Kontroversi pahit baru-baru ini berputar-putar di sekitar revisi Kerangka Matematika California, serangkaian rekomendasi tentang bagaimana matematika harus diajarkan di sekolah K-12 negara bagian. Yang dipertaruhkan adalah isu-isu penting yang melibatkan kesetaraan, hak istimewa, kelas sosial ekonomi dan gender, etnis dan ras.
Tidak ada perbedaan pendapat tentang perlunya meningkatkan kelancaran matematika dan mengurangi kesenjangan kinerja. Pada tahun 2019, selama penilaian terakhir di seluruh negara bagian sebelum pandemi, hanya 34 persen siswa California secara keseluruhan dan 18 persen siswa kulit hitam serta 20 persen siswa Latin memenuhi atau melampaui standar matematika negara bagian.
Sebuah pendekatan yang diubah sangat penting, menurut pendukung kerangka yang diusulkan, karena “pengajaran matematika tradisional mematikan banyak siswa dengan menekankan hafalan ‘rumus yang tidak berarti’ dan prosedur; bersama dengan membosankan, itu terputus dari kehidupan dan pengalaman siswa.
Untuk lebih memotivasi siswa dan mempersiapkan lebih banyak siswa untuk sukses di bidang STEM, draf kerangka kerja awal merekomendasikan:
Menghilangkan instruksi matematika dengan menggabungkan siswa dengan tingkat kinerja matematika sebelumnya yang berbeda dan menghilangkan kelas matematika tingkat lanjut, berkinerja rendah, dan remedial. Kemajuan yang lebih lambat melalui matematika sekolah menengah dan sekolah menengah atas untuk memastikan bahwa siswa menguasai kerangka kerja konseptual yang mendasari aljabar dan geometri. Penghapusan program akselerasi dan berbakat untuk siswa matematika berprestasi sebelum kelas 11. Jalur ilmu data sebagai alternatif dari Aljabar II standar, prekalkulus, dan urutan kalkulus. Pedagogi matematika yang menekankan penyelidikan, diskusi, pemecahan masalah kolaboratif dan pemahaman konseptual daripada menghafal.
Dengan kata-kata yang menimbulkan reaksi balasan yang intens, draf awal menyatakan bahwa:
“Kami menolak gagasan tentang bakat dan bakat alami” dan “kultus kejeniusan”. Instruksi matematika “banyak yang harus diperbaiki [because] subjek dan komunitas matematika memiliki sejarah pengucilan dan penyaringan, bukan penyertaan dan penyambutan.” “Jangan sertakan pekerjaan rumah … sebagai bagian dari penilaian. Pekerjaan rumah adalah salah satu praktik pendidikan yang paling tidak adil.” “Dorongan untuk kalkulus di kelas dua belas itu sendiri salah arah.”
Kritikus, termasuk ratusan anggota fakultas dan staf akademik di perguruan tinggi dan universitas empat tahun, termasuk fakultas di UC Berkeley, Caltech dan Stanford, menandatangani pernyataan yang mengkritik kerangka kerja yang diusulkan sebagai serangan terhadap keunggulan yang tidak akan mempersiapkan “siswa untuk perguruan tinggi- kursus matematika tingkat dan memperburuk perbedaan ras dan gender yang ada di STEM. Di antara kritik:
Bahwa laporan tersebut tidak memiliki penelitian yang baik untuk mendukung klaimnya bahwa pendekatannya akan memajukan ekuitas. Bahwa kerangka kerja tersebut memilih, salah mengartikan, dan mendistorsi literatur yang dikutip dalam ilmu saraf, akselerasi, pelacakan, dan penilaian. Bahwa penulis dokumen itu bias terhadap ilmu data sambil meremehkan bidang matematika lainnya. Bahwa laporan tersebut merendahkan keterampilan prosedural, meremehkan pentingnya pekerjaan rumah matematika dan menggantikan ukuran pembelajaran subyektif (seperti portofolio) dengan metode penilaian yang lebih obyektif.
Kontroversi seputar pendidikan matematika tentu saja tidak terbatas di California. pada tahun 2015, hanya 25 persen dari siswa kelas 12 secara nasional yang memiliki kemampuan matematika atau di atasnya, menurut Penilaian Kemajuan Pendidikan Nasional.
Argumen tentang bagaimana matematika harus diajarkan juga tidak baru. Saya sendiri menderita karena matematika baru di sekolah menengah. Alih-alih hanya mencoba mengajari siswa cara menggunakan angka untuk menyelesaikan tantangan sehari-hari, seperti membuat anggaran, menyeimbangkan buku cek, atau membayar pajak, matematika K-12 semakin dipandang bukan sebagai rangkaian teknik dan prosedur yang harus diterapkan, tetapi sebagai konsep. (seperti teori himpunan dan basis numerik) yang perlu dipahami dan, yang lebih penting lagi, setelah Sputnik, sebagai kunci pemahaman ilmiah dan kemajuan teknologi.
Pertukaran dalam komik strip Peanuts menangkap reaksi balik terhadap matematika baru yang mendorong reaksi balik “kembali ke dasar”.
Linus: Matematika baru terlalu banyak untukku.
Lucy: Anda akan membahasnya. Itu hanya membutuhkan waktu.
Linus: Bukan aku. Aku tidak akan pernah membahasnya. Bagaimana Anda bisa mengerjakan soal matematika baru dengan pikiran matematika lama?
Yang dipertaruhkan dalam perang matematika saat ini, bahkan lebih dari perang literasi, adalah keprihatinan mendasar atas akses yang adil ke banyak bidang yang tumbuh paling cepat. Lagi pula, siswa yang tidak memiliki latar belakang yang kuat dalam kalkulus dan statistik tidak hanya ditutup dari program analisis bisnis dan teknologi keuangan, teknik, epidemiologi dan informatika kesehatan, pembelajaran mesin dan ilmu sosial kuantitatif, tetapi bahkan sekolah kedokteran, kedokteran gigi, dan keperawatan. .
Di antara perdebatan:
Haruskah semua siswa terpapar matematika tingkat lanjut, atau haruskah ada jalur yang berbeda bagi mereka yang tidak berniat memasuki bidang intensif matematika? Akankah jalur matematika yang berbeda—dengan satu jalur mengarah ke kalkulus dan jalur lainnya menuju statistik dan matematika yang relevan dengan budaya—menjadi “jalur bagi siswa kulit berwarna” yang memperkuat ketidaksetaraan berbasis ras dan kelas? Bagaimana cara terbaik untuk memperbaiki hilangnya pembelajaran yang disebabkan oleh pandemi dalam matematika dan pendapatan yang semakin dalam serta kesenjangan etnis dan ras?
Mendasari kontroversi ini adalah masalah yang lebih besar: Apakah mungkin membawa lebih banyak siswa, bukan hanya mereka yang berbakat dalam matematika, ke tingkat kompetensi yang sesuai? Apakah beberapa siswa lebih berbakat dalam matematika dan haruskah mereka ditempatkan di kelas matematika yang lebih menuntut, sementara siswa lain bukan “orang matematika” dan akan mendapat manfaat dari jalur berbeda yang lebih sesuai dengan minat mereka?
Masyarakat tidak mengharapkan semua siswa memiliki bakat yang sama dalam bidang seni, musik, atau atletik. Haruskah kita berharap semua siswa menjadi mahir dalam matematika dan statistik?
Tidak diragukan lagi bahwa banyak orang Amerika menganggap matematika itu sulit dan menimbulkan kecemasan. Menurut salah satu statistik yang sering dilaporkan dari tahun 2009, 17 persen populasi umum memiliki tingkat kecemasan yang tinggi terkait matematika. Di mana saja dari 3 hingga 7 persen diperkirakan menderita ketidakmampuan belajar khusus matematika seperti diskalkulia. Ini adalah matematika yang setara dengan disleksia; mereka yang menderita dyscalculia merasa sulit untuk memahami konsep yang berhubungan dengan angka, melakukan perhitungan matematika yang akurat dan penalaran serta pemecahan masalah dengan angka atau statistik.
Dyscalculia tidak menjelaskan kesenjangan kinerja matematika pada populasi umum—yang tampaknya lebih merupakan masalah kualitas dan bentuk pengajaran serta sikap dan keyakinan yang tertanam kuat. Hal ini membawa para reformis pendidikan matematika pada kesimpulan bahwa prestasi matematika dapat ditingkatkan melalui pengajaran yang lebih baik, pelatihan pola pikir, perhatian ekstra dan kurikulum yang lebih relevan dan responsif budaya.
Jadi apa artinya ini bagi perguruan tinggi dan universitas?
Kampus kami perlu menyadari bahwa kefasihan dengan kuantifikasi, probabilitas, statistik, dan data sangat penting. Fasilitas dengan analitik, penambangan data, visualisasi data, informatika, dan probabilitas bukanlah kemewahan. Itu perlu. Lulusan perguruan tinggi harus dapat menemukan dan memahami sumber data, memperoleh informasi yang bermakna dari data, menafsirkan visualisasi data (termasuk grafik dan bagan), menilai secara kritis, menganalisis dan mengevaluasi klaim statistik, dan mengenali ketika data disalahartikan. Perguruan tinggi dan universitas harus menanamkan berhitung dan statistik di seluruh kurikulum. Sama seperti menulis terlalu penting untuk diserahkan pada satu atau dua mata kuliah retorika dan komposisi, demikian juga, matematika terlalu penting untuk diserahkan pada beberapa kelas pengantar matematika. Banyak disiplin ilmu di luar matematika dilengkapi dengan baik untuk memasukkan matematika dan analisis statistik ke dalam banyak kelas mereka. Bahkan kursus humaniora dapat mengintegrasikan pemikiran komputasi, penambangan data, visualisasi data, analisis geospasial, analisis jaringan deret waktu, sumber asal, privasi data, rekonstruksi digital 3-D, dan pemodelan simulasi ke dalam kelas mereka. Institusi harus menawarkan lebih banyak kesempatan bagi siswa untuk mengambil kursus yang selaras dengan disiplin dan karier dalam matematika terapan. Ini termasuk kelas dalam biostatistik, klimatologi, pemodelan perilaku komputasi, ilmu sosial komputasi, epidemiologi, keuangan, genomik, analitik investasi, ilmu material, kedokteran, manajemen risiko, dan analisis rantai pasokan.
Program Penalaran Kuantitatif Wellesley College membuat pernyataan yang saya pikir kita semua harus rangkul: “Kemampuan untuk berpikir jernih dan kritis tentang isu-isu kuantitatif sangat penting dalam masyarakat kontemporer.” Meskipun mungkin tidak benar secara harfiah bahwa “penalaran kuantitatif diperlukan di hampir semua bidang akademik… [and] hampir semua profesi,” seperti yang diklaim oleh situs web Wellesley, faktanya adalah bahwa dalam masyarakat yang semakin didorong oleh data, kemampuan untuk menganalisis data, statistik, bagan, dan grafik adalah komponen kunci dari pemikiran kritis.
Literasi kuantitatif tentu bukan satu-satunya literasi yang perlu diperkuat. Kefasihan dalam pemikiran ilmu sosial dan metode ilmiah juga penting. Tapi tidak ada alasan untuk memprioritaskan satu keaksaraan di atas yang lain. Semua diperlukan.
Menyelesaikan perang matematika tidak akan mudah. Seperti yang telah kita lihat, mereka bukanlah hal baru. Perang matematika terus berlanjut karena semua pihak mengakui bahwa buta huruf matematika memaksakan langit-langit kaca yang membatasi kemungkinan dan potensi.
Kita tidak boleh menggemakan Teen Talk Barbie, dengan slogannya yang meremehkan, “Kelas matematika itu sulit.” Ya, matematika itu sulit, tetapi juga penting. Seperti yang dicatat Galileo, kitab alam ditulis dalam bahasa matematika. Literasi kuantitatif perlu menjadi tanggung jawab bersama yang meresapi kurikulum.
Steven Mintz adalah profesor sejarah di University of Texas di Austin.