Дипломна робота: Використання навчально-творчих завдань під час навчання комп'ютерного моделювання у розвиток творчих здібностей учнів. Застосування комп'ютерного моделювання у процесі навчання рожева наталія борисівна Психолого-педагогічні ас
Практичні заняття є однією з найважливіших складових медико-біологічної освіти. Експерименти in vivoі in vitroшироко використовуються, щоб допомогти студентам у придбанні практичних експериментальних навичок, однак не менш важливим завданням є закріплення та осмислення фактичного матеріалу, отриманого на лекціях, семінарах та з підручників. Хоча застосування лабораторних тварин для цієї мети стало традицією, цей підхід має свої недоліки. Спробуємо перерахувати деякі з них:
Постановка експерименту досить складна і часом потребує значних витрат часу.
З попереднього пункту випливає, що для цього проміжку часу може бути перевірено лише обмежену кількість препаратів
Експеримент може бути ресурсомістким, і економічні міркування можуть виявитися превалюючими в організації дослідження
Експеримент на тваринах завжди пов'язаний з морально-етичними обмеженнями, тема яких також обговорюється в цьому рефераті.
Комп'ютерне моделювання, яке застосовується в медичній освіті, може бути розбите на такі категорії:
- комп'ютерні текстові симулятористворюють словесне опис ситуації, у якій користувач вибирає одну з кількох зумовлених відповідей. Ґрунтуючись на отриманій відповіді, комп'ютер генерує таку ситуацію. Будучи заснованими лише на текстовій інформації, такі симулятори відносно прості для програмування та невибагливі до комп'ютерних ресурсів. Проте нині ці критерії стають менш актуальними і сьогодні текстові симулятори використовуються відносно рідко.
- комп'ютерні графічні симуляторивідтворюють на дисплеї графічне зображення ситуації, часто щоб пояснити фармакокінетичні та фармакодинамічні процеси, пов'язані з прийомом препарату. Зазвичай використовується тільки "миша" як інтерфейсний пристрій. Хоча такі симуляції сприяють розумінню та засвоєнню матеріалу, зазвичай вони не розвивають у студентів практичних навичок. Головна мета їх використання полягає в поясненні деяких абстрактних концепцій у доступній та недорогій формі. Такі симулятори особливо підходять для моделювання фізіологічних та фармакологічних процесів.
Sniffy – TheVirtualRat
Як один із прикладів моделювання лабораторної тварини можна навести відому програму Sniffy - The Virtual Rat, яка дозволяє симулювати поведінку справжнього щура, але без усіх недоліків використання реальної тварини. Програма дозволяє студентам відтворювати класичні експерименти з вивчення фізіології навчання (вироблення умовних рефлексів тощо). Можлива реалізація власного плану експерименту, використання різних стимулюючих чинників тощо. Можна відзначити продуманий інтерфейс користувача і чудово виконану комп'ютерну графіку, яка дуже схоже симулює рухи реального щура.
Моделювання лабораторного щура у дії - Sniffy The Virtual Rat
Rat cvs (Cardiovascular System)
Програма Rat CVS моделює експеримент щодо впливу різних препаратів на серцево-судинну систему щура. Програма дозволяє реєструвати зміни системного артеріального тиску, тиску, що створюється у лівому шлуночку, венозного тиску, силу та частоту серцевого скорочення. Можливе також моделювання спинального щура. Експериментатору можна проводити ін'єкції різних препаратів у необхідних дозах (дигоксин, атенолол, ізопреналін, лозартан і т.д.), стимулювати нервову систему (блукаючий нерв і т.д.). Все це супроводжується візуалізацією зміни параметрів серцево-судинної системи у реальному часі.
Програма може бути використана як для навчання студентів, так і для контролю - можна "вводити" щурі невідомі препарати з метою їх визначення студентом. Rat CVS розроблена John Dempster, University of Strathclyde.
Rat CVS – введення адреналіну в дозі 10 мкг/кг
Застосування моделювання для навчання в галузі комп'ютерних наук
Р. П. Романськи
Технічний Університет, Софія, Болгарія
Вступ
Для розвитку комп'ютерної техніки та вдосконалення архітектурної організації комп'ютерних систем (КС) необхідне безперервне навчання та самовдосконалення комп'ютерних фахівців та студентів. Під час проведення цього навчання треба комбінувати форми традиційного навчання з можливостями самостійної підготовки, дистанційного навчання, практичної розробки проектів та реалізації експериментів дослідження. Істотна роль при навчанні в галузі комп'ютерних наук виконує застосування сучасних методів вивчення архітектурної організації та аналізу системної продуктивності КС. У цьому сенсі застосування методів моделювання в процесі вивчення базових структур різних КС та організації комп'ютерних процесів дозволяє розробити відповідний математичний опис досліджуваного об'єкта та створити програмне забезпечення для виконання комп'ютерних експериментів [Романський, 2001, Arons, 2000]. Аналіз експериментальних результатів моделювання [Брююль, 2002] дозволяє оцінити основні характеристики системи та продуктивність досліджуваних КС.
Застосування моделювання у процесі вивчення КС дозволяє досліджувати особливості архітектури та організацію обчислення та управління. Це можна здійснити на основі модельного експерименту, організація якого передбачає проектування комп'ютерної моделі як послідовності трьох компонентів (концептуальна модель, математична модель, програмна модель) та реалізації цієї моделі у відповідному операційному середовищі. У цій роботі розглядається можливість застосування різних методів дослідження КС у процесі їх вивчення і зокрема застосування принципів моделювання для дослідження процесів, що протікають, а також аналіз системної продуктивності КС. Основна мета полягає у визначенні узагальненої процедури комп'ютерного моделювання як послідовність взаємозалежних етапів та представленні основних стадій методології модельного дослідження. Для цього в наступній частині представлені загальна формалізація комп'ютерної обробки інформації та особливості комп'ютерних обчислень як об'єкт вивчення. Застосування принципів моделювання у процесі вивчення КС пов'язані з методологічної організацією навчання у традиційному, дистанційному, чи розподіленому сенсі .
Комп'ютерні системи як об'єкт вивчення та методи дослідження
Одним з основних завдань спеціалізованих курсів навчання в галузі комп'ютерних систем та дослідження продуктивності є навчання майбутніх та справжніх комп'ютерних проектантів, розробників комп'ютерного обладнання та споживачів КС у правильному використанні технологічних можливостей моделювання та вимірювання характеристик систем. Ці можливості застосовують як у процесі оцінювання ефективності нових комп'ютерних проектів, так проведення порівняльного аналізу існуючих систем. У процесі навчання ставиться завдання з'ясування послідовності етапів дослідження та можливості обробки експериментальних результатів для отримання адекватних оцінок індексів продуктивності. Це завдання можна уточнити залежно від конкретної галузі комп'ютерного навчання та особливостей принципів аналізованої комп'ютерної обробки інформації.
Рис. 1. Інформаційна підтримка комп'ютерної обробки.
Загалом комп'ютерна обробка пов'язана з реалізацією певних функцій для перетворення вхідних даних у вигляді остаточних рішень. Це визначає два рівні функціонального перетворення інформації (рис. 1):
математичне перетворення інформації - реальна обробка даних у вигляді математичних об'єктів і представляється узагальненою функцією f:D R, яка зображує елементи множини даних D в елементах множини результатів R;
комп'ютерна реалізація обробки - представляє конкретну реалізацію f*:X®Y математичної функції f залежно від комп'ютерного та програмного устаткування з урахуванням відповідного фізичного представлення реальних інформаційних об'єктів.
В результаті можна записати узагальнену функціональну модель комп'ютерної обробки r = f(d)ºj 2 (f*[ 1(d)]), де функції j 1 і j 2 є допоміжними для кодування та декодування інформації.
Розглядаючи КС як об'єкт вивчення, треба пам'ятати, що комп'ютерна обробка складається з процесів, кожен із яких можна як структури I =
Рис. 2. Орієнтовний профіль комп'ютерного процесу.
Підтримка різних процесів при організації комп'ютерної обробки формує системне навантаження комп'ютерного середовища. Для кожного моменту (t=1,2,...) її можна уявити вектором V(t)=Vt=
При вивченні КС необхідно визначити набір базових системних параметрів, що відображають сутність комп'ютерної обробки, а також розробити методику дослідження поведінки системного ресурсу та процесів, що протікають. Як основні системні параметри (індекси продуктивності) можна дослідити, наприклад, робоче навантаження кожного елемента системного ресурсу, загальне системне навантаження КС, час відповіді при вирішенні комплексу завдань у мультипрограмному режимі, ступінь стійкості (стійкості) обладнання, вартість комп'ютерної обробки, ефективність планування паралельних чи псевдопаралельних процесів тощо.
Типовий курс навчання в галузі аналізу та дослідження продуктивності КС має обговорювати основні теоретичні та практичні проблеми у наступних напрямках:
можливості дослідження продуктивності комп'ютерного обладнання та ефективності комп'ютерних процесів;
застосування ефективних методів дослідження (вимірювання, моделювання);
технологічні особливості виміру параметрів системи (benchmark, monitoring);
технологічні особливості та організація моделювання (аналітичне, симуляційне та ін.);
методи аналізу експериментальних результатів
Все це пов'язано із застосуванням даного методу дослідження та вибором відповідного інструментарію. У цьому вся сенсі на рис. 3 представлена зразкова класифікація методів дослідження КС та процесів. Можна визначити три основні групи:
Програмні суміші - представляють математичні залежності з оцінки продуктивності процесора з урахуванням коефіцієнтів застосування окремих операційних класів. Дозволяють оцінити навантаження процесора статистичним аналізом після виконання типових програм.
Методи підрахунку - дозволяють отримати достовірну інформацію про перебіг комп'ютерних процесів на основі безпосередньої реєстрації певних значень доступних параметрів КС. Для цього необхідно використовувати або розробити відповідний засіб підрахунку (монітор) та організувати виконання експерименту з підрахунку. Слід зазначити, що сучасні операційні системи мають власні системні монітори, які можна використовувати на програмному чи мікропрограмному рівні.
Методи моделювання - застосовують у тому випадку, коли відсутня реальний об'єкт експерименту. Дослідження структури чи процесів, що протікають, в КС здійснюється на базі комп'ютерної моделі. Вона відображає найважливіші аспекти поведінки структурних та системних параметрів залежно від поставленої мети. Для розробки моделі треба вибрати найкращий метод моделювання, що дозволяє отримати максимальну адекватність і достовірність.
Рис. 3. Класифікація методів дослідження КС та процесів.
Традиційний процес навчання передбачає проведення основного курсу лекцій разом із набором аудиторних вправ та/або лабораторним практикумом. У сфері комп'ютерних наук щодо організації КС і принципів управління комп'ютерними процесами (на низькому і високому рівні), і навіть під час аналізу системної продуктивності, часто виникає у розробці комп'ютерних моделей під час виконання лабораторних завдань у класі чи за самостійної реалізації проектів. Для успішного виконання цих практичних робіт і отримання необхідних практичних умінь необхідно визначити послідовність етапів і уявити технологічні особливості розробки моделей. Це дозволить учням набути необхідних знань щодо розробки адекватних і достовірних комп'ютерних моделей дослідження, оцінки та порівняльного аналізу системної продуктивності різних комп'ютерних архітектур. Внаслідок цього далі запропоновано узагальнену процедуру проведення моделювання, а також методологічну схему модельного дослідження КС та процесів.
Процедура комп'ютерного моделювання при дослідженні КС та процесів
Основне завдання комп'ютерного моделювання при дослідженні КС та процесів полягає в отриманні інформації про індекси продуктивності. Планування модельного експерименту в процесі навчання здійснюється на основі наступних етапів:
збирання емпіричних даних для конкретних значень базових системних параметрів;
структурування та обробка емпіричної інформації та розробка функціональної схеми моделі;
визначення апріорної інформації та дефіційні області робочих параметрів для розробки відповідної математичної моделі об'єкта-оригіналу;
реалізація модельних експериментів, накопичення модельної інформації та її подальший аналіз.
Узагальнена формалізована процедура модельного дослідження організації модельного експерименту показано на рис. 4.
Рис. 4. Процедура модельного дослідження.
Початкова мета визначається необхідністю дослідження реального об'єкта (система чи процес). Основні етапи процедури такі:
Визначення базової концепції побудови моделі декомпозуванням об'єкта на підсистеми та запровадження допустимого ступеня ідеалізації для деяких аспектів поведінки системних процесів.
Математична формалізація структури та взаємозв'язку у дослідженому об'єкті з урахуванням відповідної формальної системою.
Математичний опис функціонування реальної системи та розробка відповідної функціональної моделі в залежності від мети моделювання.
Реалізація математичної моделі з використанням відповідного методу моделювання.
Опис створеної математичної моделі засобами відповідного програмного середовища (спецілізованого або універсального).
Виконання експериментів на базі створеної моделі та подальша обробка та інтерпретація модельної інформації для оцінки параметрів об'єкта дослідження.
Основні методи комп'ютерного моделювання:
Аналітичні методи - використовують математичні засоби для опису компонентів реальної системи та процесів, що протікають. На основі обраного математичного підходу математична модель зазвичай будується як система рівнянь, що дозволяє легко програмувати, але реалізації необхідні висока точність формулювань і прийнятих робочих гіпотез, і навіть значна верифікація.
Симуляційні (імітаційні) методи - поведінка реального об'єкта наслідується програмного імітатора, який при своїй роботі використовує реальне робоче навантаження (емуляція), або програмну модель робочого навантаження (симуляція). Такі моделі дозволяють дослідження складних систем та отримання достовірних результатів, але виконуються в часі і це визначає основний достаток методу – значне споживання машинного часу.
Емпіричні методи - це кількісні прийоми для реєстрації, накопичення та аналізу інформації функціонування реального об'єкта, на основі яких можна побудувати статистичну модель для його дослідження. Зазвичай застосовуються лінійні або нелінійні рівняння для представлення взаємозв'язку обраних параметрів (наприклад, з множини первинних факторів) та для обчислення статистичних характеристик.
Основним завданням комп'ютерного моделювання є створення адекватної моделі, за допомогою якої досить точно можна уявити структуру досліджуваної системи та процесів, що протікають. Розробка комп'ютерної моделі включає три послідовні рівні - концептуальна модель (ідейна концепція структурування моделі), математична модель (зображення концептуальної моделі засобом математичної формальної системи) та програмна модель (програмна реалізація математичної моделі з відповідним мовним середовищем). На кожному рівні комп'ютерного моделювання необхідно перевіряти адекватність моделі, щоб забезпечити достовірність кінцевої моделі та точність результатів модельних експериментів. Специфіка окремих етапів процедури моделювання визначає застосовувані підходи та засоби оцінки адекватності. Ці особливості знайшли місце у розробленій методології комп'ютерного моделювання, яка представлена нижче.
Методологія модельного дослідження
У процесі комп'ютерного моделювання, незалежно від методу, можна визначити узагальнену матодологічну схему модельного дослідження (рис. 5). Запропонована формалізована методологічна послідовність передбачає кілька основних фаз, поданих нижче. В основному, вона представляє ітераційну процедуру для отримання необхідної достовірності комп'ютерної моделі, що розробляється на базі формулювання початкової модельної гіпотези та її послідовної модифікації. Такий підхід є вдалим щодо складних систем, і навіть при відсутності достатньої апріорної інформації для досліджуваного об'єкта.
Стадія "Формулювання"
На першому етапі розробки моделі необхідно точно та ясно визначити об'єкт моделювання, умови та гіпотези дослідження, а також критерії оцінки модельної ефективності. Це дозволить розробити концептуальну модель та дефінувати її абстрактними термінами та поняттями. Зазвичай абстрактний опис визначає початкові принципи модельної побудови (основні апроксимації, дефініційні галузі змінних, критерії ефективності та типи очікуваних результатів). На цій стадії можна визначити такі підетапи:
Дефінування та аналіз поставленого завдання. Включає чітко визначену сутність завдання дослідження та планування необхідних заходів. На основі аналізу проблеми визначається обсяг передбачуваних дій та необхідність декомпозиції завдання.
Уточнення типу початкової інформації. Ця інформація дозволяє отримати коректні вихідні результати моделювання і тому необхідно забезпечити необхідний рівень достовірності оцінок.
Введення допущених і гіпотез. Це необхідно за відсутності достатньої інформації для реалізації моделі. Допущення замінюють дані, що відсутні, або відсутність їх повності. Гіпотези відносяться до типу можливих результатів або серед реалізації досліджуваних процесів. У процесі моделювання ці гіпотези та припущення можуть бути прийняті, відкинуті, або модифіковані.
Визначення основного змісту моделі. На основі застосовуваного методу моделювання звітує особливість реального об'єкта, поставлене завдання та засоби її вирішення. Результати цього підетапу включають формулювання базової концепції моделі, формалізований опис реальних процесів та вибір відповідної апроксимації.
Визначення модельних параметрів та вибір критеріїв ефективності. На цьому підетапі визначаються первинні та вторинні фактори, вхідні дії та очікувані на виході реакції моделі, що є особливо важливим для досягнення необхідної точності математичного опису. Уточнення критеріїв ефективності пов'язані з дефінуванням функціональних залежностей оцінки реакції системи за зміни модельних параметрів.
Анотація опис моделі. Фаза загального формулювання концептуальної моделі закінчує побудову абстрактної моделі у відповідному середовищі абстрактних термінів - наприклад, у вигляді структурної схеми як потокової діаграми (Data Flow Diagram), у вигляді графічної схеми (State Transition Network) і т.д. Це абстрактне уявлення дозволить легко побудувати математичну модель.
Рис. 5. Методологічна схема модельного дослідження.
Стадія "Проектування"
Проектування комп'ютерної моделі пов'язане з розробкою математичної моделі та її програмним описом.
Математична модель є уявленням структури досліджуваного об'єкта і протікають у відповідному математичному вигляді Y=Ф(X, S, A, T), де: X - безліч зовнішніх впливів; S – безліч системних параметрів; A – відображає функціональну поведінку (алгоритми функціонування); T – час роботи. Таким чином, поведінка (реакція) об'єкта Y моделює набір функціональних впливів Ф, що представляють аналітичні залежності (детерміновані або імовірнісні). У цьому сенсі математична модель є описом абстрактної моделі засобами обраної математичної системи, оцінюючи прийняті гіпотези та апроксимації, початкові умови та дефіновані параметри дослідження. При розробці математичної моделі можна застосувати відомі математичні формули, залежності або математичні закони (наприклад, імовірнісні розподіли), а також комбінувати та доповнити їх. Найпоширеніші для мети моделювання теоретичні математичні системи надають можливість представити математичну модель і в графічному вигляді - мережі Петрі, ланцюги Маркова, системи масового обслуговування та ін. адекватності, і після цього можна затвердити чи відкинути її.
Програмна модель є реалізацію математичного опису програмним мовою - при цьому вибираються відповідні технічні та технологічні засоби. У процесі програмної реалізації з урахуванням математичної моделі розробляється логічна структурно-функциональная схема моделі. Для побудови цієї схеми можна використовувати традиційні блок-схеми, або графічні засоби, які представляють спеціалізоване середовище моделювання - як наприклад GPSS (General Purpose Simulation System). Програмна реалізація моделі є завданням розробки програмного забезпечення й у сенсі підпорядковується принципам технології програмування.
Стадія "Уточнення"
Рис. 6. Ітеративна процедура уточнення моделі.
Основною метою перевірки модельної достовірності є визначення рівня точності відповідності при поданні процесів реального об'єкта та механізму реєстрації модельних результатів. У загальному плані комп'ютерна модель представляє сукупність окремих компонентів і в цьому сенсі особливо важливо правильно планувати перевірки адекватності.
Стадія "Виконання"
Це етап реалізації створеної моделі (рішення чисельним способом або виконання у часі). Найголовніша мета - отримання максимальної інформації для мінімальних витрат машинного часу. Передбачено два підетапи:
Планування модельного експерименту - визначення значення керованих факторів і правила реєстрації факторів, що спостерігаються при виконанні моделі. Вибір конкретного плану експерименту залежить від мети дослідження при оптимізації часу виконання. Для отримання ефективного плану зазвичай застосовуються статистичні методи (повний план, однофакторний план, рандомізований план тощо), що дозволяють видалити спільний вплив факторів, що спостерігаються, і оцінити допустиму експериментальну помилку.
Реалізація експерименту – підготовка вхідних даних, комп'ютерна реалізація експериментального плану та збереження експериментальних результатів. Реалізацію експерименту можна виконати таким чином: контрольне моделювання (для перевірки працездатності та чутливості моделі та оцінки модельного часу); робоче моделювання (дійсна реалізація розробленого плану експерименту).
Стадія "Аналіз та інтерпретація модельних результатів"
При реалізації плану модельного експерименту накопичується інформація (результати моделювання), яку необхідно аналізувати для отримання оцінки та висновків щодо поведінки досліджуваного об'єкта. Це визначає два аспекти - вибір методів для аналізу експериментальної інформації та застосування відповідних способів інтерпретації отриманих оцінок. Останнє особливо важливе для формування коректних висновків дослідження. У сенсі першого аспекту зазвичай застосовують статистичні методи - дискриптивні аналізи (підрахунок граничних значень параметрів, математичного очікування, дисперсії та середньоквадратичної помилки; визначення розшарування для обраного фактора; обчислення гістограми та ін.); кореляційний аналіз (визначення рівня факторного взаємозв'язку); регресійний аналіз (дослідження причинного взаємозв'язку у групі факторів); дисперсійний аналіз (для встановлення відносного впливу певних чинників з урахуванням експериментальних результатів).
Результати аналізу модельних даних можна у числовому чи табличному вигляді, з допомогою графічних залежностей, діаграм, гістограм тощо. Щоб вибрати відповідні графічні засоби важливе значення має використаний метод аналізу, і навіть суб'єктивні вміння експериментатора для оформлення результатів експерименту.
Висновок
Основна мета організації кожного модельного експерименту – це реалізація ефективного моделювання. Вона пов'язується з машинним часом - значний обсяг обробки моделі підвищує вартість моделювання і знижує ефективність. Для ефективності дослідження важливе значення має швидка валідизація моделі та досягнення збіжності. p align="justify"> Для кожної реальної системи часто доводиться створювати безліч різних моделей, що відрізняються способом декомпозиції і рівнем детайлізації, методом моделювання, засобами програмної реалізації і т.д. У процесі вибору оптимального варіанта лише оцінка точності та адекватності є недостатньою. З безлічі моделей, що сходяться, треба вибрати найефективніший варіант, який витрачати мінімальний час на реалізацію.
Істотне значення для досягнення достатньої ефективності моделі має і застосовувана мова програмної реалізації, а також повність формальної системи абстрактного представлення концептуальної моделі, простота термінів опису, розробка оптимального плану та ін. для аналітичного моделювання. Задля реалізації симуляційних моделей успішно використовувати спеціалізовані мовні середовища.
Список літератури
[Брююль 2002] Брююль А. SPSS: мистецтво обробки інформації. Аналіз статистичних даних. Санкт Петербург: ДіаСофт, 2002, - 608 с.
[Романський, 2001] Романскі Р. Математичне моделювання та дослідження стохастичних тимчасових характеристик процесів комп'ютерної обробки даних // Інформаційні технології. - Москва, Росія, 2001, № 2, - С. 51 - 55.
Arons H., van Asperen E. Computer assistance for model definition // Proceedings of 32nd Winter Simulation Conference. – Florida, USA, December 2000. – P. 399-408.
Benveniste A., Fabre E., Haar St. Markov Nets: probabilistics models for distributed and concurrent systems // IEEE Transactions on Automatic Control. November 2003, vol. 48, No 11. – P. 1936-1950.
Butler J.E., Brockman J. B. A Web-based освітні інструменти, що simulates a simple computer architecture // ACM SIGCSE Bulletin. June 2001, vol. 33, No. 2. – P. 47-50.
Crosbie R. E. A model curriculum in modeling and simulation: Do we need it? Can we do it? // Proceedings of the 32nd Winter Simulation Conference. December 2000. -P. 1666-1668.
Fabre E., Pigourier V. Monitoring distributed systems with distributed algorithms // Proceedings of the 41st IEEE Conference on Decision and Control. - vol. 1. 10-13 December 2002 – P. 411-416.
Ibbett R.N. WWW Visualisation of Computer Architecture Simulations // Procedings of the 7th Annual Conf. on Innovation and Technology in Computer Science Education. June 2002. – P. 247.
Lilja DJ. Comparing Instructional Delivery Methods for Teaching Computer Systems Performance Analysis // IEEE Trans. on Education. February 2001, vol. 44, № 1, - P. 35-40.
Music G., Zupancic B., Matko D. Petri net based modeling and supervisory control design in Matlab // Proceedings of IEEE Conference EUROCON 2003 "Computers as a Tool". - vol. 1. 22-24 Sept. 2003. – Slovenia. – P. 362-366.
Pandey S., Ramamritham K., Chakrabarti S. Monitoring dynamic Web для відповіді до continuous queries // Proceedings of 12th International Conference on World Wide Web. - Hungary, May 2003, - P. 659-668.
Pockec P., Mardini W. Modeling with queues: empirical study // Proceedings of Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering. - vol. 1. 13-16 May 2001. – P. 685-689.
Romansky R. та ін. Organisation of Informational Network InfoNet for Distributed e-Learning // Proceedings of the 3rd International Conference on Computer Systems and Technologies (e-Learning). 20-21 June 2002. Sofia, Bulgaria. – P. IV.4-1 – IV.4-6.
Sargent R.G. Verification and validation of simulation models // Proceedings of the 2003 Winter Simulation Conference. - vol. 1. 7-10 December 2003. – P. 27-48.
Stahl, I. GPSS: 40 років розвитку / / Proceedings of 33rd Winter Simulation Conference. December 2001. – P. 577-585.
Ye D, Xiaofer Xu, Yuliu Chen. Integrated modeling methodology for virtual enterprises // Proceedings of 10th Conference on Computers, Communications, Control and Power Engineering. - vol. 3. October 2002. – P. 1603-1606.
Навчання комп'ютерного моделювання у шкільному курсі інформатики
У нашій дослідницькій роботі ми припускаємо, що найефективнішим з погляду розвитку творчих здібностей учнів є матеріал, пов'язані з інформаційним моделюванням. Перш ніж перевірити цю гіпотезу розглянемо місце та значення комп'ютерного моделювання, цілі та завдання навчання комп'ютерного моделювання та поняття, що формуються при навчанні моделювання.
Місце та значення комп'ютерного моделювання у шкільному курсі інформатики
В обов'язковому мінімумі змісту освіти з інформатики присутня лінія "Моделювання та формалізація", яка поряд з лінією інформації та інформаційних процесів є теоретичною основою базового курсу інформатики.
Не слід вважати, що тема моделювання носить суто теоретичний характер і автономна від інших тем. Більшість розділів базового курсу мають прямий стосунок до моделювання, зокрема і теми, які стосуються технологічної лінії курсу. Текстові та графічні редактори, СУБД, табличні процесори, комп'ютерні презентації слід розглядати як інструменти роботи з інформаційними моделями. Алгоритмізація та програмування також мають пряме відношення до моделювання. Отже, лінія моделювання є наскрізною багатьом розділів базового курсу.
На думку Бешенкова С.А. та ін. теми "Інформація та інформаційні процеси" та "Формалізація та моделювання" є ключовими в курсі інформатики. Дані теми поєднують у єдине ціле такі традиційні теми курсу, як "Алгоритми та виконавці", "Інформаційні технології" та ін.
Творці авторських курсів "Інформатика в іграх та завданнях" та "Інформатика-плюс" вважають, що основне завдання шкільного курсу інформатики - формування та розвиток вміння аналізувати та будувати інформаційно-логічні моделі.
Бояршин М.Г. вважає за доцільне введення в рамках предмета інформатики курсу комп'ютерного моделювання, метою якого буде ознайомлення учнів з прийомами вирішення завдань фізики, хімії, математики, економіки, екології, медицини, соціології, дисциплін гуманітарного спрямування, конструкторських та технологічних проблем за допомогою сучасної обчислювальної техніки.
Кузнєцов А.А., Бешенков С.А., Ракітіна Є.А. вважають, що основними компонентами курсу інформатики, що надають йому системного характеру, є "Інформаційні процеси", "Інформаційні моделі", "Інформаційні основи управління". Розв'язання задачі завжди починається з моделювання: побудови або вибору ряду моделей: модель змісту задачі (формалізація умов), модель об'єкта, обрана як робоча для вирішення цієї конкретної задачі, модель (метод) рішення та модель процесу розв'язання задачі.
Таким чином, вивчення інформаційних процесів, як і взагалі будь-якого зовнішнього феномена, світу, засноване на методології моделювання. Специфіка інформатики у цьому, що вона використовує як математичні моделі, а й моделі різноманітних форм і видів (текст, таблиця, малюнок, алгоритм, програма) - інформаційні моделі. Поняття інформаційної моделі надає курсу інформатики широкий спектр міжпредметних зв'язків.формування яких є одним з основних завдань цього курсу в основній школі. Сама ж діяльність із побудови інформаційної моделі – інформаційне моделювання є узагальненим видом діяльності, який характеризує саме інформатику.
Одним із ефективних методів пізнання навколишньої дійсності є метод моделювання, який є потужним аналітичним засобом, що увібрав у себе весь арсенал новітніх інформаційних технологій.
Узагальнюючий характер поняття "інформаційне моделювання" обумовлений тим, що при роботі з інформацією ми або маємо справу з готовими інформаційними моделями (виступаємо в ролі їх спостерігача), або розробляємо інформаційні моделі.
Інформаційне моделювання не лише об'єктом вивчення інформатиці, а й найважливішим способом пізнавальної, навчальної та практичної діяльності. Його також можна розглядати як метод наукового дослідження та як самостійний вид діяльності.
Зубко І.І. інформаційне моделювання визначає як "новий загальнонауковий метод пізнання об'єктів навколишньої дійсності (реальної та ідеальної), орієнтований використання комп'ютера". Моделювання розглядається як спосіб пізнання, з одного боку, і як зміст, який має бути засвоєний учнями, з іншого. Автор вважає, що найефективніше навчання учнів інформаційному моделюванню можливе у разі реалізації практично методу проектів інтегрує у собі дослідницьку, самостійну і творчу роботу у різних варіантах .
Галигіна І.В. вважає, що навчання інформаційному моделюванню доцільно проводити на основі таких підходів:
модельного, відповідно до якого моделювання розглядається як інструмент пізнання, об'єкт вивчення та засіб навчання;
об'єктного, що передбачає виділення та аналіз різних типів об'єктів: об'єкта вивчення, інформаційної моделі як нового об'єкта, об'єктів мови моделювання, що використовуються для побудови моделі.
Інформаційне моделювання в педагогіці може розглядатися у трьох аспектах, як:
інструмент пізнання, оскільки отримання нових знань про реальний об'єкт, що відповідає інформаційній моделі, об'єкти мови моделювання, що використовуються для опису цієї моделі, відбувається в процесі побудови та дослідження моделі;
засіб навчання, оскільки процес навчання в більшості випадків пов'язаний з оперуванням інформаційними моделями об'єкта, що вивчається, такими як словесний опис, графічне зображення,
формульне уявлення закономірностей та ін;
об'єкт вивчення, оскільки інформаційна модель може розглядатися як самостійний інформаційний об'єкт з властивими йому особливостями, властивостями, характеристиками.
Основна відмінність даних аспектів з погляду учня полягає у тому, що у першому випадку у процесі пізнавальної діяльності учень сам будує модель досліджуваного об'єкта з урахуванням власного досвіду, знань, асоціацій. У другому випадку учню надається модель об'єкта, що вивчається, розроблена вчителем, автором навчального посібника або творцем наукової теорії. У разі сукупність моделей є досліджуваним об'єктом.
Включення до змістової лінії "Моделювання та формалізація" базового курсу інформатики модуля "Інформаційне моделювання" дозволить створити міцну основу для:
свідомого використання інформаційних моделей у навчальній діяльності;
знайомства учнів із методикою наукової дослідницької діяльності;
подальшого поглибленого вивчення інформаційного моделювання у профільних курсах інформатики.
Титова Ю.Ф. вважає, що найважливішою освітньою функцією є розвиток творчого потенціалу учнів. Досвід творчої діяльності формується через вирішення проблемних завдань різної спрямованості та, зокрема, через дослідницьку діяльність. Одним із найважливіших інструментів дослідницької діяльності є моделювання. Автором була розроблена методика навчання моделювання в базовому курсі інформатики, що поєднує теоретичний матеріал, в основі якого лежить формалізований підхід до розробки та дослідження моделей, та комплекс дослідницьких завдань, що забезпечує інтеграцію знань із різних освітніх областей. Автор вважає, що застосування цієї методики забезпечить розвиток у учнів широкого спектра інтелектуальних умінь, таких як абстрагування та конкретизація, узагальнення, класифікація, аналіз, осмислення результатів своїх дій.
Р. П. Романськи
Технічний Університет, Софія, Болгарія
Вступ
Для розвитку комп'ютерної техніки та вдосконалення архітектурної організації комп'ютерних систем (КС) необхідне безперервне навчання та самовдосконалення комп'ютерних фахівців та студентів. Під час проведення цього навчання треба комбінувати форми традиційного навчання з можливостями самостійної підготовки, дистанційного навчання, практичної розробки проектів та реалізації експериментів дослідження. Істотна роль при навчанні в галузі комп'ютерних наук виконує застосування сучасних методів вивчення архітектурної організації та аналізу системної продуктивності КС. У цьому сенсі застосування методів моделювання в процесі вивчення базових структур різних КС та організації комп'ютерних процесів дозволяє розробити відповідний математичний опис досліджуваного об'єкта та створити програмне забезпечення для виконання комп'ютерних експериментів [Романський, 2001, Arons, 2000]. Аналіз експериментальних результатів моделювання [Брююль, 2002] дозволяє оцінити основні характеристики системи та продуктивність досліджуваних КС.
Застосування моделювання у процесі вивчення КС дозволяє досліджувати особливості архітектури та організацію обчислення та управління. Це можна здійснити на основі модельного експерименту, організація якого передбачає проектування комп'ютерної моделі як послідовності трьох компонентів (концептуальна модель, математична модель, програмна модель) та реалізації цієї моделі у відповідному операційному середовищі. У цій роботі розглядається можливість застосування різних методів дослідження КС у процесі їх вивчення і зокрема застосування принципів моделювання для дослідження процесів, що протікають, а також аналіз системної продуктивності КС. Основна мета полягає у визначенні узагальненої процедури комп'ютерного моделювання як послідовність взаємозалежних етапів та представленні основних стадій методології модельного дослідження. Для цього в наступній частині представлені загальна формалізація комп'ютерної обробки інформації та особливості комп'ютерних обчислень як об'єкт вивчення. Застосування принципів моделювання у процесі вивчення КС пов'язані з методологічної організацією навчання у традиційному, дистанційному, чи розподіленому сенсі .
Комп'ютерні системи як об'єкт вивчення та методи дослідження
Одним з основних завдань спеціалізованих курсів навчання в галузі комп'ютерних систем та дослідження продуктивності є навчання майбутніх та справжніх комп'ютерних проектантів, розробників комп'ютерного обладнання та споживачів КС у правильному використанні технологічних можливостей моделювання та вимірювання характеристик систем. Ці можливості застосовують як у процесі оцінювання ефективності нових комп'ютерних проектів, так проведення порівняльного аналізу існуючих систем. У процесі навчання ставиться завдання з'ясування послідовності етапів дослідження та можливості обробки експериментальних результатів для отримання адекватних оцінок індексів продуктивності. Це завдання можна уточнити залежно від конкретної галузі комп'ютерного навчання та особливостей принципів аналізованої комп'ютерної обробки інформації.
Рис. 1. Інформаційна підтримка комп'ютерної обробки.
Загалом комп'ютерна обробка пов'язана з реалізацією певних функцій для перетворення вхідних даних у вигляді остаточних рішень. Це визначає два рівні функціонального перетворення інформації (рис. 1):
математичне перетворення інформації - реальна обробка даних у вигляді математичних об'єктів і представляється узагальненою функцією f:D R, яка зображує елементи множини даних D в елементах множини результатів R;
комп'ютерна реалізація обробки - представляє конкретну реалізацію f*:X®Y математичної функції f залежно від комп'ютерного та програмного устаткування з урахуванням відповідного фізичного представлення реальних інформаційних об'єктів.
В результаті можна записати узагальнену функціональну модель комп'ютерної обробки r = f(d)ºj 2 (f*[ 1(d)]), де функції j 1 і j 2 є допоміжними для кодування та декодування інформації.
Розглядаючи КС як об'єкт вивчення, треба пам'ятати, що комп'ютерна обробка складається з процесів, кожен із яких можна як структури I =
Рис. 2. Орієнтовний профіль комп'ютерного процесу.
Підтримка різних процесів при організації комп'ютерної обробки формує системне навантаження комп'ютерного середовища. Для кожного моменту (t=1,2,...) її можна уявити вектором V(t)=Vt=
При вивченні КС необхідно визначити набір базових системних параметрів, що відображають сутність комп'ютерної обробки, а також розробити методику дослідження поведінки системного ресурсу та процесів, що протікають. Як основні системні параметри (індекси продуктивності) можна дослідити, наприклад, робоче навантаження кожного елемента системного ресурсу, загальне системне навантаження КС, час відповіді при вирішенні комплексу завдань у мультипрограмному режимі, ступінь стійкості (стійкості) обладнання, вартість комп'ютерної обробки, ефективність планування паралельних чи псевдопаралельних процесів тощо.
Типовий курс навчання в галузі аналізу та дослідження продуктивності КС має обговорювати основні теоретичні та практичні проблеми у наступних напрямках:
можливості дослідження продуктивності комп'ютерного обладнання та ефективності комп'ютерних процесів;
застосування ефективних методів дослідження (вимірювання, моделювання);
технологічні особливості виміру параметрів системи (benchmark, monitoring);
технологічні особливості та організація моделювання (аналітичне, симуляційне та ін.);
методи аналізу експериментальних результатів
Все це пов'язано із застосуванням даного методу дослідження та вибором відповідного інструментарію. У цьому вся сенсі на рис. 3 представлена зразкова класифікація методів дослідження КС та процесів. Можна визначити три основні групи:
Програмні суміші - представляють математичні залежності з оцінки продуктивності процесора з урахуванням коефіцієнтів застосування окремих операційних класів. Дозволяють оцінити навантаження процесора статистичним аналізом після виконання типових програм.
Методи підрахунку - дозволяють отримати достовірну інформацію про перебіг комп'ютерних процесів на основі безпосередньої реєстрації певних значень доступних параметрів КС. Для цього необхідно використовувати або розробити відповідний засіб підрахунку (монітор) та організувати виконання експерименту з підрахунку. Слід зазначити, що сучасні операційні системи мають власні системні монітори, які можна використовувати на програмному чи мікропрограмному рівні.
Методи моделювання - застосовують у тому випадку, коли відсутня реальний об'єкт експерименту. Дослідження структури чи процесів, що протікають, в КС здійснюється на базі комп'ютерної моделі. Вона відображає найважливіші аспекти поведінки структурних та системних параметрів залежно від поставленої мети. Для розробки моделі треба вибрати найкращий метод моделювання, що дозволяє отримати максимальну адекватність і достовірність.
Рис. 3. Класифікація методів дослідження КС та процесів.
Традиційний процес навчання передбачає проведення основного курсу лекцій разом із набором аудиторних вправ та/або лабораторним практикумом. У сфері комп'ютерних наук щодо організації КС і принципів управління комп'ютерними процесами (на низькому і високому рівні), і навіть під час аналізу системної продуктивності, часто виникає у розробці комп'ютерних моделей під час виконання лабораторних завдань у класі чи за самостійної реалізації проектів. Для успішного виконання цих практичних робіт і отримання необхідних практичних умінь необхідно визначити послідовність етапів і уявити технологічні особливості розробки моделей. Це дозволить учням набути необхідних знань щодо розробки адекватних і достовірних комп'ютерних моделей дослідження, оцінки та порівняльного аналізу системної продуктивності різних комп'ютерних архітектур. Внаслідок цього далі запропоновано узагальнену процедуру проведення моделювання, а також методологічну схему модельного дослідження КС та процесів.
Процедура комп'ютерного моделювання при дослідженні КС та процесів
480 руб. | 150 грн. | 7,5 дол. ", MOUSEOFF, FGCOLOR, "#FFFFCC", BGCOLOR, "#393939");" onMouseOut="return nd();"> Дисертація - 480 руб., доставка 10 хвилин, цілодобово, без вихідних та свят
240 руб. | 75 грн. | 3,75 дол. ", MOUSEOFF, FGCOLOR, "#FFFFCC", BGCOLOR, "#393939");" onMouseOut="return nd();"> Автореферат - 240 руб., доставка 1-3 години, з 10-19 (Московський час), крім неділі
Розова Наталія Борисівна. Застосування комп'ютерного моделювання у процесі навчання: 13.00.01, 13.00.02 Розова, Наталія Борисівна Застосування комп'ютерного моделювання у процесі навчання (На прикладі вивчення молекулярної фізики у середній загальноосвітній школі) : Дис. ... канд. пед. наук: 13.00.01, 13.00.02 Вологда, 2002 163 с. РДБ ОД, 61:03-13/523-2
Вступ
Глава 1. Моделі та моделювання в науці та навчанні 14
1.1 Моделі та моделювання в сучасній науці 14
1.2 Застосування моделей у процесі навчання школярів 26
1.3 Комп'ютерне моделювання у навчанні 33
Глава 2. Психологічні та педагогічні основи комп'ютерного навчання 50
2.1 Психолого-педагогічні аспекти комп'ютерного навчання 50
2.2 Особливості навчальної діяльності та управління нею на основі комп'ютерного навчання 58
Глава 3. Методика організації та проведення уроків з фізики у 10 класі середньої загальноосвітньої школи щодо теми «Молекулярна фізика» із застосуванням комп'ютерного моделювання 74
3.1 Аналіз стану комп'ютерного моделювання у розділі «Молекулярна фізика» 74
3.2 Характеристика експериментальної програми комп'ютерного моделювання динаміки систем багатьох частинок та можливості її використання у навчальному процесі 83
3.3 Методика організації та проведення уроків фізики в 10 класі щодо розділу «Молекулярна фізика» на основі експериментальної програми 92
4.1 Завдання експерименту та організації його проведення 128
4.2 Аналіз результатів педагогічного експерименту 140
Висновок 147
Введення в роботу
Одним із найважливіших напрямів розвитку суспільства є освіта. Освіта «працює» на майбутнє, воно визначає особисті якості кожної людини, її знання, уміння, навички, культуру поведінки, світогляд, тим самим створюючи економічний, моральний та духовний потенціал суспільства. Інформаційні технології є одним з головних інструментів освіти, тому розробка стратегії їх розвитку та використання у сфері освіти становить одну з ключових проблем. Отже, використання обчислювальної техніки набуває загальнодержавного значення. Багато фахівців вважають, що комп'ютер дозволить здійснити якісний ривок у системі освіти, оскільки вчитель отримав у свої руки потужний засіб навчання. Зазвичай виділяють два основні напрями комп'ютеризації. Перше ставить за мету забезпечити загальну комп'ютерну грамотність, друге - використовувати комп'ютер як засіб, що підвищує ефективність навчання.
У системі навчання розрізняють два види діяльності: навчальну та навчальну. Н.Ф. Тализіна та Т.В. Габай запропонували розглядати роль комп'ютера у навчанні з погляду тієї функції, що він виконує.
Якщо комп'ютер виконує функцію управління навчальної діяльністю, його можна розглядати як навчальний засіб, що замінює педагога, оскільки комп'ютер моделює навчальну діяльність, ставить запитання та реагує відповіді й питання школяра як педагог.
Якщо комп'ютер використовується як засіб навчальної діяльності, то взаємодія його з учнями здійснюється на кшталт «користувач ЕОМ». У цьому випадку комп'ютер не є засобом навчання, хоча він може повідомляти нові знання. Тому коли говорять про комп'ютерне навчання, то мають на увазі використання комп'ютера як засобу управління навчальною діяльністю.
Незважаючи на те, що поки що немає єдиної класифікації навчальних програм, багато авторів виділяють серед них такі п'ять типів: тренувальні, наставницькі, проблемного навчання, імітаційні та моделюючі, ігрові. Комп'ютерні моделі мають найвищий ранг серед зазначених вище. Відповідно до В.В. Лаптєву , «комп'ютерна модель - це програмне середовище для обчислювального експерименту, що поєднує в собі на основі математичної моделі явища або процесу засоби інтерактивної взаємодії з об'єктом експерименту та розвиток засобу відображення інформації... Комп'ютерні моделі - основний об'єкт для обчислювальної фізики, відмінним методом якої є обчислювальний експеримент так само, як відмінним методом експериментальної фізики є натурний експеримент». Академік В.Г. Розумовський зазначає, що «з введенням у навчальний процес комп'ютерів зростають можливості багатьох методів наукового пізнання, особливо методу моделювання, який дозволяє різко підвищити інтенсивність навчання, оскільки при моделюванні виділяється сама суть явищ і стає ясною їхня спільність».
Сучасний стан комп'ютерного навчання характеризується великим набором навчальних програм, що значно відрізняються за якістю. Справа в тому, що на початковому етапі комп'ютеризації шкіл вчителя, які використовували комп'ютерне навчання, створювали свої навчальні програми, а оскільки вони не були професійними програмістами, то й створені ними були малоефективними. Тому, поруч із програмами, які забезпечують проблемне навчання, комп'ютерне моделювання тощо, є велика кількість примітивних навчальних програм, які впливають ефективність навчання. Таким чином, завданням вчителя стає не розробка навчальних програм, а вміння використовувати готові якісні програми, що відповідають сучасним методичним та психолого-педагогічним вимогам.
Одним із головних критеріїв дидактичної значущості моделюючих програм є можливість проведення досліджень, які раніше в умовах шкільного фізичного кабінету були нездійсненні. У змісті фізичної шкільної освіти є ряд розділів, натурний експеримент у яких лише якісно описує явище, що вивчається, або процес. Застосування комп'ютерних моделей дозволило провести і кількісний аналіз даних об'єктів.
Одним із таких розділів шкільної фізики є молекулярна фізика, стан комп'ютерного навчання в якому ми й проаналізуємо. Вивчаючи його, учні зустрічаються з якісно новою формою руху матерії – тепловим рухом, у якому, крім законів механіки, діють закони статистики. Натурні експерименти (броунівський рух, дифузія, взаємодія молекул, випаровування, поверхневі та капілярні явища, змочування) підтверджують гіпотезу молекулярної будови речовини, але не дозволяють спостерігати механізм фізичних процесів, що відбуваються. Механічні моделі: досвід Штерна, дошка Гальтона, установка для демонстрації газових законів дають можливість проілюструвати закон Максвелла розподілу молекул газу за швидкостями та отримати експериментальні співвідношення між тиском, об'ємом та температурою, необхідні для виведення газових законів.
Застосування сучасної електронної та електронно-обчислювальної техніки дозволяє суттєво доповнити постановку та проведення експерименту. На жаль, кількість робіт з цієї теми дуже незначна.
У роботі описано застосування комп'ютера для демонстрації залежності швидкості молекул різних газів від температури, розрахунок зміни внутрішньої енергії тіла при випаровуванні, плавленні та кристалізації, а також використання комп'ютера при обробці лабораторних робіт. Тут же дано опис уроку визначення ККД ідеального теплового двигуна на підставі циклу Карно.
Методика постановки експерименту із застосуванням електронної та електронно-обчислювальної техніки описана В.В. Лаптєвим. Схема експерименту виглядає так: вимірювані величини-датчики-аналого-цифровий перетворювач-мікрокалькулятор МК-В4 або ЕОМ «Yamaha». За цим принципом сконструйовано універсальну електромеханічну установку для вивчення у шкільному курсі фізики газових законів.
У книзі А.С.Кондратьєва та В.В.Лаптєва «Фізика та комп'ютер» розроблені програми, що аналізують у вигляді графіків формулу максвелівського розподілу молекул за швидкостями, використання розподілу Больцмана для розрахунку висоти підйому та дослідження циклу Карно.
І.В. Гребенєв представляє програму, що моделює теплоперенесення шляхом зіткнення частинок двох тіл.
У статті "Моделювання лабораторних робіт фізичного практикуму" В.Т. Петросяна та інших міститься програма моделювання броунівського руху частинок, кількість яких задається експериментом.
Найбільш повною та вдалою розробкою розділу молекулярної фізики є навчальний комп'ютерний курс «Відкрита фізика» ТОВ НЦ ФІЗИКОЮ. Представлені в ньому моделі охоплюють весь курс молекулярної фізики та термодинаміки. До кожного експерименту представлені комп'ютерна анімація, графіки, чисельні результати. Програми високої якості, зручні для користувача, дозволяють спостерігати динаміку процесу при зміні вхідних макропараметрів.
У той самий час, з погляду, даний комп'ютерний курс найбільше підходить закріплення пройденого матеріалу, ілюстрації фізичних законів, самостійної роботи учнів. Але застосування запропонованих експериментів як комп'ютерні демонстрації утруднено, оскільки вони не мають методичної підтримки, неможливо керувати часом процесу.
Слід зазначити, що до теперішнього часу «не вироблено встановленого погляду на конкретну вказівку: де і коли потрібно застосовувати комп'ютер у процесі навчання, не напрацьовано практичного досвіду з оцінки впливу комп'ютера на ефективність навчання, немає нормативних вимог до виду, типу та параметрів апаратно- програмних засобів навчального призначення».
Запитання про методичну підтримку педагогічних програмних засобів поставив І.В. Гребенєв. «Найважливішим критерієм ефективності комп'ютерного навчання слід, ймовірно, вважати можливість отримання учнями в діалозі з ЕОМ нового, важливого знання з предмета, шляхом такого рівня або за такого характеру пізнавальної активності, які неможливі при безмашинному навчанні, за умови, звичайно, що їхній педагогічний ефект і окупає витрати часу вчителя та учня».
Отже, щоб використання ЕОМ приносило реальну користь, необхідно визначити, у чому існуюча методика недосконала, і показати, які властивості комп'ютера і як здатні підвищити ефективність навчання.
Аналіз стану комп'ютерного моделювання свідчить, що:
1) комп'ютерне моделювання представлене невеликою кількістю програм взагалі та зокрема тих, що моделюють фізичні процеси, виходячи з положень молекулярно-кінетичної теорії (МКТ);
2) у програмах, що моделюють на основі МКТ, немає жодних кількісних результатів, а має місце лише якісна ілюстрація будь-якого фізичного процесу;
3) у всіх програмах не представлено зв'язку мікропараметрів системи частинок з її макропараметрами (тиском, об'ємом та температурою);
4) немає розробленої методики проведення уроків з допомогою комп'ютерних моделюючих програм з низки фізичних процесів МКТ.
Це визначає актуальність дослідження.
Об'єкт дослідження – процес навчання у середній загальноосвітній школі.
Предметом дослідження є процес застосування комп'ютерного моделювання під час навчання фізики у середній загальноосвітній школі.
Мета дослідження – вивчити педагогічні можливості комп'ютерного моделювання та розробити методичне забезпечення використання комп'ютерних моделюючих програм на матеріалі шкільного курсу фізики.
З мети дослідження, у роботі ставилися такі:
1) провести цілісний аналіз можливостей використання комп'ютерного моделювання у процесі навчання;
2) визначити психолого-педагогічні вимоги до навчальних комп'ютерних моделей;
3) проаналізувати вітчизняні та зарубіжні комп'ютерні програми, що моделюють фізичні явища та дають реальний навчальний ефект;
4) розробити комп'ютерну модельну програму на матеріалі фізичного змісту середньої загальної освіти (розділ «Молекулярна фізика»);
5) перевірити застосування експериментальної комп'ютерної моделюючої програми та оцінити її дидактико-методичний результат.
Гіпотеза дослідження.
Якість знань, умінь та інформаційна культура учнів можуть підвищитися, якщо в процесі навчання фізиці використовувати комп'ютерні моделі, що моделюють, методичне забезпечення яких полягає в наступному:
Адекватно теоретичним основам комп'ютерного моделювання у процесі навчання визначено завдання, місце, час, форму використання навчальних комп'ютерних моделей;
Здійснюється варіативність форм та методів управління діяльністю учнів;
Здійснюється навчання школярів переходу від реальних об'єктів до моделей та назад.
Методологічну основу дослідження становлять: системний та діяльнісний підходи до дослідження педагогічних явищ; філософські, кібернетичні, психологічні теорії комп'ютерного моделювання (А.А. Самарський, В.Г. Розумовський, Н.В. Разумовська, Б.А. Глінський, Б.В. Бірюков, В.А. Штофф, В.М. Глушков та інші); психолого-педагогічні основи комп'ютеризації навчання (В.В. Рубцов, Є.І. Маш-біц) та концепції розвиваючої освіти (Л.С.Виготський, Д.Б.Ельконін, В.В.Давидов, Н.Ф. Тализіна, П. Я. Гальперін).
Методи дослідження:
Науково-методичний аналіз філософської, психологічної, педагогічної та методичної літератури з досліджуваної проблеми;
Аналіз досвіду вчителів, аналіз власного досвіду викладання фізики у середній школі та методики фізики у вузі;
Аналіз моделюючих комп'ютерних програм з молекулярної фізики вітчизняних та зарубіжних авторів з метою визначення змісту програми;
Моделювання фізичних явищ у молекулярній фізиці;
Комп'ютерні експерименти на базі відібраних програм, що моделюють;
Анкетування, розмова, спостереження, педагогічний експеримент;
Методи математичної статистики.
База дослідження: школи № 3, 11, 17 р. Вологди, Вологодський державний природничо-математичний ліцей, фізико-математичний факультет Вологодського державного педагогічного університету.
Дослідження здійснювалося у три етапи та мало наступну логіку.
На першому етапі (1993-1995 рр.) було визначено проблему, мету, завдання та гіпотезу дослідження. Аналізувалася філософська, педагогічна та психологічна література з метою виявлення теоретичних засад розробки та використання комп'ютерних моделей у процесі навчання.
З другого краю етапі (1995 - 1997 рр.) проводилася дослідно-експериментальна робота у межах досліджуваної проблеми, пропонувалися методичні розробки використання під час уроків фізики комп'ютерних моделюючих програм.
На етапі (1997 - 2000 рр.) проводився аналіз та узагальнення дослідно-експериментальної роботи.
Достовірність та обґрунтованість отриманих результатів гарантується: теоретико-методологічними підходами до дослідження проблеми комп'ютерного моделювання у навчанні; поєднанням якісного та кількісного аналізу результатів, що включає застосування методів математичної статистики; методами, адекватними меті та предмету дослідження; науково-обґрунтованими вимогами до розробки комп'ютерної моделі, що моделює.
Остання вимагає деякого пояснення. Нами розроблено програму моделювання динаміки систем багатьох частинок, розрахунок руху яких базується на алгоритмі Верле, використовуваному X. Гулдом та Я. Тобочником. Даний алгоритм простий і дає точні результати навіть при малих проміжках часу, а це дуже важливо при вивченні статистичних закономірностей. Оригінальний інтерфейс програми дозволяє не тільки бачити динаміку процесу та змінювати параметри системи, фіксуючи результати, але й дає можливість змінити час експерименту, зупинити експеримент, зберігати цей кадр і з нього починати подальшу роботу над моделлю.
Досліджувана система складається з частинок, швидкості яких задаються випадковим чином і взаємодіють один з одним за законами механіки Ньютона, а сили взаємодії між молекулами відображаються кривою Леннарда-Джонсона, тобто в програмі закладена модель реального газу. Але, змінюючи початкові параметри, можна привести модель ідеального газу.
Представлена нами програма комп'ютерного моделювання дозволяють отримати чисельні результати у відносних одиницях, що підтверджують такі фізичні закономірності та процеси:
а) залежність сили взаємодії та потенційної енергії частинок (молекул) від відстані між ними;
б) розподіл Максвелла за швидкостями;
в) основне рівняння молекулярно-кінетичної теорії;
г) закони Бойля-Маріотта та Шарля;
д) досліди Джоуля та Джоуля-Томсона.
Вище зазначені експерименти можуть підтвердити справедливість методу статистичної фізики, оскільки результати чисельного експерименту відповідають результатам, отриманим виходячи з законів статистики.
Педагогічний експеримент підтвердив ефективність методики проведення уроків з використанням комп'ютерних програм, що моделюють.
Наукова новизна та теоретична значущість дослідження:
1. Здійснено комплексний опис комп'ютерного моделювання, що застосовується у процесі навчання (філософський, кібернетичний, педагогічний).
2. Обґрунтовано психолого-педагогічні вимоги до комп'ютерних навчальних моделей.
3. Застосовано метод комп'ютерного моделювання динаміки багатьох частинок, який дозволив вперше в шкільному курсі молекулярної фізики створити комп'ютерну модель ідеального газу, що дозволяє продемонструвати зв'язок мікропараметрів системи (швидкість, імпульс, кінетична, потенційна і повна енергія частинок, що рухаються) з макропараметрами (тиск, об'єм, температура).
4. На основі програм комп'ютерного моделювання у методиці фізики здійснено такі чисельні експерименти: отримано основне рівняння молекулярно-кінетичної теорії; показано зв'язок температури з кінетичною енергією поступального руху частинок (молекул); змодельовані досліди Джоуля та Джоуля-Томсона для ідеального та реального газів.
Практична значущість дослідження полягає в тому, що відібраний зміст та розроблені комп'ютерні моделюючі програми можуть бути використані в середній загальноосвітній школі для проведення чисельного експерименту з питань молекулярної фізики. Розроблено та перевірено в експерименті методику проведення уроків з молекулярної фізики з використанням моделюючих комп'ютерних програм. Матеріали та результати дослідження можуть бути також застосовані у процесі навчання студентів педвузів та підвищення кваліфікації вчителів фізики та інформатики.
Апробація основних матеріалів та результатів» отриманих у ході дослідження, проводилася
на міжнародній електронній науково-технічній конференції (Вологда, 1999);
На міжвузівській науково-практичній конференції «Соціальні аспекти адаптації молоді до умов життя, що змінюються» (Вологда, 2000);
На другій регіональній науково-методичній конференції «Сучасні технології у вищій та середній професійній освіті» (Псков, 2000);
На шостій Всеросійській науково-практичній конференції "Проблема навчального фізичного експерименту" (Глазов, 2001);
Під час викладання фізики у середніх школах міста Вологди, на заняттях з методики викладання фізики зі студентами ВДПУ, на семінарах аспірантів ВДПУ та викладачів кафедри загальної фізики та астрономії.
На захист виносяться:
1. Теоретичні підходи до застосування комп'ютерного моделювання у процесі навчання та його методичне забезпечення.
3. Методика організації та проведення уроків фізики в 10-му класі середньої загальноосвітньої школи щодо теми «Молекулярна фізика» на основі комп'ютерної моделюючої програми.
Структура дисертації.
Структура дисертації визначена логікою та послідовністю вирішення поставлених завдань. Дисертація складається із вступу, чотирьох розділів, висновків, бібліографії.
Моделі та моделювання в сучасній науці
В даний час моделі та моделювання, як один з методів пізнання навколишнього світу, широко застосовуються в науці, техніці та навчанні.
Термін «модель» походить від латинського слова modulus, що означає міра, зразок, норма. Цілісне уявлення людини про світ у більшості випадків знаходить відображення у його свідомості у вигляді певної фізичної моделі.
У сучасній філософії даються такі визначення понять моделі та моделювання.
«Модель (франц. modele) у логіці та методології науки – аналог (схема, структура, знакова система) певного фрагмента природної чи соціальної реальності, продукт людської культури, концептуально – теоретичної освіти тощо – оригіналу моделі. Цей аналог служить для зберігання та розширення знання (інформації) про оригінал, його властивості та структури, для перетворення або управління ним. З гносеологічної точки зору модель – це «представник», «заступник» оригіналу у пізнанні та практиці. Результати обробки та дослідження моделі за певних умов, що з'ясовуються в логіці та методології, та специфічних для різних областей та типів моделей, переносяться на оригінал. «Моделювання – метод дослідження об'єктів пізнання на їх моделях; побудова і вивчення моделей, реально існуючих предметів і явищ (органічних і неорганічних систем, інженерних пристроїв, різноманітних процесів - фізичних, хімічних, біологічних, соціальних) і об'єктів, що конструюються, для визначення або поліпшення їх характеристик, раціоналізації способів їх побудови, управління ними і т.д. п.» . Залежно від типу моделей розрізняють предметне та знакове моделювання. При предметному моделюванні дослідження ведеться моделі, що відтворює певні геометричні, фізичні чи функціональні характеристики оригіналу. Наприклад, при аналоговому моделюванні за допомогою енергетичних моделей вивчають механічні, акустичні, гідродинамічні та інші явища, оскільки функціонування моделі та оригіналу описується одними й тими самими диференціальними рівняннями.
"При знаковому моделюванні моделями служать схеми, креслення, формули, запропоновані в деякому алфавіті (природної або штучної мови) і т.п." . Моделювання є одним із важливих методів пізнання, тому належить до гносеологічної категорії. Результати, отримані для дослідження моделей, можуть переноситися на оригінал, якщо модель відображає властивості оригіналу.
В основу цієї класифікації покладено спосіб відтворення моделі властивостей оригіналу. Усі моделі поділяються на два класи: матеріальні та ідеальні. До матеріальних належать моделі, що існують об'єктивно і створені людиною для відтворення структури та сутності досліджуваного процесу чи явища.
Для просторово подібних моделей обов'язковою умовою є геометрична подоба їхнього оригіналу, т.к. вони відображають просторові властивості та відносини об'єкта. До цієї групи належать різні макети, моделі технічних пристроїв, кристалічних ґрат і т.д.
У фізично подібних моделях необхідна схожість її фізичної природи з оригіналом та тотожність законів руху. Такі моделі відрізняються від відображуваної ними натури лише зміною просторової або тимчасової шкали. До цієї групи належать діючі моделі різноманітних технічних пристроїв, наприклад електричних двигунів і генераторів, кораблів, літаків і т.д.
Математично подібні моделі функціонування об'єктів дослідження повинні описуватись однаковими математичними рівняннями і, як правило, не мають з оригіналом фізичної та геометричної подоби. До математичних моделей належать аналогові, структурні, цифрові, кібернетичні моделі.
Психолого-педагогічні аспекти комп'ютерного навчання
В останні роки вітчизняні та зарубіжні психологи звернули увагу на роль індивідуальних особливостей учнів у процесі навчання. Пошук шляхів збереження та подальшого розвитку індивідуальності дитини, її потенційних можливостей, здібностей призвели до розробки концепцій індивідуалізації навчання. сприяння засобами індивідуалізації виконання навчальних програм кожним учням, попередження неуспішності учнів; формування загальнонавчальних умінь та навичок при опорі на зону найближчого розвитку кожного учня; покращення навчальної мотивації та розвиток пізнавальних інтересів; формування особистісних якостей: самостійності, працьовитості, творчості – суть індивідуалізації навчання. Головне достоїнство полягає в тому, що індивідуалізація дозволяє повністю адаптувати зміст, методи та темпи навчальної діяльності дитини до її особливостей, стежити за його діями на кожному етапі вирішення завдання, вчасно вносити коригування в діяльність учня та вчителя, пристосовувати їх до постійно мінливої, але контрольованої ситуації з боку учня та вчителя. Все це дозволяє учневі працювати ощадливо, контролювати витрати своїх сил, досягати більш високих результатів.
Технологія індивідуалізації навчання охоплює всі ланки навчального процесу – цілі, зміст, методи та засоби. Характеристики індивідуалізованого навчання – гуманістичні за своєю філософською основою; фактори розвитку: біо-, соціо- та психогенні; принцип управління-система «репетитор», підхід до дитини - гуманно-особистісний, організаційні форми - академічні, індивідуально-групові; переважаючий метод – програмований, саморозвивальний, творчий. Один із варіантів здійснення індивідуалізації навчання – розробка ідей адаптивного навчання. Воно враховує як вікові, і індивідуальні особливості учнів. Адаптація може грунтуватися на інформації, зібраної з урахуванням досвіду навчання кожного учня чи запрограмованої заздалегідь. Адаптивна система, запрограмована заздалегідь, зазвичай реалізує навчання за розгалуженою програмою, де залежно від характеру допущеної помилки вказується, які допоміжні впливи видаються. Адаптивні навчальні системи, як правило, враховують: а) правильність відповіді; б) причини, що викликали труднощі при виконанні навчальних завдань.
Розвиток техніки, розробка різноманітних технічних пристроїв дозволяють поєднувати можливості технології індивідуалізації навчання з використанням сучасної обчислювальної техніки.
Комп'ютерне навчання на основі гнучкої та оперативної адаптації до індивідуальних особливостей кожного учня здатне попереджати виникнення психологічного дискомфорту, зниження самооцінки, зниження навчальної мотивації, оскільки здатне максимально враховувати індивідуальність учня.
Л.В. Шеншев визначає три варіанти адаптивного навчання. Перший варіант – концепція максимальної адаптивності англійського кібернетика Г. Паска. Другий – теорія часткової адаптивності американського психолога М. Краудера. Третій – концепція мінімальної адаптивності Б.Скіннера. Автори теорій адаптивного навчання схожі в оцінці причин низької ефективності традиційного навчання та у виборі усунення цих причин. Концепції адаптивного навчання висувають до навчального процесу деякі вимоги:
1. Оперативна адаптація до індивідуальних особливостей учнів, облік темпу навчання, діагностика причин труднощів, своєчасне коригування навчального матеріалу.
2. Безперервне та цілеспрямоване управління афективно-мотиваційною сферою учня, стабілізація його стану. 3. Підтримка безперервного діалогу, стимулювання активності учнів.
4. Автоматизація навчання.
Виконання перелічених вимог легше віднести до комп'ютерного навчання, оскільки вчитель неспроможна одночасно адаптуватися до різних учнів, машина ж неупереджена, терпляча і невтомна.
Названі вище концепції адаптивного навчання швидко прийшли в масову практику, породивши модне захоплення навчальними пристроями та програмами для комп'ютерів. Дилетантські та примітивні за своїми педагогічними можливостями, вони ігнорували основну ідею обліку індивідуальних особливостей та стабілізації позитивного емоційного настрою учнів. У зв'язку з таким станом справ ставиться під питання ефективність комп'ютерного навчання. Сучасна аргументація на користь застосування комп'ютерів повторює висновки розробників адаптивного навчання. Це важливість обліку динаміки засвоєння, і автоматизація навчання, що дозволяє вчителю не відволікатися на організаційні завдання.
Аналіз стану комп'ютерного моделювання у розділі «Молекулярна фізика»
У першому та другому розділах ми розглянули питання застосування комп'ютерного моделювання у навчанні з позиції гносеології, педагогіки та психології, а також визначили їх місце та функції. Використання комп'ютерних моделей у навчанні фізики дозволяє показати значення моделювання як методу пізнання навколишнього світу, сприяє формуванню абстрактного мислення, розвитку пізнавального інтересу, оволодіння елементами інформаційної культури. Разом з тим, щоб повніше реалізувати такі переваги як можливість індивідуального навчання, керівництво навчальною діяльністю, наочність, імітаційні властивості комп'ютерних моделей, необхідно виявити той розділ фізики, застосування комп'ютерного моделювання в якому даватиме реальний навчальний ефект, та визначити методичні прийоми включення його до уроку .
Складність вивчення курсу «Молекулярна фізика та термодинаміка» в основній середній школі полягає в тому, що тут учні зустрічаються з якісно новою формою руху матерії – тепловим рухом, у якому, крім законів механіки, діють і закони статистики. До того ж натурні експерименти (броунівський рух, дифузія, взаємодія молекул, випаровування, поверхневі та капілярні явища, змочування) лише підтверджують гіпотезу молекулярної будови речовини, але не дозволяють спостерігати механізм фізичних процесів, що відбуваються. Механічні моделі: досвід Штерна, дошка Гальтона, установка для демонстрації газових законів дозволяють проілюструвати закон Максвелла розподілу молекул за швидкостями та отримати експериментальні співвідношення між тиском, об'ємом та температурою, необхідні для виведення газових законів. Підвищення ефективності уроку може дати розширення та вдосконалення демонстраційного чи лабораторного експерименту із застосуванням ЕОМ (про значення комп'ютерних моделей щодо фізики ми вказували в ). Такі програмні засоби для проведення демонстраційного експерименту в шкільному курсі молекулярної фізики та термодинаміки є, хоч і в невеликій кількості. Огляд ряду робіт зроблено нами в , а тут ми представимо аналіз всіх відомих нам комп'ютерних програм, що використовуються при вивченні молекулярної фізики та термодинаміки.
Застосування сучасної електронної та електронно-обчислювальної техніки дозволяє суттєво покращити постановку та проведення експерименту. В описано застосування комп'ютера для демонстрації залежності швидкості молекул азоту, водню, аргону та повітря від температури, розрахунок зміни внутрішньої енергії тіла при плавленні та кристалізації, при випаровуванні та для газоподібного стану, а також використання комп'ютера при обробці результатів лабораторних робіт.
У цій же книзі дано опис уроку визначення ККД ідеального теплового двигуна на підставі циклу Карно. Як модель циклу Карно виступала ЕОМ, яка програмним шляхом реалізує адіабати та ізотерми на екрані монітора, графічно представляючи цикл Карно.
Методика постановки експерименту із застосуванням електронної та обчислювальної техніки описана В.В. Лаптєвим. Їм використана універсальність електричного сигналу, який містить необхідну інформацію, а й може оброблятися електронно-обчислювальною технікою. Тому необхідно всі неелектричні величини, що беруть участь в експерименті, перетворити на електричні за допомогою первинних перетворювачів - датчиків, на виході яких з'являється електричний аналоговий сигнал зазвичай у вигляді електричної напруги. Лаптєвим В.В. зі співробітниками розроблено та виготовлено кілька датчиків для вимірювання освітленості, температури та часу. Фіксувати сигнали датчиків можна стрілковими чи цифровими вимірювальними приладами. Для того щоб використовувати при обробці результатів експерименту цифрову електронно-обчислювальну техніку, необхідно аналоговий сигнал перетворити на цифровий за допомогою аналого-цифрового перетворювача, скориставшись для цього відповідними мікросхемами. Таким чином, схема експерименту виглядає так: вимірювані величини – датчики – аналого-цифровий перетворювач – мікрокалькулятор МК-64 або ЕОМ «Yamaha». За цим принципом сконструйовано універсальну електромеханічну демонстраційну установку для вивчення у шкільному курсі фізики газових законів. Вимірювані в досвіді величини тиску, об'єму та температури, по черзі фіксуються на демонстраційному цифровому індикаторі та подаються на шину даних ЕОМ, яка виводить на екран дисплея графіки всіх можливих залежностей між тиском, об'ємом та температурою. Після побудови графіків числові значення даних величин заносяться в ОЗУ ЕОМ і можуть бути виведені на екран дисплея як таблиці даних досвіду і використані для кількісних розрахунків. Таким чином, учні мають можливість спостерігати кількісну та якісну характеристики газових процесів одночасно.
