Формування природничо-наукової компетентності: технології, інструменти, перспективи

У статті розкрито теоретичні засади та емпіричні результати дослідження, спрямованого на формування природничо-наукової компетентності учнів основної школи. Обґрунтовано важливість оновлення засобів навчання в умовах цифровізації освіти, акцентовано увагу на поєднанні традиційних і сучасних інструментів задля забезпечення комплексного розвитку знань, умінь і мотивації учнів. Здійснено порівняльний аналіз ефективності використання традиційних (друковані підручники, лабораторні роботи) та сучасних цифрових засобів (AR/VR, мобільні додатки, відеоуроки, симуляції, гейміфіковані платформи) за шістьма компонентами природничо-наукової компетентності: теоретичні знання, візуалізація концепцій, дослідницькі вміння, цифрова грамотність, мотивація та самостійність. Методологія дослідження передбачала змішане застосування кількісних і якісних методів, включаючи педагогічний експеримент, анкетування, тестування, спостереження та напівструктуровані інтерв’ю. Результати дослідження свідчать про значну перевагу цифрових засобів у формуванні дослідницьких умінь, розвитку критичного мислення та підвищенні зацікавленості до навчання, водночас традиційні інструменти залишаються ефективними для систематизації базових знань. Експериментально доведено, що саме комплексне поєднання цифрових і традиційних засобів забезпечує найвищий рівень досягнення освітніх результатів. Наукова новизна дослідження полягає у систематизації типів засобів навчання відповідно до компонентів компетентності, а також у співвіднесенні емпіричних результатів із положеннями теорій Роберта Ганьє, Річарда Майєра, Джона С. Брауна та Пола Дагуіда щодо когнітивної та соціальної природи навчання. Перспективи подальших досліджень визначено у напрямках глибшого аналізу впливу окремих цифрових технологій на формування природничих компетентностей, адаптації інструментів до умов змішаного та дистанційного навчання й розробки інноваційних STEM-методик із урахуванням інклюзії та міждисциплінарності.

Abstract licence: CC BY-NC

A person counts once a day per paper. We keep no cookie and no address: a reader is a hash that changes every day. Any month under five reads shows no number.