ОБЧИСЛЮВАЛЬНИЙ ПРАКТИКУМ ЯК ОСНОВА РОЗВИТКУ АЛГОРИТМІЧНОГО МИСЛЕННЯ В STEM-Орієнтованому НАВЧАННІ ПРОГРАМУВАННЯ

Володимир Григорович Шамоня; Артем Олександрович Юрченко; Максим Павлович Сорока; Олена Володимирівна Семеніхіна

doi:10.31652/2412-1142-2025-78-387-395

Автор(и)

Володимир Григорович Шамоня кандидат фізико-математичних наук, доцент, доцент кафедри інформатики, Сумський державний педагогічний університет імені А.С. Макаренка, м. Суми, Україна https://orcid.org/0000-0002-3201-4090
Артем Олександрович Юрченко кандидат педагогічних наук, доцент, доцент кафедри інформатики, Сумський державний педагогічний університет імені А. С. Макаренка, м. Суми, Україна https://orcid.org/0000-0002-6770-186X
Максим Павлович Сорока аспірант кафедри інформатики, Сумський державний педагогічний університет імені А.С. Макаренка, м. Суми, Україна https://orcid.org/0009-0001-2353-692X
Олена Володимирівна Семеніхіна доктор педагогічних наук, професор, професор кафедри інформатики Сумський державний педагогічний університет імені А.С. Макаренка, м. Суми, Україна https://orcid.org/0000-0002-3896-8151

DOI:

https://doi.org/10.31652/2412-1142-2025-78-387-395

Ключові слова:

STEM-освіта, програмування, Maple, GeoGebra, практикум, обчислення, моделювання, табличний процесор, візуалізація, цифрові середовища, вчитель інформатики

Анотація

У статті обґрунтовано дидактичний потенціал обчислювального практикуму як засобу розвитку алгоритмічного мислення в контексті STEM-орієнтованого навчання програмування. Представлено авторську модель практикуму, що інтегрує використання математичних середовищ (Maple, GeoGebra) та табличних процесорів, яка орієнтована на формування когнітивних структур високого рівня: алгоритмічного, аналітичного, візуального та рефлексивного. Теоретичною основою розробки є ідеї інтеграції інформатики й математики в єдине освітнє середовище, в якому програмування виступає не лише навчальним об’єктом, а й інструментом для побудови моделей, аналізу функцій, дослідження динамічних систем. Розглянуто специфіку реалізації обчислювального практикуму, що поєднує аналітичні, символьні й графічні задачі. Приклади завдань охоплюють побудову алгоритмів у Maple, створення динамічних аплетів у GeoGebra, аналіз функціональних залежностей у табличному процесорі. Виявлено типові труднощі, з якими стикаються здобувачі освіти: фрагментарне розуміння циклічних конструкцій, недостатня здатність інтерпретувати графічні результати, складнощі в перенесенні логіки задач між середовищами. З урахуванням цих факторів модифіковано зміст практикуму: додано завдання на рефлексію, аналіз коду, пояснення результатів, поетапну побудову моделі. У розділі обговорення проведено зіставлення результатів дослідження з позиціями сучасних вітчизняних і зарубіжних авторів щодо STEM-освіти, програмування та математичного моделювання. Показано, що запропонований підхід не лише підвищує якість засвоєння програмування, а й формує системний спосіб мислення, наближений до професійного алгоритмічного типу. Такий практикум може бути адаптований для курсів інформатики, прикладної математики, методики навчання та навчальних проєктів у старшій школі й закладах вищої освіти.

Завантажити

Дані для завантаження поки недоступні.

Посилання

Kobylnyk, T., Kohut, U., & Zhydyk, V. (2021). Metodychni aspekty vyvchennia osnov alhorytmizatsii i prohramuvannia movoiu Python u shkilnomu kursi informatyky u starshykh klasakh [Methodical aspects of studying the fundamentals of algorithmization and programming language Python school course in informatics in high school]. Fizyko-matematychna osvita Physical and Mathematical Education, 31(5), 36-44. https://doi.org/10.31110/2413-1571-2021-031-5-006 (in Ukrainian)

Yurchenko, A., Bespalyi, V., & Semenikhina, O. (2025). Navchannia prohramuvanniu v tsyfrovu epokhu: rol MOOC i vizualizatsii u formuvanni alhorytmichnoi hramotnosti [Learning programmingin the digital age:the role of MOOCS and visualizationin developing algorithmic literacy]. Suspilstvo ta natsionalni interesy – Society and national interests, 8(16), 325-335. https://doi.org/10.52058/3041-1572-2025-8(16)-325-335 (in Ukrainian)

Rudenko, Y., Drushlyak, M., Osmuk, N., Shvets, O., Kolyshkin, O., & Semenikhina, O. (2022). Problems of Teaching Pupils of Non-Specialized Classes to Program and Ways to Overcome Them: Local Study. International Journal of Computer Science and Network Security, 22(1), 105-112. https://doi.org/10.22937/IJCSNS.2022.22.1.16 (in English)

Semenikhina, O. V., Drushlyak, M. G., & Shishenko, I. V. (2022). STEM-proiekt yak zasib navchannia modeliuvannia maibutnikh vchyteliv matematyky ta informatyky [A STEM project as a means of forming modeling skills (a case study of GeoGebra)]. Informatsiini tekhnolohii i zasoby navchannia Information Technologies and Learning Tools, 80(6), 127–139. https://doi.org/10.33407/itlt.v90i4.4946 (in Ukrainian)

Sanusi, I. T., Cudjoe, E. S., Ayanwale, M. A., & Adepoju, B. (2025). Pre-Service Teachers' Perception of Programming Education. SAGE Open, 15(1). https://doi.org/10.1177/21582440251327019 (in English)

Coşkunserçe, O. (2023). Comparing the use of block-based and robot programming in introductory programming education: Effects on perceptions of programming self-efficacy. Computer Applications in Engineering Education, 31(5), 1234–1255. https://doi.org/10.1002/cae.22637 (in English)

Espinal, A., Vieira, C., & Guerrero-Bequis, V. (2022). Student ability and difficulties with transfer from a block-based programming language into other programming languages: A case study in Colombia. Computer Science Education, 33(4), 567–599. https://doi.org/10.1080/08993408.2022.2079867 (in English)

Kertil, M., & Gurel, C. (2016). Mathematical Modeling: A Bridge to STEM Education. International Journal of Education in Mathematics, Science and Technology, 4(1), 44–55. https://doi.org/10.18404/ijemst.95761 (in English)

Hrebicek, J., & Rezac, M. (2008). Modelling with Maple and Maplesim. In Proceedings of the 22nd European Conference on Modelling and Simulation (p. 60). (in English)

Botuzova, Y. (2018). Dynamichni modeli geogebra na urokakh matematyky yak osnova STEM-pidkhodu [Geogebra Dynamic Models At The Mathematics Lessons As A Stem-Approach]. Fizyko-matematychna osvita – Physical and Mathematical Education, 3(17), 31–35. https://doi.org/10.31110/2413-1571-2018-017-3-005 (in Ukrainian)

Yang, T.-C. (2024). The Era of Learning Programming Through Program: Challenges and Potential of ChatGPT in Revolutionizing High School Programming Education. In A. Kashihara et al. (Eds.), 32nd International Conference on Computers in Education, ICCE 2024 (Vol. II, pp. 572–577). Asia-Pacific Society for Computers in Education. (in English)

Hsiao, J., Chen, S., Chen, W., & Lin, S. (2022). Developing a plugged-in class observation protocol in high-school blended STEM classes: Student engagement, teacher behaviors and student-teacher interaction patterns. Computers and Education, 178, 104403. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2021.104403 (in English)

Wang, T., Wang, L., Fu, L., & He, L. (2022). The novel STEM practice course and industrial robot educational platform via university-middle school collaboration. In L. Yan, H. Duan, & X. Yu (Eds.), Advances in Guidance, Navigation and Control (Vol. 644). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-15-8155-7_316 (in English)