Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

ОТНОШЕНИЕ К МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ СТУДЕНТОВ – БУДУЩИХ УЧИТЕЛЕЙ МАТЕМАТИКИ

Салехова Л.Л. 1
1 ФГАОУ ВО «Казанский (Приволжский) федеральный университет»
Аннотация. Важность изучения статистики студентами – будущими учителями математики объясняется тем, что это одна из фундаментальных математических дисциплин, формирующих математический кругозор будущего учителя; кроме того, с 2023 г. предмет «Вероятность и статистика» является обязательным математическим предметом в школе. Исследования показывают, что большинство студентов при изучении математической статистики испытывают тревогу, они считают ее трудной для понимания, что в будущем может повлиять на их уверенность при преподавании математики в школе. Цель данного исследования – определить отношение студентов – будущих учителей математики, которые проходят целевую подготовку для школ Республики Татарстан, к курсу математической статистики. Новизна заключается в том, что, в отличие от немногих статей отечественных ученых, посвященных экспертизе математического образования в вузе, в качестве инструмента используется модифицированная для русскоязычной аудитории анкета «Отношение к статистике» (Survey of Attitudes Toward Statistics). Анкета имеет шесть подшкал: использование статистики в профессиональной жизни; ожидания по отношению к курсу статистики; старательность; применение статистики в повседневной жизни; интерес и ее субъективная сложность. Для обработки результатов опроса применяются методы описательной статистики. В исследовании приняли участие будущие учителя математики, обучающиеся на третьем курсе бакалавриата направления «Педагогическое образование» Казанского федерального университета. Студенты продемонстрировали весьма позитивное отношение к статистике, кроме компонента субъективной сложности дисциплины. Результаты этого исследования будут использованы в качестве руководства при разработке методов обучения, призванных сбалансировать отношение к данной дисциплине.
отношение к статистике
будущие учителя математики
анкета SATS-34
шестифакторная шкала
1. Крутецкий В.А. Психология математических способностей. М.: Изд-во «Институт практической психологии»; Воронеж: Изд-во НПО «МОДЕК», 1998. 416 с.
2. Кислякова М.А. Неуспеваемость учащихся по математике как психолого-педагогический феномен // Наука и школа. 2021. № 3. С. 200–211.
3. Щербакова А.В., Петрова Е.А. Проблемы изучения математики в вузе глазами студента // Вестник ТГУ. 2011. Т. 16. № 4. С. 1229–1231.
4. Тертычный-Даури В.Ю., Камоцкий В.И., Максимова С.Н., Милованович Е.В., Танченко Ю.В. Проблемы преподавания математики в современном техническом вузе // Современное педагогическое образование. 2019. № 4. С. 145–148.
5. Zeidner M. Does Test Anxiety Bias Scholastic Aptitude Test Performance by Gender and Sociocultural Group? // Journal of personality Assessment. 1990. Is. 55. P. 145–160.
6. Ubilla F., Gorgorió N. From a source of real data to a brief news report: Introducing first-year preservice teachers to the basic cycle of learning from data // Teaching Statistics. 2020. Vol. 43, Is. 1. DOI: 10.1111/test.12246.
7. Schau C., Emmioglu E. Do introductory statistics courses in the United States improve students’ statistics? // Statistics Education Research Journal. 2012. Vol. 11, Is. 2. P. 86–94.
8. Кузнецова Е.В., Фомина Т.П. Исследование отношения студентов к изучению теории вероятностей и математической статистике // Вестник Самарского университета. История, педагогика, филология. 2019. Т. 25, № 1. С. 82–89.
9. Кузнецова Е.В. Исследование отношения студентов математических направлений к изучению вероятностных разделов математики // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. 2018. № 2 (50). С. 142–150.
10. Поздняков В.П. Психологические отношения человека: современное состояние исследований и перспективы развития концепции // Социальная и экономическая психология. 2017. Т. 2, № 2. С. 6–29.
11. Орел Е.А., Хавенсон Т.Е. Отношение к статистике у студентов, изучающих социальные науки: операционализация понятия и его измерение // Психология. Журнал Высшей школы экономики. 2013. Т. 10, № 1. С. 37-54.
12. Zamalia N. A discriminant analysis of perceived attitudes toward statistics and profile identification of statistics learners // Proceedings of the 2nd WSEAS International Conference on Multivariate Analysis and its Application in Science and Engineering. 2009. URL: http://www.wseas.us/e-library/conferences/2009/istanbul/MAASE/MAASE04.pdf13 (дата обращения: 26.02.2024).

Важность изучения статистики студентами – будущими учителями математики объясняется тем, что это одна из фундаментальных математических дисциплин, формирующих математический кругозор будущего учителя; кроме того, с 2023 г. предмет «Вероятность и статистика» является обязательным математическим предметом в школе начиная с седьмого класса. Математическая статистика используется в исследованиях по методике обучения математике, например, для обработки результатов педагогических экспериментов, поэтому дисциплина «Теория вероятности и математическая статистика» присутствует в базовой части учебного плана у студентов, обучающихся по направлению «Педагогическое образование» в Казанском федеральном университете.

Результаты научных исследований и наблюдения преподавателей показывают, что в большинстве своем студенты испытывают трудности и тревожность при изучении статистики.

Трудности в понимании предмета статистики обусловлены влиянием когнитивных факторов, включающих в себя интеллектуальные возможности студента (восприятие, память, внимание, мышление, речь, воображение) и математические способности. Так, В.А. Крутецкий писал, что «неспособность к математике имеет своей первопричиной большую затрудненность выделения мозгом раздражителей типа математических обобщенных отношений, числовых абстрактов и символов и загруженность операций с ними» [1].

Неуспеваемость по математическим дисциплинам также может быть обусловлена психологическими факторами, такими как отношение, восприятие, интерес, ожидания и мотивация. По мнению ученых, эти факторы могут затруднить обучение статистике и использование знаний, умений и навыков по статистике при решении профессиональных и повседневных задач [2–4].

Исследования тревожности по отношению к восприятию и пониманию статистических данных и к изучению математической статистики берут начало с первой половины 1980-х гг., они являются продолжением изучения феномена математической тревожности в широком смысле.

В рамках данной работы тревожность по отношению к математической статистике рассматривается как состояние, возникающее у студентов в процессе ее изучения, прохождения оценивающих процедур или обсуждения статистических данных. «Это состояние характеризуется повышенным эмоциональным возбуждением, умственной неорганизованностью, напряжением и психологическим стрессом, которое негативно влияет на познавательный процесс и затрудняет работу студентов со статистической информацией и решением задач» [5].

Большинство ученых, изучающих данное состояние, рассматривают его по-разному в зависимости от набора предлагаемых установок, но как многофакторный конструкт. Например, Р. Крус выделяет шесть факторов статистической тревожности: боязнь статистических данных, боязнь интерпретации статистических данных, страх перед занятиями статистикой и тестами, самооценка своих математических способностей, страх просить помощь и страх неудачи [5].

В зарубежных образовательных учреждениях практикуется проведение опросов, посвященных экспертизе математического образования в вузе, которые подтверждают существование устойчивой зависимости между математической тревожностью и академическими достижениями по вероятностно-статистическим дисциплинам. Сильные негативные связи обнаруживаются также между тревожностью, успеваемостью по курсам математической статистики и методологии проведения научных исследований [6, 7].

Анализ отечественных журналов по педагогике и психологии показал, что в них немного статей на данную тему. Однако среди них можно выделить исследования Е.В. Кузнецовой [8, 9]. Автор разработала собственную анкету, направленную на выявление ценностного отношения к дисциплине «Теории вероятности и статистика» и эмоционального состояния студентов при ее изучении. Результаты кластерного анализа анкетирования показали, что студенты, обучающиеся по направлению «Информатика», «Математика» и «Прикладная математика и информатика», демонстрируют устойчивые, репрезентативные оценки курса. Она выделила среди испытуемых две подгруппы, одна из которых испытывала положительные эмоции и интерес к изучению математической статистики, а во вторую группу вошли студенты, испытывающие затруднения, но также не имеющие отрицательного отношения к изучению математической статистики, что можно объяснить их будущей профессией.

Интерес зарубежных ученых к изучению данного вопроса привел к тому, что за последние тридцать лет разработано семь анкет, измеряющих тревожность и отношение к курсам по статистике:

− Statistical Anxiety Scale,

− Statistical Anxiety Rating Scale (STARS),

− Statistics Anxiety Inventory (SAI),

− Statistics Attitudes Survey (SAS),

− Attitudes Toward Statistics (ATS),

− Multifactorial Scale of Attitudes Toward Statistics (MSAS),

− Survey of Attitudes Toward Statistics Scale (SATS).

В данной работе мы придерживаемся позиции, что объект исследования не имеет заранее установленной негативной окраски, поэтому акцент делается на исследовании отношения, а не тревожности.

Исследователи дают различные определения понятию «отношение». По мнению В.П. Позднякова, «психологические отношения – это осознаваемые психические явления, особые состояния сознания, которые предшествуют реальному поведению и выражают готовность к этому поведению. Они включают в себя также когнитивный компонент, выражающийся в знании об объектах отношения, эмоциональный компонент, проявляющийся в эмоциональной оценке и переживаниях по поводу объектов отношения, и ценностный компонент, выражающийся в оценке объекта отношения, исходя из субъективной иерархии значимых для личности ценностей» [10].

Отношение рассматривается как психическое состояние, которое существует у человека, формируется на основе опыта и влияет на реакцию человека на объект или связанное с ним явление.

Целью данной работы является определение отношения студентов к изучению курса математической статистики, поэтому был использован опросник отношения к статистике Survey of Attitudes Toward Statistics Scale (SATS-36).

В оригинале SATS-36 имеет шестифакторную структуру и состоит из 36 утверждений, направленных на измерение следующих факторов:

1) отношение к статистике (Affect) – позитивные и негативные чувства, которые вызывает у студентов изучение статистики (6 утверждений);

2) когнитивные компетенции (Cognitive Competences) – установки по отношению к навыкам и знаниям, необходимым для изучения статистики (6 утверждений);

3) важность (Value) – вопросы о полезности, релевантности и значимости статистики в профессиональной и повседневной жизни респондента (9 утверждений);

4) сложность (Difficulty) – установки по отношению к изучению предмета (7 утверждений);

5) интерес (Interest) – индивидуальный уровень интереса к статистике (4 утверждения);

6) старательность (Effort) – количество прикладываемых усилий (4 утверждения) [7].

Е.А. Орел и Т.Е. Хавенсон адаптировали анкету SATS-36 для русскоязычной аудитории. В русскоязычную версию входят 34 утверждения, поэтому в дальнейшем будем называть ее SATS-34. Утверждения анкеты также ориентированы на измерение шести подшкал, которые имеют следующие названия:

1) «Статистика в профессиональной жизни»;

2) «Ожидания по отношению к статистике»;

3) «Старательность»;

4) «Статистика в повседневной жизни»;

5) «Интерес»;

6) «Субъективная сложность» [11].

Коэффициент альфа Кронбаха (надежности – согласованности) для SATS-34 варьируется от 0,7 до 0,9. Таким образом, русскоязычный вариант анкеты имеет высокую согласованность утверждений и подтверждает, что каждый фактор направлен на измерение одной подшкалы. В ней используется 7-балльная шкала Лайкерта, то есть респондент при выражении своего отношения к утверждениям должен выбрать ответы от «полностью согласен» – 7 до «полностью не согласен» – 1. Русскоязычную версию опросника, которая была использована в данной работе, можно найти в статье Е.А. Орел, Т.Е. Хавенсон [11].

Целью данного исследования является определение отношения студентов – будущих учителей математики к математической статистике.

В данном исследовании отношение студентов к математической статистике измеряется посредством ответов на набор утверждений в конкретном компоненте отношения в SATS-34.

Статистика в профессиональной жизни – это первый компонент при оценке отношения студентов к курсу статистики. Этот компонент оценивает отношение к полезности, актуальности и преимуществам использования статистики в профессиональной жизни. Для оценки такого отношения используются утверждения, показывающие, что статистика полезна, необходима и актуальна в учебе и карьере.

Вторым компонентом являются ожидания по отношению к статистике – оценивается отношение студента к курсу статистики. Для измерения используются утверждения, демонстрирующие интерес обучающихся, отсутствие чувства угрозы и разочарования, удовлетворение, отсутствие стресса при решении статистической задачи и во время прохождения курса.

Статистика в повседневной жизни – эта подшкала показывает отношение студентов к использованию статистических данных, например, для подтверждения своей точки зрения, при принятии решений, для ориентации в окружающем мире.

Старательность обучающихся также входит в число оцениваемых компонентов. Если студенты показали, что приложили усилия, то их относят к категории положительно относящихся к статистике. Этот компонент оценивается с помощью таких заявлений, как намерение студента выполнить все задания, усердно учиться и посещать все лекции по предмету.

Интерес – компонент, оценивающий познавательный интерес студента. При оценке такого отношения используются следующие вопросы: заинтересован ли обучающийся в изучении статистики, в обсуждении статистической информации с другими людьми, в использовании статистики, в понимании статистической информации.

Следующий компонент – субъективная сложность дисциплины. Элементами, используемыми для измерения этого отношения, являются утверждения, показывающие, что студенты не испытывают трудностей с пониманием статистических понятий, исходя из их образа мышления, способны совершать статистические расчеты, используя статистические формулы.

Восприятие студентами курсов по математической статистике и отношение к ним требуют внимания и мониторинга, поскольку они оказывают влияние на преподавание и изучение данной дисциплины.

Материалы и методы исследования

Анкетирование с применением SATS-34 проводилось со студентами-математиками третьего курса бакалавриата направления «Педагогическое образование», изучающими дисциплину «Теория вероятности и математическая статистика» в пятом семестре, трудоемкость дисциплины составляет две зачетные единицы. Содержание курса включает в себя представление количественных данных, описание данных, статистические оценки параметров распределения, методы проверки статистических гипотез, статистическое исследование зависимостей, дисперсионный и корреляционный анализ.

Студентам было предложено заполнить форму онлайн-опроса после второй недели курса. В опросе приняли участие 56 студентов.

Вычислялся средний балл для оценки отзывов респондентов по каждому пункту отношения:

− положительное отношение, если средний балл варьируется от 4,50 до 7,00;

− нейтральное отношение – от 3,51 до 4,49;

− отрицательное отношение – при баллах от 0,00 до 3,50 [12].

Результаты исследования и их обсуждение

В этом разделе будут обсуждаться результаты описательной статистики полученных от респондентов ответов и их анализ.

После обработки результатов были получены следующие средние значения (от 6,23 до 6,83) по каждому пункту компонента «Статистика в профессиональной жизни», что демонстрирует положительное отношение. Следовательно, студенты согласны с тем, что изучение вероятностно-статистической линии содержания математического образования играет важную роль в их будущей профессиональной деятельности в качестве учителя математики.

В целом студенты демонстрируют положительные ожидания по компоненту «Ожидания по отношению к статистике». Средние значения по утверждениям этой подшкалы варьируются от 5 до 6,44. Однако опасения состоят в том, что они могут себя чувствовать неуверенно, решая задачи по математической статистике (утверждение 4*, среднее значение = 4,5) и будут делать множество ошибок (утверждение 26*, среднее значение = 4,67).

Студенты готовы прикладывать значительные усилия при изучении данной дисциплины, о чем говорят средние значения (от 6,06 до 6,89) для компонента «Старательность».

Данные по подшкале «Статистика в повседневной жизни» показывают, что студентам нравится отстаивать свое мнение, используя статистические данные (утверждение 12, среднее значение = 6,5). Однако в повседневной жизни они нечасто с ними встречаются (утверждение 21*, среднее значение = 5,83) и используют их (утверждение 17, среднее значение = 4,61).

missing image file

Средние значения для шести компонентов отношения к статистике

На основании ответов, данных на утверждение 29 (среднее значение = 6,39) и утверждение 19 (среднее значение = 5,78), было обнаружено, что студенты демонстрируют умеренный интерес к предмету статистики. При этом нейтральное отношение было высказано по утверждению 22 (среднее значение = 3,67), что курсы, связанные с математикой и статистикой, легко даются большинству людей, и утверждению 6 (среднее значение = 4,5), что статистические формулы легко понять.

Наконец, что касается компонента субъективной сложности, студенты показали отрицательную реакцию на утверждения, связанные с трудоемкими вычислениями 30* (среднее значение = 1,39) и прикладываемыми усилиями 24* (среднее значение = 1,67). К выполнению контрольных работ большинство студентов относятся нейтрально 15* (среднее значение = 3,51) и не считают статистику сложной дисциплиной 8* (среднее значение = 3,11).

Рисунок иллюстрирует отношение к математической статистике студентов – будущих учителей математики по шести подшкалам.

Заключение

Результаты, изложенные в предыдущем разделе, показывают, что будущие учителя математики продемонстрировали положительное отношение ко всем подшкалам, составляющим отношение к статистике, кроме последнего.

Ранжирование результатов анкетирования показывает, что у студентов на первом месте по значимости знание математической статистики как составляющей профессионализма со средним баллом 6,62, и они готовы проявлять старательность при ее изучении со средним баллом 6,42.

Студенты осознают важность использования статистики в повседневной жизни со средним баллом 5,79. Через две недели после начала освоения курса они имеют позитивные ожидания со средним баллом 5,20 и интерес со средним баллом 5,08.

Однако студенты отрицательно оценивают сложность данной дисциплины со средним баллом 2,41.

Для того, чтобы сделать курс математической статистики для студентов – будущих учителей математики эффективным и интересным, необходимо усложнить задания и сделать их практико-ориентированными, связать курс с повседневной жизнью студентов и их будущей профессией. Должны быть разработаны подходы и методы обучения, чтобы отношение и восприятие студентами данного курса было более сбалансированным и отношение к изучению математической статистики оставалось позитивным. В научно-методической литературе обсуждаются различные методы психологической интервенции для уменьшения математической и статистической тревожности, предлагается, например, использовать экспрессивное письмо или медитацию. Применение этих методов в процессе обучения математической статистике будущих учителей математики является перспективой наших дальнейших исследований.


Библиографическая ссылка

Салехова Л.Л. ОТНОШЕНИЕ К МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ СТУДЕНТОВ – БУДУЩИХ УЧИТЕЛЕЙ МАТЕМАТИКИ // Современные наукоемкие технологии. – 2024. – № 3. – С. 167-171;
URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=39965 (дата обращения: 21.11.2024).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1,674