DSpace Home
→
Електронні публікації
→
Фізико-математичний факультет
→
Кафедра математики та методики її навчання
→
View Item

Використання методу Монте-Карло у навчанні стохастики в контексті підготовки учителів математики до впровадження STEM-освіти

Крамаренко, Тетяна Григорівна

URI: http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/8470
https://doi.org/10.31110/2413-1571-2023-038-4-006

Date: 2023-12-06

Abstract:

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 стохастикиє 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 (критерійВілкоксона).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.

Description:

Balyk, N., Barna, O., Shmyger, G., & Oleksiuk, V. (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.pdf2.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 DataScience Workshop Lviv, Ukraine, June 3, 2023. 3426(77-88). https://ceur-ws.org/Vol-3426/paper7.pdf3.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/10.1088/1742-6596/1946/1/0120034.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/view5.Wolfram Demonstrations Project. (2023). https://demonstrations.wolfram.com/6.Жалдак, М. І., Кузьміна, Н. М., & Михалін,Г. О. (2009). Теорія ймовірностей і математична статистика(2-ге вид.). Довкілля.7.Крамаренко,Т. Г. (2016). Особливості вивчення методу Монте-Карло в теорії ймовірностей та математичній статистиці. Новітні комп’ютернітехнології(с. 28-29). Видавничий центр ДВНЗ «Криворізький національний університет», (14). https://ccjournals.eu/ojs/index.php/nocote/issue/view/60/638.Пікалова, В. В. (2021). Використання пакету GeoGebra як інструмента реалізації концепції STEM-освіти у процесі підготовки майбутніх учителів математики.Автореф. дис. канд. пед. наук, Луганський національний університет імені Тараса Шевченка. Репозитарій Луганського національного університету імені Тараса Шевченка. http://dspace.luguniv.edu.ua/xmlui/handle/123456789/77479.Семеніхіна,О. В. (2008). Розв’язування задач методом Монте-Карло у спеціалізованому пакеті MAPLE. Педагогічні науки, (3), 406-412. https://repository.sspu.edu.ua/bitstream/123456789/7855/1/Semenikhina_O_V.pdf10.Семеніхіна, О. В., & Друшляк, М. Г. (2015) Розв’язування задач шкільного курсу статистики у середовищах Gran1 і GeoGebra: порівняльний аналіз. Фізико-математична освіта,1 (4), 21-30.http://repository.sspu.edu.ua/handle/123456789/616911.Хоминська, О., Друшляк, М., & Удовиченко, О. (2022). Підтримка вивчення стохастичної лінії в школі засобами динамічної математики. Освіта. Інноватика. Практика,10(3), 59–68. https://doi.org/10.31110/2616-650X-vol10i3-007REFERENCES (TRANSLATED AND TRANSLITERATED)1.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.pdf2.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.pdf3.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/10.1088/1742-6596/1946/1/0120034.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/view5.Wolfram Demonstrations Project. (2023). https://demonstrations.wolfram.com/6.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).7.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»8.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 Том38, No4/ Vol.38, No4(2023)Фізико-математична освіта/ Phisicaland Mathematical Education.48Future Mathematics Teachers]Extended abstract of candidate’s thesis. Luhansk Taras Shevchenko National University. http://dspace.luguniv.edu.ua/xmlui/handle/123456789/7747(in Ukrainian)9.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)10.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)11.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)

Show full item record