Интерактивные методы обучения математике в технических вузах: образовательный и воспитательный аспекты


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснована актуальность исследований, направленных на выявление перспективных интерактивных методов преподавания математики для повышения эффективности образовательного и воспитательного процесса. Определена необходимость систематизации представлений об интерактивных методах обучения математике, способствующих повышению качества образования и воспитания студентов. Показаны как образовательные, так и воспитательные ресурсы интерактивного обучения, где воспитание возможно за счет целенаправленного формирования личных качеств через развитие самостоятельного творческого, креативного и критического мышления. Отмечено, что программные продукты, информационно-коммуникационные технологии, интерактивные доски, STEM-занятия как составляющие интерактивных методов должны не только использоваться для передачи информации, но и способствовать процессу накопления и обмена знаниями для формирования личности, творческого потенциала и способностей студента. Определено, что проектные методы, когда обучаемые взаимодействуют для решения поставленных задач в течение заданного периода времени, индивидуально или группами, способствуют развитию внутренней мотивации, независимого мышления, самооценки и социальной ответственности. При этом педагогические усилия должны быть направлены на снижение межличностной напряженности в группе для достижения синергетического эффекта от работы в команде, а также на использование необходимого для воспитания элемента игры, способствующего повышению уверенности, мотивации и эффективности обучения студентов.

Об авторах

Елена Николаевна Николаева

Самарский государственный технический университет

Email: nikol867@mail.ru
старший преподаватель кафедры «Высшая математика». Российская Федерация, 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244

Ирина Петровна Егорова

Самарский государственный технический университет

Email: ira.egorova81@yandex.ru
кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Высшая математика». Российская Федерация, 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244

Список литературы

  1. Acelajado M.J. Flipped teaching approach in College Algebra: Cognitive and noncognitive gains. Proc. of the 13th Int. Congress on Mathematical Education. Springer, 2017. 697-698 рр.
  2. Atanasova-Pachemska T. Analysis of math teaching methodology (collection of related good practices in Europe and beyond) [coordinator Pachemska Т.А.]. Stip: University "Goce Delcev", 2017. 151 р.
  3. Borondo J.P. Assessing the acceptance of technological implants (the cyborg): Evidences and challenges. Computers in Human Behavior, 2017. No. 70. 104-112 рр. doi: 10.1016/j.chb.2016.12.063.
  4. Çelik H.K. The Effects of Activity Based Learning on Sixth Grade Students’ Achievement and Attitudes towards Mathematics Activities. EURASIA J. Math., Sci Tech. Ed, 2018. No. 14 (5). 1963-1977 рр. doi: 10.29333/ejmste/85807.
  5. Deivam M. Higher secondary school student’s perception towards scribblar for learning mathematics. International Journal of Humanities and Social Science Research, 2016. Vol. 2. No. 8. 76-79 рр.
  6. Firmin M.W., Genesi D.J. History and Implementation of Classroom Technology. 3rd World Conf. on Learning, Teaching and Educational Leadership (WCLTA-2012). Procedia - Social and Behavioral Sciences. D. J. 2013. 1603-1617 pp. doi: 10.1016/j.sbspro.2013.10.089.
  7. Golji G.G., Dangpe A.K. Activity-based learning strategies (ABLS) as best practice for secondary mathematics teaching and learning. International Advanced Journal of Teaching and Learning, 2016. No. 2 (9). 106-116 рр.
  8. Kennewell S., Tanner H., Jones S., Beauchamp G. Analysing the use of interactive technology to implement interactive teaching. Journal of Computer Assisted Learning, 2008. No. 24(1). 61-73 рр.
  9. Kessel C. Teaching Teachers Mathematics: Research, Ideas, Projects, Evaluation Critical Issues in Mathematics Education Series. Berkeley, California: Mathematical Sciences Research Institute, 2009. Vol. 3. 57 p.
  10. Knoll M. Project method. In: encyclopedia of educational theory and philosophy. Thousend oaks, CA: SAGE, 2014. 665-669 рр.
  11. Macedo I.M. Predicting the acceptance and use of information and communication technology by older adults: An empirical examination of the revised UTAUT2. Computers in Human Behavior, 2017. 35 p. doi: 10.1016/j.chb.2017.06.013.
  12. Murphy J., Chang M., Suaray K. Student performance and attitudes in a collaborative and flipped Linear Algebra course. International Journal of Mathematical Education in Science and Technology, 2016. No. 47 (5). 653-673 рр.
  13. Nicolete P., Bilessimo M.S., Cristiano M.A. Technology Integration Actions in Mathematics teaching in Brazilian Basic Education: Stimulating STEM disciplines. Revista de Educación a Distancia, 2017. Vol. 7. No. 52. 22 p. DOI: http://dx.doi.org/10.6018/red/52/7
  14. Park K.E., Lee S.G. Flipped Learning teaching model design and application for the University’s ‘Linear Algebra’. Journal of the Korea Society of Mathematics Education, Series E: Communications of Mathematical Education, 2016. No. 30 (1). 1-22 рр.
  15. Sessoms D. Interactive instruction: Creating interactive learning environments through tomorrow’s teachers. International Journal of Technology in Teaching and Learning, 2008. No. 4 (2). 86-96 рр.
  16. Stoica A. Using Math Projects in Teaching and Learning. 6th Int. Conf. Edu World 2014 “Education Facing Contemporary World Issues”. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 2015. No. 180. 702-708 рр. doi: 10.1016/j.sbspro.2015.02.181.
  17. Su C. The effects of students’ learning anxiety and motivation on the learning achievement in the activity theory based gamified learning environment. EURASIA Journal of Mathematics Science and Technology Education, 2017. No. 13 (5). 1229-1258 рр.
  18. Suki N.M. Students’ intention to use animation and storytelling: using the Utaut model. AIMC 2017 - Asia International Multidisciplinary Conf., 2018. Vol. XL. No. 5. 49-57 рр. doi: 10.15405/epsbs.2018.05.5.
  19. Šumak B., Sorgo A. The acceptance and use of interactive whiteboards among teachers: Differences in UTAUT determinants between preand post-adopters. Computers in Human Behavior, 2016. No. 64. 602-620 рр. doi: 10.1016/j.chb.2016.07.037.
  20. Takker Sh., Subramaniam K. Teacher Knowledge and Learning Insitu: A Case Study of the Long Division Algorithm. Australian Journal of Teacher Education, 2018. Vol. 43. No. 3. 1-20 рр.
  21. Teacher skills and motivation both matter (though many education systems act like they don’t). World Development Report, 2018. 131-144 рр.
  22. Астафьева А.Е. Интерактивное обучение в языковой подготовке студентов направления «Менеджмент» // Научное обозрение: гуманитарные исследования.- 2017. - № 3. - С. 36-39.
  23. Астафьева А.Е. Проектный подход в англоязычной подготовке студентов-нанотехнологов // Научное обозрение: гуманитарные исследования. - 2017. - № 5. - С. 126-129.
  24. Буковский С.Л. Метод и технологии креативного обучения иностранным языкам в неязыковом вузе // Преподаватель XXI век. - 2016. - № 3. - С. 136-144.
  25. Гавров С.Н., Микляева Ю.В., Лопатина О.Г. Воспитание как антропологический феномен. - М.: Форум, 2011. - 240 с.
  26. Зайцева Ж.И., Котляр Л.М., Фоменко Л.Б. Организация самостоятельной работы по математике с помощью современных информационных технологий // Фундаментальные исследования. - 2004. - № 5. - С. 15-19.
  27. Кащук С. М. Технологии Веб 2.0 и межкультурная коммуникация в обучении иностранным языкам // Преподаватель XXI век. - 2016. - № 3. - С. 153-160.
  28. Маланханова А.Е. Использование современных информационно-коммуникационных технологий в обучении переводу экономического дискурса с китайского языка на русский язык // Преподаватель XXI век. - 2016. - № 3. - С. 145-152.
  29. Мелик-Пашаева И.Б., Николаева Е.Н. Проблемное обучение как метод активизации познавательной деятельности студентов - будущих строителей при изучении высшей математики // Традиции и инновации в строительстве и архитектуре. Естественные науки и техносферная безопасность: Сб. статей. - Самара, 2017. - С. 43-46.
  30. Николаева Е.Н., Мелик-Пашаева И.Б. Теоретические основы технологии проблемного обучения // Традиции и инновации в строительстве и архитектуре. Естественные науки и техносферная безопасность: Сб. статей. - Самара, 2017. - С. 47-50.
  31. Николаева Е.Н., Егорова И.П. Роль медиатехнологий в повышении качества подготовки специалистов // Нефтегазовый комплекс: проблемы и инновации. Тезисы III научно-практической конференции с международным участием. - Самара, 2018. - С. 193.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Николаева Е.Н., Егорова И.П., 2020

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».