Перегляд за Автор "Kramarenko Tetiana"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Документ
    Stem-підхід до навчання теорії ймовірностей та математичної статистики майбутніх учителів
    (2025) Крамаренко Тетяна; Kramarenko Tetiana
    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.
  • Документ
    Використання методу Монте-Карло у навчанні стохастики в контексті підготовки учителів математики до впровадження STEM-освіти
    (2023) Крамаренко Тетяна; Kramarenko Tetiana
    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.