ON CONDUCTING TERM PAPERS ON PROBABILISTIC DISCIPLINESAT THE TECHNICAL UNIVERSITY

The aim of the paper is to identify the role of term paper in the formation of competences of the future engineer, the impact of innovative methods of organization, didactical support and evaluation of students’ independent work on the successful capturing of probabilistic-statistical disciplines (Probability Theory, Mathematical Statistics, Theory of Random Processes) and their use in future professional activities. The methodological basis of the research is as follows: the philosophical concept of the dialectical unity of theory and practice, the research of leading scientists, the main locus of the competence-based approach in education, methods of system analysis. The comparative analysis of the rating received by students for term papers shows that the introduction of the authors’ dactic tool “Term Paper” statistically improves the learning outcomes shown by students. The research established that the didactic tool introduced into the educational process contributes to the improvement of the professional level of engineering students in mathematical disciplines.

term paper, probability theory, mathematical statistics, teaching methods, engineering education, professional competence, module-rating system, electronic mathematical packages

1. Абраменкова И. В., Пеньков А. А., Петрова Е. В., Черничин А. А. Новые информационные технологии / под ред. В. П. Дьяконова. М., 2005. 640 с.

2. Ахметова Ф. Х., Ласковая Т. А., Чигирёва О. Ю. Методика обработки результатов эксперимента с помощью системы MATLAB в курсе «Математическая статистика» [Электронный ресурс] // Инженерный вестник. 2016. № 4. URL: http://ainjournal.ru/doc/843001.html (дата обращения: 30.04.2016).

3. Власова Е. А., Грибов А. Ф., Попов В. С., Латышев А. В. Принципы модульно-рейтинговой системы преподавания высшей математики // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Физика-математика. 2013. № 3. С. 93-99.

4. Власова Е. А., Грибов А. Ф., Попов В. С., Латышев А. В. Развитие мотивационных стимулов обучения в рамках модульно-рейтинговой системы организации учебного процесса // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Физика-математика. 2014. № 1. С. 48-53.

5. Власова Е. А., Меженная Н. М., Попов В. С., Пугачев О. В. Использование математических пакетов в рамках методического обеспечения вероятностных дисциплин в техническом университете // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Физика-математика. 2017. № 4. С. 114-128. DOI: http://dx.doi.org/10.18384/2310-7251-2017-4-114-128

6. Власова Е. А., Меженная Н. М., Попов В. С., Пугачев О. В. Методические аспекты обеспечения дисциплины «Теория вероятностей» в техническом университете // Современные наукоемкие технологии. 2017. Т. 17. № 11. С. 96-103. DOI: http://dx.doi.org/10.17513/snt.36852

7. Власова Е. А., Попов В. С. Инновационные методы и технологии обучения математике в техническом вузе // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Физика-математика. 2017. № 1. С. 100-112. DOI: http://dx.doi.org/10.18384/2310-7251-2017-1-100-112

8. Власова Е. А., Попов В. С., Пугачев О. В. Использование электронных математических пакетов при обучении высшей математике // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Физика-математика. 2016. № 3. С. 120-132. DOI: http://dx.doi.org/10.18384/2310-7251-2016-3-120-132

9. Волков И. К., Зуев С. М., Цветкова Г. М. Случайные процессы: учебник для втузов / под ред. В. С. Зарубина, А. П. Крищенко. М., 2006. 447 с.

10. Воробьев Е. М., Никишкин В. А. Информационная технология преподавания математических дисциплин, основанная на системах «Математика» и «Вебматематика» // Статистика и Экономика. 2009. № 1-2. С. 43-47.

11. Гефан Г. Д., Кузьмин О. В. Активное применение компьютерных технологий в преподавании вероятностно-статистических дисциплин в техническом вузе // Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В. П. Астафьева. 2014. № 1 (27). С. 57-61.

12. Математическая статистика / Горяинов В. Б. и др.; под ред. В. С. Зарубина, А. П. Крищенко. 3-е изд., перераб. и доп. М., 2008. 424 с.

13. Гусев А. С. Вероятностные методы в механике машин и конструкций: учебное пособие для вузов [Электронный ресурс]. [2009]. URL: http://ebooks.bmstu.ru/catalog/103/book1121.html (дата обращения: 17.12.2016).

14. Давыдов Е. Г. Решение математических задач с помощью программных пакетов Scientific WorkPlace, Scientific Notebook, Mathcad, Mathematica и Matlab. М., 2012. 246 с.

15. Дьяконов В. П. Mathematica 5.1/5.2/6.0. Программирование и математические вычисления. М., 2012. 576 с.

16. Зайниев Р. М., Зайцева Ж. И. Применение компьютерных технологий в математическом образовании студентов технических направлений подготовки // Высшее образование сегодня. 2015. № 1. С. 19-22.

17. Иванова Н. А. Возможные направления применения ресурсов программирования среды MATHEMATICA при решении математических задач [Электронный ресурс] // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Серия: Филология, педагогика, психология. 2012. № 5. URL: https://journals.kantiana.ru/upload/iblock/01f/aotqrkqfjowpkw_150-155.pdf (дата обращения: 17.12.2018).

18. Ихсанова Ф. А. Привлечение математического аппарата к решению прикладных задач с помощью компьютерной математической системы MATHEMATICA // Фундаментальные исследования. 2011. № 12-1. С. 36-40.

19. Косова А. В., Пелевина И. Н., Попова Е. М. Методика изложение темы «Случайные величины» в курсе «Теория вероятностей» [Электронный ресурс] // Инженерный вестник. 2015. № 6. URL: http://ainjournal.ru/doc/777361.html (дата обращения: 30.06.2018).

20. Малошонок Н. Г. Взаимосвязь использования Интернета и мультимедийных технологий в образовательном процессе со студенческой вовлеченностью // Вопросы образования. 2016. № 4. C. 58-83. DOI: http://dx.doi.org/10.17323/1814-9545-2016-4-59-83

21. Меженная Н. М. Основы теории вероятностей и математической статистики [Электронный ресурс]: курс лекций. URL: http://ebooks.bmstu.ru/catalog/241/book1530.html (дата обращения: 06.07.2017).

22. Меженная Н. М. Оценивание параметров. Проверка гипотез [Электронный ресурс]. URL: http://ebooks.bmstu.ru/catalog/241/book1448.html (дата обращения: 06.07.2017).

23. Меженная Н. М. Теория случайных процессов [Электронный ресурс]. URL: http://ebooks.bmstu.ru/catalog/33/book1835.html (дата обращения: 30.08.2018).

24. Нуриахметов Р. Р. Перспективные подходы к преподаванию статистики студентам нематематических специальностей // Вестник Новосибирского государственного педагогического университета. 2012. № 3. С. 57-64.

25. Теория вероятностей: учебник для втузов / А. В. Печинкин и др.; под ред. В. С. Зарубина, А. П. Крищенко. 4-е изд., стер. М., 2006. 455 с.

26. Розанова С. А., Санина Е. И., Кузнецова Т. А. Дидактические возможности информационных и коммуникационных технологий в обучении математике в вузе // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования. 2012. № 3. С. 93-98.

27. Селютин В. Д., Мамадалиева Л. Н. Методические основы обучения бакалавров технологических направлений подготовки математическому моделированию случайных процессов. Орел, 2016. 119 с.

28. Сергеева Е. В. Критерии, определяющие уровень развития математической компетентности студентов // Мир науки: интернет-журнал. 2016. Т. 4. № 1. URL: http://mir-nauki.com/PDF/37PDMN116.pdf (дата обращения: 14.03.2018).

29. Соболева Е. В., Соколова А. Н., Исупова Н. И., Суворова Т. Н. Применение обучающих программ на игровых платформах для повышения эффективности образования // Вестник Новосибирского государственного педагогического университета. 2017. Т. 7. № 4. С. 7-25. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2226-3365.1704.01

30. Татьяненко С. А. Формирование профессиональной компетентности будущего инженера в процессе обучения математике в техническом вузе: дис. … канд. пед. наук. Тобольск, 2003. 240 с.

31. Тырина О. В. Методика изложения понятия условной вероятности в курсе теории вероятностей [Электронный ресурс] // Инженерный вестник. 2015. № 10. URL: http://ainjournal.ru/doc/815644.html (дата обращения: 30.10.2018).

32. Abell M. L., Braselton J. P. Mathematica by Example. 4th Edition / Academic Press, 2009. 576 p.

33. Aydin B., Ziatdinov R. How students acquire self-control: primary school teachers’ concepts from Turkey // European Journal of Contemporary Education. 2016. № 4 (18). Р. 390-397. DOI: http://dx.doi.org/10.13187/ejced.2016.18.390

34. Bendell A., Disney J., McCollin C. The future role of statistics in quality engineering and management // Journal of the Royal Statistical Society. Series D (The Statistician). 1999. Vol. 48. № 3. Р. 299-326. DOI: http://dx.doi.org/10.1111/1467-9884.00190

35. Berta P., Bossi M., Verzillo S. %CEM: a SAS macro to perform coarsened exact matching // Journal of Statistical Computation and Simulation. 2017. Vol. 87. № 2. P. 227-238. DOI: https://doi.org/10.1080/00949655.2016.1203433

36. Calder N. The layering of mathematical interpretations through digital media // Educational Studies in Mathematics. Mathematics Education and Contemporary Theory. 2012. Vol. 80. No. 1/2. P. 269-285.

37. Fisher C. R. A pedagogic demonstration of attenuation of correlation due to measurement error [Электронный ресурс] // Spreadsheets in Education (eJSiE). 2014. Vol. 7. № 1. URL: http://epublications.bond.edu.au/ejsie/vol7/iss1/4 (дата обращения: 01.08.2014).

38. García I., Cano E. A computer game for teaching and learning algebra topics at undergraduate level // Computer Applications in Engineering Education. 2018. Vol. 26. № 2. P. 326-340. DOI: https://dx.doi.org/10.1002/cae.21887

39. Holmes P. 50 Years of Statistics Teaching in English Schools: Some Milestones // Journal of the Royal Statistical Society. Series D (The Statistician). 2003. Vol. 52. №. 4. P. 439-474. DOI: http://dx.doi.org/10.1046/j.1467-9884.2003.372_1.x

40. Ivanov O. A., Ivanova V. V., Saltan A. A. Discrete mathematics course supported by CAS MATHEMATICA // International Journal of Mathematical Education in Science and Technology. 2017. Vol. 48. № 6. P. 953-963. DOI: http://dx.doi.org/10.1080/0020739X. 2017.1319979

41. Lai A., Savage P. Learning Management Systems and Principles of Good Teaching: Instructor and Student Perspectives // Canadian Journal of Learning and Technology. 2013. Vol. 39. № 3. P. 1-21.

42. Mendoza J. L., Stafford K. L. Confidence intervals, power calculation, and sample size estimation for the squared multiple correlation coefficient under the fixed and random regression models: a computer program and useful standard tables // Educational and Psychological Measurement. 2001. Vol. 61. № 4. P. 650-667. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11336-04-1221-6

43. Mohana Shankar P. Pedagogy of solutions to a set of linear equations using a Matlab workbook // Computer Applications in Engineering Education. 2017. Vol. 25. № 2. P. 345-351. DOI: http://dx.doi.org/10.1002/cae.21803

44. Oliveira M., Nápoles S. Functions and mathematical modelling with Spreadsheets [Электронный ресурс] // Spreadsheets in Education (eJSiE). 2017. Vol. 10. № 2. URL: http://epublications.bond.edu.au/ejsie/vol10/iss2/1 (дата обращения: 20.02.2017).

45. Rose C., Smith M. D. Symbolic maximum likelihood estimation with Mathematica // Journal of the Royal Statistical Society. Series D (The Statistician). 2000. Vol. 49. №. 2. P. 229-240. DOI: http://dx.doi.org/10.1111/1467-9884.00233

46. Sezonova O. N., Galchenko S. A., Khodirevskaya V. N. The efficiency of higher education institutions as a basis for forming competent personnel for region economy // European Journal of Contemporary Education. 2016. Vol. 18. № 4. P. 464-471. DOI: http://dx.doi.org/0.13187/ejced.2016.18.464

47. Soper J. B., Lee M. P. Spreadsheets in teaching statistics // Journal of the Royal Statistical Society. Series D (The Statistician). 1985. Vol. 34. № 3. P. 317-321.

48. Yin R. K. Case Study Research: Design and Methods Third Edition (Applied Social Research Methods). Sage Publications, 2002. 200 p.