АДАПТИВНЫЙ МОДУЛЬ КАК ЭФФЕКТИВНОЕ СРЕДСТВО ОБУЧЕНИЯ МАТЕМАТИКЕ ПЕРВОКУРСНИКОВ С РАЗНЫМ УРОВНЕМ ШКОЛЬНОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКИ
Ключевые слова:
обучение математике, математическая подготовка школьников, студенты первого курса, входное тестирование, электронный обучающий ресурс, адаптивное обучение.
Аннотация
Проблема и цель. В последнее десятилетие во всем мире отмечается снижение уровня математической подготовки школьников, в результате чего нарушается преемственность математического образования при переходе из школы в вуз. Цель исследования – анализ результатов входного тестирования по математике первокурсников Сибирского федерального университета за период с 2015 по 2018 г., а также оценка эффективности использования адаптивного электронного обучающего ресурса (АЭОР) при изучении модуля математической дисциплины студентами с разным уровнем школьной подготовки.
Методология. Анализ результатов тестирования и учебной деятельности студентов осуществляется с помощью метода корреляционного анализа. При проектировании АЭОР применяются технологии адаптивного обучения и микрообучения. Исследование согласуется с основными принципами современной дидактики высшего образования.
Результаты и выводы. Выявлен ряд тем школьного курса математики, уровень остаточных знаний по которым из года в год оказывается ниже среднего. При этом не установлено значимой корреляции между уровнем школьной подготовки первокурсников и их результатами освоения модуля математической дисциплины. Показано, что применение АЭОР в учебном процессе позволяет достичь положительного результата всем студентам, независимо от уровня их школьной математической подготовки.
Литература
1. Гладкий А.В. О преподавании алгебры и начал анализа в школе // Математическое образование. 2009. № 3 (51). С. 7–16. URL: http:// modernproblems.org.ru/education/77-algebra.html.
2. Гребенев И.В., Ермолаева Е.И., Круглова С.С. Математическая подготовка абитуриентов – основа получения профессионального образования в университете // Наука и школа. 2012. № 6. С. 27–30. URL: https:// cyberleninka.ru/article/v/matematicheskaya-podgotovka-abiturientov-osnova-polucheniya-professionalnogo-obrazovaniya-v-universitete.
3. Гридчина В.Б., Осипова Л.А. Методические особенности организации выравнивающего курса математики для бакалавров направления Прикладная математика и информатика // Вестник ТГПУ. 2018. Т. 7. № 196. С. 168–173. DOI: https://doi.org/10.23951/1609-624X-2018-7-168-173.
4. Кочеткова Т.О., Кытманов А.А. Адаптационный курс математики в университете – назад в будущее // Вестник КГПУ им. В.П. Астафьева. 2016. № 2 (36). С. 60–63. URL: http://www.kspu.ruupload/documents/2016/06/28 /2c3e8fa 2368412ffabbf53189c5d6c86/nauchnyij-zhurnal-vestnik-kgpu-im-vp-astafeva-2016–2-36.pdf.
5. Макаров С.И., Севастьянова С.А., Курганова М.В., Уфимцева Л.И. Адаптация студентов с пороговым уровнем подготовки к образовательной среде вуза // Современные наукоемкие технологии. 2017. № 4. С. 94–99. URL: https://www.top-technologies.ru/ru/article/view?id=36647.
6. Мамаева Н.А. О преемственности математического образования при переходе из школы в технический вуз // Вестник Астраханского гос. техн. ун-та. 2011. № 1 (51). С. 73–78. URL: http://vestnik.astu.org/Content/ UserImages/ file/gen_1_51_2011/16.pdf.
7. Степкина М.А., Байгушева И.А. О готовности первокурсников к изучению математики в вузе // Преподаватель XXI век. 2016. № 4. С. 211–219. URL: http://prepodavatel-xxi.ru/sites/default/files/PXXI_2016-4-1.pdf.
8. Шашкина М.Б., Табинова О.А. Проблемы реализации преемственности математической подготовки в школе и вузе // Вестник КГПУ им. В.П. Астафьева. 2013. № 4 (26). С. 128–132. URL: http://www.kspu.ru/ upload/documents/2013/12/24/0ec6e3bf72ba8ed4ceac1f33347e9ecb/2013-4-26.pdf.
9. Шершнева В.А., Вайнштейн Ю.В., Кочеткова Т.О. Адаптивная система обучения в электронной среде // Программные системы: теория и приложения. 2018. Т. 9, № 4 (39). С. 159–177. DOI: https://doi.org/10.25209/ 2079-3316-2018-9-4-159-177.
10. Agustin M.Z.N., Agustin M.A. Algebra and precalculus skills and performance in first-semester calculus // International Journal of Case Method Research & Application. 2009. Vol. 21, is. 3. P. 232–236. URL: https://www.academia.edu/37572789/_The_Relationship_between_Students_Algebra_
Skills_and_Performance_in_Basic_Calculus_.
11. Bardelle C., Di Martino P. E-learning in secondary–tertiary transition in mathematics: for what purpose? // ZDM – International Journal on Mathematics Education. 2012. Vol. 44, is. 6. P. 787–800. DOI: https://doi.org/10.1007/s11858-012-0417-y.
12. Brusilovsky P. Adaptive and Intelligent Technologies for Web-based Education // Künstliche Intelligenz. 1999. Vol. 13, is. 4. P. 19–25. URL: http://www.pitt.edu/~peterb/papers/KI-review.html.
13. Buchem I., Hamelmann H. Microlearning: A Strategy for Ongoing Professional Development // eLearning Papers. 2010. Vol. 21, is. 7. P. 1–15. URL: https://www.researchgate.net/profile/Dickson_Adom/post/What_is_Micro_learning/
attachment/5a7611ca4cde266d588883a2/AS:590037213278208@
1517687242130/download/media23707.pdf.
14. Di Martino P., Gregorio F. The mathematical crisis in secondary–tertiary transition // International Journal of Science and Mathematics Education. 2019. Vol. 17, is. 4. P. 825–843. URL: http://springer.iq-technikum.de/article/10.1007/s10763-018-9894-y.
15. Geisler S., Rolka K. Affective variables in the transition from school to university mathematics // Proceedings of INDRUM 2018 Second conference of the International Network for Didactic Research in University Mathematics, Kristiansand, Norway, April 5–7. 2018. P. 507–516. URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01849967/document.
16. Goonatilake R., Chappa, E. Early intervention in college mathematics courses: A component of the STEM RRG program funded by the US Department of education // The Montana Mathematics Enthusiast. 2010. Vol. 7, is. 1. P. 63–74. URL: https://scholarworks.umt.edu/tme/vol7/iss1/4.
17. Hsu E., Bressoud D. Placement and student performance in Calculus I / Insights and Recommendations from the MAA National Study of College Calculus. MAA Notes. 2015. P. 59–67. URL: https://www.maa.org/sites/default/files/ pdf/cspcc/InsightsandRecommendations.pdf.
18. Lindner M. Use these tools, your mind will follow. Learning in immersive micromedia and microknowledge environments: Research proceeding of the 13th International Conference of the Association for Learning Technology, ALT-C 2006, Edinburgh, United Kingdom. 2006. P. 41–49. URL: https://www.academia.edu/2977210/The_modus_operandi_of_the_next_generation_e-learner_an_analysis_of_tracking_usage_across_the_disciplines.
19. Medhanie A.G., Dupuis D.N., LeBeau B., Harwell M.R., Post T.R. The Role of the ACCUPLACER Mathematics Placement Test on a Student,s First College Mathematics Course // Educational and Psychological Measurement. 2012. Vol. 72, is. 2. P. 332–351. DOI: https://doi.org/10.1177/0013164411417620.
20. Madison B.L., Linde C.S., Decker B.R., Rigsby E.M., Dingman S.W., Stegman C.E. A study of placement and grade prediction in first college mathematics courses // Primus. 2015. Vol. 25, is. 2. P. 131–157. URL: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10511970.2014.921653 .
21. Reddy A., Harper M. Mathematics placement at the University of Illinois // Primus. 2013. Vol. 23, is. 8. P. 683–702. DOI: https://doi.org/10.1080/10511970.2013.801378.
22. Rueda N.G., Sokolowski C. Mathematics placement test: Helping students succeed // The Mathematics Educator. 2004. Vol. 14, is. 2. P. 27–33. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/6026/b5ee338a15c0fb6deb084528a7e31136e995.pdf.
23. Sadler P., Sonnert G. The Path to College Calculus: The Impact of High School Mathematics Coursework // Journal for Research in Mathematics Education. 2018. Vol. 49, is. 3. P. 292–329. URL: http://www.nctm.org/publications/journal-for-research-in-mathematics-education.
24. Schmidt A. Microlearning and the Knowledge Maturing Process: Towards Conceptual Foundations for Work-Integrated Microlearning Support: Proceedings of the 3rd International Microlearning Conference, Innsbruck, 2007. P. 99–105. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/d0f0/572afa4cc7d0c7ff9659b755822772 ca9f90.pdf.
25. Shershneva V.A., Shkerina L.V., Sidorov V.N., Sidorova T.V., Safonov K.V. Contemporary didactics in higher education in Russia // European Journal of Contemporary Education. 2016. Vol. 17. No. 3. P. 357–367. URL: http://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/27825.
2. Гребенев И.В., Ермолаева Е.И., Круглова С.С. Математическая подготовка абитуриентов – основа получения профессионального образования в университете // Наука и школа. 2012. № 6. С. 27–30. URL: https:// cyberleninka.ru/article/v/matematicheskaya-podgotovka-abiturientov-osnova-polucheniya-professionalnogo-obrazovaniya-v-universitete.
3. Гридчина В.Б., Осипова Л.А. Методические особенности организации выравнивающего курса математики для бакалавров направления Прикладная математика и информатика // Вестник ТГПУ. 2018. Т. 7. № 196. С. 168–173. DOI: https://doi.org/10.23951/1609-624X-2018-7-168-173.
4. Кочеткова Т.О., Кытманов А.А. Адаптационный курс математики в университете – назад в будущее // Вестник КГПУ им. В.П. Астафьева. 2016. № 2 (36). С. 60–63. URL: http://www.kspu.ruupload/documents/2016/06/28 /2c3e8fa 2368412ffabbf53189c5d6c86/nauchnyij-zhurnal-vestnik-kgpu-im-vp-astafeva-2016–2-36.pdf.
5. Макаров С.И., Севастьянова С.А., Курганова М.В., Уфимцева Л.И. Адаптация студентов с пороговым уровнем подготовки к образовательной среде вуза // Современные наукоемкие технологии. 2017. № 4. С. 94–99. URL: https://www.top-technologies.ru/ru/article/view?id=36647.
6. Мамаева Н.А. О преемственности математического образования при переходе из школы в технический вуз // Вестник Астраханского гос. техн. ун-та. 2011. № 1 (51). С. 73–78. URL: http://vestnik.astu.org/Content/ UserImages/ file/gen_1_51_2011/16.pdf.
7. Степкина М.А., Байгушева И.А. О готовности первокурсников к изучению математики в вузе // Преподаватель XXI век. 2016. № 4. С. 211–219. URL: http://prepodavatel-xxi.ru/sites/default/files/PXXI_2016-4-1.pdf.
8. Шашкина М.Б., Табинова О.А. Проблемы реализации преемственности математической подготовки в школе и вузе // Вестник КГПУ им. В.П. Астафьева. 2013. № 4 (26). С. 128–132. URL: http://www.kspu.ru/ upload/documents/2013/12/24/0ec6e3bf72ba8ed4ceac1f33347e9ecb/2013-4-26.pdf.
9. Шершнева В.А., Вайнштейн Ю.В., Кочеткова Т.О. Адаптивная система обучения в электронной среде // Программные системы: теория и приложения. 2018. Т. 9, № 4 (39). С. 159–177. DOI: https://doi.org/10.25209/ 2079-3316-2018-9-4-159-177.
10. Agustin M.Z.N., Agustin M.A. Algebra and precalculus skills and performance in first-semester calculus // International Journal of Case Method Research & Application. 2009. Vol. 21, is. 3. P. 232–236. URL: https://www.academia.edu/37572789/_The_Relationship_between_Students_Algebra_
Skills_and_Performance_in_Basic_Calculus_.
11. Bardelle C., Di Martino P. E-learning in secondary–tertiary transition in mathematics: for what purpose? // ZDM – International Journal on Mathematics Education. 2012. Vol. 44, is. 6. P. 787–800. DOI: https://doi.org/10.1007/s11858-012-0417-y.
12. Brusilovsky P. Adaptive and Intelligent Technologies for Web-based Education // Künstliche Intelligenz. 1999. Vol. 13, is. 4. P. 19–25. URL: http://www.pitt.edu/~peterb/papers/KI-review.html.
13. Buchem I., Hamelmann H. Microlearning: A Strategy for Ongoing Professional Development // eLearning Papers. 2010. Vol. 21, is. 7. P. 1–15. URL: https://www.researchgate.net/profile/Dickson_Adom/post/What_is_Micro_learning/
attachment/5a7611ca4cde266d588883a2/AS:590037213278208@
1517687242130/download/media23707.pdf.
14. Di Martino P., Gregorio F. The mathematical crisis in secondary–tertiary transition // International Journal of Science and Mathematics Education. 2019. Vol. 17, is. 4. P. 825–843. URL: http://springer.iq-technikum.de/article/10.1007/s10763-018-9894-y.
15. Geisler S., Rolka K. Affective variables in the transition from school to university mathematics // Proceedings of INDRUM 2018 Second conference of the International Network for Didactic Research in University Mathematics, Kristiansand, Norway, April 5–7. 2018. P. 507–516. URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01849967/document.
16. Goonatilake R., Chappa, E. Early intervention in college mathematics courses: A component of the STEM RRG program funded by the US Department of education // The Montana Mathematics Enthusiast. 2010. Vol. 7, is. 1. P. 63–74. URL: https://scholarworks.umt.edu/tme/vol7/iss1/4.
17. Hsu E., Bressoud D. Placement and student performance in Calculus I / Insights and Recommendations from the MAA National Study of College Calculus. MAA Notes. 2015. P. 59–67. URL: https://www.maa.org/sites/default/files/ pdf/cspcc/InsightsandRecommendations.pdf.
18. Lindner M. Use these tools, your mind will follow. Learning in immersive micromedia and microknowledge environments: Research proceeding of the 13th International Conference of the Association for Learning Technology, ALT-C 2006, Edinburgh, United Kingdom. 2006. P. 41–49. URL: https://www.academia.edu/2977210/The_modus_operandi_of_the_next_generation_e-learner_an_analysis_of_tracking_usage_across_the_disciplines.
19. Medhanie A.G., Dupuis D.N., LeBeau B., Harwell M.R., Post T.R. The Role of the ACCUPLACER Mathematics Placement Test on a Student,s First College Mathematics Course // Educational and Psychological Measurement. 2012. Vol. 72, is. 2. P. 332–351. DOI: https://doi.org/10.1177/0013164411417620.
20. Madison B.L., Linde C.S., Decker B.R., Rigsby E.M., Dingman S.W., Stegman C.E. A study of placement and grade prediction in first college mathematics courses // Primus. 2015. Vol. 25, is. 2. P. 131–157. URL: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10511970.2014.921653 .
21. Reddy A., Harper M. Mathematics placement at the University of Illinois // Primus. 2013. Vol. 23, is. 8. P. 683–702. DOI: https://doi.org/10.1080/10511970.2013.801378.
22. Rueda N.G., Sokolowski C. Mathematics placement test: Helping students succeed // The Mathematics Educator. 2004. Vol. 14, is. 2. P. 27–33. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/6026/b5ee338a15c0fb6deb084528a7e31136e995.pdf.
23. Sadler P., Sonnert G. The Path to College Calculus: The Impact of High School Mathematics Coursework // Journal for Research in Mathematics Education. 2018. Vol. 49, is. 3. P. 292–329. URL: http://www.nctm.org/publications/journal-for-research-in-mathematics-education.
24. Schmidt A. Microlearning and the Knowledge Maturing Process: Towards Conceptual Foundations for Work-Integrated Microlearning Support: Proceedings of the 3rd International Microlearning Conference, Innsbruck, 2007. P. 99–105. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/d0f0/572afa4cc7d0c7ff9659b755822772 ca9f90.pdf.
25. Shershneva V.A., Shkerina L.V., Sidorov V.N., Sidorova T.V., Safonov K.V. Contemporary didactics in higher education in Russia // European Journal of Contemporary Education. 2016. Vol. 17. No. 3. P. 357–367. URL: http://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/27825.
Опубликован
2019-10-30
Как цитировать
O., K., A., K., & R., M. (2019). АДАПТИВНЫЙ МОДУЛЬ КАК ЭФФЕКТИВНОЕ СРЕДСТВО ОБУЧЕНИЯ МАТЕМАТИКЕ ПЕРВОКУРСНИКОВ С РАЗНЫМ УРОВНЕМ ШКОЛЬНОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКИ. Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева, 49(3), 71-82. https://doi.org/https://doi.org/10.25146/1995-0861-2019-49-3-144
Раздел
Педагогика
