СТЕПЕНЬ ВЛИЯНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА ПОНИМАНИЕ МАТЕМАТИКИ: АНАЛИЗ ВЗГЛЯДА СТУДЕНТОВ

THE DEGREE OF INFLUENCE OF GENETIC FACTORS ON THE UNDERSTANDING OF MATHEMATICS: ANALYSIS OF THE STUDENTS 'VIEW

ЧЕРЕМУХИН Артем Дмитриевич, ПРЯМКОВ Максим Сергеевич

CHEREMUHIN Artem Dmitrievich, PRYAMKOV Maksim Sergeevich

Карельский научный журнал, № 1(34)

Аннотация:
В настоящее время появляются все больше исследований, сосредоточенных на психологических аспектах обучения математическим дисциплинам. Вместе с тем, накопленные другими науками знания позволяют начинать делать выводы о степени влияния генетических факторов на успеваемость и понимание математике. В статье обобщаются результаты недавних исследований зарубежных ученых на эту тему, ставится задача анализа мнения студентов о рассматриваемой проблеме. Для решения задачи изучения мнения студентов о степени влияния генетических факторов на понимание математики и факторов, на это влияющее, был составлен вопросник. После опроса студентов путем ANOVA-тестов были проверены гипотезы о влиянии на мнение студентов пола, уровня образования и курса обучения, сделаны выводы. После этого было изучено влияние на мнение студентов других показателей, в частности, самооценки собственных знаний по математике, уровня собственных стараний при изучении математики, знаний друзей и одногруппников, оценки учителей в школе и преподавателей в ВУЗе, оценки понимания родителями математики, оценки сходства понимания у родителей и детей. В итоге выявлены наиболее влияющие факторы, главным из которых стала самооценка уровня знаний по математике. На основании выявленных ключевых факторов с использованием мультиномиальной логистической регрессии были оценены изменения вероятностей выбора определенного ответа студентом в зависимости от трех самых значимых факторов. Полученные модели были визуализированы, на основании их сделаны итоговые выводы. В заключении авторами выдвинуты предположения о наиболее перспективных направлениях проведения исследований.

Ключевые слова:
образование,математика,высшее образование,среднее профессиональное образование,генетические факторы,понимание математики,успеваемость,самооценка знаний,мультиномиальная логистическая регрессия
Description:
Currently, there is more and more research focused on the psychological aspects of teaching mathematics disciplines. At the same time, knowledge in other sciences allows one to learn to draw conclusions about the benefits of genetic factors on academic performance and understanding. The article summarizes the results of recent studies by foreign scientists on this topic. To solve the problem of studying the factors of influence on the understanding of mathematics and factors that influence this, a questionnaire was drawn up. After interviewing students using ANOVA tests, hypotheses about the influence of gender, education level and course of study on students' opinion were tested, and conclusions were drawn. After that, the influence of other indicators on the opinion of students was studied, in particular, self-assessment of their own knowledge in mathematics, the level of their own efforts in the study of mathematics, the knowledge of friends and classmates, assessments of teachers at school and teachers at a university, assessments of parents' understanding of mathematics, assessment of the similarity of understanding in parents and children. As a result, the most determining factors were identified, the main of which was self-assessment of the level of knowledge in mathematics. Based on the identified key factors, using multinomial logistic regression, the probabilities of choosing a particular answer were estimated depending on the three most significant factors. The resulting models were visualized, based on which the final conclusions were drawn. In conclusion, the authors put forward assumptions about the most promising areas of research

Key words:
education,mathematics,higher education,secondary vocational education,genetic factors,understanding of mathematics,academic performance,self-assessment of knowledge,multinomial logistic regression