Преподавание математических дисциплин в ву-зах России традиционно основывается в большей степени на классических методах обучения объ-яснительно-иллюстративных (при чтении лекций) и инструктивно-репродуктивных (при проведении се-минарских и лабораторных занятий). При этом пре-подаватель − основное действующее лицо, а обуча-ющиеся либо являются пассивными слушателями, либо пытаются по образцу и подобию воспроизво-дить показанные действия при решении практиче-ских задач. Безусловно, эти методы, когда их приме-няет умелый и опытный преподаватель, имеют ряд существенных достоинств, главным из которых яв-ляется возможность донести до аудитории большое количество материала в отведенное время. Недо-статки же состоят в малом эмоциональном воздей-ствии этих методов на аудиторию, которая в новом компьютерном мире ориентирована на быстрый об-мен небольшими порциями информации и деятель-ностные, желательно игровые, формы ее усвоения.В своих предыдущих работах обсуждался ряд интерактивных образовательных технологий с точ-ки зрения их применимости к обучению математи-ческим и вероятностно-статистическим дисципли-нам в вузе. Это:(1) построение лекций в духе проблемного под-(2) применение программированного обучения Содержанием настоящей статьи является коли-чественный анализ эффективности некоторых образовательных технологий при обучении дисци-плине «Теория вероятностей и математическая ста-тистика» студентов технического вуза. В рамках педагогического эксперимента проведено сравне-ние контрольной группы с экспериментальными группами, в которых применялись те или иные ме-тодики обучения. Необходимо подчеркнуть, что технологии (1) и (5) из приведенного выше списка использовались как в контрольной, так и в экспе-риментальных группах. Дело в том, что и проблем-ный подход, и применение компьютерных практи-кумов органически входят в нашу методическую систему обучения и «вычленение» этих техноло-гий не представляется целесообразным.При сопоставлении результатов обучения, до-стигнутых с применением различных методик, ис-пользовались элементы модульно-рейтинговой си-стемы обучения (МРСО). Это понятие активно во-шло в российское образование в 1990-е и последу-ющие годы (например, [6][7][8] Статистически изучено влияние применения некоторых интерактивных педагогических технологий (про-граммированное обучение, математические бои, деловые игры) на результаты усвоения студентами курса тео-рии вероятностей и математической статистики. В рамках педагогического эксперимента проведено сравнение контрольной группы с экспериментальными группами, в которых применялись названные технологии обуче-ния. Заметное повышение качества знаний, связанное с применением инновационных методик обучения и вы-явленное в рамках применения модульно-рейтинговой системы, находит свое подтверждение в результатах промежуточного тестирования и итоговых экзаменационных оценках. Ключевые слова: интерактивные технологии обучения, модульно-рейтинговая система, контрольно-оценочные мероприятия, педагогический эксперимент, проверка статистических гипотез.ПРОБЛЕМЫ ЕСТЕСТВЕН...
Complex economic and mathematical methods are becoming more widespread in training of specialists in the field of railroad communication arrangement. The purpose of this study is to develop an effective methodology for mathematical training of railway transportation specialists on the basis of active training methods. The article deals with application of probabilistic and statistical methods to problems in design of railway transportation, for example, fluctuations in loading of railway stations and distribution of the time interval between arrival of trains. Using the example of the flow of arriving trains, the technology of testing the hypothesis that the time between arrival of trains is distributed according to the exponential law and the hypothesis of independence of events in the flow is displayed in detail. When confirming each of these hypotheses, it must be concluded that the flow of trains arriving at the station is according to the simplest (Poisson’s) model. This conclusion allows using the apparatus of Markov chains to describe a random process.
Тенденции развития науки и образования -23 -Гефан Г.Д. Априорное и апостериорное знание в математике и стохастикеИркутский государственный университет путей сообщения (Россия, Иркутск) АннотацияТеоретико-эмпирический дуализм в обучении понимается как единство абстрактно-теоретической и опытно-экспериментальной познавательной деятельности обучающихся. Следует выделять априорное и апостериорное математическое знание. Априорное знание либо представляется индивиду совершенно очевидным, бесспорным, либо усвоено им некритически, «на веру». Апостериорное же математическое знание субъективно возникает в процессе напряженной теоретической и практической деятельности обучающегося, активно и всесторонне проверяется экспериментальнолибо с помощью приложений математики, либо путѐм математических экспериментов.Ключевые слова: математика, стохастика, теоретико-эмпирический дуализм, активные методы обучения, математические эксперименты. AbstractTheoretical-empirical dualism in teaching is understood as the unity of the abstracttheoretical and experimental-empirical cognitive activities of students. A priori and a posteriori mathematical knowledge should be distinguished. A priori knowledge either seems to the individual to be completely obvious, indisputable, or he assimilated it uncritically, -on faith‖. A posteriori mathematical knowledge subjectively arises in the process of intense theoretical and practical activity of the student, is actively and comprehensively verified experimentally -either using mathematical applications, or through mathematical experiments.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.