ISSN 2409-7616

Бизяева Н.В.

ИНТЕГРАТИВНОСТЬ УЧЕБНО – ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И BIG DATA В ФОРМИРОВАНИИ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ГРАМОТНОСТИ

DOI: http://doi.org/10.15350/2409-7616.2021.4.51

УДК 372.8

Бизяева Н.В.1 (Москва, Россия) — E-mail: bizyaeva1058@mail.ru

1Московский городской педагогический университет

Аннотация. Технологические изменения, происходящие в современном обществе, преобразуют материальную основу современного мира. Индикаторами конкурентоспособности государства являются «знания», которые в современном обществе выступают в качестве капитала. Одним из высокотехнологичных трендов, которые позволяют перекодировать информацию в знания, является Big Data. По своей сущности Big Data — это данные, которые необходимо упорядочить. В повседневной жизни школьники при помощи сложной аналитико-синтетической деятельности преобразовывают их в знания, либо Big Data остаются просмотренными данными. Для современных школьников такими Big Data являются приложения «TikTok», «ВКонтакте», «Instagram». В данных приложениях Big Data представлены в виде видеороликов, фотографий, мемов, селфи, телешоу, видеоигр, компьютерной графики, фильмов, рекламных пауз, поисковых запросов. Все эти данные являются фактам, которые необходимо «очистить» и преобразовать в знания. И тогда данные приложения станут помощниками в обучении, а школьники в свою очередь будут выступать исследователями и консультантами этих данных.  Существует противоречие между необходимостью формирования умений оперировать с Big Data и недостаточностью обучающих методов и технологий для работы с Big Data на уровне школы. Это противоречие объясняет актуальность выбранной темы. Так, на заседании Совета по науке и образованию, В. В. Путин выразил мнение о том, что нужно развивать «навыки работы с Big Data, междисциплинарные исследования в области уже гуманитарных наук, конечно, с использованием методов математического моделирования»1. Перспективу для формирования навыков работы с Big Data мы видим в использовании учебно-исследовательской деятельности с её методологическим аппаратом и способностью к формированию исследовательских умений.

Ключевые слова: учебно-исследовательская деятельность, исследовательские умения, Big Data, образование, школа.

Литература:

  1. Бизяева Н.В. Роль и место математической грамотности младших школьников в системе учебно-исследовательской деятельности современной школы // ЦИТИСЭ. — 2020. — № 4 (26). — С. 7-16. DOI: http://doi.org/10.15350/2409-7616.2020.4.01
  2. Болбаков Р. Г. Большие данные в информационных науках // Образовательные ресурсы и технологии. — 2017. — №1 (18). — С. 30-35. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=28994302
  3. Волобуева Т.Б. Педагогический форсайт: большие данные // Педагогическая перспектива. — 2021. — № 1. — С. 15–22. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=45685346
  4. Gibson J.P., Mourad T. The growing importance of data literacy in life science education // American Journal of Botany. — 2018. — Vol.105(12). — P 1–4. DOI: 10.1002/ajb2.1195
  5. Гребенникова В.М., Новикова Т.В. К вопросу о цифровизации образования. Историческая и социально-образовательная мысль. — 2019. — Т. 11, № 5. — C. 158-165. DOI: https://doi.org/10.17748/2075-9908-2019-11-5-158-165
  6. Климович А.П. Вопросы философии больших данных // Инновации в науке. — 2018. — №8 (84).  — С. 30-38. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=35377019
  7. Козлова Н.Ш.  Цифровые технологии в образовании // Вестник Майкопского государственного технологического университета.  — 2019.  — №1.  — С. 83-91. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38212983
  8. Maseleno A., Tang A.Y.C., Moamin A. Mahmoud, Marini Othman, Shankar K. Big Data and E Learning in Education // IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security. — 2018. — Vol.18, №5.
  9. OECD (2021), 21st-Century Readers: Developing Literacy Skills in a Digital World, PISA. — Paris: OECD Publishing, 213 p. DOI: https://doi.org/10.1787/a83d84cb-en
  10. Sætra H.S. Science as a Vocation in the Era of Big Data: The Philosophy of Science behind Big Data and humanity’s Continued Part in Science // Integr Psych Behav. — 2018. — Vol. 52. — P. 89–113. DOI: https://doi.org/10.1007/s12124-018-9447-5
  11. Schield M. Information literacy, statistical literacy and data literacy // IASSIST Quarterly.  — 2004. — Vol.28(2). — P. 7-14–11. DOI:10.29173/iq790
  12. Tsvetkov V.Yа., Lobanov A.A. Big Data as Information Barrier // European researcher. Series A. — 2014. — Vol. 78. Issue. 7-1. — P. 1237–1242.
  13. Wise A.F. Educating Data Scientists and Data Literate Citizens for a New Generation of Data // Journal of the Learning Sciences. — 2020. — Vol. 29(1). — P. 165–181. DOI: https://doi.org/10.1080/10508406.2019.1705678
  14. Утёмов В.В., Горев П.М. Развитие образовательных систем на основе технологии Big Data // Концепт. — 2018. — №6.  — С. 104-116. DOI: 10.24422/MCITO.2018.6.14501
  15. Фрумин И.Д., Добрякова М.С. Из доклада: универсальные компетентности и новая грамотность // Образовательная политика. — 2019. — № 3 (79). — С. 63-72. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=43142684

Библиографическая ссылка:

Бизяева Н.В. Интегративность учебно–исследовательской деятельности и Big Data в формировании математической грамотности // ЦИТИСЭ. — 2021. — № 4. – С.557-564. DOI: http://doi.org/10.15350/2409-7616.2021.4.51