Development of computational skills using computer trainers in physics

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper is devoted to the problem of developing computational skills necessary for solving computational problems in physics. The problem is especially relevant for participants in the state final certification in physics, balancing on the verge of the minimum score. The source of the problem leading to insufficient development of computational skills in students is identified: starting from the 7th grade, little attention is paid to computational work. The results of testing computer simulators created by the author are presented. The testing took place on students of preparatory courses for the state certification in physics. The simulator “Formulas in Physics” develops the skill of finding unknown physical quantities. Its substantive basis is physics formulas that must be remembered for successful passing of the state final certification. 92 such formulas were selected. There are formulas for the solution of which one action is required. For example, Newton’s Second Law. There are formulas for the solution of which three or more actions are required. For example, the formula of a thin lens. The student sequentially finds each physical quantity included in the formula, based on the known others. In case of an error, it is recommended to repeat the exercise. The problem of computational errors remains when solving equations in three or more steps for students with insufficient working memory, while the probability of errors decreases to 10 %. There are about 6–13 % of such students. The “Rounding Numbers” trainer develops the skill of rounding the obtained result to the required digit. During testing, the trainer was changed: a reminder of the rounding rules was added for each error, which increased its effectiveness: students began to master this computational skill faster.

About the authors

Aleksandr Yuryevich Pigarev

Novosibirsk State University of Economics and Management

Email: physflash@yandex.ru
Novosibirsk, Russian Federation

References

  1. Грумова А.Г., Добротин Д.Ю. Задания по предметам естественно-научного цикла как средство оценивания сформированности познавательных универсальных действий в основной школе // Педагогические измерения. 2024. № 2. С. 73–78.
  2. Демидова М.Ю. Методические рекомендации для учителей по преподаванию учебных предметов в образовательных организациях с высокой долей обучающихся с рисками учебной неуспешности. Физика. М., 2020. URL: http://doc.fipi.ru/metodicheskaya-kopilka/metod-rekomendatsii-dlya-slabykh-shkol/fizika-mr-oo.pdf (дата обращения: 5.11.2024).
  3. Грибов В.А., Демидова М.Ю. Методические рекомендации для учителей, подготовленные на основе анализа типичных ошибок участников ЕГЭ 2023 года по физике. М., 2023. URL: https://doc.fipi.ru/ege/analiticheskie-i-metodicheskie-materialy/2023/fi_mr_2023.pdf (дата обращения: 5.11.2024).
  4. Reddy M.V.B., Panacharoensawad B. Students Problem-Solving Difficulties and Implications in Physics: An Empirical Study on Influencing Factors // Journal of Education and Practice. 2017. Vol. 8, № 14. 2017. P. 59–62.
  5. Пойа Д. Как решать задачу. Кирс: Советские учебники, 2023. 208 с.
  6. Johnson-Laird, Phil. How we Reason. Oxford University Press, 2008. 573 p.
  7. Онлайн-подготовка по математике и физике. URL: https://www.workingmemory.ru/ (дата обращения: 05.11.2024).
  8. Кодификатор КИМ ЕГЭ 2024 г. по физике. URL: https://doc.fipi.ru/ege/demoversii-specifikacii-kodifikatory/2024/fi_11_2024.zip (дата обращения 5.11.2024).
  9. Вострокнутов И.Е., Никифоров Г.Г., Пальцев А.И., Розанов Д.С., Соболев В.В. Повышение эффективности учебного процесса и результатов ЕГЭ по физике с использованием научных калькуляторов CASIO. 2-е изд., доп. и перераб. М.: Onebook.ru, 2017. 83 с.
  10. Mestre J.P., Docktor J.L. The Science of Learning Physics. Cognitive Strategies for Improving Instruction. Non-Series Books, 2020. doi: 10.1142/11998
  11. Ященко И.В., Высоцкий И.Р., Семенов А.В. Методические рекомендации для учителей, подготовленные на основе анализа типичных ошибок участников ЕГЭ 2022 года по математике // Педагогические измерения. 2022. № 4. С. 61–83.
  12. Хлевнюк Н.Н., Иванова М.В, Иващенко В.Г., Мелкова Н.С. Формирование вычислительных навыков на уроках математики. 5–9 классы. 2-е изд., доп. М.: Илекса, 2022. 296 с.
  13. Хлевнюк Н.Н., Иванова М.В. Формирование вычислительных навыков на уроках математики. 10–11 классы. М.: ИЛЕКСА, 2021. 263 с.
  14. Крутецкий В.А. Психология математических способностей школьников / под ред. Н.И. Чуприковой. М.: Институт практической психологии; Воронеж: МОДЭК, 1998. 416 с.
  15. Chimoni M., Pitta-Pantazi D., Christou C. The association of algebraic thinking with working memory, control of processing, and speed of processing // Thirteenth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERME13), Alfréd Rényi Institute of Mathematics; Eötvös Loránd University of Budapest, Jul 2023, Budapest, Hungary. P. 520–527. URL: https://hal.umontpellier.fr/hal-04430809v1/document (дата обращения 05.11.2024).
  16. Barbaresi W.J., Katusic S.K., Colligan R.C., Weaver A.L., Jacobsen S.J. Math Learning Disorder: Incidence in a Population-Based Birth Cohort, 1976–82, Rochester, Minn // Ambulatory Pediatrics. Vol. 5, Iss. 5. 2005. P. 281–289. doi: 10.1367/A04-209R.1
  17. Керша Ю.Д., Обухов А.С. Экспериментальное исследование роли онлайн-кружков в повышении мотивации и самоэффективности учащихся в естествознании // Интеграция образования. 2023. Т. 27, № 2 (111). С. 208–226. doi: 10.15507/1991-9468.111.027.202302.208-226
  18. Михайлова А.М. Исследование действием как способ трансформации представлений педагогов о применении цифровых сервисов на уроке // Вопросы образования/Educational Studies Moscow. 2024. № 2. С. 139–169. URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_68007701_30156838.pdf (дата обращения: 5.11.2024).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».