Features of teaching future engineers higher mathematics

Cover Page

Cite item

Abstract

serious applied successes, narrow specialization of modern science and the emergence of new areas of scientific activity raise urgent questions about the procedure of mathematical training of highly qualified engineering and technical personnel. At the same time, narrow specialization serves as a certain internal restraining factor in the development of technologies, since the lack of mutual understanding between specialists in related fields leads to a misunderstanding of the unified mechanisms of phenomena. Therefore, there are big problems in teaching mathematics to future engineers: the development of its own "jargon" in each narrow specialty prevents a holistic perception of the picture. Taking into account modern features in teaching mathematics is becoming an extremely urgent problem. In this regard, the article considers issues of teaching mathematics that allow achieving high-quality assimilation of universal mathematical knowledge that should not depend on the area of their practical application. Our concept boils down to the fact that all the diversity of phenomena of the material macrocosm is described with varying degrees of accuracy, by means of mathematics, and in order to extract the most effective research methods, it is necessary to understand it as a single science that has a powerful axiomatic foundation. Such an understanding allows us to adequately translate any practical problem into the language of mathematics, thereby obtaining a full-fledged tool for theoretical or empirical scientific research.

About the authors

Z. Yu Sungatullina

Kazan State Power Engineering University

Email: zulfiya82@mail.ru

A. S Sitdikov

Kazan State Power Engineering University; Kazansky (Volga Region) Federal University

Email: airat_vm@mail.ru

R. R Zakieva

Kazan State Power Engineering University

Email: rafina@bk.ru

References

  1. Кудрявцев Л.Д. Современная математика и ее преподавание, М.: Наука 1985. 542 с.
  2. Лапко А.Ф. Развитие высшего образования в СССР в период первых трех пятилеток // Успехи математических наук. № 1 (27). 1972. С. 5 – 23.
  3. Ситдиков А.С. Тензорные С*-категории и их приложения к математической физике: учебное пособие. Казань, 2020. 85 с.
  4. ФЗ об образовании. Федеральный закон от 29 декабря 2012 года N 273-ФЗ.
  5. Прахова М.Ю., Светлакова С.В., Заиченко Н.В., Хорошавина Е.А., Краснов А.Н. Концепция балльно-рейтинговой системы оценивания результатов обучения студентов // Высшее образование в России. 2016. № 3. С. 17 – 25.
  6. Сазонов Б.А. Балльно-рейтинговые системы оценивания знаний об обеспечении качества учебного процесса // Высшее образование в России. 2012. № 6. С. 28 – 40.
  7. Кузнецова Н.Л. Возможности балльно-рейтинговой системы для развития творческих способностей студентов // Вестник Томского государственного педагогического университета. 2011. № 1. С. 63 – 67.
  8. Мальцева Н.Н., Пеньков В.Е. Балльно-рейтинговая система: достоинства и недостатки // Высшее образование в России. 2021. № 4. С. 139 – 145.
  9. Ситдиков А.С., Никитин А.С. Квантовые протоколы при наличии неабелевых правил суперотбора в рамках алгебраической модели // International Journal of Quantum Information. Т. 20. № 1. 2022. С. 33 – 47.
  10. Аспект А. Неравенства Белла: идеальный тест как никогда // Nature. 1999. С. 189 – 193.
  11. Васюков В.Л. Квантовая логика. М.: Пер Сэ, 2005. 192 с.
  12. Игошин В.И. Математическая логика: учебное пособие. М.: Инфра-М, 2023. 399 с.
  13. Успенский В.А. Теорема Геделя о неполноте в элементарном изложении // Успехи математических наук. 1974. № 1. С. 3 – 47.
  14. Яшин Б.Л. Неклассические логики в современной науке // Философская мысль. 2023. № 1. С. 15 – 25.
  15. Колмогоров А.Н., Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа. М.: Наука, 1989. 543 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


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

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).