Анализ индивидуальных особенностей мышления и уровня базовой школьной математической подготовки будущих педагогов

Цель статьи заключается в представлении результатов диагностики индивидуальных особенностей мышления и уровня базовой школьной математической подготовки будущих педагогов, значимых для формирования математических компонентов исследовательской деятельности.

Методология и методы. Методология исследования связана с реализацией личностно-ориентированного подхода при формировании математических компонентов исследовательской деятельности будущих педагогов. При проведении экспериментальной части работы применены диагностические методики Дж. Баррета и А. Лачинса.

Результаты. Экспериментальное исследование проводилось со студентами, осваивающими программы педагогического бакалавриата, – будущими учителями иностранных языков. Дисциплина «Математические методы обработки данных» входит в состав ядра основной профессиональной образовательной программы подготовки бакалавров по направлению «Педагогическое образование», поэтому выборка респондентов была специально осуществлена с акцентом на студентов гуманитарных профилей. На основе контрольно-измерительных материалов базового уровня единого государственного экзамена (ЕГЭ) по математике определён уровень школьной предметной подготовки обучаемых, выявлены проблемные темы. Кроме того, использование специальных методик диагностики позволило установить признаки ригидности мышления студентов и их индивидуальные особенности, связанные с ориентацией на воображение или факты при решении практических задач.

Теоретическая и/или практическая значимость. В работе предложено комплексное использование специальных диагностик и тестов для выявления индивидуальных особенностей и уровня базовой школьной математической подготовки студентов, значимых для формирования математических компонентов исследовательской деятельности.

Выводы. Для реализации личностно-ориентированного обучения студентов в вузе по дисциплине «Математические методы обработки данных» применение различных тестов и методик диагностики позволило определить индивидуальные особенности мышления и уровень базовой школьной математической подготовки будущих педагогов.

1. Андреев В. И. Педагогическая эвристика для творческого саморазвития многомерного мышления и мудрости. Казань: Центр инновационных технологий, 2015. 288 с.

2. Бордовская Н. В., Костромина С. Н., Розум С. И. Исследовательский потенциал студента: содержание конструкта и методика его оценки // Психологический журнал. 2017. Т 38. № 1. С. 52-66.

3. Епанчинцева Г. А., Козловская Т. Н. Взаимосвязь мотивации достижения успеха и ригидности личности // Вестник Оренбургского государственного университета. 2020. № 4 (227). С. 95104. DOI: 10.25198/1814-6457-227-95.

4. Канева Е. А. Анализ сформированности специальных способностей будущих учителей математики и информатики // Московский педагогический журнал. 2024. № 1. С. 137-146. DOI: 10.18384/2949-4974-2024-1-137-146.

5. Корнилова Т В. Ригидность, толерантность к неопределенности и креативность в системе интеллектуально-личностного потенциала человека // Вестник Московского университета. Сер. 14. Психология. 2013. № 4. С. 36-47.

6. Лобанов А. П., Марон В. А. Интеллектуальные способности студентов: имплицитный и эксплицитный подход // Весци БДПУ Сер. 1. Педагоика. Пахалопя. Фшалопя. 2022. № 2. С 49-54.

7. Лобанов А. П., Певнева А. Н. Влияние ригидности-флексибильности на исследовательский потенциал студентов // Вопросы психологии. 2021. Т. 67. № 6. С. 34-42.

8. Нижарадзе Г. А. О двух типах ригидности при решении интеллектуальных задач // Вопросы психологии. 1987. № 3. С 142-145.

9. Певнева А. Н. Когнитивная ригидность в парадигме Лачинс-эффекта // Вестник БГПУ Серия. Педагогика. Психология. Философия. 2022. № 3. C 82-86.

10. Попов Н. И. Фундаментализация университетского математического образования. Елец: ЕГУ им. И. А. Бунина, 2021. 170 с.

11. Попов Н. И., Калимова А. В. Выявление специальных способностей будущих учителей математики, физики и информатики // Известия Саратовского университета Новая серия Серия: Акмеология образования. Психология развития. 2019. Т. 8. № 1. С. 12-18.

12. Сафуанов И С Современные тенденции в преподавании математических дисциплин в высшей школе. Москва: Спутник +, 2023. 111 с.

13. Bransford J. D., Johnson M. K. Contextual prerequisites for understanding: Some investigations of comprehension and recall (Контекстуальные предпосылки понимания: некоторые исследования понимания и припоминания) // Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior. 1972. Vol. 11. Iss. 6. P. 717-726. DOI: 10.1016/S0022-5371(72)80006-9.

14. Luchins A. S. Mechanization in problem-solving: The effect of Einstellung (Механизация решения задач: эффект Einstellung) // Psychological monographs. 1942. Vol. 54. no. 6. pp. 1-95. DOI:10.1037/H0093502.

15. Kesteren M. T. R., van., Rijpkema M., Fernandez G. Retrieval of Associative Information Congruent with Prior Knowledge is Related to Increased Medial Prefrontal Activity and Connectivity (Извлечение ассоциативной информации, соответствующей предшествующим знаниям, связанным с повышенной медиальной префронтальной активностью и связями) // Journal of Neuroscience. 2010. Vol. 30. Issue 47. P. 15888-15894. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.2674-10.2010.