Természettudományok és mérnökpedagógia

Mérnöktanár-képzés – Modellalkotás, szakmai szókincsfejlesztés, tantárgyi kapcsolatok

Megjelent:
2024-06-28
Szerző
Megtekintés
Kulcsszavak
Licenc

Copyright (c) 2024 Rita Nagyné Kondor

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Hogyan hivatkozzuk
Kiválasztott formátum: APA
Nagyné Kondor, R. (2024). Mérnöktanár-képzés – Modellalkotás, szakmai szókincsfejlesztés, tantárgyi kapcsolatok. International Journal of Engineering and Management Sciences, 9(2), 61-71. https://doi.org/10.21791/IJEMS.2024.016
Absztrakt

A mérnöktanár-képzésből kerülnek ki a szakképzés leendő tanárai. Debreceni Egyetem Műszaki Karán öt specializáción folyik mérnöktanár-képzés, kooperatív képzési formában. A képzésben résztvevő vállalati szakemberek a korszerű szakmai tudással oktatják a jövő mérnöktanárait. Jelen cikk célja a mérnöktanár-képzésben résztvevő tanárjelöltek eddigi pedagógiai tapasztalatainak összefoglalása, a tanárjelöltek óraterveinek tartalmi elemzése alapján. A vizsgálat a mérnöktanár képzés során alkalmazott modellalkotásra, szakmai szókincs fejlesztésére, illetve az egyes tantárgyak közötti kapcsolatokra irányul.

Hivatkozások
  1. Arnheim R. (1969) Visual thinking, University of California Press
  2. Balogh I. J. (2022) Óraterv, Portfólió, Debreceni Egyetem
  3. Bán A. (2008) A szakmai tanárképzés története, helyzete és jövőbeliperspektívái a Dunaújvárosi Főiskolán, In: Kiss E. és Buda A. (szerk.): Interdiszciplináris pedagógia és az eredményesség akadályai. Debreceni Egyetem, Neveléstudományok Intézete, Debrecen, pp. 321-331.
  4. Bíró B. A. (2023) Óraterv, Portfólió, Debreceni Egyetem
  5. Blum W. és Leiss D. (2005) Modellieren im Unterricht mit der “Tanken“ - Aufgabe, Mathematik Lehren, 128, pp. 18-21.
  6. Blum W. és Leiss D. (2007) How do students and teachers deal with modelling problems? In: Haines C., Galbraith P., Blum W. és Khan S. (szerk.): Mathematical modelling (ICTMA 12): Education, engineering and economics, Chichester: Horwood, pp. 222-231. DOI: 10.1533/9780857099419.5.221
  7. Csíkos Cs. és Csapó B. (2011) A diagnosztikus matematika felmérések részletes tartalmi kereteinek kidolgozása: elméleti alapok és gyakorlati kérdések, In: Csapó B. és Szendrei M. (szerk.): Tartalmi keretek a matematika diagnosztikus értékeléséhez, Nemzeti Tankönyvkiadó Zrt. , I SBN 978-963-19-7211-5, pp. 141-168.
  8. Darai Gy., Filep G., Nagy-Kondor R. és Szíki G. Á. (2015) Dynamics Experiments Applying NI Devices and LabVIEW. Proceedings of the 3rd International Scientific Conference on Advances in Mechanical Engineering, ISBN 978-963-473-917-3, pp. 38-43.
  9. Frensch P. és Funke J. (1995) Definitions, traditions, and a general framework for understanding complex problem solving, In: Frensch P. és Funke J. (szerk.): Complex problem solving: The european perspective. Lawrence Erlbaum Associates, Publishers, Hillsdale, NJ., pp. 3-27.
  10. Guzsvinecz T., Sik-Lanyi C., Orban-Mihalyko E. és Perge E. (2021) Implementation of the Heinrich Spatial Visualization Test in a Virtual Environment. International Journal of Engineering and Management Sciences, 6(4), pp. 1-8. DOI: 10.21791/IJEMS.2021.4.1.
  11. Hankeln C. és Greefrath G. (2021) Mathematische Modellierungskompetenz fördern durch Lösungsplan oder Dynamische Geometrie-Software? Empirische Ergebnisse aus dem LIMo-Projekt. J Math Didakt 42, pp. 367-394. DOI: 10.1007/s13138-020-00178-9
  12. Kézi Cs. és Nagyné Kondor R. (2022) Alkalmazott matematikai feladatok megoldásának elemzése a középiskolában, Proceedings of the Conference on Problem-based Learning in Engineering Education, ISBN 9789634904540, pp. 40-44.
  13. Molnár Gy. (2001) Az életszerű feladathelyzetekben történő problémamegoldás vizsgálata, Magyar Pedagógia, 101(3), pp. 347-372.
  14. Nagy-Kondor R. (2008) Using dynamic geometry software at technical college, Mathematics and Computer Education, Fall, 42(3), pp. 249-257.
  15. Nagy-Kondor R. és Esmailnia S. (2021) Polyhedrons vs. Curved Surfaces with Mental Cutting: Impact of Spatial Ability. Acta Polytechnica Hungarica, 18(6), pp. 71-83. DOI: 10.12700/APH.18.6.2021.6.4
  16. Nagy-Kondor, R. (2024) Spatial Intelligence: Why Do We Measure? Annales Mathematicae et Informaticae, 60. DOI: 10.33039/ami.2024.03.001
  17. Nagyné Kondor R. (2023) Mérnöktanár-képzés – Taneszközök kiválasztása, International Journal of Engineering and Management Sciences, 8(2), pp. 89-96. DOI: 10.21791/IJEMS.2023.011
  18. Niss M., Blum W. és Galbraith P. (2007) Introduction. In W. Blum, P. L. Galbraith, H.-W. Henn & M. Niss (Hrsg.), Modelling and applications in mathematics education. The 14th ICMI study, Boston, Springer, pp. 3-32. DOI: 10.1007/978-0-387-29822-1_1.
  19. Orosz L. (1991) A műszaki pedagógusok képzésének története, In: Szövényi Zs. (szerk.): A szakmai pedagógusok képzésének története Magyarországon. Oktatáskutató Intézet, Budapest, pp. 9-54.
  20. Piri M. (2023) Óraterv, Portfólió, Debreceni Egyetem
  21. Reusser K. (1997) Erwerb mathematischer Kompetenzen: Literaturüberblick. In F. E. Weinert & A. Helmke (Hrsg.), Entwicklung im Grundschulalter (S. 141–155). Weinheim: Beltz, Psychologie-Verl.-Union
  22. Schukajlow S., Kolter J. és Blum W. (2015) Scaffolding mathematical modelling with a solution plan. ZDM, 47(7), pp. 1241-1254. DOI: 10.1007/s11858-015-0707-2.
  23. Seres Z. (2021) A földrajz és a történelem tantárgyak kapcsolata a köznevelési rendszer 7–10. évfolyamain, GeoMetodika 5(3), pp. 35–56. DOI: 10.26888/GEOMET.2021.5.3.3
  24. Somfai Zs. (2006) A tankönyvek korszerűségét és minőségét meghatározó tényezők Elhivatottság - Tankönyv és Taneszköz Kutató és Fejlesztő Intézet
  25. Stillman G. (2011) Applying Metacognitive knowledge and strategies in applications and modelling tasks at secondary school. In G. Kaiser, W. Blum, R. Borromeo Ferri & G. Stillman (Hrsg.), Trends in teaching and learning of mathematical modelling, Dordrecht, Springer Netherlands, pp. 165-180. DOI: 10.1007/978-94-007-0910-2_18.
  26. Szabó Sz. (2009) A fizika és a matematika tantárgyi kapcsolatai – a fizikatanár szemével. https://ofi.oh.gov.hu/tudastar/testveri-tantargyak/fizika-matematika
  27. letöltve: 2024.03.25.
  28. Szanyi Gy., Nagyné K. R. és Sipos D. (2019) Módszertani gyakorlatok a mérnökképzésben, DE MK, ISBN 978-963-490-103-7
  29. Szíki G. Á., Nagyné Kondor R. és Kézi Cs. (2017) Alkalmazásorientált matematikaoktatás a DE Műszaki Karán, International Journal of Engineering and Management Sciences, 2(2), pp. 36-42. DOI: 10.21791/IJEMS.2017.2.4
  30. Takács G. (2003) Tantárgyi ismeretek integrálása, avagy új feltételrendszer, Iskolakultúra, 4, pp. 67-72.
  31. Tóth B. (2013) Modellezési kompetencia és modellezési lépések. Esettanulmány egy nyolcosztályos gimnázium tanulóiról, ELTE TTK, Budapest, TDK dolgozat. https://ttktanar.elte.hu/wp-content/uploads/sites/5/2015/10/Toth_Bettina-Modellezesi_kompetencia_es_modellezesi_lepesek.pdf
  32. letöltve: 2024.01.12.
  33. Tóth B. (2014) Szakmódszertani kísérletek a mérnöktanár képzés szolgálatában, In: Tóth P., Ősz R. és Várszegi Á. (szerk.): Pedagógusképzés - személyiségformálás, értékközvetítés, értékteremtés, IV. Trefort Ágoston Szakmai Tanárképzési Konferencia Tanulmánykötet, ISBN 978-615-5460-05-0, pp. 237-252.
  34. Tóth P. (2016) Az osztálytermi tanítás oktatástechnikája és oktatástechnológiája, Szakmai Pedagógusképzés Sorozat, Typotop Kft., Budapest. ISBN 978-615-80494-8-1
  35. Tóth P. (2021) Fejezetek a mérnökpedagógiából I., Szakmai Pedagógusképzés Sorozat, Typotop Kft., Budapest
  36. Tóth R. (2021) Script-aided generation of Mental Cutting Test exercises using Blender. Annales Mathematicae et Informaticae, 54, pp. 147-161. DOI: 10.33039/ami.2021.03.011
  37. Tropper N. (2019) Strategisches Modellieren durch heuristische Lösungsbeispiele: Untersuchungen von Lösungsprozeduren und Strategiewissen zum mathematischen Modellierungsprozess, Wiesbaden: Springer. DOI: 10.1007/978-3-658-24992-2
  38. Turgut M. és Nagy-Kondor R. (2013) Comparison of Hungarian and Turkish prospective mathematics teachers’ Mental Cutting performances, Acta Didactica Universitatis Comenianae, 13, ISBN 978-80-223-3507-2, pp. 47-58.
  39. Vorhölter K., Krüger A. és Wendt L. (2019) Chapter 2: metacognition in mathematical modeling—an overview. In: Chamberlin S. A. és Sriraman B. (szerk.): Affect in mathematical modeling, Cham: Springer, pp. 29-51. DOI: 10.1007/978-3-030-04432-9_3
  40. Zöttl L., Ufer S. és Reiss K. (2010) Modelling with heuristic worked examples in the KOMMA learning environment, Journal für Mathematik-Didaktik, 31(1), pp. 143-165. DOI: 10.1007/s13138-010-0008-9
Adatbázis logók