TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ TƯ DUY ĐỊNH LƯỢNG TRONG DẠY HỌC TOÁN CAO CẤP CHO SINH VIÊN NGÀNH KINH TẾ
Từ khóa
DOI:
https://doi.org/10.34238/tnu-jst.14863Tóm tắt
Bài báo nhằm làm rõ câu hỏi: tư duy định lượng được nghiên cứu như thế nào trong dạy học Toán cao cấp cho sinh viên ngành kinh tế và đâu là khoảng trống nghiên cứu hiện nay? Nghiên cứu sử dụng phương pháp tổng quan tài liệu có hệ thống kết hợp phân tích và tổng hợp định tính. 32 công trình khoa học trong và ngoài nước giai đoạn 2000–2025 được lựa chọn từ các cơ sở dữ liệu Web of Science, Scopus, ERIC, SpringerLink, ScienceDirect và các báo cáo của OECD theo các tiêu chí về tính phản biện và mức độ liên quan đến giáo dục đại học. Kết quả cho thấy các nghiên cứu quốc tế và trong nước tiếp cận tư duy định lượng theo bốn hướng chính: tiếp cận năng lực, tiếp cận quá trình tư duy, phát triển công cụ đánh giá và thiết kế mô hình dạy học gắn với mô hình hóa toán học. Tuy nhiên, chưa có công trình nào nghiên cứu hệ thống việc phát triển tư duy định lượng cho sinh viên ngành kinh tế thông qua dạy học Toán cao cấp. Nghiên cứu góp phần làm rõ cơ sở lý luận và đề xuất định hướng xây dựng mô hình dạy học Toán cao cấp theo hướng phát triển tư duy định lượng trong bối cảnh chuyển đổi số.Lượt tải
Tài liệu tham khảo
D. N. Nguyen, “Challenges in the Use of Artificial Intelligence in Universities,” TNU Journal of Science and Technology, vol. 230, no. 16, pp. 411-421, 2025.
L. A. Steen, Mathematics and Democracy: The Case for Quantitative Literacy. Washington, DC, USA: National Council on Education and the Disciplines, 2001.
G. D. Foley, D. Budhathoki, A. B. Thapa, and H. P. Aryal, “Instructor perspectives on quantitative reasoning for critical citizenship,” ZDM – Mathematics Education, vol. 55, no. 5, pp. 1009-1020, 2023, doi: 10.1007/s11858-023-01520-4.
D. Budhathoki, G. D. Foley, S. Shadik, and N. D. Grawe, “Instructional decision making in a gateway quantitative reasoning course,” Numeracy, vol. 17, no. 1, 2024, Art. no. 2, doi: 10.5038/1936-4660.17.1.1451.
G. D. Foley, “Quantitative reasoning in higher education: The 5C Model,” Open Access Government, vol. 046, pp. 232-233, Apr. 2025, doi: 10.56367/OAG-046-11980.
AAC&U, “Quantitative literacy VALUE rubric,” 2009. [Online]. Available: https://www.aacu.org/value/rubrics/value-rubrics-quantitative-literacy. [Accessed Feb. 10, 2026].
C. Drew, “25 quantitative reasoning examples,” Helpful Professor, Aug. 19, 2023. [Online]. Available: https://helpfulprofessor.com/quantitative-reasoning-examples/. [Accessed Feb. 10, 2026]
G. K. Akar, İ. Ö. Zembat, S. Arslan, and P. W. Thompson, Quantitative Reasoning in Mathematics and Science Education. Cham, Switzerland: Springer, 2022.
T. Nunes, P. Bryant, D. Evans, and R. Barros, “Assessing quantitative reasoning in young children,” Mathematical Thinking and Learning, vol. 17, no. 2-3, pp. 178-196, 2015.
Thai Nguyen University of Economics and Business Administration, Probability and Statistics Theory, Course syllabus, 2025.
Thai Nguyen University of Economics and Business Administration, Economic Mathematics, Course syllabus, 2025.
D. Tall, Advanced Mathematical Thinking. Dordrecht, The Netherlands: Kluwer Academic Publishers, 2002.
M. Niss, “Quantitative literacy and mathematical competencies,” in Quantitative Literacy: Why Numeracy Matters for Schools and Colleges, B. L. Madison and L. A. Steen, Eds. Washington, DC, USA: NCEE, 2003, pp. 215-220.
B. L. Madison and L. A. Steen, Quantitative Literacy: Why Numeracy Matters for Schools and Colleges. Washington, DC, USA: National Council on Education and the Disciplines, 2003.
D. S. Rychen and L. H. Salganik, “Definition and selection of key competencies,” OECD Education Indicators Programme, 2000, pp. 61-73.
P. W. Thompson, “Quantitative reasoning and mathematical modeling,” in New Perspectives and Directions for Collaborative Research in Mathematics Education, L. L. Hatfield, S. Chamberlain, and S. Belbase, Eds. Laramie, WY, USA: University of Wyoming, 2011, pp. 33-57.
K. C. Roohr, E. A. Graf, and O. L. Liu, “Assessing quantitative literacy in higher education: An overview of existing research and assessments with recommendations for next-generation assessment,” ETS Research Report Series, vol. 2014, no. 2, pp. 1-26, 2014.
A. H. Schoenfeld, “Learning to think mathematically: Problem solving, metacognition, and sense making in mathematics,” Educational Studies in Mathematics, vol. 23, pp. 334-370, 1992.
C. A. Dwyer, A. Gallagher, J. Levin, and M. E. Morley, “What is quantitative reasoning? Defining the construct for assessment purposes,” ETS Research Report Series, vol. 2003, no. 2, pp. 1-48, 2003, doi: 10.1002/j.2333-8504.2003.tb01922.x.
R. L. Mayes, F. Peterson, and R. Bonilla, “Quantitative reasoning learning progressions for environmental science,” Numeracy, vol. 6, no. 1, 2013, doi: 10.5038/1936-4660.6.1.4.
K. B. Follette, D. W. McCarthy, E. Dokter, S. Buxner, and E. Prather, “The quantitative reasoning for college science (QuaRCS) assessment, Part 1: Development and validation,” Physical Review Physics Education Research, vol. 13, no. 1, 2017, Art. no. 010111.
OECD, PISA 2012 Assessment and Analytical Framework: Mathematics, Reading, Science, Problem Solving and Financial Literacy. Paris, France: OECD Publishing, 2013.
OECD, OECD Future of Education and Skills 2030: Conceptual Learning Framework. Paris, France: OECD Publishing, 2019.
J. L. Hsu, S. Gartland, J. Prate, and C. Hohensee, “Investigating student noticing of quantitative reasoning in introductory biology labs,” CBE – Life Sciences Education, vol. 24, no. 1, 2025, Art. no. 14, doi: 10.1187/cbe.24-04-0124.
J. Prate and J. L. Hsu, “Student perceptions of supports and barriers for transferring quantitative reasoning in introductory biology lab courses,” Journal of Microbiology & Biology Education, vol. 26, no. 2, Apr. 28, 2025, doi: 10.1128/jmbe.00229-24.
T. T. A. Nguyen, “Using Mathematical Modeling to Develop Quantitative Literacy Competencies of Grade 10 Students,” Ph.D. dissertation, Ho Chi Minh City University of Education, Ho Chi Minh City, Vietnam, 2014.
T. T. A. Nguyen, “Quantitative literacy: A way to connect school mathematics with real-life contexts,” Journal of Education, no. 326, pp. 47-49, 2014.
T. T. A. Nguyen, “Developing a scale to assess students’ quantitative literacy in solving mathematical modeling situations,” Journal of Science and Education – Hue University of Education, no. 1, pp. 5-15, 2014.
T. D. P. Hoang, “The current situation of using measures to develop numerical and quantitative thinking for preschool children in Hue City,” Journal of Science – Hue University of Education, 2017. [Online]. Available: https://csdlkhoahoc.hueuni.edu.vn/index.php/article/detail_full/31973. [Accessed Feb. 10, 2026]
T. S. Nguyen and V. H. C. Nguyen, “Differences between statistical thinking and mathematical thinking in mathematics teaching,” Journal of Science – Industrial University of Ho Chi Minh City, vol. 23, no. 2, 2023, doi: 10.62985/j.huit_ojs.vol23.no2.41.
T. H. Tran, “Developing medical and pharmaceutical students’ understanding, reasoning, and statistical thinking in confidence interval estimation,” Hue University Journal of Science: Social Sciences and Humanities, vol. 126, no. 6A, pp. 45-56, 2017.
T. Q. Pham and T. Tran, “Analyzing high school statistical reasoning via the Rasch model,” Journal of Education, no. 19, pp. 18-24, 2024.
