Библиографическое описание:

Клименко Е. В. Информационные технологии как средство совершенствования профессиональных компетенций в естественнонаучном образовании [Текст] // Теория и практика образования в современном мире: материалы II междунар. науч. конф. (г. Санкт-Петербург, ноябрь 2012 г.). — СПб.: Реноме, 2012. — С. 170-173.

Работа экспериментатора (лаборанта – аналитика, лаборанта физико-химических, механических и экологических испытаний и др.) обязательно содержит этап математической обработки результатов проведенных измерений. Высокое качество современной аппаратуры не исключает этой части профессиональной деятельности, а лишь облегчает технику вычислений.

Методика математической обработки экспериментальных результатов подробно излагается в различных пособиях. Несмотря на имеющуюся обширную библиотеку математической литературы, лаборанты-практики, приступающие к проведению лабораторных диагностик, находятся в сложном положении. Для грамотной обработки результатов измерений им необходимы специальные знания по прикладной математике, что требует серьёзной предварительной подготовки: строгое математическое обоснование методов обработки результатов измерений базируется на теоремах математического анализа, на теории вероятностей и других разделах высшей математики.

Однако в последние годы для обработки экспериментальных результатов стали широко доступными современные информационные технологии, специализированные программные пакеты, которые автоматизируют процедуру обработки результатов эксперимента. Эти программные средства предполагают минимальный пользовательский уровень и определенный уровень лишь начальной математической подготовки пользователя.

Сложившаяся ситуация привела к необходимости создания определенного тренинга по методике элементарной обработки экспериментальных результатов средствами современных информационных технологий. Поэтому был создан практико-ориентированный курс «Обработка результатов лабораторных диагностик».

Данный курс в большей мере направлен на формирование навыков оперативной обработки результатов лабораторного эксперимента. При этом тематика курса определена и потребностями современного производства: в настоящее время используются только жёсткие методики оценки результатов, проведение которых требует значительных затрат времени.

Настоящий курс разработан для факультета повышения квалификации и дополнительного профессионального образования. Слушателями этого курса могут быть сотрудники лабораторий различных предприятий и организаций, профессиональная деятельность которых связана с проведением обработкой результатов анализа, проведения исследований, осуществления мониторинга различных параметров исследуемых процессов. Данный курс также может быть рекомендован для начинающих студентов различных направлений подготовки, обучающихся по естественно научным и техническим профилям. Знания и умения, полученные на этих занятиях, позволят расширить диапазон компетенций будущих специалистов по означенным профилям, подготовить студентов к эффективной учебно-исследовательской деятельности в рамках предметной подготовки, интенсифицировать процесс формирования навыков владения современными программными средствами, необходимыми для качественной организации профессиональной деятельности. Кроме того, курс «Обработка результатов лабораторных диагностик» может быть рекомендован учащимся старших классов в рамках профильной подготовки.

Такая универсальность данного курса объясняется

  • минимальными требованиями к подготовке, которым должны соответствовать слушатели перед началом его освоения;

  • доступностью излагаемого материала;

  • вариативностью содержательного наполнения выполняемых заданий.

Для прохождения обучения по данному курсу слушатели любой категории должны обладать элементарными навыками по работе с персональным компьютером и программным обеспечением: включение/выключение персонального компьютера, работа с объектами в операционной системе Windows (файлы, папки, меню, панель инструментов, кнопка Пуск, оконный интерфейс и др.).

Излагаемая на занятиях теория сопровождается мультимедийными презентациями, содержащими демонстрацию изучаемых возможностей, и многочисленными примерами применения данной теории на практике.

В частности, для рассмотрения в качестве примеров на компьютерных практических занятиях для действующих лаборантов – сотрудников предприятий и организаций, – предлагаются расчётные схемы, шаблоны и сценарии, создаваемые ими для автоматизации ежедневной профессиональной деятельности на рабочем месте. Такие примеры могут иметь узкую специализацию и их предметное содержание может быть не достаточно понятным для других категорий слушателей.

Для студентов младших курсов в качестве примеров приводятся задания из предметной области по их профилю подготовки. Например, для студентов, обучающихся по направлению «Биология», можно предлагать задания по измерению динамики хода температур, численности растений или животных на равных промежутках маршрута, измерения длительности того или иного поведенческого акта животного или частоты проявления определенных действий, доли определенной формы активности в бюджетах времени различных животных одного вида и т.п. Для этой категории слушателей курса важным аспектом является построение имитационных математических моделей экспериментально-аналитическим методом:

  • разработка концептуальной модели на основе предварительных литературных и экспериментальных данных (выбор переменных и параметров, формулировка основных предпосылок и гипотез о структурных связях и взаимодействиях с окружающей средой и др.);

  • структурная идентификация математической модели;

  • параметрическая идентификация математической модели как непосредственно по экспериментальным данным, так и на персональном компьютере;

  • проверка качества аппроксимации экспериментальных данных, использованных для поиска коэффициентов математической модели;

  • проверка адекватности математической модели по независимым экспериментам;

  • анализ чувствительности модели по параметрам.

Для учащихся старших классов школы можно привести в качестве примеров несколько знаменитых экспериментов, которые привели ученых к важнейшим открытиям. Например, можно рассказать о том, как Грегор Мендель проводил длительный эксперимент по скрещиванию самоопыляющегося сорта гороха. Данный эксперимент занял большой промежуток времени, требовал больших и точных математических просчетов, которые позволили Менделю вывести свои знаменитые законы. Далее целесообразно продемонстрировать вычисления, сопровождающиеся для наглядности построением графиков и диаграмм, приводящие к определению аналогичных зависимостей. Таким образом, табличный процессор для данной категории слушателей выступает как мощное средство реализации многих задач, стоящих перед юными исследователями на начальном этапе их учебно-исследовательской деятельности.

Курс рассчитан на 72 часа, из которых по плану 10 часов – теоретические занятия, 30 часов – практические (лабораторные) занятия под руководством преподавателя, 32 часа самостоятельная аудиторная работа. Самостоятельная работа является аудиторной и предназначена для углубления знаний по определенным темам на основе методических рекомендаций и консультаций преподавателя по подготовке и выполнению индивидуальных заданий. Практические (лабораторные занятия) запланированы к проведению в компьютерном классе, оснащённом соответствующим программным обеспечением (электронный табличный процессор).

Для констатации эффективности и успешности усвоения материала курса предусмотрен текущий контроль знаний, умений и навыков. Поэтому в рамках аудиторной самостоятельной работы запланировано выполнение индивидуальных заданий-проектов.

Целью настоящего курса является освоение распространенных методов статистической обработки данных и приближенных вычислений, ознакомление с основными численными методами диагностики лабораторных измерений. Приобретенные навыки позволят проводить числовые оценки решения многих профессиональных задач лаборанта, использовать на практике методы математической статистики, реализовывать методики диагностики с использование функционального аппарата современных информационных технологий.

Задачи курса:

  • сформировать компетентности в области использования возможностей современных информационных технологий в лабораторной практике;

  • обучить использованию и применению средств современных информационных технологий в профессиональной деятельности лаборанта;

  • ознакомить с приемами и методами использования электронных таблиц при проведении разных видов диагностик, реализуемых в процессе лабораторных экспериментов.

В результате изучения курса слушатели должны знать приемы и методы использования электронных таблиц для реализации задач лабораторного исследования; уметь использовать возможности электронных таблиц в своей профессиональной деятельности; владеть методикой использования электронных таблиц в предметной области; иметь представление о возможностях практической реализации задач диагностического содержания в электронных таблицах, обеспечивающих автоматизацию ввода, накопления, обработки, передачи, оперативного управления эмпирической информацией; уметь использовать электронные таблицы в целях математического моделирования и исследования задач профессиональной деятельности.

Теоретическое и практическое обучение проводится по следующим разделам и с соответствующим содержательным наполнением:

Раздел 1. Современные информационные технологии в обработке результатов лабораторных диагностик

Виды экспериментальной (опытной) информации, её характеристики. Обзор современных информационных технологий, автоматизирующих обработку результатов лабораторных диагностик.

Раздел 2. Общая характеристика и функциональные возможности электронных таблиц

Понятие электронной таблицы. Общая характеристика интерфейса. Технология ввода данных. Формулы, функции, мастер функций. Графические возможности электронных таблиц для представления числовой экспериментальной информации.

Раздел 3. Средства структуризации и первичной обработки экспериментальной информации

Основные приёмы подготовки эмпирической информации к расчётам с помощью электронных таблиц. Измерения и погрешность результата. Прямые, косвенные, неравноточные измерения. Схемы-шаблоны подготовки данных к расчётам.

Раздел 4. Анализ результатов лабораторного эксперимента

Обзор возможностей математических, статистических, логических, инженерных функций для анализа фактических зависимостей, полученных в ходе эксперимента. Функциональное наполнение Пакета Анализа.

Раздел 5. Возможности электронных таблиц для реализации задач численного моделирования

Моделирование оптимизационных ситуаций. Возможности инструмента Поиск решения для определения оптимальных характеристик протекания эксперимента. Статистическая обработка данных и прогнозирование: регрессионный и корреляционный анализ, анализ временных рядов. Аналитическое и графическое представление результатов.

Занятия лабораторного практикума подкрепляют изучение отдельных разделов курса и направлены на формирование устойчивых умений оперирования числовой информацией экспериментальной деятельности естествоиспытателя.

В частности, при изучении раздела “Общая характеристика и функциональные возможности электронных таблиц” лабораторные занятия предусматривают выработку умений в области технологии обработки числовой информации в электронных таблицах: ввода данных, преобразование данных; произведение расчётов с помощью формул: абсолютные, относительные ссылки, использование функций; использование графических возможностей электронных таблиц для представления эмпирических зависимостей.

При изучении раздела “Средства структуризации и первичной обработки экспериментальной информации” слушатели курса выполняют лабораторные работы по созданию схем и шаблонов для подготовки данных к расчётам; по разработке сценариев методик расчёта характеристик лабораторного диагностирования.

Изучение раздела “Анализ результатов лабораторного эксперимента” предусматривает формирование навыков использования математических, статистических, логических, инженерных функций для анализа фактических зависимостей, полученных в ходе эксперимента, а также реализации возможностей Пакета Анализа для получения характеристик лабораторного диагностирования.

Осознанность изучения раздела “Возможности электронных таблиц для реализации задач численного моделирования” подкрепляется рассмотрением на занятиях лабораторного практикума возможностей инструмента Поиск решения для определения оптимальных характеристик протекания эксперимента; проведением статистической обработки данных; прогнозированием изменений результатов эксперимента. Аналитическое и графическое представление результатов подтверждает или опровергает выдвигаемые гипотезы.

В качестве программного средства для выполнения заданий компьютерных лабораторных работ данного курса используется Microsoft Excel как наиболее распространённый табличный процессор офисного пакета Microsoft Office, которым владеет сейчас практически каждый специалист. В качестве программного средства может использоваться табличный процессор Calc, входящий в состав свободно распространяемого офисного пакета OpenOffice.org.

Табличный процессор предоставляет возможность задать: поле переменных задачи (определить условные обозначения элементов, задать их начальные значения, единицы измерения и ограничения на допустимые значения переменных); поле правил, в котором записываются математические операции между заданными переменными (арифметические и логические выражения, условные переходы); способ решения задачи (прямые расчеты, итеративный поиск решения, оптимизация по параметру методом многомерного поиска); способ представления результатов (графический, числовой, таблицы и т. п.).

При работе с системой пользователь выбирает из главного меню поле, в которое вводит информацию. Поле системы — это таблица, обычно занимающая часть экрана. Различные таблицы могут быть видны одновременно. При этом пользователь задает переменные, записывает математические операции, которые необходимо произвести между этими переменными, тип решаемой задачи, способ выбранной информации. Он может варьировать начальные значения переменных и одновременно видеть результаты вычислений. В таком режиме используют ПК как интеллектуальный калькулятор, делающий вычисления по формулам. Однако, в рамках даже простейшего примера перед пользователем открываются богатые возможности моделирования: изменения одних исходных данных при фиксации других, внесения дополнительных ограничений на возможные значения, введения в систему дополнительных логических условий и т. д. Гибкость и удобство задания различных ограничений и модификаций модели процесса не может сравниться с необходимостью модифицировать процедуру расчета частотной характеристики каждый раз по написанному пользователем сценария.

Фактически возможности программных средств такого рода очень велики: если пользователь может задавать математическую модель, то он получит все результаты, ни разу не прибегнув к программированию. Ему необходимо только запомнить относительно простой набор правил записи математических выражений и иметь навыки в работе с такой системой.

Обычно в табличных процессорах введены развитые средства статистической обработки данных и диагностики стояний. Например, если в рамках введенных ограничений не удается найти решения задачи, то пользователю будет сообщено об этом. Практика показывает, что с помощью табличного процессора удается решить более половины типичных расчетных задач лабораторных диагностик, встающих перед естествоиспытателем, при этом процесс диагностики ускоряется в десятки, сотни раз.


Литература:

  1. Костылев А. А., Миляев П. В., Дорский Ю. Д. Статистическая обработка результатов экспериментов на ПК. – М.: Энергоатомиздат, 2011. – 304 с.


Обсуждение

Социальные комментарии Cackle