DSpace Repository

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

Show simple item record

dc.contributor.author Крамаренко, Тетяна Григорівна
dc.date.accessioned 2023-12-06T11:24:29Z
dc.date.available 2023-12-06T11:24:29Z
dc.date.issued 2023-12-06
dc.identifier.citation Крамаренко, Т. (2023). Використання методу Монте-Карло у навчанні стохастики в контексті підготовки учителів математики до впровадження STEM-освіти. Фізико-математична освіта, 38(4), 42-48. https://doi.org/10.31110/2413-1571-2023-038-4-006 uk
dc.identifier.uri http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/8470
dc.identifier.uri https://doi.org/10.31110/2413-1571-2023-038-4-006
dc.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) uk
dc.description.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. uk
dc.language.iso uk uk
dc.publisher Фізико-математична освіта uk
dc.subject методика навчання математики uk
dc.subject метод Монте-Карло uk
dc.subject генератор випадкових чисел uk
dc.subject таблиці Googleта MicrosoftExcel uk
dc.subject система динамічної математики GeoGebra uk
dc.subject стохастика uk
dc.subject теорія ймовірностей та математична статистика uk
dc.subject методика STEM-навчання uk
dc.subject професійна освіта uk
dc.subject підготовка майбутніх учителів математики uk
dc.title Використання методу Монте-Карло у навчанні стохастики в контексті підготовки учителів математики до впровадження STEM-освіти uk
dc.title.alternative Using the Monte Carlo method in teaching stochastics in the context of training mathematics teachers to implement STEM education uk
dc.type Article uk


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account

Statistics