ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДУ МОНТЕ-КАРЛО У НАВЧАННІ СТОХАСТИКИ В КОНТЕКСТІ ПІДГОТОВКИ УЧИТЕЛІВ МАТЕМАТИКИ ДО ВПРОВАДЖЕННЯ STEM-ОСВІТИ
Автор(и)
-
Тетяна Крамаренко
Криворізький державний педагогічний університет, Україна
https://orcid.org/0000-0003-2125-2242
DOI:
https://doi.org/10.31110/2413-1571-2023-038-4-006Ключові слова:
метод Монте-Карло, генератор випадкових чисел, таблиці Google та Microsoft Excel, система динамічної математики GeoGebra, стохастика, теорія ймовірностей та математична статистика, методика STEM-навчання, професійна освіта, підготовка майбутніх учителів математикиАнотація
Формулювання проблеми. Актуальною проблемою в освіті є запровадження STEM-навчання. Методика підготовки учителів математики (014 Середня освіта. Математика) в контексті реалізації STEM-освіти потребує удосконалення. Наскрізне використання методу Монте-Карло у навчанні стохастики є engineering-інструментом, успішне опанування яким сприятиме інтеграції знань та умінь здобувачів освіти з математики та інформатики, підготовці учителів до впровадження STEM-підходів у навчанні математики. Метою статті є висвітлення доробку автора з питання впровадження STEM-підходів у навчанні стохастики.
Матеріали і методи. В роботі використані теоретичні й емпіричні методи дослідження: аналіз для уточнення тезаурусу дослідження; аналіз наукових джерел для визначення важливих напрямків, на яких варто зосередити увагу для формування STEM-компетентностей здобувачів освіти; синтез, спостереження за освітнім процесом; систематизація й узагальнення результатів дослідження; використання статистичного критерію для визначення зсуву у значеннях ознаки (критерій Вілкоксона).
Результати. Наскрізне використання методу Монте-Карло у навчанні стохастики позитивно впливає на рівень навчальних досягнень здобувачів освіти та їх готовність до впровадження STEM-підходів у навчанні учнів.
Висновки. Застосування методу Монте-Карло як engineering-інструменту зміщує акценти навчання з теоретичної в експериментальну площину. У ході дослідження встановлено, що наскрізне використання методу Монте-Карло у навчанні стохастики позитивно впливає на рівень навчальних досягнень здобувачів освіти. Експериментально підтверджено підвищення рівня готовності майбутніх учителів до подальшого впровадження STEM-підходів у навчанні учнів.
Завантаження
Посилання
Balyk, N., Barna, O., Shmyger, G., & Vasyl, O. (2018). Model of Professional Retraining of Teachers Based on the Development of STEM Competencies. ICT in Education, Research and Industrial Applications. Proc. 14th Int. Conf. ICTERI 2018, 2. 318–331 https://ceur-ws.org/Vol-2104/paper_157.pdf
Proskurin, Dm., Gnatyuk, S., & Okhrimenko, T. (2023). Predicting Pseudo-Random and Quantum Random Number Sequences using Hybrid Deep Learning Models. Proceedings of the Modern Machine Learning Technologies and Data Science Workshop Lviv, Ukraine, June 3, 2023. 3426 (77-88). https://ceur-ws.org/Vol-3426/paper7.pdf
Vlasenko, K, Lovianova, I, Armash, T, Sitak, I, & Kovalenko, D. (2021). A competency-based approach to the systematization of mathematical problems in a specialized school. Journal of Physics. 1946. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1946/1/012003
Vlasenko, K., Sitak, I., Chumak, О., & Kondratyeva, О. (2019). Review of the Experience with the Implementation of STEM-education Technologies. Current Issues in Ensuring the Quality of Mathematical Education. SCASPEE. 97–110. https://drive.google.com/file/d/0B0mGM6lS_wnKZVpKWFk1LWlKRTdaVndEdFVvLU5SeFRpRWN3/view
Wolfram Demonstrations Project. (2023). https://demonstrations.wolfram.com/
Zhaldak, M. I., Kuzmina, N. M., & Mykhalin, H. O. (2009). Teoriia ymovirnostei i matematychna statystyka [Probability theory and mathematical statistics] (2nd ed.). Dovkillia. (in Ukrainian).
Kramarenko, T. G. (2016). Osoblyvosti vyvchennia metodu Monte-Karlo v teorii ymovirnostei ta matematychnii statystytsi [Peculiarities of studying the Monte Carlo method in probability theory and mathematical statistics]. Novitni kompiuterni tekhnolohii – The latest computer technologies. (s. 28-29). Vydavnychyi tsentr DVNZ «Kryvorizkyi natsionalnyi universytet»
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] 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. (2008). Rozviazuvannia zadach metodom Monte-Karlo u spetsializovanomu paketi MAPLE [Solving problems by the Monte Carlo method in a specialized package MAPLE]. Pedahohichni nauky – Pedagogical sciences, (3), 406-412. https://repository.sspu.edu.ua/bitstream/123456789/7855/1/Semenikhina_O_V.pdf (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. http://repository.sspu.edu.ua/handle/123456789/6169 (in Ukrainian)
Khomynska, O., Drushliak, M., & Udovychenko, O. (2022). Pidtrymka vyvchennia stokhastychnoi linii v shkoli zasobamy dynamichnoi matematyky [Supporting the study of stochastic line at school by means of dynamic mathematics]. Osvita. Innovatyka. Praktyka – Education. Innovation. Practice, 10(3), 59–68. https://doi.org/10.31110/2616-650X-vol10i3-007 (in Ukrainian).
Downloads
Переглядів анотації: 234 Завантажень PDF: 256Опубліковано
Як цитувати
Номер
Categories
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Тетяна Крамаренко
Ця робота ліцензується відповідно до 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)