Преузмите комплетан рад/Download

Аутор: Бранко М. Гавриловић

ДОИ: 10.5937/ZRPFU2325191G

УДК: 37.091.3::51

 

ИНОВАТИВНИ ПРИСТУП НАСТАВИ МАТЕМАТИКЕ УПОТРЕБОМ АНАЛИТИКЕ ПОДАТАКА

Апстракт: Развојем информационих технологија, интернета и дру­штвених мрежа, количина прикупљених података расте из године у годину великом брзином. Обрада и анализа података постаје потреба без које се не могу доносити квалитетне одлуке. Образовање, као важан друштвени сег­мент, мора пратити глобалне промене и дати адекватан одговор на нове друштвене потребе. Међународна тестирања су показала да ученици из Србије имају проблема са обрадом и анализом података као и применом математичких знања у моделовању реалних животних ситуација. У овом раду биће представљен иновативни приступ у настави математике заснован на аналитици података. Циљ рада је да се прикаже могућност употребе тех­ника аналитике података у наставном процесу. Биће представљен модел наставе употребом аналитике података као и дата комплетна припрема за реализацију часа математике. Изградњом математичког модела употребом аналитике података, ученици ће доћи до нових знања из области финансиј­ске математике. Биће представљена могућност употребе аналитике података у реализацији и других наставних јединица из математике, као и у настави других предмета.

Кључне речи: aналитика података, настава математике, мотиви­саност, математичко моделовање.

 

Branko M. Gavrilović

High School of Economics, Užice

INNOVATIVE APPROACH TO TEACHING MATHEMATICS USING DATA ANALYTICS

Summary: With the development of information technology, the Internet, and social networks, the amount of collected data is growing year by year at a high rate. Data processing and analysis becomes a necessity without which quality decisions cannot be made. Education, as an important social segment, must follow global changes and provide an adequate response to new social needs. International tests have shown that students from Serbia have problems with processing and analyzing data as well as applying mathematical knowledge in modeling real-life situations. In this paper, an innovative approach to teaching mathematics based on data analytics will be presented. The goal of the paper is to show the possibility of using data analytics techniques in the teaching process. A teaching model using data analytics will be presented, as well as a complete preparation for the realization of a mathematics class. By building a mathematical model using data analytics, students will gain new knowledge in the field of financial mathematics. The possibility of using data analytics in the implementation of other teaching units in mathematics, as well as in the teaching of other subjects, will be presented.

Keywords: data analytics, mathematics teaching, motivation, mathematical modeling.

Литература:

Boaler, J. (2020). Bringing math class into the data age, Stanford University. Retriеved March 13, 2023 from the World Wide Web https://ed.stanford.edu/news/bringing-math-class-data-age.

Bowen, G. M. & Bartley, A. (2014). The Basics of Data Literacy: Helping your students (and you!)make sense of data. Arlington. National science teachers association.

Vanthienen, J. & De Witte, K. (eds.) (2017). Data Analytics Applications in Education (1st ed.). New York: Auerbach Publications. https://doi.org/10.4324/9781315154145

Videnović, M. i Čaprić, G. (2020). PISA 2018 Izveštaj za Republiku Srbiju. Beograd: Ministarstvo prosvete nauke i tehnološkog razvoja.

Vucinic, D. (2019). Issues in learning mathematics in senior grades of elementary school and possible solutions in the context of didactic-methodical procedures. Зборник радова Филозофског факултета у Приштини, 49(2), 239–261.

Гемовић, М. и Девић, Б. (2017). Методе у настави и како одржати добар час. Сремска Митовица: Прехрамбено-шумарска и хемијска школа.

Grantham, S. & Waite, J. (2019). Data science and data skills in the primary school classroom. National Center for Computing Education.

Dalay, S. (2022). Data Science What is Data Science? А Complete Guide. Retriеved March 1, 2022 from the World Wide Web https://builtin.com/data-science.

138. L., Walker, L. A., Diao, R., Oneka, M., Drotos, A. C., Woloshin, A., Dotson, G. A., Kriebel, A., Meng, L., Thiede, S. N., Lapp, Z. & Wolford, B. N. (2021). Teaching Python for Data Science: Collaborative development of a modular & interactive curriculum. The Journal of open source education, 4(46), 138. https://doi.org/10.21105/jose.00138

Kupari, P. & Nissinen, K. (2013). Background factors behind mathematics achievement in Finnish education context: Explanatory models based on TIMSS 1999 and TIMSS 2011 data. Retriеved March 7, 2022 from the World Wide Web https://www.semanticscholar.org/paper/Background-factors-behind-mathematics-achievement-Kupari-Nissinen/a8c09731eed855f9a943a398704f7c4cdbb1f816.

Миликић, М., Маричић, С. и Вуловић, Н. (2022). Примена софтвера GeoGebra при формирању појма обима фигуре у млађим разредима основне школе. Зборник радова Педагошког факултета, Ужицe, 25(24), 127–140.

Милинковић, Ј. (2014). Математичко моделовање у наставним системима. Иновације у настави, XXVII(2), 45–55.

Morris, R. (1989). Studies in mathematics education The teaching of statistics. International Conference on Teaching Statistics, 2nd, Victoria, Canada.

Mujeeb, S. (2021). Data Analytics Introduction. Lecture Notes on Introduction to Data Analytics, M Phil Computer Science, Course: Research Methodology in Information Technology Spring 2019. Islamabad: COMSATS University Islamabad.

Павић, J. (2022). Реалан и квазиреалан контекст у настави математике у основној школи. Нови Сад: Природно-математички факултет.

Pavlović Babić, D. i Baucal, A. (2013). PISA 2012 u Srbiji: prvi rezultati. Podrži me, inspiriši me. Београд. Институт за психологију, PISA Србија.

Пауновић, Љ. и Гајтановић, З. (2020). Повећање мотивације ученика у настави математике применом занимљивих задатака у нижим разредима основне школе. Зборник радова Учитељског факултета, Лепосавић, 14, 327–336.

Рајчевић, П. (2015). Мотивација ученика основне школе за рад и васпитно-образовни успех. Зборник радова Учитељског факултета, Лепосавић, 9, 51–63.

Романо, Д. (2009). Теорије математичког образовања. Први дио: РМЕ – теорија. Истраживање математичког образовања, 1, 11–23.

Секулић, Т. (2020). Ефекти примене математчког моделовања на обраду појма извода у високом струковном образовању. (Необјављена докторска дисертација). Нови Сад: Природно-математички факултет.

Srikant, H. & Aggarwal, V. (2017). Introducing Data Science to School Kids. In Proceedings of the 2017 ACM SIGCSE Technical Symposium on Computer Science Education (SIGCSE ʼ17). New York. Association for Computing Machinery, 561–566. https://doi.org/10.1145/3017680.3017717

Stojaković, O. (2005). Problemska nastava. Образовна технологија, 3–4, 72–89.

Shiel, G., Perkins, R., Close S. & Oldham E. (2007). PISA Mathematics: A Theacher s Guide, Prepared for the Department of Education and Science by the Educational Research Centre. Dublin. Stationery Office.

Тодић, М. (2012). Математичко моделовање у доуниверзитетском образовању. Нови Сад: Природно-математички факултет.

Херцег Мандић, В. (2013). Моделирање проблемског учења у настави географије. (Необјављена докторска дисертација). Нови Сад: Природно-математички факултет.

Ћурчић, Д. и Маринков, В. (2021). Активно оријентисана настава математике. Бор: Oбразовно креативни центар.

Špijunović, K. (2005). Developing creative pupil thinking as the goal and the task of mathematical education. Zbornik radova Učiteljskog fakulteta, Užice, 6, 221–230.

Warsito, W., Darhim, D. & Tatang, H. (2018). Improving students’ mathematical representational ability through RME-based progressive mathematization. Journal of Physics Conference Series, 948(1), 012038. DOI 10.1088/1742-6596/948/1/012038