Possibilities of using immersive learning based on abstract highly formalized mathematical models for training future mathematics teachers

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Problem statement . Immersive technologies are becoming a hallmark of the modern educational process today by allowing users to immerse themselves in a virtual environment, create a sense of presence and engagement through high interactivity and realism of visual and audio effects. Dynamic models provide a mathematical description of system behavior over time in different domains. In the context of immersive learning based on abstract highly formalized mathematical models for preparing future mathematics teachers, dynamic models provide the basis for creating interactive and realistic virtual environments. Teaching mathematics is usually associated with abstract highly formalized mathematical models. “Observing” an abstract highly formalized mathematical model is a complex dynamic process that is consistent with its behavior in real-world processes, although these processes are not always possible to visualize. The purpose of this work is to describe the technology of ‘weak immersive learning’. Methodology . The study of the problem is considered using the example of the mathematics section “Number Theory”. The asymmetric RSA encryption system is chosen as the observed model. To bring the studied model closer to the real situation, the Maxima computer algebra system is used. Results . In the process of studying the mathematical model of the RSA cryptosystem and its implementation in the Maxima computer algebra system, students experience a ‘partial’ immersion in the environment being studied, since to observe the results it is necessary to know the mathematical model and a number of functions that can provide a certain result. However, the pedagogical process is accompanied by the following principles: immersion in context, interactivity, personalization, motivation, assessment, and accessibility. Conclusion . Thus, the technology under consideration can be called ‘weak immersive learning’, since visual effects and creation of a computer model require the direct participation of the student and theoretical knowledge of the subject.

Авторлар туралы

Valentina Matveeva

Sakhalin State University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: matveeva89.ru@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8184-2028
SPIN-код: 5042-5102

Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor at the Department of Mathematics, Institute of Natural Sciences and Technosphere Safety

33 Kommunistichesky Prospect, Yuzhno-Sakhalinsk, 693008, Russian Federation

Olga Zaslavskaya

Moscow City University; RUDN University

Email: zaslavskaya@mgpu.ru
ORCID iD: 0000-0002-6119-8271
SPIN-код: 9496-6568

Doctor of Pedagogical Sciences, Professor, Professor at the Department of Informatization of Education, Institute of Digital Education, Moscow City University ; Professor at the Department of Comparative Education Policy, Educational-Scientific Institute of Comparative Educational Policy, RUDN University

4 2nd Selskokhozyaystvenny Proezd, Moscow, 129226, Russian Federation; 6 Mikluho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Muravyova AA, Oleynikova ON. Immersive learning – a promising technology, or a passing trend? Kazan Pedagogical Journal. 2023;1(156):120–129. (In Russ.) https://doi.org/10.51379/KPJ.2023.158.1.012
  2. Matveeva VA, Voronyuk YuD. Modeling as a meaning-forming phenomenon when solving problems in mathematics. In: Child in the modern educational space of a metropolis: Proceedings of the VIII International Scientific and Practical Conference, 25–26 March 2021, Moscow. Moscow: Moscow City University; 2021. p. 205–209. (In Russ.)
  3. Matveeva VA, Samsikova NA. The system of professional tasks as a means of developing professional competencies for future teachers of mathematics in the course of mastering the discipline “Algebra and Number Theory”. Prepodavatel XXI vek. 2023;4(1):118–125. (In Russ.) https://doi.org/10.31862/2073-9613-2023-4-118-125
  4. Okeyinka AE. Computational speeds analysis of RSA and ElGamal algorithms on text data. In: Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science, 21–23 October 2015, San Francisco, USA. Vol. I. Newswood Limited; 2015. p. 115–118.
  5. Shores D. The evolution of cryptography through number theory. URL: https://www.gcsu.edu/sites/default/files/documents/2021-06/shores.pdf (accessed: 15.07.2024)
  6. Vostokov SV, Vostokova RP, Bezzateev SV. Number theory and applications in cryptography. Chebyshevskii Sbornik. 2018;19(3):61–73. (In Russ.)
  7. Koblitz N. Course of number theory and cryptography. Zubkova AM (ed.). Trans. from English by Mikhailova MA, Tarakanova VE. Moscow: TVP; 2001. (In Russ.)
  8. Zaslavskaya OYu. Analysis of approaches to the transformation of education in the context of the development of immersive and other digital technologies. Vestnik of Moscow City University. Series: Informatics and Informatization of Education. 2020;3(53):16–20. (In Russ.) https://doi.org/10.25688/2072-9014.2020.53.3.02
  9. Zaslavskaya OYu. How learning is changing: the transformation of education in the context of the development of digital technologies. In: Informatization of education and methods of e-learning: digital technologies in education: Proceedings of the IV International Scientific Conference, 6–9 October 2020, Krasnoyarsk. Part 2. Krasnoyarsk: Siberian Federal University; 2020. p. 426–430. (In Russ.) https://elibrary.ru/item.asp?id=44034452
  10. Shutikova MI, Shumova VV. Fundamentals of training modern teachers in the conditions of digital transformation of education. Pedagogical Informatics. 2023;1:265–275. (In Russ.)
  11. Grinshkun VV. (ed.) Modern {digital} didactics: monography. Vol. 2. Moscow: A-Prior LLC; 2023. (In Russ.) https://www.elibrary.ru/item.asp?id=60046236
  12. Baranova EV. (ed.) Integration of education in the field of natural and exact sciences: monography. St. Petersburg: Russian State Pedagogical University named after. A.I. Herzen; 2019. (In Russ.)
  13. Baranova EV. (ed.) Current problems of education in the field of natural and exact sciences: monography. St. Petersburg: Russian State Pedagogical University named after A.I. Herzen; 2018. (In Russ.)
  14. Podkhodova NS, Snegurova VI, Orlov VV. The evolution of assessment tools for the formation of the readiness of future mathematics teachers to professional activity. In: Development of general and vocational mathematical education in the system of national universities and pedagogical universities: Materials of the 40th International Scientific Seminar of Teachers of Mathematics and Informatics of Universities and Pedagogical Universities, 7–9 October 2021, Bryansk. Bryansk: Khudovets R.G. Publ.; 2021. p. 201–206. (In Russ.)

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

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».