Средства обучения стохастике будущих физиков на основе фузионистского подхода в условиях цифровизации образования
DOI:
https://doi.org/10.24412/2079-9152-2025-68-33-46Ключевые слова:
фузионистский подход, обучение теории вероятностей и математической статистике, студенты физико-технических направлений подготовки, стохастические задачи, цифровые средства обучения, средства визуальной наглядностиПоддерживающие организации
Аннотация
Статья посвящена решению проблемы повышения качества стохастической подготовки студентов физико-технических направлений подготовки в условиях цифровизации образования. Обосновывается актуальность формирования стохастической компетентности будущих физиков. Для решения поставленных проблем предлагается разработка методической системы обучения теории вероятностей и математической статистике студентов на основе фузионистского подхода. Подробно описывается один из важнейших компонентов методической системы обучения стохастике, а именно средства обучения.
Авторами предложено использовать в обучении идеальные, материальные и цифровые средства обучения. К идеальным средствам обучения отнесены авторские системы стохастических задач и фузионистских учебных проектов, а также матрица межпредметных физико-стохастических понятий. Материальные средства обучения воплощены в авторском учебном пособии, разработанных на основе фузионистского подхода и предназначенного для организации учебной деятельности с помощью цифровых инструментов. Цифровые средства обучения предполагают использование программ компьютерной математики MatLab и др., виртуальной лаборатории Random, математической среды «1С: Математический конструктор», среды динамической геометрии GeoGebra и коллекции цифровых средств визуальной наглядности. Раскрываются возможности использования предложенных средств обучения для достижения дидактических целей и формирования стохастической компетентности будущих физиков.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Буляккулова, Д.Э. Современные средства обучения, их классификация / Д.Э. Буляккулова, А.М. Нигматуллина // Вестник науки. – 2022. – № 1 (4 (49)). – С. 49–60.
2. Булычев, В.А. Использование динамических возможностей среды «1С: Математический конструктор» при изучении основ теории вероятностей и математической статистики / В.А. Булычев // Информатика и образование. – 2018. – № 3 (292). – С. 61–65.
3. Бурханова, Ю.Н. Особенности мотивации студентов при изучении теории вероятностей и математической статистики с использованием информационных технологий / Ю.Н. Бурханова. – DOI 10.26140/anip-2019-0801-0008 // Азимут научных исследований: педагогика и психология. – 2019. – Т. 8, № 1 (26). – С. 41–43.
4. Евдокимова, Г.С. Стохастическое образование инженера / Г.С. Евдокимова // Известия Смоленского государственного университета. – 2018. – № 1 (41). – С. 375–378.
5. Евдокимова, Г.С. Развитие стохастической компетентности школьников в общем образовании: выявление критериев, инструментов / Г.С. Евдокимова, Г.Е. Сенькина, Р.А. Осипов. – DOI: https://doi.org/10.17-513/spno.33182. – Текст: электронный // Современные проблемы науки и образования. – 2023. – № 6. – URL: https://science-educa-tion.ru/article/view?id=33182 (дата обращения: 08.08.2024).
6. Евсеева, Е.Г. Методологические основания определения целей и содержания обучения стохастике будущих физиков на основе фузионистского подхода / Е.Г. Евсеева, Ю.Ю. Коняева // Управление образованием: теория и практика. – 2025. – № 10-1. С. 273–286.
7. Евсеева Е.Г. Информационные технологии в обучении теории вероятностей и математической статистике будущих физиков на основе фузионистского подхода / Е.Г. Евсеева, Ю.Ю. Коняева // Педагогическая информатика. – 2024. – № 2 – С. 241–252.
8. Егорова, Е.М. К вопросу о цифровизации в обучении математических дисциплин / Е.М. Егорова // Азимут научных исследований: педагогика и психология. – 2020. – Т. 9, № 4 (33). – С. 121–124.
9. Ермаков, В.А. Использование цифровых образовательных платформ при разработке лабораторных и практических работ по стохастике / В.А. Ермаков, И.В. Сликишина // Информационно-коммуникационные технологии в педагогическом образовании. – 2023. – № 5 (86). – С. 74–81.
10. Коняева, Ю.Ю. Обучение теории вероятностей и математической статистике будущих физиков на основе фузионистского подхода / Ю.Ю. Коняева. – DOI: 10.24412/2079-9152-2022-55-56-65 // Дидактика математики: проблемы и исследования. – 2022. – Вып. 55. – С. 56–65.
11. Коняева, Ю.Ю. Межпредметная интеграция как направление реализации фузионистского подхода в обучении теории вероятностей будущих физиков / Ю.Ю. Коняева. – DOI: 10.24412/2079-9152-2023-59-29-38 // Дидактика математики: проблемы и исследования. – 2023. – Вып. 3 (59). – С. 29–38.
12. Коняева Ю.Ю. Метод цифрового стохастического эксперимента в обучении теории вероятностей и математической статистике будущих физиков / Ю.Ю. Коняева. – DOI: 10.25629/HC.2025.12.22 // Человеческий капитал. – 2025. – № 12 (204). – С. 253–260.
13. Коняева, Ю.Ю. Фузионистские стохастические задачи в обучении теории вероятностей и математической статистике будущих физиков / Ю.Ю. Коняева // Эвристическое обучение математике : материалы в VII Международной научно-методической конференции, г. Донецк, 19-21 декабря 2024 г. – Донецк : Изд-во ДонГУ, 2024. – С. 211–217.
14. Коняева Ю.Ю. Стохастическая цифровая компетентность будущих физиков / Ю.Ю. Коняева, Е.Г. Евсеева // Человеческий капитал. – 2024. – №12 (192) – С. 253–260.
15. Корогодина, И.В. Проверка эффективности реализации идеи фузионизма физики с математикой на основе стохастики в рамках технического вуза / И.В. Корогоёдина, В.Д. Селютин // Ученые записки Орловского государственного университета. – 2016. – № 3 (72). – С. 322–325.
16. Кучкарова, М.О. Преемственность в изучении вероятностно-статистических основ молекулярной физики / М.О. Кучкарова, М. Джораев // Вестник КНУ. – 2018. – № 1 (93). – С. 26–29.
17. Нахман, А.Д. Концепция учебного пособия по стохастике для студентов инженерных направлений подготовки / А.Д. Нахман, А.Н. Пчелинцев, Д.Н. Протасов // Вопросы педагогики. – 2020. – № 8-1. – С. 63–67.
18. Полякова, А.Ю. Перспективы и риски цифровой трансформации математического (стохастического) образования / А.Ю. Полякова // Информатизация образования и методика электрон-ного обучения: цифровые технологии в образовании : материалы VI-ой международной научной конференции (г. Красноярск, 20–23 сентября 2022 г.). – В 3 ч. Ч 2. – Красноярск: Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева, 2022. – С. 285–289.
19. Попов, С.Е. Компьютерные инструменты в формировании представлений о вероятностном описании поведения физических объектов / С.Е. Попов // Педагогическое образование в России. – 2016. – № 9. – С. 51–56.
20. Приходько, О.В. Особенности формирования цифровой компетентно-сти студентов вуза / О.В. Приходько // Азимут научных исследований: педагогика и психология. – 2020. – Т. 9. – № 1 (30). – С. 235–238.
21. Санина, Е.И. Обучение математике в цифровой образовательной среде: возможности и перспективы / Е.И. Санина, Н.Г. Дендеберя, И.В. Поляков // Проблемы современного педагогического образования. – 2021. – № 72-2. – С. 237–239.
22. Средства обучения математике : сб. статей / сост. А.М. Пышкало. – Москва : Просвещение, 1980. – 208 с.
23. Селютин В.Д. Усиление внутри-предметных взаимосвязей в математике на базе стохастики (когерентно-интегративный подход): монография. / В.Д. Селютин Л.А. Терехова // – LAP LAMBERT Academic Publishing. 2011. – 259 с.
24. Указ Президента Российской Федерации «О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации» от 28 февраля 2024 № 145. – URL: http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202402280003 (дата обращения 25.11.2025). – Текст : электронный
25. Хаустов, П.А. Теория вероятности в квантовой физике / П.А. Хаустов // Международный студенческий научный вестник. – 2016. – № 3. – С. 400–401.
26. Чигиринская, Н.В. Общие принципы конструирования когерентно-стохастических учебных задач как средства развития стохастической культуры студентов технического вуза / Н.В. Чигиринская // Современные проблемы науки и образования. – 2017. – № 1. – С. 121–129.
27. A Multifaceted Approach to Forming Mathematical Digital Competency of Future Engineers in Teaching Applied Mathematics / M.V. Noskov, V.A. Shershneva, E.I. Skafa, E.G. Evseeva, M.E. Korolev // Journal of Siberian Federal University. Mathematics & Physics. – 2023. – No.16(6). – Рр. 720–731.
28. Skafa E.I. Integration of Mathematical and Computer Simulation Modeling in Engineering Education / Elena I. Skafa, Elena G. Evseeva, Mark. E. Korolev // Journal of Siberian Federal University. Mathematics & Physics. – 2022. – No.15(4). – Рр. 413–430.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Дидактика математики: проблемы и исследования» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
