The 7 references with contexts in paper S. Toropova I., С. Торопова И. (2018) “МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В СОДЕРЖАНИИ ОБУЧЕНИЯ МАТЕМАТИКЕ СТУДЕНТОВ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ НАПРАВЛЕНИЙ ПОДГОТОВКИ // MATHEMATICAL MODELING IN THE CONTENT OF STUDENTS-ECOLOGISTS’ TRAINING OF MATHEMATICS” / spz:neicon:statecon:y:2018:i:3:p:67-83

1
Иванова Т.А., Перевощикова Е.Н., Кузнецова Л.И., Григорьева Т.П. Теория и технология обучения математике в средней школе: Учеб. пособие для студентов матема-тических специальностей педагогических вузов. Под ред. Т.А. Ивановой. 2-е изд. Н.Новгород: НГПУ,
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=11729
    Prefix
    характер обучения обусловливают усиление мотивации к изучению математических тем и осознание студентами экологических направлений подготовки математического моделирования необходимой составляющей содержания их математического образования. Согласно основным положениям современной дидактики содержание образования, в том числе математического, включает в себя две системы знаний
    Exact
    [1, с. 29]
    Suffix
    . Первую – информационную составляющую – образуют научные сведения об объектах, фактах, явлениях в их связях и отношениях. Вторая – методологическая составляющая – представлена знаниями о способах деятельности, методах познания, включает опыт научной деятельности, отражает эмоционально-ценностное отношение к деятельности и ее объектам.

  2. In-text reference with the coordinate start=33724
    Prefix
    Осуществление самостоятельных оригинальных научных исследований, имеющих практическую значимость для своего региона, обеспечивает формирование методологической компоненты содержания математического образования, включающей эмоционально-ценностное отношение к нему и математической деятельности
    Exact
    [1, с. 29]
    Suffix
    . Значение регионального аспекта в исследованиях экологической направленности подчеркивается в работах [4, 6, 8, 11, 13–16]. Таким образом, вовлечение студентов-экологов в реализацию групповых исследовательских проектов обеспечивает трансформацию учебно-познавательной деятельности бакалавра в профессиональную деятельность специалиста-эколога.

2
09. 355 с. 2. Торопова С.И. Методы математической статистики как средство формирования профессиональных компетенций студентов экологов // Образование и наука. 2018. No 20 (3). С. 53–82. DOI: http:// dx.doi.org/10.17853/1994-5639-2018-
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=24846
    Prefix
    выше, в своей профессиональной деятельности и в процессе подготовки будущего эколога используются многочисленные количественные данные наблюдений и экспериментов, обобщение и анализ которых осуществляется посредством статистических методов. Следовательно, особое значение в содержании обучения математике студентов-экологов приобретают статистические модели. В одной из наших предыдущих работ
    Exact
    [2, с. 74]
    Suffix
    мы указывали на преимущество статистических моделей, позволяющих учитывать комплексное и одновременное воздействие разных по степени силы факторов на окружающую среду, прогнозировать свойства объектов в новых неизученных условиях.

3
53-82. 3. Торопова С.И. Организация исследовательской деятельности студентов-экологов на заключительном этапе работы с задачей // Математический вестник педву-зов и университетов Волго-Вятского региона. 2017. Вып. 19. С. 179–182.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=25402
    Prefix
    Поскольку любое физическое вмешательство в природную среду может не просто нарушить чистоту эксперимента, но и привести к появлению негативных, а иногда необратимых последствий для ее состояния, исследование экологических систем с помощью статистических моделей особенно актуально. В другой нашей работе
    Exact
    [3, с. 179]
    Suffix
    отмечено, что при решении всего одной задачи методом корреляционно-регрессионного анализа студент обучается всем этапам математического моделирования: выдвижению гипотезы, построению математической модели, исследованию ее адекватности моделируемому объекту, интерпретации полученных математических результатов и прогнозу на основе построенной модели.

4
Лебедева-Несевря Н.А., Цинкер М.Ю. Методические подходы и практика оценки риска, связанного с воздействием социально-экономических факторов на популяционное здоровье в регионах России // Анализ риска здоровью. 2015. No 3. С. 19–26. URL: https:// cyberleninka.ru/article/n/metodicheskiepodhody-i-praktika-otsenki-riska-svyazannogo-svozdeystviem-sotsialno-ekonomicheskih-faktorovna-populyatsionnoe.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=26542
    Prefix
    Рассмотрим некоторые примеры. Результаты моделирования с помощью линейных моделей множественной регрессии приводятся в ряде отечественных исследований по экологии и медицине. Например, в работе
    Exact
    [4, с. 21]
    Suffix
    содержится обзор моделей, характеризующих общероссийские зависимости. В частности, построено уравнение y15 = 22,07 + 2,01F1 – – 3,5F2 – 3,7F4, где y15 – стандартизированный показатель смертности населения от инфекционных и паразитарных болезней, F1 – уровень социально-экономического развития территории, F2 – условия быта населения, F4 – уровень развития социальной инфраструктуры.

5
Чесноков П.Е., Куралесина Е.Н. Влияние системы здравоохранения на смертность от злокачественных новообразований в Воронежской области // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2013. No 5. С. 19–22.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=26965
    Prefix
    В частности, построено уравнение y15 = 22,07 + 2,01F1 – – 3,5F2 – 3,7F4, где y15 – стандартизированный показатель смертности населения от инфекционных и паразитарных болезней, F1 – уровень социально-экономического развития территории, F2 – условия быта населения, F4 – уровень развития социальной инфраструктуры. Группой исследователей
    Exact
    [5, с. 22]
    Suffix
    было построено линейное уравнение Y = = 371,66 + 1,592x1 – 2,02x2 – – 0,06x3 – 0,07x4 – 6,93x5 + + 2,07x6 множественной регрессии смертности Y вследствие злокачественных ново- образований взрослого населения Воронежской области от количества среднего медицинского персонала x1, укомплектованности средним медицинским персоналом x2, коечного фонда x3, профилактических осмотров x4, средней дл

6
Пастухова Е.Я. Взаимосвязь здоровья населения и социально-экономических факторов (на примере Сибирских регионов) // Региональная экономика: теория и практика. 2016. No 10. С. 180–189. URL: http://www.fin-izdat.ru/ journal/region/detail.php?ID=69794.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=27492
    Prefix
    смертности Y вследствие злокачественных ново- образований взрослого населения Воронежской области от количества среднего медицинского персонала x1, укомплектованности средним медицинским персоналом x2, коечного фонда x3, профилактических осмотров x4, средней длительности пребывания в стационаре x5, деятельности общехирургических коек x6. На примере Сибирского федерального округа
    Exact
    [6, с. 183]
    Suffix
    множественные регрессионные модели используются для изучения статистически значимых связей социально- экономических показателей (X1 – уровень безработицы, X3 – доля ветхого, аварийного жилья, X6 – численность врачей всех специальностей) и стандартизированных коэффициентов смертности мужчин Y1 и женщин Y2 соответственно: Y1 = 1851,832 + 18,365X1 + + 42,090X3 – 5,722X6, Y2 = = 768,646 +

7
Бойцов С.А., Болотова Е.В., Самородская И.В., Иноземцев Е.С. Взаимос-
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=28042
    Prefix
    , X3 – доля ветхого, аварийного жилья, X6 – численность врачей всех специальностей) и стандартизированных коэффициентов смертности мужчин Y1 и женщин Y2 соответственно: Y1 = 1851,832 + 18,365X1 + + 42,090X3 – 5,722X6, Y2 = = 768,646 + 14,877X1 + 21,017X3. Сравнительный анализ моделей линейной множественной регрессии по исходным и логарифмическим данным представлен в исследовании
    Exact
    [7, с. 72]
    Suffix
    , посвященном изучению взаимосвязи региональных уровней смертности от ишемической болезни сердца (ИБС) с социально-экономическими факторами в Российской Федерации. В частности, построены две модели смертности от ИБС женщин 40–59 лет: Y = 564,2 + 3,8G – 0,0038N и lnY = 5,1 + 0,52lnG – – 0,567lnN + 0,109lnR, где G – потребление жиров в среднем на одного члена домохозяйства в сутки (г),