Műszaki egyetemisták analógiás gondolkodásának fejlettsége

Article Sidebar

PDF
Megjelent: nov 16, 2023
DOI: https://doi.org/10.14232/iskkult.2023.11.3
Kulcsszavak:
transzverzális kompetenciák, analógiás gondolkodás, műszaki felsőoktatás

Main Article Content

Pogátsnik Monika
Óbudai Egyetem Alba Regia Műszaki Kar
https://orcid.org/0000-0002-2698-7291
Tóth Péter
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Műszaki Pedagógia Tanszék
https://orcid.org/0000-0002-5886-144X
Horváth Kinga
Selye János Egyetem Tanárképző Kar
https://orcid.org/0000-0002-2995-2473

Absztrakt

A transzverzális kompetenciák fejlesztése kiemelt feladata kellene legyen a magyar műszaki felsőoktatásnak. Ahhoz, hogy ezt elvégezhesse, egyrészt szükséges annak megbízható mérése a tanulmányok megkezdésekor, illetve befejezésekor, másrészt pedig a tantárgyak feldolgozása során a módszertanok szerves részévé kellene válniuk a soft skillek fejlesztésének. Kutatásunkban az Óbudai Egyetem 241 elsőéves mérnökhallgatója vett részt, és célkitűzése volt, hogy a transzverzális kompetenciák egyikének, az analógiás gondolkodásnak a fejlettségét vizsgálata. A teszt eredményeként megállapítást nyert, hogy a hallgatók szak, matematikaérettségi- eredmény és eduktív képességek szerint szignifikánsan eltérő fejlettséget mutatnak. A gyengébb matematika érettségi és Raven-teszt-eredményekből gyengébben fejlett analógiás gondolkodásra következtethetünk.

Letöltések

Letölthető adat még nem áll rendelkezésre.

Article Details

Hogyan kell idézni
Pogátsnik, M., Tóth, P., & Horváth, K. (2023). Műszaki egyetemisták analógiás gondolkodásának fejlettsége. Iskolakultúra, 33(11), 3–19. https://doi.org/10.14232/iskkult.2023.11.3
Folyóirat szám
Évf. 33 szám 11 (2023)
Rovat
Tanulmány

Hivatkozások

Ahmad, G., Ohsawa, Y., & Nishihara, Y. (2011). Cognitive impact of eye movements in picture viewing. Eye, 4(16), 17.

Alexander-Leopold, T., Stefanova-Ratcheva, V., & Zahidi, S. (2018). The future of jobs report 2018. In Cologny/Geneva, Switzerland: World Economic Forum.

Bergadano, F., Matwin, S., Michalski, R. S., & Zhang, J. (1992). Learning two-tiered descriptions of flexible concepts: The POSEIDON system. Machine Learning, 8, 5-43.

Carpenter, P. A., Just, M. A., & Shell, P. (1990). What one intelligence test measures: a theoretical account of the processing in the Raven Progressive Matrices Test. Psychological review, 97(3), 404.

Carroll, J. B. (1993). Human cognitive abilities: A survey of factor-analytic studies (No. 1). Cambridge University Press.

Daugherty, J., & Mentzer, N. (2008). Analogical reasoning in the engineering design process and technology education applications. Journal of Technology Education, 19(2), 7.

Gentner, D. (1983). Structure Mapping: A Theoretical Framework for Analogy." Cognitive Science, 7, 155-170," The Mechanisms of Analogical Transfer.

Kis, K., Hampel, G., & Benkő-Kiss, Á. (2019). Végzett hallgatók elvárt munkaerőpiaci kompetenciáinak vizsgálata. Jelenkori Társadalmi és Gazdasági Folyamatok, 14(1), 223-232. doi.org/10.14232/jtgf.2019.1.223-232

Miranda, J., Navarrete, C., Noguez, J., Molina-Espinosa, J. M., Ramírez-Montoya, M. S., Navarro-Tuch, S. A., & Molina, A. (2021). The core components of education 4.0 in higher education: Three case studies in engineering education. Computers & Electrical Engineering, 93, 107278. doi.org/10.1016/j.compeleceng.2021.107278

Molnár, G., Greiff, S., & Csapó, B. (2013). Inductive reasoning, domain specific and complex problem solving: Relations and development. Thinking skills and Creativity, 9, 35-45.

Newton, P., & Bristoll, H. (2019). Numerical reasoning, verbal reasoning, abstract reasoning, personality tests. Psychometric Success.

Raven, J., & Raven, J. (Eds.). (2008). Uses and abuses of intelligence: Studies advancing Spearman and Raven's quest for non-arbitrary metrics. Royal Fireworks Press.

Richland, L. E., Holyoak, K. J., & Stigler, J. W. (2004). Analogy use in eighth-grade mathematics classrooms. Cognition and instruction, 22(1), 37-60.

Rózsa, S. (2006). Raven-féle progresszív mátrixok. Handbook, OS Hungary, Budapest.

Serna, E., & Serna, A. (2015). Knowledge in engineering: A View from the logical reasoning. International Journal of Computer Theory and Engineering, 7(4), 325.

Szilágyi, R., Fodor, K., Lengyel, L., Molnár, L., & Tóthné Kiss, A. (2020). Munkaerő-piaci kompetencia prognózis. Társadalmi és gazdasági folyamatok elemzésének kérdései a XXI. században, 61-79. doi.org/10.14232/tgfek21sz.1

Tóth, P., Horváth, K., & Kéri, K. (2021). Development level of engineering students’ inductive thinking. Acta Polytechnica Hungarica, 18(5), 107-129.

Tóth, P., & Pogatsnik, M. (2023). Advancement of inductive reasoning of engineering students. Hungarian Educational Research Journal, 13(1), 86-106.

Vosniadou, S. (1988). Analogical reasoning as a mechanism in knowledge acquisition: A developmental perspective. Center for the Study of Reading Technical Report; no. 438.

Zibrínová, Ľ., & Birknerová, Z. (2015). Myslenie v kontexte kognitívnych omylov. Prešov: Bookman.