Введение

Естественно-научное образование за последние десятилетия существенно изменилось, однако подготовка учителей не всегда успевает за этими изменениями. При проектировании образовательных программ для учителей естественно-научных предметов исходят из того, что обучение должно охватывать все виды профессиональной компетентности и строиться как последовательность согласованных этапов разработки учебного плана [1]. Разрыв между теоретическим обучением будущего учителя и требованиями реальной профессиональной деятельности разработчики практико-ориентированных моделей предлагают сокращать, включая в образовательный процесс больше практических форм учебной деятельности [2].

Международные сравнительные исследования TIMSS и PISA показывают, что изучение естественно-научных предметов в российской школе в большей мере ориентировано на приобретение и демонстрацию знаний, чем на их применение и освоение научных практик: постановки научных вопросов, планирования исследования, интерпретации данных и построения научных доказательств [3]. Освоение этих практик учениками во многом зависит от того, умеет ли учитель организовать исследовательскую работу на уроке. К этому добавляются усложнение содержания предметов, развитие межпредметных связей и цифровизация обучения; для подготовки будущих учителей естественных наук к использованию информационно-коммуникационных технологий сформулированы принципы наглядности, системности, индивидуализации, интерактивности и ряд других [4].

Концептуальные основы подготовки учителя в последние годы пересматриваются. Предлагается сочетать традиционное обучение со смешанными, проектными и «перевернутыми» формами в специально организованной педагогико-технологической образовательной среде [5]. Отмечается, что сложившаяся система методической подготовки слабо учитывает реальное содержание методической работы учителя в классе, и предлагаются структурно-функциональные модели такой подготовки с предметным и метапредметным компонентами [6]. В основу концепции профессионально-педагогического образования положена идея непрерывности, при которой этапы подготовки педагога согласованы между собой и не завершаются получением диплома [7]. Отдельно обсуждается, как помочь молодому учителю освоиться в преподавании физики, химии или биологии и как выстроить для него действенное наставничество.

Понятие «профессиональная компетентность учителя естественно-научных предметов» трактуется по-разному, что затрудняет сопоставление результатов исследований. В настоящей работе под ней понимается интегративная характеристика педагога, включающая предметные знания, методические умения, психолого-педагогические способности и рефлексивные навыки, которые позволяют результативно решать задачи естественно-научного образования. Особое значение придается умению организовать исследовательскую деятельность школьников, т. е. помочь им сформулировать научную проблему, спланировать эксперимент, проанализировать данные и прийти к обоснованному выводу. С этим умением связана аргументационная компетентность – способность учителя вести на уроке научную дискуссию и учить школьников обосновывать свои утверждения.

Анализ публикаций позволяет выделить несколько недостаточно изученных вопросов. Первый касается аргументационной компетентности педагогов. В квазиэкспериментальном исследовании Дж. Осборна и соавторов программа повышения квалификации, направленная на аргументацию на основе доказательств, значимо улучшила организацию учебной дискуссии учителями начальной школы [8]; в отечественных исследованиях подобные данные для учителей естественно-научных предметов практически отсутствуют, а методических решений, пригодных для переноса в практику, предлагается мало. Второй вопрос связан с соединением фундаментальной и практико-ориентированной подготовки: оно обосновано теоретически, в том числе применительно к программам дополнительного профессионального образования [9], однако эмпирических сопоставлений разных форматов повышения квалификации с учетом специфики естественно-научных предметов немного.

Третий вопрос касается адаптации начинающих учителей. В опросе молодых педагогов Московской области она рассматривалась с точки зрения взаимодействия с коллегами, учениками и родителями, учебной нагрузки, оплаты труда и применимости вузовской подготовки в работе [10]; затруднения начинающих учителей физики, химии и биологии и роль наставничества в их преодолении изучены меньше. Четвертый вопрос связан с цифровизацией: ее влияние на содержание подготовки описано прежде всего для учителей математики и информатики, применительно к которым к приоритетам цифровой образовательной среды отнесены виртуальные тренажеры и лаборатории, персонализация образовательной траектории и оперативная обратная связь [11].

В отличие от названных работ, в настоящем исследовании система подготовки учителей естественно-научных предметов рассматривается с позиций интеграционного подхода: предметная, методическая и цифровая составляющие компетентности анализируются совместно. Исходным служит положение о том, что изменения в подготовке учителей следует строить на анализе их профессиональных дефицитов; в работе Л. Г. Смышляевой и соавторов такие дефициты сопоставлялись с учебными трудностями школьников, выявленными по результатам единого государственного экзамена [12]. Результативность форматов профессионального развития сравнивается в лонгитюдном дизайне: оценивается не только результат по окончании курсов, но и его сохранность через шесть месяцев. Работа развивает представления об исследовательской функции учителя как самостоятельной цели подготовки, требующей особой системы педагогических условий [13], а полученные данные могут использоваться при обновлении программ педагогического образования и повышения квалификации, в том числе при создании учебных средств, формирующих готовность будущего учителя «учиться учить» [14].

Цель исследования – выявить структуру профессиональных дефицитов учителей естественно-научных предметов общеобразовательных организаций Московской области и на этой основе обосновать направления совершенствования программ их подготовки и повышения квалификации.

Материалы и методы исследования

Методологической основой послужил системно-деятельностный подход, позволяющий рассматривать подготовку учителей естественно-научных предметов как многокомпонентную систему в изменяющейся образовательной среде и учитывать связи между компонентами профессиональной компетентности. Компетентностный подход использовался для операционализации изучаемых явлений и построения инструментария оценки профессиональной подготовленности педагогов.

Исследование проводилось с сентября 2023 г. по декабрь 2024 г. в три этапа. На первом этапе (сентябрь – ноябрь 2023 г.) проведено диагностическое анкетирование учителей по разработанной авторами анкете «Профессиональные компетенции учителя естественно-научных предметов» (ПК-ЕНП). Анкета включает 47 вопросов, сгруппированных по четырем компонентам профессиональной компетентности: предметно-содержательному, методическому, цифровому и рефлексивно-аналитическому. Она прошла экспертизу у семи специалистов в области педагогического образования и апробацию на 23 респондентах; коэффициент α Кронбаха составил 0,89.

На втором этапе (декабрь 2023 г. – март 2024 г.) проведены полуструктурированные интервью с 12 руководителями программ переподготовки учителей и 15 ведущими методистами по естественно-научным дисциплинам, а также углубленные интервью с 19 начинающими учителями основной выборки, проработавшими в школе не более пяти лет; использовался гид «Проблемы и перспективы профессионального развития учителей естественно-научных предметов» (15 основных вопросов). За 15 из этих 19 учителей в течение 16 месяцев велось педагогическое наблюдение, фиксировавшее сроки преодоления профессиональных затруднений. Третий этап (апрель – декабрь 2024 г.) был лонгитюдным: с помощью фокусированного педагогического наблюдения и контент-анализа продуктов профессиональной деятельности прослежено развитие 694 слушателей курсов повышения квалификации шести форматов. Параллельно выполнен контент-анализ учебных планов 15 таких программ, реализуемых пятью крупнейшими центрами профессионального развития Московской области.

Выборку анкетирования составили 89 учителей естественно-научных предметов общеобразовательных организаций Московской области (табл. 1). Использован стратифицированный отбор с пропорциональным распределением по преподаваемому предмету, педагогическому стажу, квалификационной категории и типу школы. В выборку включались учителя с высшим педагогическим образованием по профилю преподаваемого предмета, опытом преподавания не менее одного полного учебного года и добровольным информированным согласием на участие. Аргументационную компетентность оценивали тестом «Организация научной дискуссии» (ОНД), разработанным для данного исследования на основе модели аргументации С. Тулмина.

Данные обрабатывали в IBM SPSS Statistics 28.0. Рассчитывали описательные статистики и коэффициенты корреляции Пирсона; межгрупповые различия проверяли однофакторным дисперсионным анализом с апостериорными сравнениями по Тьюки. Для различий между компонентами компетентности, оцененными у каждого учителя, применяли дисперсионный анализ повторных измерений, для различий долей критерий χ² Пирсона; строили множественную регрессионную модель с пошаговым включением переменных.

Таблица 1

Состав выборки (n = 89)

Примечание: составлено авторами по данным исследования. Выборка сформирована в сентябре – ноябре 2023 г.; по структуре она значимо не отличается от генеральной совокупности учителей естественно-научных предметов Московской области (сверка с данными Министерства образования Московской области: χ² = 2,14, p > 0,05). Из-за округления сумма долей по признаку может отличаться от 100% на 0,1.

Нормальность распределений проверяли по критерию Колмогорова – Смирнова, а однородность дисперсий по критерию Левена. Уровень значимости принят равным 0,05, при множественных сравнениях долей применялась поправка Бонферрони. Наряду с p рассчитывали величину эффекта η², считая эффект малым при 0,01–0,06, средним при 0,06–0,14 и большим при значении более 0,14.

Результаты исследования и их обсуждение

Анкетирование выявило разрыв между содержанием подготовки и требованиями школьной практики: 65 из 89 опрошенных (73,0%) считают, что программы подготовки не отвечают современным требованиям к работе учителя. Чем продолжительнее пройденная программа профессионального развития, тем выше педагогическая эффективность ее выпускников (r = 0,672, p < 0,001).

Компоненты профессиональной компетентности сформированы неравномерно (табл. 2). Лучше всего развит предметно-содержательный компонент, т. е. знание научных понятий и логики учебного предмета: средний балл 8,4 ± 1,6 из 10, высокий уровень у 68 учителей (76,4%) при наименьшем коэффициенте вариации (19,0%). Методический компонент, отражающий владение педагогическими технологиями и методами обучения, оценен ниже (7,2 ± 2,2) при большем разбросе (30,6%): высокий уровень отмечен у 40 учителей (44,9%), низкий у 15 (16,9%).

Слабее всего сформирован цифровой компонент (6,2 ± 2,4), и разброс по нему наибольший (38,7%). Высокий уровень владения цифровыми технологиями применительно к преподаванию естественно-научных предметов показали 25 учителей (28,1%), а низкий уровень отмечен у 26 (29,2%). Рефлексивно-аналитический компонент, т. е. умение критически оценить собственную работу и определить направления ее улучшения, на высоком уровне сформирован у 37 респондентов (41,6%).

Наибольшие затруднения связаны с организацией научной дискуссии на уроке (табл. 3). Средний общий балл по тесту ОНД составил 5,13 ± 2,89 из 12, что соответствует нижней границе среднего уровня. Даже с наиболее успешно выполненным заданием на использование модели Тулмина полностью справился лишь 31 учитель (34,8%). Хуже других выполнены задания на построение контраргументов и критический анализ аргументов: полностью с ними справились 18 (20,2%) и 19 (21,3%) учителей, а 44 и 41 человек соответственно не получили за них ни одного балла. Организовать дискуссию между самими учениками в полной мере может 21 учитель (23,6%).

Общий балл ОНД значимо коррелирует с результатами учеников этих учителей на государственной итоговой аттестации (r = 0,548, p < 0,01), т. е. слабость аргументации учителя, по всей видимости, сказывается и на его классе.

Таблица 2

Сформированность компонентов профессиональной компетентности учителей естественно-научных предметов (n = 89)

Примечание: составлено авторами по данным исследования. Оценка по анкете ПК-ЕНП (47 вопросов, четыре компонента, α Кронбаха = 0,89); балл по компоненту получен суммированием стандартизированных баллов вопросов и выражен по 10-балльной шкале. Все компоненты оценивались у каждого из 89 учителей, поэтому различия между ними проверены дисперсионным анализом повторных измерений: F(3; 264) ≥ 17,15, p < 0,001, частная η² ≥ 0,16. Приведена нижняя граница статистики, рассчитанная по средним и стандартным отклонениям таблицы без учета положительной связи оценок компонентов; при ее учете значение F возрастает.

Таблица 3

Аргументационная компетентность учителей естественно-научных предметов по результатам теста ОНД (n = 89)

Примечание: составлено авторами по данным исследования. Тест ОНД («Организация научной дискуссии») построен на модели аргументации С. Тулмина и включает шесть заданий, каждое оценивается от 0 до 2 баллов; максимальный общий балл – 12 (9–12 – высокий уровень, 5–8 – средний, 0–4 – низкий). Ретестовая надежность r = 0,84 (p < 0,001).

Типичными ошибками были смешение разных типов аргументации, неучет специфики научного дискурса и недостаточное внимание к развитию критического мышления учеников.

Сопоставление данных табл. 2 и 3 (рис. 1) показывает, что учитель уверенно владеет предметным содержанием, но значительно менее уверен в методике, особенно при работе с цифровыми средствами и при ведении научной дискуссии.

Форматы профессионального развития существенно различаются по результативности (табл. 4, рис. 2). В лонгитюдном наблюдении участвовали 694 слушателя шести форматов. Через шесть месяцев после окончания обучения наиболее высокий коэффициент устойчивости компетенций отмечен у модульно-накопительного формата (180 ч; 0,91 ± 0,07) и смешанного обучения (144 ч; 0,84 ± 0,09), наиболее низкий у традиционных лекционных программ (0,52 ± 0,12) и дистанционных онлайн-курсов (0,43 ± 0,18). Новые методы стали использовать в работе 74,3% выпускников модульно-накопительных программ и 28,5% слушателей лекционных курсов, т. е. примерно в 2,6 раза меньше.

Дистанционные онлайн-курсы требуют наименьших затрат и в расчете на слушателя (8400 руб.), и в расчете на одного слушателя, применяющего новые методы (около 38 тыс. руб. против 43–44 тыс. руб. у смешанного и модульно-накопительного форматов и почти 55 тыс. руб. у лекционного). Однако устойчивость приобретенных компетенций у них самая низкая, и применяют пройденное в работе лишь 22,1% слушателей, поэтому как самостоятельный формат они уступают программам с сопровождением.

Рис. 1. Распределение учителей естественно-научных предметов по уровням сформированности компонентов профессиональной компетентности (а) и по результатам выполнения заданий теста «Организация научной дискуссии» (б), % (n = 89) Примечание: составлено авторами по результатам исследования. Уровни компонентов: высокий – 8–10 баллов, средний – 5–7, низкий – 0–4 балла по 10-балльной шкале

Таблица 4

Сравнение шести форматов профессионального развития учителей (лонгитюдные данные, 2024 г.)

Примечание: составлено авторами по данным исследования. Наблюдение велось с апреля по декабрь 2024 г. Коэффициент устойчивости – отношение балла повторного тестирования через 6 мес. к баллу по окончании программы; процент внедрения инноваций определялся экспертной оценкой изменений педагогической практики участников; стоимость приведена по данным пяти крупнейших центров профессионального развития Московской области. Различия между форматами по коэффициенту устойчивости значимы: F(5; 688) = 197,72, p < 0,001, η² = 0,59.

Рис. 2. Результативность форматов профессионального развития учителей: коэффициент устойчивости компетенций через 6 мес. и доля слушателей, внедривших новые методы Примечание: составлено авторами по результатам исследования. Под названием формата указаны его продолжительность и число участников

Таблица 5

Приоритетные направления профессионального развития в оценке учителей с разным стажем

Примечание: составлено авторами по данным исследования. Вопрос допускал выбор не более четырех направлений, поэтому сумма долей по столбцу превышает 100%; доли рассчитаны от численности стажевой группы. Место в рейтинге определено по средней доле выбравших направление в трех стажевых группах (каждая группа учитывается с равным весом). Поскольку один респондент мог выбрать несколько направлений, различия между группами проверялись отдельно по каждому направлению (критерий χ² Пирсона для таблицы 2 × 3, df = 2).

Запросы к повышению квалификации зависят от педагогического стажа (табл. 5). Учителя со стажем до пяти лет на первое место ставят методику: о нехватке практических навыков организации учебного процесса сообщили 16 из 19 (84,2%), чаще всего называя планирование урока с учетом индивидуальных особенностей учеников (15 из 19), организацию групповой работы (14) и дифференцированное обучение (13). В группе со стажем 5–15 лет чаще выбирают цифровые технологии (23 из 34; 67,6%) и современные методы оценивания (21; 61,8%), а учителя со стажем свыше 15 лет чаще называют обновление предметного содержания (28 из 36; 77,8%) и новые подходы к организации исследовательской деятельности школьников.

Статистически значимо различаются между стажевыми группами доли выбравших методические компетенции (χ²(2) = 12,93, p = 0,002, V Крамера = 0,38) и обновление предметного содержания (χ²(2) = 13,39, p = 0,001, V = 0,39); оба различия сохраняются после поправки Бонферрони на семь сравнений. По цифровым технологиям и методам оценивания различия находятся на уровне тенденции (p = 0,09), по остальным направлениям они незначимы. Следовательно, единая программа для всех учителей вряд ли окажется результативной, и программы профессионального развития целесообразно проектировать дифференцированно по этапам карьеры.

Приоритеты учителей с разным стажем и затруднения начинающих педагогов сопоставлены на рис. 3. С ростом стажа интерес учителей смещается от методики к цифровым технологиям и далее к обновлению предметного содержания (рис. 3а), а у начинающих учителей наиболее частым затруднением остается управление учебным процессом (рис. 3б).

Данные по начинающим учителям приведены в табл. 6. В интервью 15 из 19 (78,9%) сообщили о серьезных трудностях в первый год работы и связывали их с нехваткой практических навыков и отсутствием методической поддержки. Чаще всего (13 чел., 68,4%) речь шла об управлении учебным процессом, критичность которого оценена в 4,7 ± 0,6 балла из 5; выше оценено только поддержание дисциплины (4,8 ± 0,4), хотя упоминалось оно реже (рис. 3б). Одиннадцать учителей (57,9%) испытывали сложности с лабораторными и практическими работами, а десять (52,6%) не были уверены в современных методах оценивания.

Без дополнительной поддержки в первый год адаптировались шестеро из 19 учителей (31,6%); остальным тринадцати понадобилось систематическое наставничество с методическим сопровождением. По данным 16-месячного наблюдения за 15 учителями, на освоение базовых навыков уходило не менее восьми месяцев, на поддержание дисциплины в классе требовалось до 16, а скорость адаптации была связана с качеством помощи наставника (r = 0,719, n = 15, p < 0,01).

Рис. 3. Приоритетные направления повышения квалификации учителей с разным стажем (а) и профессиональные затруднения начинающих учителей естественно-научных предметов (б) Примечание: составлено авторами по результатам исследования. На фрагменте «б» рядом с долей учителей, отметивших затруднение, указана средняя оценка его критичности по 5-балльной шкале

Таблица 6

Профессиональные затруднения начинающих учителей естественно-научных предметов (n = 19)

Примечание: составлено авторами по данным исследования. Частота затруднений, их критичность и потребность в поддержке наставника определены по материалам углубленных интервью с 19 начинающими учителями (декабрь 2023 г. – март 2024 г.); критичность оценивалась респондентами по 5-балльной шкале Ликерта (1 – минимальная, 5 – максимальная). Сроки преодоления затруднений получены в ходе 16-месячного наблюдения за 15 из этих учителей; на этой подвыборке связь качества наставнической поддержки со скоростью профессиональной адаптации составила r = 0,719 (n = 15, p < 0,01).

Таблица 7

Владение цифровыми инструментами у учителей до 35 лет, 35–50 лет и старше 50 лет

Примечание: составлено авторами по данным исследования. По каждому инструменту фиксировалось «владеет уверенно» или «не владеет» на основании практических заданий и самооценки учителя. Индекс цифровой компетентности объединяет семь показателей и пересчитан в 10-балльную шкалу; значение по всей выборке рассчитано как взвешенное по численности групп. Возрастные группы различаются значимо: F(2; 86) = 40,21, p < 0,001, η² = 0,48; по критерию Тьюки различия значимы для каждой пары групп (p < 0,01).

Готовность к работе в цифровой среде существенно различается у учителей разного возраста (табл. 7). Средний индекс цифровой компетентности у педагогов моложе 35 лет составил 7,4 ± 1,2 балла из 10, у учителей 35–50 лет 5,1 ± 1,8, у учителей старше 50 лет 3,5 ± 1,6, т. е. примерно вдвое меньше, чем у самых молодых. Облачными сервисами для совместной работы уверенно пользуются 29 из 32 молодых учителей и 5 из 19 старшего возраста. Наименее освоены виртуальные лаборатории и симуляционные программы: по всей выборке ими уверенно владеют 33 (37,1%) и 30 человек (33,7%), а специализированными программами для моделирования физических и химических процессов владеют лишь 10 из 89 (11,2%).

Возраст и цифровая компетентность связаны отрицательно (r = −0,68, p < 0,001), поэтому повышение цифровой квалификации учителей старшего поколения требует систематической работы. По данным регрессионного анализа, рост цифровой компетентности учителя на одно стандартное отклонение сопровождается повышением средних результатов его учеников по естественно-научным предметам на 0,23 стандартного отклонения (β = 0,23, p < 0,05).

Таблица 8

Структура программ повышения квалификации учителей естественно-научных предметов в Московской области

Примечание: составлено авторами по данным исследования. Проанализированы учебные планы 15 программ, реализуемых пятью крупнейшими центрами профессионального развития Московской области в 2023/2024 учебном году; в таблице приведены программы, содержащие модуль «Аргументация в науке». Доли теоретических и практических модулей в сумме составляют 100%; доли модуля по аргументации и цифровых технологий указаны от общего объема программы и с ними не суммируются. Коэффициент эффективности – средневзвешенное значение трех показателей, измеренных через 6 мес. после окончания программы: устойчивости знаний, их практического применения и удовлетворенности участников. Корреляция доли практических занятий с коэффициентом эффективности по 15 программам r = 0,89 (p < 0,01).

Контент-анализ 15 учебных планов показал, что в краткосрочных курсах теория преобладает над практикой (табл. 8). В 72-часовой программе «Современные технологии в естественно-научном образовании» на практические занятия приходится 31,5% объема, а коэффициент эффективности самый низкий (0,31 ± 0,15); в модульной системе профессионального развития (180 ч) их доля составляет 56,8%, коэффициент достигает 0,92 ± 0,06. Доля практических занятий и коэффициент эффективности тесно связаны (r = 0,89, p < 0,01).

Модуль «Аргументация в науке» включен лишь в пять из пятнадцати программ, все они приведены в табл. 8; его доля колеблется от 12,0% объема 72-часовой программы до 48,9% в модульной системе профессионального развития. По лонгитюдным данным, устойчивые изменения в работе учителя обеспечивают программы объемом не менее 120 ч, в которых практические модули занимают больше половины времени.

Полученные данные согласуются с результатами исследований, выполненных на сходном материале. Б. Д. Кучер, опросивший 32 учителя естественно-научных предметов Севастополя, выделяет в структуре их профессиональной компетентности восемь компонентов, в том числе предметно-методический, исследовательский и информационно-коммуникационный [15]. Среди источников роста своей компетентности учителя на первое место поставили обмен опытом с коллегами (30,8%), а курсам повышения квалификации отвели только третье место (20,5%); наиболее результативными они сочли очную и смешанную формы обучения [15]. Это согласуется с выявленным преимуществом форматов, в которых обучение дополняется сопровождением на рабочем месте. Аргументационная составляющая в названной структуре отдельно не выделяется, тогда как результаты теста ОНД показывают, что ее целесообразно рассматривать как самостоятельный объект диагностики и обучения.

Б. Д. Кучер и А. Д. Дегтяр, обосновывая организационно-педагогические условия формирования у учителей физики, химии и биологии компетентности в области дистанционных образовательных технологий, исходят из противоречия между нормативными требованиями к цифровой компетентности педагога и его фактической подготовкой; эффективность этих условий проверена в эксперименте со студентами направления «Педагогическое образование» (профиль «Математика и физика») [16]. Результаты анкетирования работающих учителей подтверждают это противоречие: цифровой компонент оказался наименее сформированным, а у учителей старше 50 лет соответствующий индекс вдвое ниже, чем у учителей моложе 35 лет. Виртуальные лаборатории и симуляционные программы, которые для учителей математики и информатики относят к приоритетам цифровой образовательной среды [11], уверенно используют лишь около трети опрошенных.

Н. С. Сологуб, Н. В. Науменко и Р. И. Айзман показали, что готовность будущих учителей естественно-научных предметов к STEAM-образованию формируется целенаправленной методической подготовкой в рамках специальной учебной дисциплины, включенной в учебный план; необходимость такого обучения отметили более 75% опрошенных ими учителей [17]. Сходный вывод следует из сравнения форматов повышения квалификации: при сопоставимой продолжительности результативнее те программы, в которых методическая и практическая составляющие выделены явно. В исследовании Дж. Осборна и соавторов программа, специально направленная на аргументацию, улучшила организацию учебной дискуссии [8], тогда как в изученных программах Московской области модуль по аргументации есть лишь в пяти из пятнадцати.

М. В. Семенова, Н. В. Ефимова и Т. В. Шилкова описывают использование оборудования технопарка универсальных педагогических компетенций в подготовке будущих учителей биологии через междисциплинарные задания и учебно-методические комплексы нового поколения [18]. По-видимому, сходное условие действует и в повышении квалификации: новые форматы и средства обучения дают эффект при перестройке содержания программы. По данным анкетирования, учителя, охотно говоря о потребности в практико-ориентированных форматах, выбирают программы, построенные вокруг предметного содержания. Предметный компонент сформирован у них лучше всего (8,4 балла из 10), однако педагоги со стажем свыше 15 лет первым приоритетом называют его обновление (77,8%), т. е. привычная логика повышения квалификации пока оказывается сильнее реальных дефицитов, лежащих в методической и цифровой области.

Связь общего балла ОНД с результатами учеников на государственной итоговой аттестации (r = 0,548) согласуется с подходом, при котором профессиональные дефициты учителя выявляются по учебным трудностям его учеников [12]. Дефицит аргументационной компетентности учителя, по-видимому, проявляется в слабости школьников в тех научных практиках, которые фиксируют международные исследования: постановке вопросов, интерпретации данных, построении доказательств [3]. Выявленная связь скорости адаптации начинающих учителей с качеством наставничества дополняет данные опроса молодых педагогов Московской области, где адаптация рассматривалась с точки зрения взаимодействия с коллегами, учениками и родителями и применимости вузовской подготовки в работе [10].

Ограничения исследования связаны с региональным характером выборки, самооценочным характером части показателей и небольшим объемом подвыборки начинающих учителей (19 человек в интервью и 15 под наблюдением), поэтому выявленные связи требуют проверки на выборках других регионов.

Заключение

Проведенное исследование показало, что традиционная система подготовки учителей естественно-научных предметов во многом расходится с требованиями современной школы. Средний балл учителей по тесту ОНД (5,13 из 12) соответствует нижней границе среднего уровня, а с заданиями на построение контраргументов и критический анализ аргументов полностью справляется лишь каждый пятый учитель. Продолжительность программ профессионального развития значимо связана с педагогической эффективностью (r = 0,672, p < 0,001), что обосновывает увеличение их объема до 120–180 академических часов: через полгода после обучения коэффициент устойчивости компетенций у модульно-накопительных программ составил 0,91, у традиционных лекционных 0,52. Результативнее программы, в которых практические занятия занимают больше половины объема.

Цифровой компонент компетентности сформирован хуже остальных: высокий уровень показали 25 учителей из 89 (28,1%), и с возрастом показатели снижаются (r = −0,68, p < 0,001). Цифровую составляющую целесообразно встраивать в каждый модуль подготовки учителя естественно-научных предметов, уделяя особое внимание виртуальным лабораториям и симуляционному программному обеспечению; учителям старшего поколения требуется дополнительная поддержка.

Программы следует проектировать с учетом этапа профессиональной карьеры. Начинающим учителям прежде всего нужна методическая помощь (о ее необходимости сообщили 16 из 19), опытным нужно обновление предметного содержания (28 из 36), и различия между стажевыми группами по этим направлениям статистически значимы. Специфика содержания и лабораторного практикума по физике, химии и биологии обосновывает выделение отдельных модулей для учителей каждого предмета. Начинающим учителям необходимо наставничество продолжительностью не менее восьми месяцев; связь его качества со скоростью адаптации (r = 0,719, p < 0,01) обосновывает институционализацию наставничества с привлечением опытных педагогов-методистов.

Перспективными представляются модульно-накопительные программы объемом 120–180 академических часов с долей практических занятий более 50% и обязательным модулем по развитию аргументационной компетентности, включающим структурированные методики аргументации (в том числе модель Тулмина) и критический анализ научных утверждений. Такая организация позволяет реализовать интеграционную модель, в которой предметные, методические, цифровые и исследовательские компетенции учителя формируются совместно и на практико-ориентированной основе.