МЕТАПРЕДМЕТНЫЕ КОМПЕТЕНЦИИ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАТИКИ И СТОХАСТИКИ ОСНОВНОЙ ШКОЛЫ

By | 23.04.2018
Статья опубликована в рамках: Международной научно-практической интернет-конференции «Актуальные проблемы методики обучения информатике в современной школе» (Россия, г.Москва, МПГУ, 24-26 апреля 2018г.)

МЕТАПРЕДМЕТНЫЕ КОМПЕТЕНЦИИ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАТИКИ И СТОХАСТИКИ ОСНОВНОЙ ШКОЛЫ

Тарабукина Айталина Алексеевна
старший преподаватель
ФГБОУ ВО «Северо-Восточный федеральный
университет им. М.К.Аммосова
»
Россия, г.Якутск
e-mail: Atarab78@mail.ru

Новые требования, которые предъявляются к результатам освоения программы учащимися, предполагают изменение содержания образования, опираясь на принципы метапредметности. Метапредметные образовательные результаты учащихся должны не только проверять и оценивать, но и в начале обеспечить.

Развитые страны строят свои системы образования на компетентностной основе. Такая система образования является более прогрессивной, чем зуновская (ЗУН — знания, умения, навыки), применявшаяся в России. Это объясняется тем, что успешный выпускник компетентностной системы образования обладает шестью параметрами. Кроме трех параметров зуновской системы, он владеет еще тремя: исследователь; разработчик новой продукции, пользующейся спросом на рынке; менеджер [1].

Компетентностный подход в образовании основан на важных понятиях «компетенция» и «компетентность». В настоящее время нет единого подхода к понятию компетенция. Следуя А.Ж. Жафярову, компетенция в данной области деятельности человечества – это всего лишь название вида деятельности. Ее сущностью является то, что человечество должно быть готово решать конкретные проблемы данной области деятельности.

Из этого определения следует, что компетенция относится ко всему человечеству. Компетентностью индивидуума в данной области деятельности человечества называется уровень владения им соответствующими компетенциями. Из этого определения следует также, что компетентность – это свойство конкретного человека, она относится только к личности [3].

Технология внедрения компетентностного подхода в систему образования имеет две модификации в зависимости от того, как реализуется внедрение компетентностного подхода через УДЕ или через базисные понятия темы (дисциплины). В обоих случаях технология состоит из трех этапов [2].

Далее рассмотрим модель этой технологии для случая, когда внедрение проводится через УДЕ.  

Первый этап – формирование базисных компетенций темы (дисциплины) включает следующие шаги.

  1. Разбиение темы (дисциплины) на УДЕ.
  2. Выделение базисных понятий УДЕ.
  3. Формирование базисной компетенции УДЕ, структура которой состоит их базисных понятий; а содержание, т.е. ее суть, строится на основе общих требований к формированию базовых компетенций в области образования.

Общие требования к формированию базисных компетенций. Обучающийся должен:

  • знать определения и свойства базисных понятий данной УДЕ;
  • уметь применять данные знания для решения учебно-познавательных и практико-ориентированных задач;
  • владеть знаниями и умениями для решения стандартных и нестандартных задач для постановки проблем и их решения;
  • приобрести навыки инновационной, творческой и исследовательской деятельности.

Второй этап – формирование компетентности по данной базисной компетенции.

Шаг 1. Теория и поясняющие примеры; практика – умение применять знания.

Шаг 2. Формирование ответственности, самостоятельности, готовности к инновационной деятельности; формирование готовности к исследовательской и творческой деятельности.

Третий этап – повышение компетентности по вертикали и горизонтали в процессе изучения других тем данной дисциплины и профильных дисциплин.

Приведем примеры формирования базисных компетенций через УДЕ информатики и стохастики.

Пример 1 (информатика). БКИ-7 (УДЕ: информационное моделиро-вание). Содержание БКИ-7. Обучающийся должен:

  • знать определение понятия «информационная модель», назначение программ электронных таблиц в обработке числовых данных, виды данных в ячейке, какие существуют возможности у табличного процессора для выполнения корреляционного анализа;
  • уметь вычислять коэффициент корреляционной зависимости между величинами с помощью табличного процессора, строить регрессионные модели заданных типов;
  • владеть приемами представления зависимостей между величинами, осуществлять прогнозирование (восстановление значения и экстраполяцию) по регрессионной модели;
  • творчески подходить к решению задач, ориентироваться в нестандартных условиях и ситуациях, анализировать возникающие проблемы.

Пример 2 (стохастика) БКС-5 (УДЕ: элементы теории корреляции и регрессионного анализа). Содержание БКС-5. Обучающийся должен:

  • знать определение понятия «математическая статистика», «коэффициент корреляции», «метод наименьших квадратов», «регрессионная модель», формы представления зависимостей между величинами, для решение каких задач используется статистика;
  • уметь вычислять коэффициент корреляции, выборочное уравнение линейной регрессии методом наименьших квадратов;
  • владеть методами выбора и реализации наиболее рациональных методов решения поставленной задачи;

уметь решать задачи, предлагаемые для самостоятельной работы, выполнять творческие задания.

ЛИТЕРАТУРА:

  1. Жафяров А. Ж. Реализация технологии внедрения компетентностного подхода в школьном курсе математики // Вестник Новосибирского государственного педагогического университета. – 2017. Т.7., № 2. – С. 71–84.
  2. Жафяров А. Ж. Метапредметные компетенции в области математики и естественно-научных дисциплин основной школы // Сибирский педагогический журнал. – 2015. №5. – С. 29-33.
  3. Жафяров А. Ж., Никитина Е. С., Федотова М. Е. Методология и технология формирования компетентности учителей, студентов и учащихся по теме «Квадратичная функция и ее приложения»: монография. – Новосибирск: Изд-во НГПУ, 2014. – 145 с. 

Отправить ответ

Уведомить о
avatar
wpDiscuz