ПРОЄКТНИЙ ПІДХІД У ВИКЛАДАННІ КУРСУ «ДИФЕРЕНЦІАЛЬНІ РІВНЯННЯ»: ІНТЕГРАЦІЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ТА МІЖДИСЦИПЛІНАРНІСТЬ - Сясєв, А. В. (Педагогічні науки: теорія та практика, 2025)
Сучасний освітній процес вимагає ефективних методик, що сприяють розвитку аналітичного мислення, самостійній дослідницькій роботі та практичному застосуванню отриманих знань. У викладанні курсу «Диференціальні рівняння» одним із перспективних підходів є використання проєктного методу, що дає змогу студентам інтегрувати теоретичні знання з реальними завданнями та досліджувати міждисциплінарні аспекти математичних моделей. У статті обґрунтовано ефективність проєктного підходу у викладанні математичних дисциплін, зокрема у вивченні диференціальних рівнянь. Окреслено ключові переваги цього методу, серед яких – розвиток дослідницьких навичок, міждисциплінарність, практична орієнтованість та формування комунікативних компетенцій. Особливу увагу приділено використанню сучасних інформаційних технологій, таких як MATLAB, Python, Maple, Mathematica, що дають змогу реалізовувати чисельні методи, будувати графіки, проводити візуалізацію математичних моделей і аналізувати реальні дані.Запропоновано різні типи навчальних проєктів, що охоплюють математичне моделювання в таких галузях, як фізика (моделювання руху маятника), біологія (епідеміологічні моделі SIR), економіка (логістичні моделі росту), екологія (модель Лотки – Вольтерри) та соціальні науки (поширення чуток у мережах). Детально розглянуто методику впровадження проєктного навчання, включаючи етапи постановки навчальних цілей, вибору проєктів, організації командної роботи, аналізу отриманих результатів та оцінювання досягнень студентів.Дослідження підтвердило, що застосування проєктного підходу сприяє підвищенню мотивації студентів, формуванню критичного мислення, покращенню рівня цифрової грамотності та здатності працювати у команді. Особливо наголошено на важливості поєднання математичного моделювання з роботою з реальними даними, що розвиває практичні навички студентів та їхню здатність приймати науково обґрунтовані рішення.Окрім цього, розглянуто перспективи подальшого розвитку методики, включаючи інтеграцію штучного інтелекту, створення інтерактивних платформ для самостійного навчання та розроблення міждисциплінарних навчальних курсів. Визначено можливості використання відкритих даних та великих обчислювальних ресурсів для глибшого аналізу математичних моделей.