Крамаренко ТетянаKramarenko Tetiana2025-11-072025-11-072025Крамаренко Т. Stem-підхід до навчання теорії ймовірностей та математичної статистики майбутніх учителів [Текст] / Т. Крамаренко // Фізико-математична освіта : науковий журнал / Міністерство освіти і науки України, Сумський державний педагогічний університет імені А. С. Макаренка, Фізико-математичний факультет ; [редкол.: М. П. Вовк, М. Гр. Воскоглу, М.Г. Друшляк та ін.]. – Суми : [СумДПУ імені А. С. Макаренка], 2025. – Вип. 1 (40). – С. 42–48. – DOI: 10.31110/fmo2025.v40i1-06https://repository.sspu.edu.ua/handle/123456789/17596Формулювання 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.Formulation of the problem. Implementing STEM-oriented approaches to education is an urgent problem. Methods of teaching mathematics and teacher training need to be improved. The article aims to reveal the peculiarities of implementing STEM approaches in teaching probability theory and mathematical statistics. Materials and methods. The article analyzes the scientific and methodological literature on the problem of implementing STEM education and stochastic education, synthesizes the leading ideas, and formulates its own conclusions. Results. The article highlights the use of STEM approaches in teaching probability theory and mathematical statistics to future teachers of mathematics and computer science (specialty 014 Secondary Education). Attention is paid to analyzing modern methods combining science, technology, engineering, and mathematics, particularly in teaching mathematics. Particular attention is paid to training math teachers to use the Gran1 and GeoGebra dynamic mathematics systems, Google spreadsheets, Wolfram Demonstrations Project, and a probability calculator in teaching stochastics. Software tools are used to create simulations, generate samples according to certain probability distribution laws, process samples, and determine numerical and graphical characteristics. The use of Wolfram Demonstrations Project visualizations helps students better understand several topics in probability theory: the laws of probability distribution of random variables, the law of large numbers, correlation, and regression. One of the STEM approaches is the use of the Monte Carlo method, in particular for approximate calculations of the areas of shapes and volumes of bodies. Emphasis is placed on the applied orientation of learning. It is important to use practice-oriented tasks. To implement STEM approaches in teaching stochastics, it is advisable to develop program fragments and demonstrate the results of their implementation, for example, for statistical testing of statistical hypotheses. It is advisable to perform tasks in mini-groups as learning projects. Conclusions. The use of STEM approaches in teaching probability theory and mathematical statistics will help improve future teachers' training levels, improve their practical skills, and integrate theoretical knowledge.ukтеорія ймовірностейматематична статистикаSTEMмайбутні учителі математики та інформатикиспеціальність 014 Середня освітаприкладна спрямованість навчанняprobability theorymathematical statisticsfuture teachers of mathematics and computer sciencespecialty 014 Secondary educationapplied orientation of trainingArticle0000-0003-2125-224210.31110/fmo2025.v40i1-06