Во времена стремительных технологических инноваций и глобальных вызовов развитие науки, техники, техники и математические (STEM) компетенции становятся важными. Они повышают личную научную грамотность граждан, повышают международной экономической конкурентоспособности и являются важной основой ответственного гражданства, в том числе этического охрана нашей планеты. STEM-образование активно развивается в Казахстане с 2014 года. В стране даже создаются экспериментальные школы для разработки и апробации новых методов обучения. Однако последняя программа оценки результатов международного оценивания студентов показывает, что даже в экономически развитых странах, таких как страны Европы, США и Австралия, примерно 20% студентов не имеют достаточные навыки в области математики или естественных наук. Эта тенденция подчеркивает настоятельную необходимость действий в отношении STEM-образования. Хотя широко признано, что математика лежит в основе всех других дисциплин STEM, есть явные доказательства того, что она играет заниженную роль в интегрированном образовании STEM. Математика важна для многих профессий, особенно для науки, техники и инженерии. Однако математика часто воспринимается как сложная, и в результате многие учащиеся бросают предметы науки, техники, инженерии и математики (STEM) и не выбирают карьеру в области науки, техники и технологий. Если умственная нагрузка на уроке возрастает, интерес учащихся к предмету также ослабевает. Задания, связанные с реальными жизненными ситуациями, вызывают у детей интерес и желание решать задачи, ведь такие навыки могут пригодиться в реальной жизни в будущем. Задания, связанные с реальными жизненными ситуациями, вызывают у детей интерес и желание решать задачи, ведь такие навыки могут пригодиться в реальной жизни в будущем. В этой статье мы предлагаем альтернативный подход к изменениям в математическом образовании и показываем, как эта альтернатива применима к STEM-образованию. Также мы обращаемся к элементу этой проблемы, исследуя роль математики в STEM-образовании и то, как ее можно улучшить с помощью междисциплинарных подходов: (1) навыки двадцать первого века; (2) математическое моделирование. В конце статьи мы обсуждаем потенциал исследований в отношении этих двух аспектов и указываем, какую работу необходимо проделать в будущем.