Профессиональная подготовка будущих учителей физики на основе погружения в высокотехнологичную образовательную среду

Введение. Повышение качества обучения физике и школьников, и педагогов может быть достигнуто на основе обновленного содержания физического образования и способов его получения, включающих формирование физической картины мира в процессе экспериментальной деятельности с использованием современного высокотехнологичного оборудования.

Цель исследования – разработка авторской системы подготовки к профессиональной деятельности студентов-физиков на основе их активного погружения в высокотехнологичную образовательную среду, обеспечивающую новый уровень качества высшего педагогического образования в области физики.

Методология, методы и методики. Методологическими основами исследования являлись синергетический, системный, компетентностный, деятельностный, задачно-модульный подходы. В процессе проведения исследования использовались теоретические (анализ литературы, построение гипотез, моделирование, обобщение и интерпретация результатов и пр.) и экспериментальные (констатирующий и поисковый педагогический эксперимент) методы, для оценки экспериментальной деятельности использовался метод наблюдений, осуществляемый по видеозаписям занятий, проводимых со студентами в аудитории.

Результаты. Разработан авторский вариант системы подготовки к профессиональной деятельности студентов-физиков, который включает 5 исследовательских модулей, реализуемых во время аудиторных занятий с использованием высокотехнологичных экспериментальных задач (ВТЭЗ); переходный модуль, в котором сочетается аудиторная работа с решением ВТЭЗ, обобщающие теоретические модули с учебными материалами и системой оценки результатов обучения, авторскую модель диагностики образовательных результатов изучения модулей и модель сбора данных по «задачным» действиям. Апробация предложенной авторской методической системы подтвердила ее эффективность. Важной характеристикой предложенных учебных модулей является их относительная автономность, то есть возможность осваивать в разной последовательности.

Научная новизна. Разработана авторская методическая система обучения физике студентов в условиях активного использования высокотехнологичной образовательной среды, что позволяет повысить мотивацию освоения студентами педагогического вуза закономерностей физических процессов и явлений.

Практическая значимость. Задачно-модульный подход может быть применен в ходе подготовки студентов педагогического вуза к профессиональной деятельности при переходе на базовое педагогическое образование в ходе разработки методических систем обучения для различных дисциплин.

1. Демидова Н.Н., Головина И.В., Медведева Т.Ю., Папуткова Г.А., Вотинцев А.В. Моделирование проектной деятельности будущих педагогов в условиях инновационной инфраструктуры педагогических вузов: интегративные решения. Образование и наука. 2024;26(9):12–41. doi:10.17853/1994-5639-2024-9-12-41

2. Вараксина Е.И. Совершенствование методики формирования основной компетенции будущих учителей физики. Фундаментальные исследования. 2012;11(6):1356–1359. Режим доступа: https://s.fundamental-research.ru/pdf/2012/11-6/30797.pdf (дата обращения: 16.12.2024).

3. Мошков С.С. Экспериментальные задачи по физике. Ленинград: Учпедгиз; 1955. 204 с. Режим доступа: https://fiz-muz-spb.ucoz.net/load/biblioteka/zadachniki/moshkov_s_s_ehksperimentalnye_zadachi_po_fizike_v_srednej_shkole/9-1-0-219 (дата обращения: 16.12.2024).

4. Антипин И.Г. Экспериментальные задачи по физике в 6–7 классах. Москва: Просвещение; 1974. 130 с. Режим доступа: https://sovietime.ru/fizika/eksperimentalnye-zadachi-po-fizike-6-7-klassy-1974-god-sovetskij-uchebnik-skachat (дата обращения: 16.12.2024).

5. Шаповалов А.А., Андреева Л.Е. Задачный подход к экспериментальной подготовке учителя физики: монография. Барнаул: АлтГПУ; 2021. 208 с. Режим доступа: https://library.altspu.ru/dc/pdf/shapovalov4.pdf (дата обращения: 16.12.2024).

6. Шаповалов А.А. Педагогическое конструирование экспериментальных задач с использованием датчиков физических величин: учебное пособие. Барнаул: АлтГПУ; 2017. 177 с. Режим доступа: https://icdlib.nspu.ru/views/icdlib/5980/read.php (дата обращения: 16.12.2024).

7. Шаповалов А.А. Экспериментальный подход к профессиональной подготовке учителя физики: монография. Барнаул: АлтГПУ; 2024. 352 с. doi:10.37386/978-5-907487-58-1

8. Шаповалов А.А., Андреева Л.Е. Подготовка студентов к конструированию и решению экспериментальных задач по физике. Мир науки, культуры, образования. 2018;71(4):279–281. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/podgotovka-studentov-k-konstruirovaniyu-i-resheniyu-eksperimentalnyh-zadach-po-fizike/viewer (дата обращения: 16.12.2024).

9. Etkina E., Van Heuvelen A., Brookes D.T., Mills D. Role of Experiments in Physics Instruction. The physics teacher. 2002;40:351–355. doi:10.1119/1.1511592

10. Etkina E. Millikan award lecture: Students of physics – listeners, observers, or collaborative participants in physics scientific practices? American Journal of Physics. 2015;83:669–679. doi:10.1119/1.4923432

11. Etkina E., Van Heuvelen A. Investigative science learning environment – a science process approach to learning physics. In: Redish E., Cooney P., eds. Research-Based Reform of University Physics. Vol. 1. College Park: American Association of Physics Teachers; 2007. Accessed October 25, 2024. https://www.compadre.org/PER/per_reviews/media/volume1/ISLE-2007.pdf

12. Etkina E., Van Heuvelen A., Karelina A., Ruibal-Villasenor M. Spending time on design: does it hurt physics learning? AIP Conference Proceedings. 2007;951:88–91. doi:10.1063/1.2820955

13. Poklinek Čančula M., Planinšič G., Etkina E. Analyzing patterns in experts’ approaches to solving experimental problems. American Journal of Physics. 2015;83(4):366–374. doi:10.1119/1.4913528

14. Rosengrant D., Van Heuvelen A., Etkina E. Case study: students’ use of multiple representations in problem solving. AIP Conference Proceedings. 2006;818(1):49–52. doi:10.1063/1.2177020

15. Hidayah M.F. Designing infographics for the educational technology course: perspectives of preservice science teachers. Journal of Baltic Science Education. 2018;17(1):8–18. doi:10.33225/jbse/18.17.08

16. Hare J. A simple demonstration for exploring the radio waves generated by a mobile phone. Physics Education. 2010;45(5):481–486. doi:10.1088/0031-9120/45/5/004

17. Etkina E., Planinšič G., Vollmer M. A simple optics experiment to engage students in scientific inquiry. American Journal of Physics. 2013;81(11):815–822. doi:10.1119/1.4822176

18. Lattery M., Dobbs S., Lattery G. An undergraduate entryway into experimental particle physics. American Journal of Physics. 2024;92:907–908. doi:10.1119/5.0214640

19. Shah K., Butler J., Knaub A.V., Zenginoğlu A., Ratcliff W., Soltanieh-ha M. Data science education in undergraduate physics: lessons learned from a community of practice. American Journal of Physics. 2024;92:655–662. doi:10.1119/5.0203846

20. Петрова Е.Б., Чулкова Г.М. Физика XXI века: вопросы преподавания. Как донести до школьников и студентов красоту современной физики: монография. Москва: Ленанд; 2019. 304 с. Режим доступа: https://istina.pskgu.ru/publications/book/233099962 (дата обращения: 16.12.2024).

21. Chulkova G.M., Petrova E.B. To the issue regarding the content of the future specialists training in the field of modern optics and photonics. Journal of Physics: Conference Series (JPCS). 2020;1691:012038. doi:10.1088/1742-6596/1691/1/012038

22. Korkmaz C., Correia A.-P. A review of research on machine learning in educational technology. Educational Media International. 2019;56(6). doi:10.1080/09523987.2019.1669875

23. Jiang X., Kittredge A., Hopman E. 4 Learnings from Duolingo Efficacy Studies. Accessed December 12, 2024. https://blog.duolingo.com/results-duolingo-efficacy-studies

24. Luan H., Tsai C.C. A review of using machine learning approaches for precision education. Educational Technology & Society. 2021;24(1):250–266. Accessed December 12, 2024. https://www.jstor.org/stable/26977871

25. Львовский В.А. Нелинейная технологическая карта и другие инструменты организации урока со встроенной диагностикой. Учитель Алтая. 2023;4(17):6–17. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=65634734 (дата обращения: 17.12.2024).

26. Солдатенкова М.Д., Чулкова Г.М. О подходах к реализации экспериментальной деятельности по физике. Физика в школе. 2022;7:28–34. doi:10.47639/0130-5522_2022_7_28

27. Баева Э.М., Ломакин А.И., Ширяева Ю.А., Колбатова А.И. Физика в экране смартфона: примеры экспериментальных заданий. Физика в школе. 2023;8:35–41. doi:10.47639/01305522_2023_8_35

28. Чулкова Г.М., Гольцман Г.Н., Пурышева Н.С., Львовский В.А., Адамский А.И., Петрова Е.Б., Теплякова К.О., Солдатенкова М.Д., Колачев Н.И., Логинова О.Б., Ковалева Г.С. Экспериментальная деятельность учащихся – основа обучения физике в современной школе: монография. Москва: Прометей; 2023. 218 с. Режим доступа: https://sprometej.su/magazin/product/golcman-g-n-purysheva-n-s-lvovskij-v-a-i-dr-eksperimentalnaya-deyatelnost-uchashchihsya-osnova-obucheniya-fizike-v-sovremennoj-shkole-monografiya (дата обращения: 16.12.2024).

29. Петрова Е.Б., Чулкова Г.М. Определение коэффициента теплопроводности металлов доступными средствами. Физика в школе. 2024;1:46–51. doi:10.47639/0130-5522_2024_1_46

30. Петрова Е.Б., Чулкова Г.М. Видеоанализ в жизни и образовании. Проблемы современного образования. 2024;3:243–254. doi:10.31862/2218-8711-2024-3-243-254

31. Чулкова Г.М., Петрова Е.Б., Теплякова К.О., Солдатенкова М.Д., Седых К.О., Лазарев М.А. Экспериментальные задачи по оптике. Физика в школе. 2024;2:49–54. doi:10.47639/01305522_2024_2_49

32. Маслак А.А. Теория и практика измерения латентных переменных в образовании: монография. Москва: Юрайт, 2024. 255 с. Высшее образование. Режим доступа: https://urait.ru/bcode/537005 (дата обращения: 17.12.2024).

33. Куприянов Р.Б., Звонарев Д.Ю. Разработка модели прогнозирования образовательных результатов обучающихся для университетов. Искусственный интеллект и принятие решений. 2021;2:11–20. doi:10.14357/20718594210202

34. Якунин Ю.Ю., Шестаков В.Н., Ликсонова Д.И., Даничев А.А. Прогнозирование результатов обучения студентов с использованием инструментов машинного обучения. Информатика и образование. 2023;38(4):28–43. doi:10.32517/0234-0453-2023-38-4-28-43

35. Pedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A., Michel V., Thirion B., Grisel O., Blondel M., et al. Scikitlearn: machine learning in Python. The Journal of Machine Learning Research. 2011;12:2825–2830. doi:10.48550/arXiv.1201.0490

36. Адамский А.И., Подболотова М.И., Устюгова О.Б., Колачев Н.И. Разработка модели деятельности учителей, использующих высокотехнологичные учебные инструменты (орудия) на основе реконструкции деятельности и описания операций (действий). Вестник Московского городского педагогического университета. Серия «Педагогика и психология». 2024;18(1-1):140–164. doi:10.25688/2076-9121.2024.18.1-1.07

37. Лазарев М.А., Пурышева Н.С., Седых К.О., Солдатенкова М.Д., Теплякова К.О., Чулкова Г.М., Шиповская С.В. Результаты апробации модели модульной программы по физике с новым содержанием на основе экспериментальных задач: анализ рефлексии студентов – будущих учителей физики и информатики. Школа будущего. 2023;5:76–91. doi:10.55090/19964552_2023_5_76_91