PHÁT TRIỂN NĂNG LỰC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU CHO HỌC SINH TRONG DẠY HỌC THỐNG KÊ 12 TRÊN CƠ SỞ MÔ HÌNH PPDAC
Từ khóa
DOI:
https://doi.org/10.34238/tnu-jst.14565Tóm tắt
Trong bối cảnh Chương trình giáo dục phổ thông 2018 nhấn mạnh phát triển năng lực học sinh, nghiên cứu này xem xét việc vận dụng mô hình Problem – Plan – Data – Analysis – Conclusion (PPDAC) trong dạy học chủ đề Thống kê lớp 12 nhằm phát triển năng lực phân tích dữ liệu. Nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp thực nghiệm sư phạm, với các hoạt động học tập tổ chức theo quy trình năm bước của PPDAC, giúp học sinh tham gia đầy đủ các khâu đặt vấn đề, thu thập, xử lý, phân tích và rút ra kết luận từ dữ liệu. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ kết quả học tập và các biểu hiện năng lực của học sinh trong quá trình học. Kết quả cho thấy học sinh tiến bộ rõ rệt trong việc đặt câu hỏi thống kê, tổ chức dữ liệu và diễn giải kết quả. Từ đó, nghiên cứu khẳng định PPDAC là cách tiếp cận phù hợp, góp phần nâng cao hiệu quả dạy học Thống kê theo định hướng phát triển năng lực.Lượt tải
Tài liệu tham khảo
National Assembly of Viet Nam, Law on Education (Law No. 43/2019/QH14). National Political Publishing House, 2019.
Government of Viet Nam, Resolution No. 71/NQ-CP on the Strategy for the Development of Vietnamese Education in the period 2025–2035, with a vision to 2050, 2025.
D. Ben-Zvi and J. Garfield, “Statistical literacy, reasoning, and thinking: Goals, definitions, and challenges,” Journal of Statistics Education, vol. 28, no. 1, pp. 1–10, 2020, doi: 10.1080/10691898.2020.1713935.
American Statistical Association, Pre-K–12 Guidelines for Assessment and Instruction in Statistics Education II (GAISE II): A framework for statistics and data science education, 2020.
J. Friedrich, R. Peck, and R. Gould, “Data literacy and statistics in K-12 mathematics curricula: A systematic review,” Educational Studies in Mathematics, vol. 112, no. 2, pp. 233–255, 2023, doi: 10.1007/s10649-022-10175-6.
A. Friedrich, T. Fuhr, F. Vogel, S. Schukajlow, and R. Brünken, “What shapes statistical and data literacy research in K-12 STEM education? A systematic review,” International Journal of STEM Education, vol. 11, 2024, Art. no. 72, doi: 10.1186/s40594-024-00559-7.
Ministry of Education and Training (MOET), General education curriculum for mathematics (Issued with Circular No. 32/2018/TT-BGDĐT), 2018.
A. Q. Nguyen, “Teaching conditional probability in Grade 12 under the 2018 General Education Mathematics Curriculum,” Vietnam Journal of Education Sciences, vol. 18, no. 11, pp. 40–46, 2022.
J. Ridgway, J. Nicholson, and S. McCusker, “Strengthening data literacy in K-12 education: Implications for curriculum and pedagogy,” International Journal of Mathematical Education in Science and Technology, vol. 56, no. 1, pp. 45–63, 2025, doi: 10.1080/0020739X.2024.2298451.
C. J. Wild and M. Pfannkuch, “Statistical thinking in empirical enquiry,” International Statistical Review, vol. 67, no. 3, pp. 223–248, 1999, doi: 10.1111/j.1751-5823.1999.tb00442.x.
J. M. Watson, “Developing statistical literacy using investigative cycles,” Statistics Education Research Journal, vol. 20, no. 2, pp. 1–17, 2021.
P. Arnold, A. Leung, and S. Tan, “Using technology-supported data investigations to enhance students’ statistical reasoning,” Computers & Education, vol. 179, 2022, Art. no. 104405, doi: 10.1016/j.compedu.2021.104405.
P. Schreiter, A. Friedrich, T. Fuhr, S. Malone, R. Brünken, J.-T. Kuhn, and F. Vogel, “Teaching for statistical and data literacy in K-12 STEM education: A systematic review on teacher variables, teacher education, and impacts on classroom practice,” ZDM–Mathematics Education, no. 56, pp. 31–45, 2024, doi: 10.1007/s11858-023-01531-1.
S. Budgett, “Teaching statistical investigation: The PPDAC cycle,” Teaching Statistics, vol. 40, no. 1, pp. 5–11, 2018, doi: 10.1111/test.12149.
OECD, PISA 2018 assessment and analytical framework: Mathematics, reading, science, and financial literacy. OECD Publishing, 2019, doi: 10.1787/b25efab8-en.
S. Kuntze, E. Aizikovitsh-Udi, and D. Clarke, “Hybrid task design: Connecting learning opportunities related to critical thinking and statistical thinking,” ZDM–Mathematics Education, no. 49, pp. 923–935, 2017, doi: 10.1007/s11858-017-0874-4.
