Doctor of Pedagogical Sciences, Head of the Department of Mathematics and Teaching Methods
доктор педагогических наук, доцент, заведующая кафедрой математики и методики ее преподавания
The article is focused on the problem of inducing students to develop the non-linear, probabilistic style of thinking in the context of the digitalization of modern education. The purpose of the study is to create effective scientific and methodological tools for organizing the process of teaching mathematics in schools and universities in order to achieve high pedagogical, socially demanded results and, on the basis of these tools, to create an improved didactic model with the effect of developing the probabilistic style of thinking, flexibility, creativity and criticality in students so as to enable them to actively participate in social life. The model of teaching mathematics is constructed in the unity of the target, theoretical and methodological, content, technological, diagnostic and effective components. The structure-forming factor is an information-intensive educational environment for teaching mathematics as a set of digital information and educational content that contributes to the effective development of probabilistic style of thinking. The content component of the model is implemented in the selection and structuring of educational material based on the fractal approach, in the methodological update of a complex of foundation spirals equipped with banks of applied and research tasks, taking into account the depth of the fractal representation of educational elements. To obtain guaranteed learning outcomes while solving technological problems of implementing the model, an adaptive learning system was used as a tool for developing probabilistic style of thinking in students and creating an objective means of management. The results of introducing the model into teaching practice with subsequent statistical verification based on the descriptive statistics methods and Student’s t -test showed positive dynamics for all the structural components of the model with a confidence level of 95%. The prospect of the research is further intellectualization of the technological component of the model based on the hybridization of artificial intelligence methods to ensure the effective development of the probabilistic style of thinking with rapid changes in parameter values according to the set feedbacks.
Рассматривается проблема развития нелинейного, вероятностного стиля мышления обучаемых в условиях цифровой трансформации современного образования. Целью является разработка эффективного научно-методологического инструментария организации процесса обучения математике в школе и вузе для достижения высоких педагогических, социально-востребованных результатов и создания на его основе усовершенствованной дидактической модели с эффектом развития вероятностного стиля мышления, гибкости, креативности и критичности личности для возможности ее активного участия в жизнедеятельности общества. Модель обучения математике с эффектом развития вероятностного стиля мышления разработана в единстве целевого, теоретико-методологического, содержательного, технологического, диагностического и результативного компонентов. Структурообразующим фактором выступает информационно-насыщенная образовательная среда обучения математике как совокупность цифрового информационного и образовательного контента, способствующая эффективному развитию вероятностного стиля мышления. Содержательный компонент модели реализуется в отборе и структурировании учебного материала на основе фрактального подхода, в методическом обновлении комплексом спиралей фундирования, оснащенного банками прикладных и исследовательских задач с учетом глубины фрактального представления учебных элементов. При решении технологических задач реализации модели, получения гарантируемых результатов обучения в качестве инструмента развития вероятностного стиля мышления обучаемых и объективного средства управления выступала адаптивная обучающая система. Результаты внедрения модели в практику обучения с последующей статистической проверкой на основе методов описательной статистики, t -критерия Стьюдента установили положительную динамику по всем структурным компонентам модели с доверительной вероятностью 95 %. Перспектива исследования состоит в дальнейшей интеллектуализации технологического компонента модели на основе гибридности методов искусственного интеллекта для обеспечения эффективного развития вероятностного стиля мышления с быстрой динамикой изменения значений параметров, согласно заданным обратным связям.