовка учителів. Мета статті – розкрити особливості впровадження STEM-підходів у навчанні теорії ймовірностей та математичної статистики.
Матеріали і методи. Здійснено аналіз науково-методичної літератури з проблеми впровадження STEM-навчання та навчання стохастики, синтез провідних ідей та формулювання власних висновків.
Результати. У статті висвітлено використання STEM-підходів у навчанні теорії ймовірностей та математичної статистики майбутніх учителів математики та інформатики (спеціальність 014 Середня освіта). Приділено увагу аналізу сучасних методик, що поєднують науку, технології, інженерію та математику, зокрема, у навчанні стохастики. Особлива увага приділяється підготовці учителів математики до використання у навчанні стохастики систем динамічної математики Gran1 та GeoGebra, таблиць Google, Wolfram Demonstrations Project, калькулятора ймовірностей. Програмні засоби використовуються як для створення симуляцій, генерації вибірок за певними законами розподілу ймовірностей, так і для опрацювання вибірок, визначення числових та графічних характеристик. Використання наочностей Wolfram Demonstrations Project сприяє кращому розумінню студентами низки тем з теорії ймовірностей: законів розподілу ймовірностей випадкових величин, закону великих чисел, кореляції та регресії. Одним із STEM-підходів є використання методу Монте-Карло, зокрема для наближених обчислень площ фігур та об’ємів тіл. Зроблено акцент на прикладній спрямованості навчання. Важливим є використання практико-орієнтованих завдань. Для реалізації STEM-підходів у навчанні стохастики доцільна розробка фрагментів програм на мовах програмування та демонстрація результатів їх виконання. Наприклад, для статистичної перевірки статистичних гіпотез. Завдання доцільно виконувати у міні-групах як навчальні проєкти.
Висновки. Застосування STEM-підходів у навчанні теорії ймовірностей та математичної статистики сприятиме підвищенню рівня підготовки майбутніх учителів, удосконаленню у них практичних навичок та інтеграції теоретичних знань.
Завантажити
Посилання
Balyk, N. R., Oleksiuk, V. P., Shmyger, G. P., & Vasylenko, Ya. Ph. (2024) Study of the usage of STEM technologies in the context of training Ukrainian teachers of computer science in accordance with the social needs and challenges of today J. Phys.: Conf. Ser., 2871. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2871/1/012017.
Bilousova, L. I., Gryzun, L. E., & Pikalova, V. V. (2024). Experience of interdisciplinary projects implementation in the training of pre-serviced IT-specialists. J. Phys.: Conf. Ser., 2871. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2871/1/012019.
Bray, A., & Tangney, B. (2017) Technology usage in mathematics education research – A systematic review of recent trends, Computers & Education, 114, 255-273. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2017.07.004.
Li, Y., Wang, K., Xiao, Y., & Froyd, J. (2020). Research and trends in STEM education: a systematic review of journal publications. IJ STEM Ed, 7, 11. https://doi.org/10.1186/s40594-020-00207-6.
Musa, M., Khalid, S. N., Rahmat, F., Mohamed, N. A., & Mat, N. A. (2022). Integration of STEM in the Field of Statistics and Probability in Form Two Mathematics KSSM. Jurnal Pendidikan Sains Dan Matematik Malaysia, 12(1), 116–130. https://ojs.upsi.edu.my/index.php/JPSMM/article/view/6895/3544.
Newbold, P., Carlson, W., & Thorne, B. (2013). Statistics for business and economics, 8. Pearson Education.
Pylypenko, O. S., & Kramarenko, T. H. (2024). Structural and functional model of formation of STEM-competencies of students of professional higher education institutions in mathematics teaching. J. Phys.: Conf. Ser., 2871. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2871/1/012004.
Yurchenko, A., Yurchenko, K., Proshkin, V., & Semenikhina, O. (2022). World Practices of STEM Education Implementation: Current Problems and Results. International Journal of Research in E-Learning, 8(2), 1-20. https://doi.org/10.31261/IJREL.2022.8.2.05.
Zhang, I., Tucker, M., & Stigler, J. (2022). Watching a hands-on activity improves students’ understanding of randomness. Computers & Education, 186. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2022.104545.
Andriievska, V. M., & Bilousova, L. I. (2017). Kontseptsiia BYOD yak instrument realizatsii STEAM-osvity [The concept of BYOD as a tool for the implementation of STEAM education]. Fizyko-matematychna osvita – Physical and Mathematical Education, 4 (14), 13–17. (in Ukrainian).
Haida, V. Ya. (2024) Innovatsiini zasoby realizatsii STEM-navchannia [Innovative means of realization of STEM-learning]. Naukovi zapysky : Pedahohichni nauky – Scientific notes. Series: Pedagogical sciences, 215, 127–131. https://doi.org/10.36550/2415-7988-2024-1-215-127-131. (in Ukrainian).
Zhaldak, M. I., Kuzmina, N. M., & Mykhalin, H. O. (2017). Teoriia ymovirnostei i matematychna statystyka [Probability theory and mathematical statistics]. (3rd ed.). NPU imeni M. P. Drahomanova. (in Ukrainian).
Ivanii, I. V., & Mekhed, O. B. (2024). Vykorystannia STEM-tekhnolohii ta zasobiv navchannia u profesiinii osviti [The use of STEM-technologies and learning tools in vocational education]. Naukovi zapysky : Pedahohichni nauky – Scientific notes. Series: Pedagogical sciences, 215, 42–45. https://doi.org/10.36550/2415-7988-2024-1-215-42-45. (in Ukrainian).
Kobylnyk, T., & Zhydyk, V. (2018). Methodological aspects of learning discrete random variables with R package [Methodological aspects of learning discrete random variables using the statistical environment R]. Fizyko-matematychna osvita – Physical and Mathematical Education, 2(16), 58-62. https://doi.org/10.31110/2413-1571-2018-016-2-011. (in Ukrainian).
Kramarenko, T. H. (2023). Vykorystannia metodu Monte-Karlo u navchanni stokhastyky v konteksti pidhotovky uchyteliv matematyky do vprovadzhennia STEM-osvity [Using the Monte Carlo method in teaching stochastics in the context of training mathematics teachersto implement STEM education]. Fizyko-matematychna osvita – Physical and Mathematical Education, 38(4), 42-48. https://doi.org/10.31110/2413-1571-2023-038-4-006. (in Ukrainian).
Maiboroda, R. Ye., & Suhakova, O. V. (2015). Ctatystychnyianaliz danykh za dopomohoiu paketu STATISTICA [Statisticalanalysis of data using the STATISTICA package]. http://matphys.rpd.univ.kiev.ua/downloads/courses/mmatstat/StatAn.doc. (in Ukrainian).
Pikalova, V. V. (2021). Vykorystannia paketu GeoGebra yak instrumenta realizatsii kontseptsii STEM-osvity u protsesi pidhotovky maibutnikh uchyteliv matematyky [Using the GeoGebra Package as a Tool for Implementing the Concept of STEM Education in the Process of Training Future Mathematics Teachers]. Avtoref. dys. kand. ped. nauk, Luhanskyi natsionalnyi universytet imeni Tarasa Shevchenka – Extended abstract of candidate’s thesis. Luhansk Taras Shevchenko National University. http://dspace.luguniv.edu.ua/xmlui/handle/123456789/7747. (in Ukrainian)
Semenikhina, O. V., & Drushliak, M. H. (2015). Rozviazuvannia zadach shkilnoho kursu statystyky u seredovyshchakh Gran1 i GeoGebra: porivnialnyi analiz [Solving problems of the school statistics course in Gran1 and GeoGebra environments: a comparative analysis]. Fizyko-matematychna osvita – Physical and Mathematical Education, 1 (4), 21–30. (in Ukrainian).
Khomynska, O., Drushlyak, M., & Udovychenko, O. (2022). Pidtrymka vyvchennia stokhastychnoi linii v shkoli zasobamy dynamichnoi matematyky [Support for the study of the stochastic line at school using the meansof dynamic mathematics]. Osvita. Innovatyka. Praktyka – Education. Innovation. Practice, 10(3), 59-68. https://doi.org/10.31110/2616-650X-vol10i3-007. (in Ukrainian).
Chemeris, O., & Prus, A. (2020). Statystyko-ymovirnisna skladova zmistu pidhotovky fakhivtsiv z informatsiinykh tekhnolohii. Fizyko-matematychna osvita [Statistical and probability component of the content of training of information technology specialists]. Fizyko-matematychna osvita – Physical and Mathematical Education, 1(23), 83-88. https://doi.org/10.31110/2413-1571-2020-023-1-2-013. (in Ukrainian).
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Категорії
Як цитувати
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Тетяна Крамаренко
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
- Автори передають журналу право першої публікації свого рукопису на умовах ліцензії Creative Commons ("Із зазначенням авторства - Некомерційне використання - Поширення на тих же умовах") 4.0 Міжнародна (CC BY-NC-SA 4.0), котра дозволяє іншим особам вільно використовувати (читати, копіювати і роздруковувати) представлені матеріали, здійснювати пошук та посилатись на опубліковані статті, поширювати їх повний текст з будь-якою законною некомерційною метою (у тому числі, з навчальною або науковою) та обов'язковим посиланням на авторів робіт і первинну публікацію у цьому журналі.
- Опубліковані оригінальні статті в подальшому не можуть використовуватись користувачами (окрім авторів) з комерційною метою або поширюватись сторонніми організаціями-посередниками на платній основі.
Creative Commons ("Із зазначенням авторства - Некомерційне використання - Поширення на тих же умовах") 4.0 Міжнародна (CC BY-NC-SA 4.0)