• Original research article
  • May 12, 2026
  • Open access

A model for organizing continuous practical training of pre-service mathematics teachers in the context of the digital transformation of education

Abstract

The research aims to present a justified authorial model for organizing the continuous practical training of pre-service mathematics teachers under the conditions of the digital transformation of education, along with the results of its implementation. The article examines the organizational and pedagogical conditions for the model’s functioning: the integration of digital tools into subject-specific training, the enrichment of mathematics courses with a system of learning-practical tasks, the development of experience in working with generative neural networks in a professional context, and the transition from discrete internships to continuous practice-oriented training. The scientific novelty of the study lies in the development of a holistic model that integrates all stages of training for a future mathematics teacher – from the study of subject-specific mathematical disciplines to school-based teaching internships – into a unified system enriched with digital technologies and neural network tools. As a result, a structural-functional model is proposed, comprising target-related, theoretical-methodological, content-related, procedural, and reflexive-evaluative components. The study substantiates the role of learning-practical tasks as a mechanism for linking subject and methodological content and introduces the principle of prolonged testing, which ensures the transition of educational products developed by students into real pedagogical practice. Three types of learning-practical tasks (mathematical, quasi-professional, and professional) are described, providing a staged immersion into professional activity. Finally, the study identifies the principles for organizing continuous practical training for pre-service mathematics teachers in the context of digital transformation: binarity, continuity, systematicity, personification, digital saturation, and prolonged testing.

Research materials

  1. ФГОС – Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования по направлениям бакалавриата. Образование и педагогические науки: приказ Минобрнауки России от 22.02.2018 № 121 (ред. от 08.02.2021). https://fgosvo.ru/fgosvo/index/24/94.

References

  1. Безбородова М. А. Проектирование модели практической подготовки студентов-педагогов в условиях школьно-университетского партнерства // Мир науки. Педагогика и психология. 2022. Т. 10. № 4.
  2. Бороненко Т. А., Федотова В. С. Развитие персонализированного обучения будущих педагогов через генерацию курсов с использованием искусственного интеллекта // Мир науки, культуры, образования. 2024. № 4 (107). https://orcid.org/10.24412/1991-5497-2024-4107-29-33
  3. Вербицкий А. А. Контекстно-компетентностный подход к модернизации образования // Высшее образование в России. 2010. № 5.
  4. Вербицкий А. А., Комарова Э. П., Бакленева С. А., Фетисов А. С. Профессионально-предметное развитие педагога на основе контекстно-сетевой технологии // Язык и культура. 2020. № 52. https://doi.org/10.17223/19996195/52/8
  5. Далингер В. А. Основные направления совершенствования современного российского образования // Современные проблемы науки и образования. 2020. № 5. https://doi.org/10.17513/spno.30184
  6. Дербуш М. В. Технология подготовки будущих учителей математики к использованию нейросетей для разработки дидактических материалов // Педагогика. Вопросы теории и практики. 2025. Т. 10. № 8. https://doi.org/10.30853/ped20250146
  7. Диких Э. Р. Деятельность региональной стажировочной площадки по реализации идей персонификации образования // Проблемы современного педагогического образования. 2024. № 84-4.
  8. Дочкин С. А. Нейросети – новый инструмент для системы повышения квалификации педагогических кадров // Научное обеспечение системы повышения квалификации кадров. 2024. № 2 (59). https://doi.org/10.24412/2076-8907-2024-259-35-42
  9. Епишева О. Б. Основные педагогические задачи модернизации Российского профессионального образования // Совет ректоров. 2010. № 8.
  10. Жук О. Л., Сиренко С. Н. Задачный подход в подготовке будущих педагогов в условиях университетского образования // Вестник Белорусского государственного педагогического университета. Серия 1. Педагогика. Психология. Филология. 2023. № 3 (117).
  11. Мерлин В. С. Психология индивидуальности: избранные психологические труды. Изд-е 2-е, испр. и доп. / под ред. Е. А. Климова. М.: Московский психолого-социальный институт, 2009.
  12. Мордкович А. Г. Обеспечивая педагогическую направленность // Вестник высшей школы. 1985. № 12.
  13. Панькова С. В., Серебрякова А. А., Серова О. А. Практическая подготовка студентов: формирование кадрового резерва для сельских школ // Право и государство: теория и практика. 2020. № 10 (190). https://doi.org/10.47643/1815-1337_2020_10_24
  14. Перевозный А. В. Дифференционные процессы в школьном образовании: сущность, компоненты, уровни // Инновации в образовании. 2020. № 5.
  15. Смыковская Т. К., Махонина А. А. К вопросу разработки онлайн-курса сопровождения производственной (педагогической) практики и оценки ее качества // Педагогическая информатика. 2023. № 1.
  16. Смыковская Т. К., Машевская Ю. А., Махонина А. А. Развитие гибких компетенций как показатель качества прохождения будущим учителем педагогической практики в условиях формирования цифрового следа // Современные наукоемкие технологии. 2022. № 9. https://doi.org/10.17513/snt.39333
  17. Тумашева О. В., Шашкина М. Б., Берсенева О. В., Аешина Е. А. Проектирование и реализация индивидуальных образовательных маршрутов учителей математики по преодолению профессиональных дефицитов // Перспективы науки и образования. 2022. № 4 (58). https://doi.org/10.32744/pse.2022.4.38
  18. Чернышева Е. И., Кубряков Е. А. Опыт реализации практико-ориентированной модели подготовки студентов педагогических вузов физико-математического профиля // Перспективы науки и образования. 2018. № 5 (35). https://doi.org/10.32744/pse.2018.5.7
  19. Швецова Г. Н., Швецова М. Н. Психолого-педагогические условия саморазвития будущего педагога в процессе педагогической практики // Вестник Марийского государственного университета. 2022. Т. 16. № 1 (45). https://doi.org/10.30914/2072-6783-2022-16-1-54-60
  20. Шестакова Л. Г., Лапенок М. В. Модель непрерывной практической подготовки будущих учителей математики и физики // Проблемы современного педагогического образования. 2025. № 89-3.
  21. Яковлева Т. В. «Лестница» педагогических практик как фактор совершенствования профессиональных компетенций будущих учителей // Проблемы современного педагогического образования. 2023. № 80-2.
  22. Opesemowo O. A. G., Adewuyi H. O. A systematic review of artificial intelligence in mathematics education: The emergence of 4IR // Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education. 2024. No. 20 (7). https://doi.org/10.29333/ejmste/14762
  23. Zhu Y., Liu Q., Zhao L. Exploring the impact of generative artificial intelligence on students’ learning outcomes: a meta-analysis // Education and Information Technologies. 2025. No. 30. https://doi.org/10.1007/s10639-025-13420-z

Author information

Olesya Vasilevna Berseneva

PhD

Krasnoyarsk State Pedagogical University n. a. V. P. Astafyev

Maria Borisovna Shashkina

PhD

Krasnoyarsk State Pedagogical University n. a. V. P. Astafyev

Svetlana Ivanovna Kalacheva

PhD

Krasnoyarsk State Pedagogical University n. a. V. P. Astafyev

About this article

Publication history

  • Received: April 1, 2026.
  • Published: May 12, 2026.

Keywords

  • будущий учитель математики
  • непрерывная практическая подготовка
  • учебно-практические задачи
  • цифровые инструменты
  • модель подготовки
  • pre-service mathematics teacher
  • continuous practical training
  • learning-practical tasks
  • digital tools
  • training model

Copyright

© 2026 The Author(s)
© 2026 Gramota Publishing, LLC

User license

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)