Особенности и компоненты комплексного умения моделировать в современном начальном математическом образовании

Автор: Урбан Мария Анатольевна, Смолеусова Татьяна Викторовна

Журнал: Science for Education Today @sciforedu

Рубрика: Математика и экономика для образования

Статья в выпуске: 4 т.10, 2020 года.

Бесплатный доступ

Проблема и цель. В статье представлено исследование по актуальной проблеме целенаправленного использования моделирования в образовании. Цель статьи - выявить особенности и компоненты (элементарные умения) комплексного умения моделировать в современном начальном математическом образовании. Методология. В исследовании использованы следующие методы: теоретический анализ современных зарубежных и российских научных публикаций по проблеме применения метода моделирования в процессе обучения; педагогический эксперимент, с помощью которого был апробирован разработанный в исследовании подход к диагностике комплексного умения моделировать; методы математической статистики для обработки результатов педагогического эксперимента. Результаты. В статье исследована проблема целенаправленного использования в образовательном процессе моделирования, которое является как средством обучения, так и его образовательным результатом. Авторами выявлены и обоснованы элементарные умения, входящие в состав комплексного умения моделировать; предложено авторское определение комплексного умения моделировать; разработан авторский подход к покомпонентной диагностике комплексного умения моделировать, описана его апробация в ходе педагогического эксперимента (на математическом материале). На основе выполненного теоретического анализа выявлены современные направления исследования проблемы целенаправленного использования моделирования в образовательном дискурсе, особенности и компоненты комплексного умения моделировать. Обоснована авторская трактовка моделирования как комплексного умения. Заключение. Разработанный в исследовании подход к диагностике комплексного умения моделировать позволяет выявлять уровень сформированности этого умения у младших школьников и определять соответствующие направления коррекции работы педагога с учащимися.

Еще

Моделирование в обучении, визуальное моделирование, комплексное умение моделировать, диагностика умения моделировать, начальное обучение математике

Короткий адрес: https://sciup.org/147230550

IDR: 147230550   |   DOI: 10.15293/2658-6762.2004.09

Список литературы Особенности и компоненты комплексного умения моделировать в современном начальном математическом образовании

  • Chou T.-L., Wu J.-J., Tsai C.-C. Research Trends and Features of Critical Thinking Studies in E-Learning Environments // Journal of Educational Computing Research. - 2019. - Vol. 57 (4). -P. 1038-1077. DOI: https://doi.org/10.1177/0735633118774350
  • Pushkarev Y. V., Pushkareva E. A. Communication foundation for intellectual culture: tendencies of contemporary development // XLinguae. - 2019. - Т. 12, № 4. - С. 212-218. DOI: https://doi.org/10.18355/XL.2019.12.04.18
  • Ивлев В. Ю., Ивлева М. Л., Иноземцев В. А. Когнитивная революция как фактор становления новой эпистемологической парадигмы и методологии исследования знания в современной науке // Известия Московского государственного технического университета МАМИ. -2013. - Т. 6, № 1. - С. 91-99. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=20799316
  • Трофимов В. М. Что есть точное знание и как оно обеспечивается в когнитивных процессах // Вестник Новосибирского государственного педагогического университета. - 2018. - Т. 8, № 4. - С. 141-157. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2226-3365.1804.09 URL: https://eli-brary.ru/item.asp?id=35605575
  • Пушкарёв Ю. В., Пушкарёва Е. А. Феномен социальной информации в образовании: современные практики исследования (обзор) // Science for Education Today. - 2019. - Т. 9, № 6. -С. 52-71. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.1906.04 URL: https://www.eli-brary.ru/item.asp?id=41586633
  • Pushkarev Yu. V., Pushkareva E. A. Philosophical interpretation of knowledge and information: Knowledge value and information diversity in modern communication // XLinguae. - 2018. -Vol. 11 (3). - P. 176-184. DOI: https://doi.org/10.18355/XL.2018.11.03.17
  • Chou T.-L., Wu J.-J., Tsai C.-C. Research Trends and Features of Critical Thinking Studies in E-Learning Environments // Journal of Educational Computing Research. - 2019. - Vol. 57 (4). -P. 1038-1077. DOI: https://doi.org/10.1177/0735633118774350
  • Hamada M., Hassan M. An Interactive Learning Environment for In-formation and Communication Theory // Eurasia Journal of Mathematics Science and Technology Education. - 2017. -Vol. 13 (1). - P. 35-59. DOI https://doi.org/10.12973/eurasia.2017.00603a
  • Nancy W., Parimala A., Merlin L. M. Livingston Advanced Teaching Pedagogy As Innovative Approach In Modern Education System // Procedia Computer Science. - 2020. - Vol. 172. -P. 382-388. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.05.059
  • Chekour M., Laafou M., Janati-Idrissi R. What are the adequate pedagogical approaches for teaching scientific disciplines? Physics as a case study // Journal of Educational and Social Research. -2018. - Vol. 8 (2). - P. 141-148. DOI: https://doi.org/10.2478/jesr-2018-0025
  • Цукерман Г. А., Клещ Н. А. Понимание понятийного текста и владение понятиями // Психологическая наука и образование. - 2017. - Т. 22, № 3. - С. 19-27. DOI: http://dx.doi.org/10.17759/pse.2017220302 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29898528
  • Смолеусова Т. В. Наглядно-образное справочное пособие «Наглядные таблицы по математике» для формирования УУД // Герценовские чтения. Начальное образование. - 2016. -Т. 7, № 1. - С. 118-121. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=25606060
  • Urban M., Murauyova H., Gadzaova S. Didactic principles of visualization of mathematical concepts in primary education // Pedagogika. - 2017. - Vol. 127 (3). - P. 70-86. DOI: http://dx.doi.org/10.15823Zp.2017.40 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=35703141
  • Смолеусова Т. В. Вариативность моделирования в образовании как условие реализации требований ФГОС // Сибирский учитель. - 2015. - № 6. - С. 55-57. URL: https://www.eli-brary.ru/item.asp?id=25625645
  • DeBellis V. A., Goldin G. A. Affect and Meta-Affect in Mathematical Problem Solving: a Representational Perspective // Educational Studies in Mathematics. - 2006. - Vol. 63. - P. 131-147. DOI: https://doi.org/10.1007/s10649-006-9026-4
  • Rinaldi L. J., Smees R., Alvarez J., Simner J. Do the Colors of Educational Number Tools Improve Children's Mathematics and Numerosity? // Child Development. - 2020. - Vol. 91 (4). - P. e799-e813. DOI: http://dx.doi.org/10.1111/cdev.13314
  • Wieman C., Perkins K. Transforming physics education // Physics Today. - 2005. - Vol. 58 (11). -P. 36-41. DOI: http://dx.doi.org/10.1063/1.2155756
  • Bernacki M. L., Greene J. A., Crompton H. Mobile Technology, Learning, and Achievement: Advances in Understanding and Measuring the Role of Mobile Technology in Education // Contemporary Educational Psychology. - 2020. - Vol. 60. - P. 101827. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2019.101827
  • Walkington C., Bernacki M. L. Appraising research on personalized learning: Definitions, theoretical alignment, advancements, and future directions // Journal of Research on Technology in Education. - 2020. - Vol. 52. DOI: https://doi.org/10.1080/15391523.2020.1747757
  • De Lange J. Mathematical literacy for living from OECD-PISA perspective // Tsukuba Journal of Educational Study in Mathematics. - 2006. - Vol. 25. - P. 13-37. URL: http://www.human.tsu-kuba.ac.jp/~mathedu/2503.pdf
  • Dogan M., Gurbuz R, Cavu§ Erdem Z, §ahin S. Using mathematical modeling for integrating STEM disciplines: a theoretical framework // Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT). - 2019. - Vol. 10 (3). - P. 628-653. DOI: https://doi.org/10.16949/turkbil-mat.502007
  • Каменкова Н. Г., Некрасова С. А. Формирование умения моделирования в процессе вычислительной деятельности младших школьников // Герценовские чтения. Начальное образование. - 2020. - Т. 11, № 1. - С. 109-119. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42553906
  • Algharaibeh S. A. S. Metacognitive Skills as Predictors of Cognitive Failure // American Journal of Applied Psychology. - 2017. - Vol. 6 (3). - Р. 31-37. DOI: https://doi.org/ 10.11648/j.ajap.20170603.11
  • Simlesa M., Guegan J., Blanchard E., Tarpin-Bernard F., Buisine S. The Flow Engine Framework: A Cognitive Model of Optimal Human Experience // Europe's Journal of Psychology. - 2018. -Vol. 14 (1). - P. 232-253. DOI: https://doi.org/10.5964/ejop.v14i1.1370
Еще
Статья научная