МІКРОДЕКОМПОЗИЦІЯ НАВЧАЛЬНОГО ЗМІСТУ ЯК СТРАТЕГІЯ ПІДГОТОВКИ УЧНІВ ДО ЗОВНІШНЬОГО НЕЗАЛЕЖНОГО ОЦІНЮВАННЯ З МАТЕМАТИКИ
DOI:
https://doi.org/10.54662/veresen.2.2026.02Ключові слова:
змістова одиниця, когнітивне навантаження, математична освіта, мікродекомпозиція, освітні втрати, підготовка до ЗНОАнотація
У науково-методичній статті обґрунтовано мікродекомпозицію навчального змісту як ефективну дидактичну стратегію підготовки учнів до зовнішнього незалежного оцінювання (ЗНО) з математики в умовах освітніх втрат. На основі аналізу міжнародних і національних наукових досліджень (2022–2026 рр.) визначено тенденції до зниження рівня математичної підготовки учнів і потребу впровадження адаптивних підходів до цього процесу. Розкрито теоретичні засади мікродекомпозиції в контексті когнітивної теорії навантаження, мікронавчання й освітні концепції навчання до рівня опанування. Запропоновано модель підготовки до ЗНО на основі формування елементарних навчальних дій. Представлено практичну реалізацію підходу через його апробацію в системі підвищення кваліфікації вчителів математики та проведення заходів для здобувачів освіти. Наукова новизна дослідження полягає в розробленні й обґрунтуванні моделі мікродекомпозиції змісту, що інтегрує діагностику освітніх втрат, адаптивне навчання та формувальне оцінювання в єдину дидактичну систему.
Посилання
Bloom, B. S. (1984). The 2 sigma problem: The search for methods of group instruction as effective as one-to-one tutoring. Educational Researcher, 13(6), 4–16. https://doi.org/10.3102/0013189X013006004 (eng).
Bychko, H., Vakulenko, T., Lisova, T., Mazorchuk, M. & et al. (2023). Natsionalnyi zvit za rezultatamy mizhnarodnoho doslidzhennia yakosti osvity PISA-2022 [National report on PISA-2022 results]. Kyiv: Ukrainskyi tsentr otsiniuvannia yakosti osvity (ukr).
Buchem, I., & Hamelmann, H. (2010). Microlearning: A strategy for ongoing professional development. eLearning Papers, 21 (eng).
Glaser, R., & Bassok, M. (1989). Learning theory and the study of instruction (Technical Report No. 11). Pittsburgh: University of Pittsburgh (eng).
Hattie, J. (2012). Visible learning for teachers: Maximizing impact on learning. London: Routledge. DOI: https://doi.org/10.4324/9780203181522 (eng).
Hug, T. (2020). Microlearning: A strategy for ongoing professional development. In Emerging technologies and pedagogies in the curriculum. Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-15-0618-5_7 (eng).
Jin, H., Yan, D., & Krajcik, J. (Eds.). (2024). Handbook of research on science learning progressions. Routledge. DOI: https://doi.org/10.4324/9781003170785 (eng).
Leong, K., Sung, A., Au, D., & Blanchard, C. (2021). A review of the trend of microlearning. Journal of Work-Applied Management, 13(1), 88–102. https://doi.org/10.1108/JWAM-10-2020-0044 (eng).
Mao, X., Dai, Y., Liu, Y., Jiang, Y., & Zhang, Y. (2025). Optimizing cognitive load in digital mathematics textbooks. Journal of Educational Technology and Innovation, 7(3), 44–59 (eng).
Matematyka u tsyfrovomu suspilstvi [Mathematics in digital society]. (n.d.). Retrieved from: https://math.moippo.mk.ua/знодпа/експрес-математика-2025 (ukr).
OECD. (2023). PISA 2022 results (Volume I–II): Country notes: Ukrainian regions. Retrieved from https://www.oecd.org/en/publications/pisa-2022-results-volume-i-and-ii-country-notes_ed6fbcc5-en/ukrainian-regions-18-of-27_78043794-en.html (eng).
OECD. (2023). Recovering lost learning opportunities in Ukraine: Key education policy strategies. Retrieved from: https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2023/04/recovering-lost-arningle-opportunities-in-ukraine-key-education-policy-strategies_0790a596/c10085eb-en.pdf (eng).
Pohromska, H. S., Makhrovska, N. A., & Rohozhynska, E. K. (2023). Stratehiia pidhotovky vypusknykiv do skladannia ispytiv (DPA, ZNO, NMT) z matematyky v umovakh dystantsiinoho navchannia [Strategy of preparing graduates for mathematics exams (DPA, ZNO, NMT) under distance learning conditions]. Veresen, 1(96), 152–163 (ukr).
Profspilky pratsivnykiv osvity i nauky Ukrainy. (2023). Onovlennia «Vyvchaiu – ne chekayu»: novi uroky ta polipshenyi funktsional [Update «Learning – no waiting»: new lessons and improved functionality]. Retrieved from: https://pon.org.ua/novyny/10795-onovlennia-vyvchau-ne-chekau-novi-uroky-v-zastosunku-ta-polipshenyi-funkcional.html (ukr).
Şahina Z. G. & Kırmızıgül H. G. (2026). Reflections from the mathematics lesson with microlearning: A different educational experience in the digital age. (2026). Journal of Learning and Teaching in Digital Age, 11(1), 28–40 (eng).
Topuzov, O. M., & Zasiekina, T. M. (2022). Problemy ta perspektyvy rozvytku shkilnoi pryrodnycho-matematychnoi osvity v umovakh reformuvannia zahalnoi serednoi osvity [Problems and prospects of development of school science and mathematics education]. Ukrainskyi pedahohichnyi zhurnal, 2, 5–12 (ukr).
Troian, I. (2023). Microlearning, zavdannia, poviazani z realnym zhyttiam, ta spiralnyi pidkhid: yak stvoriuiut suchasni pidruchnyky dlia 5–6 klasiv [Microlearning, real-life tasks and spiral approach in textbooks]. NUSH. Smart osvita. Retrieved from: https://nus.org.ua/2023/01/11/microlearning-zavdannya-pov-yazani-z-realnym-zhyttyam-ta-spiralnyj-pidhid-yak-stvoryuyut-suchasni-pidruchnyky-dlya-5-6-klasiv/ (ukr).
Ukrainskyi tsentr otsiniuvannia yakosti osvity. (2025). ZZMIApO-2024: uspishnist uchnivstva z matematyky ta chytannia [ZZMYAPO-2024: Students’ achievement in mathematics and reading]. Kyiv. Retrieved from: https://testportal.gov.ua/zzmyapo-2024-uspishnist-uchnivstva-v-galuzyah-matematyky-ta-chytannya/ (ukr).
UNESCO. (2024). Monitoring SDG 4 2024/5: Global education monitoring report. Retrieved from: https://www.unesco.org/reports/gem-report/en/2024-monitoringsdg4 (ukr).
World Bank. (2024). Ukraine third rapid damage and needs assessment (RDNA3), February 2022 – December 2023. Retrieved from: https://documents1.worldbank.org/curated/en/099021324115085807/pdf/P1801741bea12c012189ca16d95d8c2556a.pdf (eng).
Van Maanen, L., Zhang, Y., De Schryver, M., & Liefooghe, B. (2024). The curve of learning with and without instructions. Journal of Cognition, 7(1), 48. DOI: https://doi.org/10.5334/joc.373 (eng).
Van Nooijen, C. C. A., de Koning, B. B., Bramer, W. M. & et al. (2024). A cognitive load theory approach to understanding expert scaffolding of visual problem-solving tasks: A scoping review. Educational Psychology Review, 36, Article 12. (eng).
Zhang, Y., Li, H., & Clark, J. D. (2020). Experimental simulation of mathematical learning process based on «chunk-objective». Applied Mathematics and Nonlinear Sciences, 5(2), 425–434 (eng).
