Science for Education Today, 2019, Т. 9, № 2, С. 140–155
© Меженная Н. М., 2019
УДК: 
378.14

О восприятии программы Microsoft Excel студентами-инженерами

Меженная Н. М. 1 (Москва, Россия)
1 Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана
Полный текст (свободный доступ) — Скачан 4026 раз(а)
Аннотация: 

Проблема и цель. Автором исследовано восприятие программы для электронных таблиц Microsoft Excel студентами, обучаемыми в больших потоках. Целью исследования является выявление основных особенностей в распространенности, восприятии и сценариях использования Microsoft Excel среди студентов инженерного направления подготовки.
Методология. На первом этапе исследования авторы использовали статистические методы сбора и обработки эмпирических данных: анкетирование студентов МГТУ им. Н. Э. Баумана. На втором этапе были использованы количественные и качественные методы статистического анализа данных анкет студентов – пользователей Microsoft Excel, такие как описательные методы статистики, анализ таблиц сопряженности, критерий Манна–Уитни и др. При помощи статистического анализа проведено исследование различий в восприятии и использовании Microsoft Excel, при помощи сопоставительного анализа эти различия обоснованы.
Результаты. В работе установлено, что программа Microsoft Excel достаточно высоко оценивается по всем показателям (пригодность для решения задач различного вида, использование на стационарном компьютере или мобильных устройствах, простота интерфейса) всеми студентами независимо от пола. Выявлено, что оценка программы Microsoft Excel в группе девушек выше по всем показателям, чем в группе юношей, и в целом девушки относятся к программе лучше. Результаты исследования подтвердили, что программа Microsoft Excel может быть использована для успешного обучения студентов в больших потоках.
Заключение. Выявлены основные особенности в восприятии программы Microsoft Excel студентами инженерного направления подготовки, обучаемыми в больших потоках.

Ключевые слова: 

различия в восприятии; Microsoft Excel; электронные таблицы; инженерное образование; восприятие программного продукта; обучение в больших потоках.

URL WoS/RSCI: https://www.webofscience.com/wos/rsci/full-record/RSCI:38191470

Процентиль актуальности SciVal: 83.211 Spreadsheets | End-User Development | End-User Software Engineering

https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85065996999&origin=...

On the perception of the 'Microsoft Excel' software program by engineering students

Библиографическая ссылка:
Меженная Н. М. О восприятии программы Microsoft Excel студентами-инженерами // Science for Education Today. – 2019. – № 2. – С. 140–155. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.1902.10
Список литературы: 
  1. de Barba P. G., Kennedy G. E., Ainley M. D. The role of students’ motivation and participation in predicting performance in a MOOC // Journal of Computer Assisted Learning. – 2016. – Vol. 32, Issue 3. – P. 218–231. DOI: https://doi.org/10.1111/jcal.12130
  2. Иванюшина В. А., Александров Д. А., Мусабиров И. Л. Структура академической мотивации: ожидания и субъективные ценности освоения университетского курса // Вопросы образования. – 2016. – № 4. – С. 229–250. DOI: https://doi.org/10.17323/1814-9545-2016-4-229-250 URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=27633332
  3. Buteau C., Jarvis D. H., Lavicza Z. On the integration of computer algebra systems (CAS) by Canadian mathematicians: Results of a national survey // Canadian Journal of Science, Mathematics and Technology Education. – 2014. – Vol. 14, Issue 1. – P. 35–57. DOI: https://doi.org/10.1080/14926156.2014.874614
  4. Mezhennaya N. M., Pugachev O. V. On the results of using interactive education methods in teaching Probability Theory // Problems of Education in the 21st Century. – 2018. – Vol. 76, № 5. – P. 678–692. URL: http://www.scientiasocialis.lt/pec/node/1165
  5. Ivanov O. A., Ivanova V. V., Saltan A. A. Discrete mathematics course supported by CAS MATHEMATICA // International Journal of Mathematical Education in Science and Technology. – 2017. – Vol. 48, Issue 6. – P. 953–963. DOI: https://doi.org/10.1080/0020739X.2017.1319979
  6. Harrison T. R., Lee H. S. iPads in the mathematics classroom: Developing criteria for selecting appropriate learning apps // International Journal of Education in Mathematics, Science and Technology (IJEMST). – 2018. – Vol. 6, Issue 2. – P. 155–172. DOI: https://doi.org/10.18404/ijemst.408939
  7. Jacinto H., Carreira S. Mathematical Problem Solving with Technology: the Techno-mathematical fluency of a student-with-GeoGebra // International Journal of Science and Mathematics Education. – 2017. – Vol. 15, Issue 6. – P. 1115–1136. DOI: https://doi.org/10.1007/s10763-016-9728-8
  8. Albano G., Dello Iacono U. GeoGebra in e-learning environments: A possible integration in mathematics and beyond // Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. – 2018. – P. 1–13. DOI: https://doi.org/10.1007/s12652-018-1111-x
  9. Cretchley P., Harman C., Ellerton N., Fogarty G. MATLAB in early undergraduate mathematics: An investigation into the effects of scientific software on learning // Mathematics Education Research Journal. – 2000. – Vol. 12, Issue 3. – P. 219–233. DOI: https://doi.org/10.1007/BF03217086
  10. Durán M. J., Gallardo S., Toral S. L., Martínez-Torres R., Barrero F. J. A learning methodology using Matlab/Simulink for undergraduate electrical engineering courses attending to learner satisfaction outcomes // International Journal of Technology and Design Education. – 2007. – Vol. 17, Issue 1. – P. 55–73. DOI: https://doi.org/10.1007/s10798-006-9007-z
  11. Broley L., Caron F., Saint-Aubin Y. Levels of programming in mathematical research and university mathematics education // International Journal of Research in Undergraduate Mathematics Education. – 2018. – Vol. 4, Issue 1. – P. 38–55. DOI: https://doi.org/10.1007/s40753-017-0066-1
  12. Горбачева А. Н., Смирнова А. Н., Потехин Н. В. Решение задач по моделированию в Microsoft Excel // Информатика и образование. – 2008. – № 3. – C. 34–40. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=9947985
  13. Beare R. A system to exploit the spreadsheet ‘Excel’ for enhancing learning in science // Research in Science Education. – 1991. – Vol. 21, Issue 1. – P. 20–29. DOI: https://doi.org/10.1007/BF02360453
  14. Nash J. C. Teaching statistics with Excel 2007 and other spreadsheets // Computational Statistics and Data Analysis. – 2008. – Vol. 52, Issue 10. – P. 4602–4606. DOI: https://doi.org/10.1016/j.csda.2008.03.008
  15. Брянцева О. В. Применение информационных технологий для обучения математическим методам обработки информации // Вестник Саратовской государственной юридической академии. – 2013. – № 2 (91). – С. 219–223. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=21023876
  16. Русаков А. А., Русакова В. Н., Саватеева Е. С. Некоторые методические особенности обучения применению методов математической статистики к обработке результатов экспериментов в пакете MS Excel // Педагогическая информатика. – 2016. – № 1. – С. 69–76. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=25900353
  17. Tabach M., Friedlander A. Understanding equivalence of symbolic expressions in a spreadsheet-based environment // International Journal of Computers for Mathematical Learning. – 2008. – Vol. 13, Issue 1. – P. 27–46. DOI: https://doi.org/10.1007/s10758-008-9125-7
  18. Ainley J., Bills L., Wilson K. Designing spreadsheet-based tasks for purposeful Algebra // International Journal of Computers for Mathematical Learning. – 2005. – Vol. 10, Issue 3. – P. 191–215. DOI: https://doi.org/10.1007/s10758-005-8420-9
  19. Fowler M.Using Excel to simulate pendulum motion and maybe understand Calculus a little better // Science and Education. – 2004. – Vol. 13, Issue 7-8. – P. 791–796. DOI: https://doi.org/10.1007/s11191-004-6731-1
  20. Ерохин С. В., Cадыкова А. Р., Жданкина Ю. С., Коржуев А. В., Семенов С. В. Платформа электронного дистанционного oбучения Moodle как резерв повышения качества технического образования // Вестник Новосибирского государственного педагогического университета. – 2018. – № 6. – С. 138–154. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2226-3365.1806.09
  21. Ibrahim D. Using the Excel spreadsheet in teaching science subjects // Procedia – Social and Behavioral Sciences. – 2009. – Vol. 1, Issue 1. – P. 309–312. DOI: https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2009.01.058
  22. Martín J. D. EQMIN, a Microsoft Excel spreadsheet to perform thermodynamic calculations: A didactic approach // Computers and Geosciences. – 1996. – Vol. 22, Issue 6. – P. 639–650. DOI: https://doi.org/10.1016/0098-3004(96)00006-4
  23. Briones L., Escola J. M. Application of the Microsoft Excel Solver tool in the solution of optimization problems of heat exchanger network systems // Education for Chemical Engineers. – 2019. – Vol. 26. – P. 41–47. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ece.2018.10.003
  24. Lam N. T. K. A new approach to the teaching of Structural Mechanics // Procedia Engineering. – 2011. – Vol. 14. – P. 695–703. DOI: https://doi.org/10.1016/j.proeng.2011.07.089
  25. Malone K. L., Schunn C. D., Schuchardt A. M. Improving conceptual understanding and representation skills through Excel-based modeling // Journal of Science Education and Technology. – 2018. – Vol. 27, Issue 1. – P. 30–44. DOI: https://doi.org/10.1007/s10956-017-9706-0
  26. Davidovitch N., Yavich R. The impact of mobile tablet use on students’ perception of learning processes // Problems of Education in the 21st Century. – 2018. – Vol. 76, № 1. – P. 29–42. URL: http://www.scientiasocialis.lt/pec/node/1105
  27. Zeldin A. L., Pajares F. Against the odds: Self-efficacy beliefs of women in mathematical, scientific, and technological careers // American Educational Research Journal. – 2000. – Vol. 37, Issue 1. – P. 215–246. DOI: https://doi.org/10.3102/00028312037001215
  28. Peng Y., Hong E., Mason E. Motivational and cognitive test-taking strategies and their influence on test performance in mathematics // Educational Research and Evaluation. – 2014. – Vol. 20, Issue 5. – P. 366–385. DOI: https://doi.org/10.1080/13803611.2014.966115
Дата публикации 30.04.2019