Student studiów magisterskich

Mordovia Państwowy Instytut Pedagogiczny im. M.E. Evsevyeva

Katedra Informatyki i Inżynierii Komputerowej

Safonov VI, kandydat nauk fizycznych i matematycznych, profesor nadzwyczajny Katedry Informatyki i Inżynierii Komputerowej

Adnotacja:

Artykuł pokazuje znaczenie modelowania w szkolnym kursie informatyki. Zademonstrowano modelowanie i klasyfikację modeli, pokazano oprogramowanie i interaktywne środowisko do realizacji symulacji komputerowych.

Słowa kluczowe:

modelowanie; Informatyka; formalizowanie; Model; model matematyczny; modelowanie matematyczne.

modelowanie; Informatyka; formalizowanie; Model; model matematyczny; modelowanie matematyczne.

UKD 004

Nauka modelowania jest istotnym aspektem przygotowania dzieci w wieku szkolnym. Należy traktować modelowanie jako sposób rozwijania myślenia ucznia, a dodatkowo jako narzędzie do rozwiązywania różnych problemów. Modelowanie jest ważną metodą wiedzy naukowej. Na różnych przedmiotach, oprócz informatyki, studiuje się modelowanie, na przykład w matematyce, fizyce, biologii, chemii itp. Jednak bezpośrednio na lekcjach informatyki rozważane są etapy budowania modelu, sprawdzania modelu, tworzenia modeli w różnych programach komputerowych.

Prawie wszystkie tematy kursu informatyki są związane z modelowaniem, w tym takie tematy jak algorytmizacja i programowanie. Autorzy podręczników informatyki uważają, że najważniejszym zadaniem w nauczaniu modelowania jest kształtowanie umiejętności analizowania i budowania modeli. Umiejętności te są jednak potrzebne również w innych działach informatyki, na przykład w „Procesach informacyjnych”. Modelowanie jest więc obecne w wielu działach kierunku informatyka, mając fundamentalne znaczenie w badaniu szkolnego kierunku informatyka.

Na kierunku informatyka badane są nie tylko modele matematyczne, ale także informacyjne, na które składają się rysunki, tabele, programy, algorytmy, co nadaje informatyce charakter interdyscyplinarny.

Model to uproszczone podobieństwo do rzeczywistego obiektu lub procesu. Kluczową koncepcją w modelowaniu jest cel. Celem modelowania jest cel przyszłego modelu. Cel definiuje właściwości oryginalnego obiektu do odtworzenia w modelu. Możesz modelować zarówno obiekty materialne, jak i procesy. Model informacyjny to opis obiektu modelowania. Na podstawie reprezentacji modele dzieli się na tabelaryczne, graficzne, obiektowo-informacyjne i matematyczne.

Formalizacja to zastąpienie rzeczywistego obiektu lub procesu jego formalnym opisem, tj. jej model informacyjny. Linia merytoryczna tematu modelowania realizuje najważniejsze zadanie: rozwój myślenia systemowego uczniów.

Arkusze kalkulacyjne są najczęstszym i najwygodniejszym środowiskiem narzędziowym do rozwiązywania problemów modelowania matematycznego. Model matematyczny to opis stanu zachowania dowolnego rzeczywistego układu (procesu, obiektu) w języku matematyki, tj. za pomocą wzorów, równań i innych zależności matematycznych. Implementacja modelu matematycznego polega na zastosowaniu określonej metody obliczania wartości parametrów wyjściowych z wartości parametrów wejściowych. Jedną z metod implementacji modelu matematycznego jest technologia arkusza kalkulacyjnego. Istnieją również metody implementacji modelu matematycznego, które obejmują programowanie w językach programowania, wykorzystanie pakietów matematycznych (MathCad, Mathematics, 1C: Mathematical Designer itp.), wykorzystanie specjalistycznych systemów oprogramowania do modelowania. Modele matematyczne tworzone w ten sposób nazywane są komputerowymi modelami matematycznymi.

Połączone nauczanie informatyki, matematyki i fizyki daje możliwość zapoznania studentów z wykorzystaniem pakietów matematycznych stosowanych jako narzędzia do rozwiązywania typowych problemów. Dlatego w dziale „Modelowanie i formalizacja” ujawnia się metaprzedmiotowa rola informatyki.

Modelowanie to jedna z najtrudniejszych części szkolnego kursu informatyki. Składnik treściowo-strukturalny „Modelowanie i formalizacja” jest ważnym składnikiem dyscypliny, który jest stale udoskonalany, w wyniku czego studium metodyki jej badania nie zostało jeszcze zakończone. W chwili obecnej istnieje wiele metod nauczania modelowania komputerowego, które są aktywnie wykorzystywane na lekcjach informatyki w szkole.

Oprogramowanie i wsparcie zasobów tematu „Modelowanie informacji” na poziomie kształcenia ogólnego i średniego ogólnokształcącego jest reprezentowane przez oprogramowanie i zasoby internetowe, w szczególności zasoby jednego zbioru cyfrowych zasobów edukacyjnych.

Jednym z dostępnych narzędzi do modelowania jest aplikacja biurowa Microsoft Excel, ponieważ prawie wszystkie szkoły posiadają pakiet MS Office. Microsoft Excel to program do arkuszy kalkulacyjnych, który pozwala analizować duże ilości danych. Program ten wykorzystuje ponad 600 funkcji matematycznych, finansowych, statystycznych i innych specjalistycznych funkcji, za pomocą których można łączyć ze sobą różne tabele, wybierać dowolne formaty prezentacji danych i tworzyć struktury hierarchiczne.

Mathcad to aplikacja do obliczeń inżynierskich i matematycznych, standard branżowy do przeprowadzania, dystrybucji i przechowywania obliczeń. Mathcad to system uniwersalny, tj. mogą być stosowane w każdej dziedzinie nauki i techniki – wszędzie tam, gdzie stosowane są metody matematyczne.

KOMPAS to system komputerowego wspomagania projektowania. Za pomocą systemu KOMPAS można tworzyć modele asocjacyjne 3D części i poszczególnych jednostek, które zawierają oryginalne lub znormalizowane elementy konstrukcyjne.

Blender to darmowe oprogramowanie do modelowania 3D. Sztuczka w tym programie polega na tym, że podczas tworzenia sceny 3D okno narzędzia można podzielić na części, z których każda będzie niezależnym oknem z określonym typem sceny 3D, linijką osi czasu, ustawieniami obiektów. Ilość takich części jest ograniczona jedynie rozdzielczością ekranu. Aplikacja posiada również narzędzia do modelowania splajnów, a krzywe Beziera i B-splajny są również używane do tworzenia obiektów 3D.

Modelowanie komputerowe ma szereg zalet tylko przy pełnym wykorzystaniu możliwości obliczeniowych i graficznych komputera, co pozwoli na wykorzystanie różnorodnych możliwości odpowiedniego oprogramowania.

Przykład graficznego rozwiązania równania w środowisku interaktywnym „1C: Konstruktor matematyczny”:

Ile rozwiązań ma równanie log1/16x = (1/16)x? Na pierwszy rzut oka wykresy części lewej i prawej mają tylko jedno rozwiązanie, które leży na linii prostej y = x (rys. 1). Jednak korzystając z narzędzi Powiększ i Przesuń arkusz, możesz powiększyć i odkryć nieoczekiwane przeplatanie się dwóch wykresów, które prowadzi do trzech, a nie jednego pierwiastka!

Ryż. 1. Rozwiązanie równania graficznego

Intuicja w tym przypadku myli: jeśli te wykresy równania narysujemy ręcznie, to zobaczymy, że równanie ma jeden pierwiastek - na przecięciu obu wykresów linią prostą tak = x(tj. pierwiastek równania (1/16) x = x). Ale łatwo jest zobaczyć i zweryfikować przez podstawienie, że liczby x= 1/2 i x= 1/4 to również korzenie. Skąd oni pochodzą?
Jeśli zbudujesz wykresy w „Konstrukcie matematycznym”, to program znajdzie trzy punkty ich przecięcia (rys. 2), chociaż w pobliżu tych punktów w „normalnej” skali wykresy „sklejają się”. Korzystanie z narzędzia Zmień powiększenie możesz powiększyć obraz i zobaczyć, jak wykresy są „przeplatane”.

Ryż. 2. Rozwiązanie równania graficznego

Tak więc konstrukcja prostych modeli graficznych, takich jak rozwiązywanie prostych problemów matematycznych, jest już odpowiednia na podstawowym kursie informatyki. Samodzielne opracowywanie modeli graficznych wymaga znajomości programowania i dotyczy to materiału o podwyższonym stopniu trudności, który jest studiowany na profilu profilowym z informatyki lub w ramach zajęć do wyboru.

Lista bibliograficzna:

1. Korolev, A.L. Modelowanie komputerowe / A.L. Korolow. - M: BINOM. Laboratorium Wiedzy, 2010 - 230 s.
2. Safonow, W.I. Modelowanie komputerowe: podręcznik. dodatek / V. I. Safonow. - Mordow. Stan. Ped. w-t. - Sarańsk, 2009. - 92 pkt.
3. Tarasevich, Yu.Yu. Modelowanie matematyczne i komputerowe. Kurs wprowadzający: podręcznik. dodatek / Yu.Yu. Tarasiewicz. - M. : LIBROKOM, 2013. - 152 s.

Opinie:

25.11.2017, 14:51 Feofanov Aleksander Nikołajewicz
Recenzja: Artykuł jest słabo skonstruowany, nie jest jasne, kim jest czytelnik. Niech pokażą różnicę między rysunkami 1 i 2. Co mam sobie wyobrazić, a co to powtórzenie fig. 1.Po korekcie możliwa jest publikacja w czasopiśmie. doktor nauk technicznych, prof. Feofanow A.N.

19.12.2017, 20:53 Feofanov Aleksander Nikołajewicz
Recenzja: Czy dokonano jakichś poprawek w materiale? (nie ma nic w linku) - kto jest czytelnikiem (nauczycielem czy uczniem). Dla kogo jest ten artykuł? - różnica na ryc. 1 i 2 - powinny mieć inną skalę. Ale tak się nie stało! Skala na rysunkach pozostaje taka sama. Na 1 rysunku punkty przecięcia nie były widoczne, na 2 zostały umieszczone. Ale to nie jest wynik symulacji komputerowych. - w artykule są powtórzenia. doktor nauk technicznych, prof. Feofanow A.N.

19.12.2017 21:21 Odpowiedź na recenzję autora Rezaeva Natalya Sergeevna:
Czytelnik to w większości uczeń, ale także po części nauczyciel. To właśnie za pomocą programu można powiększyć ten wykres i zobaczyć te skrzyżowania, wszystko to wzrasta i maleje w programie, a na zdjęciach nie ma sensu go zwiększać.

20.12.2017, 7:31 Feofanov Aleksander Nikołajewicz
Recenzja: Lepiej i jaśniej jest pokazać przykład z trójkątami lub okręgami (przecięcie, punkty wspólne itp.) A artykuł nie ujawnia funkcjonalności automatycznego skalowania programu „1C: Mathematical Designer”. Feofanow A.N.

22.01.2018, 16:16 Bovtruk Natalia Siergiejewna
Recenzja: artykuł ma bardzo dobry tytuł, ale artykuł zrobił tylko małą analizę programów. Konieczne jest dokładniejsze przeanalizowanie istoty programów w Twoim przypadku.

480 rubli | 150 zł | 7,5 $ ", WYŁĄCZANIE MYSZY, FGCOLOR, "#FFFFCC", BGCOLOR, "#393939");" onMouseOut="return nd();"> Teza - 480 rubli, wysyłka 10 minut 24 godziny na dobę, siedem dni w tygodniu i święta

240 rubli. | 75 hrywien | 3,75 USD ", WYŁĄCZANIE MYSZY, FGCOLOR, "#FFFFCC", BGCOLOR, "#393939");" onMouseOut="return nd();"> Streszczenie - 240 rubli, dostawa 1-3 godziny, od 10-19 (czasu moskiewskiego), z wyjątkiem niedzieli

Rozova Natalia Borisovna. Wykorzystanie symulacji komputerowej w procesie uczenia się: 13.00.01, 13.00.02 Rozova, Nataliya Borisovna Wykorzystanie modelowania komputerowego w procesie uczenia się (Na przykładzie studiowania fizyki molekularnej w szkole średniej): Dis. ... cand. ped. Nauki: 13.00.01, 13.00.02 Wołogda, 2002 163 s. OD, 61:03-13/523-2

Wstęp

Rozdział 1. Modele i modelowanie w nauce i edukacji 14

1.1 Modele i modelowanie we współczesnej nauce 14

1.2 Zastosowanie modeli w procesie nauczania uczniów 26

1.3 Symulacja komputerowa w edukacji 33

Rozdział 2. Psychologiczne i pedagogiczne podstawy komputerowego uczenia się 50

2.1 Psychologiczne i pedagogiczne aspekty szkolenia komputerowego 50

2.2 Cechy działalności edukacyjnej i zarządzanie nią w oparciu o uczenie komputerowe 58

Rozdział 3

3.1 Analiza stanu symulacji komputerowej w rozdziale „Fizyka molekularna” 74

3.2 Charakterystyka programu eksperymentalnego do komputerowej symulacji dynamiki układów wielu cząstek i możliwości jego wykorzystania w procesie edukacyjnym 83

3.3 Metodologia organizowania i prowadzenia lekcji fizyki w klasie 10 podczas studiowania sekcji „Fizyka molekularna” w oparciu o program eksperymentalny 92

4.1 Zadania eksperymentu i organizacja jego realizacji 128

4.2 Analiza wyników eksperymentu pedagogicznego 140

Wniosek 147

Wprowadzenie do pracy

Jednym z najważniejszych obszarów rozwoju społeczeństwa jest edukacja. Edukacja „działa” na przyszłość, określa cechy osobiste każdego człowieka, jego wiedzę, umiejętności, kulturę zachowania, światopogląd, tworząc w ten sposób ekonomiczny, moralny i duchowy potencjał społeczeństwa. Technologie informacyjne są jednym z głównych narzędzi w edukacji, dlatego opracowanie strategii ich rozwoju i wykorzystania w edukacji jest jednym z kluczowych problemów. W związku z tym wykorzystanie technologii komputerowej ma znaczenie krajowe. Wielu ekspertów uważa, że ​​obecnie komputer umożliwi dokonanie jakościowego przełomu w systemie edukacji, ponieważ nauczyciel otrzymał w swoje ręce potężne narzędzie dydaktyczne. Zwykle istnieją dwa główne kierunki komputeryzacji. Pierwszy ma na celu zapewnienie powszechnej znajomości obsługi komputera, drugi to wykorzystanie komputera jako narzędzia zwiększającego efektywność uczenia się.

W systemie oświaty wyróżnia się dwa rodzaje działalności: nauczanie i uczenie się. N.F. Talyzina i TV Gabai zaproponował rozważenie roli komputera w uczeniu się z punktu widzenia funkcji, jaką pełni.

Jeżeli komputer pełni funkcję zarządzania zajęciami edukacyjnymi, to może być traktowany jako narzędzie uczenia się, które zastępuje nauczyciela, ponieważ komputer modeluje zajęcia edukacyjne, zadaje pytania i odpowiada na odpowiedzi i pytania ucznia jako nauczyciela.

Jeśli komputer jest wykorzystywany tylko jako środek działalności edukacyjnej, to jego interakcja ze studentami odbywa się zgodnie z typem „użytkownika komputera”. W tym przypadku komputer nie jest narzędziem do nauki, chociaż może przekazywać nową wiedzę. Dlatego, mówiąc o nauce komputerowej, mają na myśli wykorzystanie komputera jako środka zarządzania działaniami edukacyjnymi.

Pomimo tego, że nie ma jeszcze jednej klasyfikacji programów szkoleniowych, wielu autorów wyróżnia wśród nich pięć następujących typów: szkolenie, mentoring, uczenie problemowe, symulacja i modelowanie, gra. Najwyższą pozycję wśród powyższych zajmują modele komputerowe. Według V.V. Łaptiew, „model komputerowy to środowisko programowe do eksperymentu obliczeniowego, które łączy, na podstawie matematycznego modelu zjawiska lub procesu, środki interaktywnej interakcji z przedmiotem eksperymentu oraz opracowanie narzędzia do wyświetlania informacji. ... Modele komputerowe są głównym przedmiotem fizyki obliczeniowej, której odrębną metodą jest eksperyment obliczeniowy, tak jak eksperyment naturalny jest odrębną metodą fizyki eksperymentalnej. akademik V.G. Razumovsky zauważa, że ​​„wraz z wprowadzeniem komputerów do procesu edukacyjnego zwiększają się możliwości wielu metod wiedzy naukowej, zwłaszcza metody modelowania, która pozwala radykalnie zwiększyć intensywność uczenia się, ponieważ sama istota zjawisk jest podkreślana podczas modelowania a ich wspólność staje się jasna”.

Obecny stan nauki komputerowej charakteryzuje się dużym zestawem programów szkoleniowych, które znacznie różnią się jakością. Faktem jest, że na początkowym etapie informatyzacji szkół nauczyciele korzystający ze szkoleń komputerowych tworzyli własne programy szkoleniowe, a ponieważ nie byli zawodowymi programistami, tworzone przez nich programy były nieskuteczne. Dlatego obok programów zapewniających uczenie oparte na problemach, symulację komputerową itd. istnieje wiele prymitywnych programów szkoleniowych, które nie wpływają na skuteczność uczenia się. Zadaniem nauczyciela nie jest zatem opracowywanie programów szkoleniowych, ale umiejętność korzystania z gotowych programów wysokiej jakości, spełniających współczesne wymagania metodyczne i psychologiczno-pedagogiczne.

Jednym z głównych kryteriów dydaktycznego znaczenia programów modelowania jest możliwość prowadzenia badań, które wcześniej były niewykonalne w warunkach szkolnego laboratorium fizycznego. W treści wychowania fizycznego znajduje się szereg działów, w których pełnowymiarowy eksperyment opisuje jedynie jakościowo badane zjawisko lub proces. Wykorzystanie modeli komputerowych umożliwiłoby również przeprowadzenie analizy ilościowej tych obiektów.

Jednym z takich działów fizyki szkolnej jest fizyka molekularna, stan komputerowego uczenia się, w którym będziemy analizować. Studiując ją studenci spotykają się z jakościowo nową formą ruchu materii - ruchem termicznym, w którym oprócz praw mechaniki działają również prawa statystyki. Doświadczenia terenowe (ruchy Browna, dyfuzja, oddziaływanie cząsteczek, parowanie, zjawiska powierzchniowe i kapilarne, zwilżanie) potwierdzają hipotezę o molekularnej budowie materii, ale nie pozwalają zaobserwować mechanizmu zachodzących procesów fizycznych. Modele mechaniczne: Eksperyment Sterna, tablica Galtona, aparat do demonstrowania praw gazu pozwalają zilustrować prawo Maxwella dotyczące rozkładu cząsteczek gazu w zależności od prędkości oraz doświadczalnie uzyskać zależności między ciśnieniem, objętością i temperaturą niezbędne do wyprowadzenia praw gazu.

Zastosowanie nowoczesnej technologii elektronicznej i elektronicznej obliczeniowej może znacząco uzupełnić formułowanie i prowadzenie eksperymentu. Niestety ilość prac na ten temat jest bardzo mała.

W pracy opisano zastosowanie komputera do wykazania zależności prędkości cząsteczek różnych gazów od temperatury, obliczenia zmiany energii wewnętrznej ciała podczas parowania, topnienia i krystalizacji oraz zastosowanie komputera w przetwarzaniu prac laboratoryjnych. Zawiera również opis lekcji na temat określania sprawności idealnego silnika cieplnego na podstawie cyklu Carnota.

Metodologia przygotowania eksperymentu z wykorzystaniem komputerów elektronicznych i elektronicznych została opisana przez V.V. Łaptiew. Schemat eksperymentu wygląda tak: wartości mierzone - czujniki - przetwornik analogowo-cyfrowy - mikrokalkulator MK-V4 lub komputer Yamaha. Zgodnie z tą zasadą zaprojektowano uniwersalną instalację elektromechaniczną do badania praw gazu na szkolnym kursie fizyki.

W książce AS Kondratieva i VV Lapteva „Physics and Computer” opracowano programy, które analizują w formie wykresów wzór na Maxwellowski rozkład cząsteczek według prędkości, wykorzystują rozkład Boltzmanna do obliczania wysokości wznoszenia i badają Cykl Carnota.

IV. Grebieniew przedstawia program, który symuluje przenoszenie ciepła przez zderzenie cząstek dwóch ciał.

W artykule „Modelowanie pracy laboratoryjnej warsztatu fizycznego” V.T. Petrosyan i inni zawierają program do modelowania ruchów Browna cząstek, których liczba jest ustalana eksperymentalnie.

Najbardziej kompletnym i udanym rozwinięciem działu fizyki molekularnej jest edukacyjny kurs komputerowy „Open Physics” LLP SC PHYSICS. Przedstawione w nim modele obejmują cały przebieg fizyki molekularnej i termodynamiki. Dla każdego eksperymentu prezentowane są animacje komputerowe, wykresy i wyniki liczbowe. Programy dobrej jakości, przyjazne dla użytkownika, pozwalają obserwować dynamikę procesu przy zmianie parametrów makr wejściowych.

Jednocześnie naszym zdaniem ten kurs komputerowy najlepiej nadaje się do utrwalenia omawianego materiału, ilustrującego prawa fizyczne i samodzielną pracę uczniów. Jednak wykorzystanie proponowanych eksperymentów jako demonstracji komputerowych jest trudne, ponieważ nie mają one wsparcia metodologicznego, nie można kontrolować czasu trwającego procesu.

Należy zauważyć, że do tej pory „nie ma ustalonego poglądu na konkretne wskazanie: gdzie i kiedy używać komputera w procesie uczenia się, nie ma praktycznego doświadczenia w ocenie wpływu komputera na skuteczność uczenia się, nie nie ma ustalonych wymagań prawnych dotyczących typu, typu i parametrów sprzętu i oprogramowania edukacyjnego”.

Pytania dotyczące metodologicznego wsparcia oprogramowania pedagogicznego postawił I.V. Grebieniewa. „Najważniejszym kryterium skuteczności uczenia komputerowego powinna być prawdopodobnie możliwość zdobycia przez uczniów nowej, ważnej wiedzy na dany temat w dialogu z komputerem, na takim poziomie lub o takim charakterze aktywności poznawczej, które są niemożliwe przy uczenie maszynowe, oczywiście pod warunkiem, że ich efekt pedagogiczny i opłaca czas nauczyciela i ucznia."

Oznacza to, że aby wykorzystanie komputerów przyniosło realne korzyści, konieczne jest ustalenie, w jaki sposób dotychczasowa metodologia jest niedoskonała, oraz pokazanie, jakie właściwości komputera iw jaki sposób może zwiększyć efektywność szkolenia.

Analiza stanu symulacji komputerowej wskazuje, że:

1) symulacja komputerowa jest reprezentowana przez niewielką liczbę programów w ogóle, aw szczególności tych, które modelują procesy fizyczne w oparciu o zapisy teorii kinetyki molekularnej (MKT);

2) w programach symulujących na podstawie MCT nie ma wyników ilościowych, a jedynie jakościowa ilustracja jakiegoś procesu fizycznego;

3) we wszystkich programach nie przedstawiono związku między mikroparametrami układu cząstek a jego makroparametrami (ciśnienie, objętość i temperatura);

4) brak wypracowanej metodyki prowadzenia zajęć dydaktycznych z wykorzystaniem programów komputerowej symulacji szeregu procesów fizycznych MCT.

To decyduje o trafności badania.

Przedmiotem badań jest proces uczenia się w szkole średniej.

Przedmiotem badań jest proces wykorzystania symulacji komputerowej w nauczaniu fizyki w szkole średniej.

Celem pracy jest zbadanie pedagogicznych możliwości modelowania komputerowego oraz opracowanie metodologicznego wsparcia wykorzystania programów do modelowania komputerowego w oparciu o materiał szkolnego kursu fizyki.

W oparciu o cel badania w pracy wyznaczono następujące zadania:

1) przeprowadzić całościową analizę możliwości wykorzystania symulacji komputerowej w procesie uczenia się;

2) określić wymagania psychologiczno-pedagogiczne dla edukacyjnych modeli komputerowych;

3) analizować krajowe i zagraniczne programy komputerowe symulujące zjawiska fizyczne i dające rzeczywisty efekt uczenia się;

4) opracować komputerowy program symulacyjny w oparciu o materiał treści fizycznych kształcenia średniego ogólnokształcącego (dział „Fizyka molekularna”);

5) sprawdzić zastosowanie eksperymentalnego programu symulacji komputerowej i ocenić jego wynik dydaktyczno-metodologiczny.

Hipoteza badawcza.

Jakość wiedzy, umiejętności i kultury informacyjnej uczniów można poprawić, jeżeli w procesie nauczania fizyki wykorzystywane są komputerowe programy symulacyjne, których wsparcie metodyczne przedstawia się następująco:

Adekwatnie do teoretycznych podstaw modelowania komputerowego w toku zadań szkoleniowych określa się miejsce, czas, formę wykorzystania edukacyjnych modeli komputerowych;

Prowadzona jest zmienność form i metod kierowania działalnością studentów;

Dzieci w wieku szkolnym są szkolone w przechodzeniu od rzeczywistych obiektów do modeli i odwrotnie.

Podstawą metodologiczną opracowania są: podejście systemowe i działania do badania zjawisk pedagogicznych; filozoficzne, cybernetyczne, psychologiczne teorie modelowania komputerowego (A.A. Samarsky, VG. Razumovskiy, N.V. Razumovskaya, B.A. Glinskiy, B.V. Biryukov, V.A. Shtoff, V.M. Glushkov i inni); psychologiczne i pedagogiczne podstawy komputeryzacji edukacji (V.V. Rubtsov, E.I. Mashbits) i koncepcja rozwoju edukacji (L.S. Wygotsky, DB Elkonin, V.V. Davydov, N.F. Talyzina, P. Ya. Galperin).

Metody badawcze:

Analiza naukowa i metodologiczna literatury filozoficznej, psychologicznej, pedagogicznej i metodologicznej dotyczącej badanego problemu;

Analiza doświadczeń nauczycieli, analiza własnych doświadczeń w nauczaniu fizyki w szkole średniej oraz metod fizyki na uczelni;

Analiza programów komputerowych do modelowania z zakresu fizyki molekularnej autorów krajowych i zagranicznych w celu określenia treści programu;

Modelowanie zjawisk fizycznych w fizyce molekularnej;

Eksperymenty komputerowe w oparciu o wybrane programy symulacyjne;

Zadawanie pytań, rozmowa, obserwacja, eksperyment pedagogiczny;

Metody statystyki matematycznej.

Baza badawcza: szkoły nr 3, 11, 17 Wołogdy, Państwowe Liceum Przyrodniczo-Matematyczne Wołogdy, Wydział Fizyki i Matematyki Wołogdzkiego Państwowego Uniwersytetu Pedagogicznego.

Badanie zostało przeprowadzone w trzech etapach i miało następującą logikę.

W pierwszym etapie (1993-1995) określono problem, cel, zadania i hipotezę badania. Analizie poddano literaturę filozoficzną, pedagogiczną i psychologiczną w celu określenia teoretycznych podstaw rozwoju i wykorzystania modeli komputerowych w procesie uczenia się.

W drugim etapie (1995 - 1997) prowadzono prace eksperymentalne w ramach badanego problemu, zaproponowano opracowania metodologiczne w celu wykorzystania programów symulacji komputerowych na lekcjach fizyki.

W trzecim etapie (1997 - 2000) przeprowadzono analizę i uogólnienie prac doświadczalnych.

Rzetelność i trafność uzyskanych wyników gwarantują: teoretyczne i metodologiczne podejście do badania problemu symulacji komputerowej w edukacji; połączenie jakościowej i ilościowej analizy wyników, w tym wykorzystanie metod statystyki matematycznej; metody adekwatne do celu i przedmiotu badania; naukowe wymagania dotyczące opracowania programu do symulacji komputerowych.

To ostatnie wymaga wyjaśnienia. Opracowaliśmy program do modelowania dynamiki układów wielu cząstek, którego obliczanie ruchu opiera się na algorytmie Verleta stosowanym przez H. Goulda i J. Tobochnika. Algorytm ten jest prosty i daje dokładne wyniki nawet w niewielkich odstępach czasu, co jest bardzo ważne przy badaniu wzorców statystycznych. Autorski interfejs programu pozwala nie tylko zobaczyć dynamikę procesu i zmienić parametry systemu, utrwalić wyniki, ale także umożliwia zmianę czasu eksperymentu, zatrzymanie eksperymentu, zapisanie tej ramki i rozpoczęcie kolejnych prac na modelu z niego.

Badany układ składa się z cząstek, których prędkości są ustawione losowo i które oddziałują na siebie zgodnie z prawami mechaniki Newtona, a siły oddziaływania między cząsteczkami przedstawia krzywa Lennarda-Johnsona, czyli program zawiera model prawdziwego gazu. Ale zmieniając początkowe parametry, możliwe jest doprowadzenie modelu do idealnego gazu.

Przedstawiony przez nas program symulacji komputerowej umożliwia uzyskanie wyników liczbowych w jednostkach względnych, potwierdzających następujące prawa i procesy fizyczne:

a) zależność siły oddziaływania i energii potencjalnej cząstek (cząsteczek) od odległości między nimi;

b) rozkład prędkości Maxwella;

c) podstawowe równanie teorii kinetyki molekularnej;

d) prawa Boyle-Mariotte i Charles;

e) eksperymenty Joule'a i Joule-Thomsona.

Powyższe eksperymenty mogą potwierdzić słuszność metody fizyki statystycznej, ponieważ wyniki eksperymentu numerycznego odpowiadają wynikom uzyskanym na podstawie praw statystyki.

Eksperyment pedagogiczny potwierdził skuteczność metodyki prowadzenia lekcji z wykorzystaniem komputerowych programów symulacyjnych.

Nowość naukowa i znaczenie teoretyczne badania:

1. Dokonano kompleksowego opisu modelowania komputerowego wykorzystywanego w procesie uczenia się (filozoficznego, cybernetycznego, pedagogicznego).

2. Uzasadnione są wymagania psychologiczne i pedagogiczne dla komputerowych modeli szkoleniowych.

3. Zastosowano metodę komputerowej symulacji dynamiki wielu cząstek, co pozwoliło po raz pierwszy na szkolnym kursie fizyki molekularnej stworzyć komputerowy model gazu doskonałego, co pozwala na wykazanie zależności między mikroparametry układu (prędkość, pęd, kinetyka, energia potencjalna i całkowita poruszających się cząstek) z makroparametrami (ciśnienie, objętość, temperatura).

4. Na podstawie komputerowych programów symulacyjnych w metodyce fizyki przeprowadzono następujące eksperymenty numeryczne: otrzymano podstawowe równanie teorii kinetyki molekularnej; pokazano zależność między temperaturą a energią kinetyczną ruchu translacyjnego cząstek (cząsteczek); Modelowane są eksperymenty Joule'a i Joule'a-Thomsona dla gazów idealnych i rzeczywistych.

Praktyczne znaczenie pracy polega na tym, że wybrane treści i opracowane programy symulacji komputerowej mogą być wykorzystane w szkole ponadgimnazjalnej do przeprowadzenia eksperymentu numerycznego w wielu zagadnieniach fizyki molekularnej. W eksperymencie opracowano i przetestowano technikę prowadzenia lekcji fizyki molekularnej z wykorzystaniem programów komputerowych do modelowania. Materiały i wyniki badań mogą być również wykorzystane w procesie kształcenia studentów uczelni pedagogicznych oraz zaawansowanego kształcenia nauczycieli fizyki i informatyki.

Przeprowadzono aprobatę głównych materiałów i wyników uzyskanych w toku badań

Na międzynarodowej elektronicznej konferencji naukowo-technicznej (Wołogda, 1999);

Na międzyuczelnianej konferencji naukowo-praktycznej „Społeczne aspekty adaptacji młodzieży do zmieniających się warunków życia” (Wołogda, 2000);

Na drugiej regionalnej konferencji naukowo-metodologicznej „Nowoczesne technologie w wyższym i średnim szkolnictwie zawodowym” (Pskov, 2000);

Na szóstej ogólnorosyjskiej konferencji naukowo-praktycznej „Problem edukacyjnego eksperymentu fizycznego” (Glazov, 2001);

Ucząc fizyki w szkołach średnich w mieście Wołogda, na zajęciach z metodyki nauczania fizyki ze studentami WSPU, na seminariach dla doktorantów WSPU i nauczycieli wydziału fizyki ogólnej i astronomii.

Do obrony zgłaszane są:

1. Teoretyczne podejścia do wykorzystania symulacji komputerowej w procesie uczenia się i jej metodologiczne wsparcie.

3. Metodologia organizowania i prowadzenia lekcji fizyki w X klasie gimnazjum na kierunku „Fizyka molekularna” w oparciu o komputerowy program symulacyjny.

Struktura rozprawy.

Strukturę pracy doktorskiej wyznacza logika i kolejność rozwiązywania zadań. Rozprawa składa się ze wstępu, czterech rozdziałów, zakończenia, bibliografii.

Modele i modelowanie we współczesnej nauce

Obecnie modele i modelowanie, jako jedna z metod rozumienia otaczającego nas świata, znajdują szerokie zastosowanie w nauce, technologii i edukacji.

Termin „model” pochodzi od łacińskiego słowa modulus, które oznacza miarę, wzór, normę. W większości przypadków holistyczne spojrzenie człowieka na świat znajduje odzwierciedlenie w jego umyśle w postaci pewnego modelu fizycznego.

We współczesnej filozofii podaje się następujące definicje pojęć modelu i modelowania.

„Model (modele francuskie) w logice i metodologii nauki jest analogiem (schemat, struktura, system znaków) pewnego fragmentu rzeczywistości przyrodniczej lub społecznej, wytworem kultury ludzkiej, edukacji pojęciowej i teoretycznej itp. – oryginalny model. Analog ten służy do przechowywania i poszerzania wiedzy (informacji) o oryginale, jego właściwościach i strukturach, przekształcania go lub zarządzania nim. Z epistemologicznego punktu widzenia model jest „przedstawicielem”, „zamiennikiem” oryginału w poznaniu i praktyce. Do oryginału przenoszone są wyniki przetwarzania i badania modelu w określonych warunkach, ustalonych w logice i metodyce, specyficznych dla różnych obszarów i typów modeli. „Modelowanie to metoda badania obiektów wiedzy na ich modelach; budowa i badanie modeli, rzeczywistych obiektów i zjawisk (układów organicznych i nieorganicznych, urządzeń inżynierskich, różnych procesów - fizycznych, chemicznych, biologicznych, społecznych) oraz konstruowanych obiektów w celu określenia lub poprawy ich właściwości, racjonalizacji metod ich budowy, sterowania itd. P.” . W zależności od rodzaju modeli rozróżnia się modelowanie obiektowe i znakowe. W modelowaniu obiektowym badania prowadzone są na modelu, który odtwarza pewne cechy geometryczne, fizyczne lub funkcjonalne oryginału. Na przykład w modelowaniu analogowym za pomocą modeli energetycznych badane są zjawiska mechaniczne, akustyczne, hydrodynamiczne i inne, ponieważ funkcjonowanie modelu i oryginału jest opisane tymi samymi równaniami różniczkowymi.

„W modelowaniu znaków modele to diagramy, rysunki, formuły zaproponowane w jakimś alfabecie (język naturalny lub sztuczny) itp.” . Modelowanie jest jedną z ważnych metod poznania, dlatego należy do kategorii epistemologicznej. Wyniki uzyskane w badaniu modeli można przenieść na oryginał, jeśli model odzwierciedla właściwości oryginału.

Klasyfikacja ta opiera się na metodzie odtworzenia właściwości oryginału w modelu. Wszystkie modele dzielą się na dwie klasy: materiałową i idealną. Modele materialne obejmują modele, które istnieją obiektywnie i są tworzone przez człowieka w celu odtworzenia struktury i istoty badanego procesu lub zjawiska.

W przypadku modeli podobnych przestrzennie warunkiem wstępnym jest ich geometryczne podobieństwo do oryginału, ponieważ odzwierciedlają właściwości przestrzenne i relacje obiektu. W tej grupie znajdują się różne układy, modele urządzeń technicznych, sieci kryształów itp.

W fizycznie podobnych modelach konieczne jest podobieństwo jego fizycznej natury do oryginału oraz identyczność praw ruchu. Takie modele różnią się od charakteru, jaki prezentują, jedynie zmianą skali przestrzennej lub czasowej. Do tej grupy należą modele operacyjne różnych urządzeń technicznych, na przykład silników elektrycznych i generatorów, statków, samolotów itp.

Matematycznie zbliżone modele funkcjonowania obiektów badań powinny być opisane tymi samymi równaniami matematycznymi iz reguły nie wykazują podobieństwa fizycznego i geometrycznego z oryginałem. Modele matematyczne obejmują modele analogowe, strukturalne, cyfrowe, cybernetyczne.

Psychologiczne i pedagogiczne aspekty uczenia komputerowego

W ostatnich latach psychologowie krajowi i zagraniczni zwracali uwagę na rolę indywidualnych cech uczniów w procesie uczenia się. Poszukiwanie sposobów zachowania i dalszego rozwoju indywidualności dziecka, jego potencjalności i zdolności doprowadziło do wypracowania koncepcji indywidualizacji wychowania. Pomoc poprzez indywidualizację w realizacji programów edukacyjnych przez każdego ucznia, zapobieganie niepowodzeniom ucznia; kształtowanie ogólnych umiejętności edukacyjnych w oparciu o strefę najbliższego rozwoju każdego ucznia; poprawa motywacji edukacyjnej i rozwój zainteresowań poznawczych; kształtowanie cech osobowych: samodzielność, pracowitość, kreatywność - istota indywidualizacji edukacji. Główną zaletą jest to, że indywidualizacja pozwala w pełni dostosować treść, metody i tempo zajęć edukacyjnych dziecka do jego cech, monitorować jego działania na każdym etapie rozwiązywania problemu, dokonywać terminowych korekt działań ucznia i nauczyciela, dostosowywać do ciągle zmieniających się, ale kontrolowanych sytuacji uczniów i nauczycieli. Wszystko to pozwala uczniowi pracować ekonomicznie, kontrolować koszty swoich sił i osiągać lepsze wyniki.

Technologia indywidualizacji edukacji obejmuje wszystkie części procesu edukacyjnego – cele, treści, metody i środki. Cechy zindywidualizowanego uczenia się mają humanistyczne podstawy filozoficzne; czynniki rozwoju: bio-, socjo- i psychogenne; zasadą zarządzania jest system „tutor”, podejście do dziecka jest humanitarne, formy organizacyjne są akademickie, indywidualno-grupowe; dominująca metoda jest zaprogramowana, samorozwojowa, twórcza. Jedną z możliwości wdrożenia indywidualizacji uczenia się jest rozwój adaptacyjnych pomysłów na uczenie się. Uwzględnia zarówno wiek, jak i indywidualne cechy uczniów. Adaptacja może opierać się na informacjach zebranych z doświadczenia edukacyjnego każdego ucznia lub wstępnie zaprogramowana. Z góry zaprogramowany system adaptacyjny realizuje zwykle uczenie według programu rozgałęzionego, gdzie w zależności od charakteru popełnionego błędu wskazuje się, jakie działania pomocnicze są wydawane. Systemy adaptacyjnego uczenia się z reguły uwzględniają: a) poprawność odpowiedzi, b) przyczyny, które spowodowały trudności w realizacji zadań edukacyjnych.

Rozwój techniki, rozwój różnego rodzaju urządzeń technicznych pozwalają łączyć możliwości technologii dla indywidualizacji nauczania z wykorzystaniem nowoczesnych technologii komputerowych.

Trening komputerowy oparty na elastycznym i szybkim dostosowaniu się do indywidualnych cech każdego ucznia jest w stanie zapobiec wystąpieniu dyskomfortu psychicznego, spadku poczucia własnej wartości oraz spadku motywacji do nauki, ponieważ może uwzględniać indywidualność ucznia tak dużo jak to możliwe.

LV Shenshev opisuje trzy warianty adaptacyjnego uczenia się. Pierwsza opcja to koncepcja maksymalnej adaptacyjności angielskiej cybernetyki G. Pasca. Druga to teoria częściowej adaptacyjności amerykańskiego psychologa N. Crowdera. Trzecim jest koncepcja minimalnej adaptacyjności B. Skinnera. Podobni są autorzy teorii adaptacyjnego uczenia się, jeśli chodzi o ocenę przyczyn niskiej efektywności tradycyjnego uczenia się i eliminację tych przyczyn. Koncepcje adaptacyjnego uczenia się nakładają pewne wymagania na proces uczenia się:

1. Szybkie dostosowanie do indywidualnych cech uczniów z uwzględnieniem tempa nauki, diagnozowanie przyczyn trudności, terminowe dostosowywanie materiałów edukacyjnych.

2. Ciągłe i celowe zarządzanie sferą afektywno-motywacyjną ucznia, stabilizacja jego kondycji. 3. Prowadzenie ciągłego dialogu, pobudzanie aktywności studentów.

4. Automatyzacja uczenia się.

Spełnienie tych wymagań łatwiej przypisać nauce komputerowej, ponieważ nauczyciel nie jest w stanie jednocześnie dostosować się do różnych uczniów, a maszyna jest bezstronna, cierpliwa i niezmordowana.

Powyższe koncepcje adaptacyjnego uczenia się szybko weszły w masową praktykę, dając początek modnemu szałowi na urządzenia do nauki i programy komputerowe. Amatorzy i prymitywni w swoich zdolnościach pedagogicznych ignorowali podstawową ideę uwzględniania indywidualnych cech i stabilizowania pozytywnego stanu emocjonalnego uczniów. W związku z tym stanem rzeczy poddawana jest w wątpliwość skuteczność szkolenia komputerowego. Współczesny argument przemawiający za wykorzystaniem komputerów powtarza wnioski twórców adaptacyjnego uczenia się. Na tym polega uwzględnienie dynamiki asymilacji i automatyzacji uczenia się, która pozwala nauczycielowi nie rozpraszać się zadaniami organizacyjnymi.

Analiza stanu symulacji komputerowej w dziale „Fizyka molekularna”

W rozdziale pierwszym i drugim przeanalizowaliśmy zagadnienia wykorzystania modelowania komputerowego w edukacji z punktu widzenia epistemologii, pedagogiki i psychologii, a także określiliśmy ich miejsce i funkcje. Wykorzystanie modeli komputerowych w nauczaniu fizyki pozwala nam pokazać wagę modelowania jako metody rozumienia otaczającego nas świata, przyczynia się do kształtowania myślenia abstrakcyjnego, rozwoju zainteresowań poznawczych oraz opanowania elementów kultury informacyjnej. Jednocześnie, aby lepiej uświadomić sobie takie atuty jak możliwość samodzielnego uczenia się, kierowanie działaniami edukacyjnymi, widoczność, właściwości symulacyjne modeli komputerowych, konieczne jest zidentyfikowanie gałęzi fizyki, w której zastosowanie symulacji komputerowej będzie miało rzeczywisty efekt uczenia się oraz określenie metod metodycznych włączenia go do lekcji.

Trudność studiowania przedmiotu „Fizyka molekularna i termodynamika” w liceum podstawowym polega na tym, że uczniowie spotykają się tu z nową jakościowo formą ruchu materii – ruchem termicznym, w którym oprócz praw mechaniki, obowiązują również prawa statystyki również mają zastosowanie. Ponadto naturalne eksperymenty (ruchy Browna, dyfuzja, oddziaływanie molekuł, parowanie, zjawiska powierzchniowe i kapilarne, zwilżanie) jedynie potwierdzają hipotezę o molekularnej budowie materii, ale nie pozwalają zaobserwować mechanizmu zachodzących procesów fizycznych. Modele mechaniczne: Eksperyment Sterna, tablica Galtona, instalacja do demonstracji praw gazowych pozwalają zilustrować prawo Maxwella dotyczące rozkładu cząsteczek względem prędkości oraz doświadczalnie uzyskać zależności między ciśnieniem, objętością i temperaturą niezbędne do wyprowadzenia praw gazu. Zwiększenie efektywności lekcji może stanowić rozszerzenie i udoskonalenie eksperymentu demonstracyjnego lub laboratoryjnego z wykorzystaniem komputera (wskazaliśmy na znaczenie modeli komputerowych w nauce fizyki). Takie narzędzia programowe do przeprowadzania eksperymentu demonstracyjnego na szkolnym kursie fizyki molekularnej i termodynamiki są dostępne, choć w niewielkiej liczbie. Dokonaliśmy przez nas przeglądu wielu prac i tutaj przedstawimy analizę wszystkich znanych nam programów komputerowych stosowanych w badaniach fizyki molekularnej i termodynamiki.

Zastosowanie nowoczesnej technologii elektronicznej i elektronicznej obliczeniowej może znacznie usprawnić formułowanie i prowadzenie eksperymentu. Opisuje zastosowanie komputera do wykazania zależności prędkości cząsteczek azotu, wodoru, argonu i powietrza od temperatury, obliczenia zmiany energii wewnętrznej ciała podczas topnienia i krystalizacji, podczas parowania i dla stanu gazowego , a także wykorzystanie komputera w przetwarzaniu wyników prac laboratoryjnych.

W tej samej książce znajduje się opis lekcji na temat określania sprawności idealnego silnika cieplnego na podstawie cyklu Carnota. Modelem cyklu Carnota był komputer, który programowo implementuje adiabaty i izotermy na ekranie monitora, graficznie reprezentując cykl Carnota.

Metodologia przygotowania eksperymentu z wykorzystaniem technologii elektronicznej i komputerowej została opisana przez V.V. Łaptiew. Wykorzystał uniwersalność sygnału elektrycznego, który nie tylko zawiera niezbędne informacje, ale może być również przetwarzany przez komputery elektroniczne. Dlatego konieczne jest przekształcenie wszystkich wielkości nieelektrycznych biorących udział w eksperymencie na elektryczne za pomocą przetworników pierwotnych - czujników, na wyjściu których pojawia się elektryczny sygnał analogowy, zwykle w postaci napięcia elektrycznego. Łaptiew W.W. z pracownikami opracowano i wyprodukowano kilka czujników do pomiaru oświetlenia, temperatury i czasu. Sygnały czujników można ustalać za pomocą wskaźników lub cyfrowych przyrządów pomiarowych. Aby wykorzystać cyfrowe komputery elektroniczne podczas przetwarzania wyników eksperymentu, konieczne jest przekształcenie sygnału analogowego na cyfrowy za pomocą przetwornika analogowo-cyfrowego, wykorzystując do tego odpowiednie mikroukłady. Schemat eksperymentu wygląda więc tak: wartości mierzone - czujniki - przetwornik analogowo-cyfrowy - mikrokalkulator MK-64 lub komputer "Yamaha". Zgodnie z tą zasadą zaprojektowano uniwersalną elektromechaniczną instalację demonstracyjną do badania praw gazu na szkolnym kursie fizyki. Zmierzone w eksperymencie wartości ciśnienia, objętości i temperatury są kolejno ustalane na demonstracyjnym wskaźniku cyfrowym i podawane na komputerową magistralę danych, która wyświetla na ekranie wyświetlacza wykresy wszystkich możliwych zależności między ciśnieniem, objętością i temperaturą. Po sporządzeniu wykresów wartości liczbowe tych wielkości są wprowadzane do pamięci RAM komputera i mogą być wyświetlane na ekranie wyświetlacza w postaci tabeli danych doświadczalnych i wykorzystywane do obliczeń ilościowych. Dzięki temu studenci mają możliwość jednoczesnego obserwowania ilościowych i jakościowych cech procesów gazowych.

Praca dyplomowa na temat:

„Wykorzystanie zadań edukacyjnych i twórczych w nauczaniu modelowania komputerowego do rozwijania zdolności twórczych uczniów”

Wstęp

Rozdział I. Podstawy teoretyczne rozwoju zdolności twórczych uczniów w procesie nauczania modelowania komputerowego

Rozdział II. Praca eksperymentalna nad badaniem roli zadań edukacyjnych i twórczych w nauczaniu modelowania komputerowego w rozwoju zdolności twórczych uczniów

Wniosek

Bibliografia

dodatek

Wstęp

Współczesność charakteryzuje się masowym wprowadzaniem technologii informatycznych we wszystkich sferach życia i działalności człowieka, zmianą roli i miejsca komputerów osobistych we współczesnym społeczeństwie. Osoba umiejętnie i efektywnie posiadająca technologie i informacje ma inny, nowy styl myślenia, inaczej podchodzi do oceny zaistniałego problemu i organizacji swoich działań. Rosnąca rola technologii komputerowej otwiera przed użytkownikiem nowe możliwości, które mogą wpłynąć na jego wykształcenie, światopogląd i kreatywność.

Nasz czas to czas zmian, wkroczyliśmy w społeczeństwo wiedzy. Zmieniły się cele i wartości edukacji. Jeśli wcześniej celem była wiedza przedmiotowa, teraz główną wartością edukacji jest rozwój jednostki. Na obecnym etapie rozwoju społeczeństwo potrzebuje ludzi o dużym potencjale twórczym, zdolnych do podejmowania niestandardowych decyzji, potrafiących twórczo myśleć.

Niestety, współczesna szkoła masowa wciąż zachowuje niekreatywne podejście do przyswajania wiedzy. Monotonne, wzorcowe powtarzanie tych samych czynności zabija zainteresowanie nauką. Dzieci pozbawione są radości odkrywania i mogą stopniowo tracić zdolność do twórczego działania. Jednym z głównych problemów współczesnej edukacji jest niska inicjatywa twórcza uczniów. Zdecydowana większość uczniów wykazuje całkowitą niezdolność do rozwiązywania problemów, które nie mają standardowych algorytmów rozwiązywania. Zadaniem współczesnej szkoły jest rozwój i zastosowanie specjalnych technik mających na celu rozwijanie zdolności twórczych.

Prace D.B. Bogoyavlenskaya, L.S. Wygotski, V.N. Drużynina, N.S. Leites, A.N. Luka, I.Ya. Ponomareva, S.L. Rubinstein, B.M. Teplova, V.D. Shadrikova i inni.

Powodzenie rozwoju intelektualnego ucznia osiąga się głównie w klasie, gdzie stopień zainteresowania uczniów nauką, poziom wiedzy, gotowość do ciągłego samokształcenia, czyli zależy od zdolności nauczyciela do organizowania systematycznej aktywności poznawczej. ich rozwój intelektualny.

Opinia, że ​​informatyka zajmuje szczególne miejsce pod względem stopnia wpływu na proces kształtowania osobowości twórczej, jest uznawana przez wielu naukowców - A.I. Boczkin, V.A. Dalinger, G.G. Worobiow, W.G. Kinelew, K.K. Colin i wsp. Istnieje kilka przyczyn takiego stanu rzeczy. Po pierwsze, informatyka to podstawowa i złożona nauka obejmująca wszystkie sfery działalności człowieka. Po drugie, informatyka w wąskim znaczeniu to nauka o wykorzystywaniu komputerów i systemów telekomunikacyjnych w działalności człowieka, która z kolei może pełnić rolę skutecznego środka rozwijania zdolności twórczych uczniów.

Nasza praca badawcza ma na celu zbadanie wpływu zadań edukacyjnych i twórczych w nauczaniu modelowania komputerowego na lekcjach informatyki na rozwój zdolności twórczych uczniów.

Badania różnych aspektów modelowania informacji, metod formalizowania wiedzy w oparciu o modelowanie informacji, poświęcone są pracy V.K. Bełoshapki, S.A. Beszenkowa, I.V. Galygina, AG Geina, A.V. Goryacheva, T.B. Zacharowa, I.I. Zubko, A.A. Kuzniecowa, BC Ledneva, A.S. Lesnevsky, wiceprezes Linkova, N.V. Makarova, N.V. Matwiejewa, E.A. Rakitina, Yu.F. Titova, E.K. Henner, A.P. Szestakowa, MI Shutikova i inni autorzy.

Kształtowanie się w umyśle studenta wyobrażenia na temat danego obszaru tematycznego wiąże się z organizacją jego działalności informacyjnej na temat analizy obszaru przedmiotowego oraz tworzeniem lub wykorzystaniem systemu pojęć do opisu obszaru przedmiotowego. Można zatem powiedzieć, że uczenie się jest „wbudowaniem w głowę” modeli informacji o uczniach z badanego obszaru tematycznego. Dlatego modelowanie ma szczególne znaczenie w pedagogice, jako metoda rozumienia otaczającego nas świata, procesów informacyjnych zachodzących w przyrodzie i społeczeństwie oraz badania modelowania informacyjno-logicznego w szkolnym toku informatyki jako narzędzia wiedzy, środka nauczania i przedmiot badań nabiera coraz większego znaczenia. Wymaga to zbadania problemu informacyjnego i informacyjno-logicznego modelowania w procesie uczenia się.

Jednym ze sposobów rozwijania zdolności twórczych uczniów jest idea wykorzystania zadań edukacyjnych i twórczych oraz ich rozwiązywania za pomocą komputera. Przy rozwiązywaniu takich problemów następuje akt kreatywności, znajduje się nowa ścieżka lub powstaje coś nowego. Tutaj potrzebne są szczególne cechy umysłu, takie jak obserwacja, umiejętność porównywania i analizowania, znajdowania połączeń i zależności, wszystko to razem składa się na zdolności twórcze.

Rozwiązywanie problemów edukacyjnych i twórczych za pomocą treści zorientowanych zawodowo jest nie tylko środkiem realizacji powiązań interdyscyplinarnych, ale także podejściem metodycznym, które pozwala wykazać znaczenie technologii informacyjnej, zarówno we współczesnym świecie, jak i w przyszłych konkretnych działaniach zawodowych. A ponieważ takie problemy są rozwiązywane za pomocą komputera, rośnie zainteresowanie badaniem informatyki nie tylko jako narzędziem pozwalającym przeprowadzić niezbędne obliczenia, ale także jako środek do modelowania rzeczywistej produkcji i innych procesy.

Przedmiot studiów: rozwój zdolności twórczych uczniów.

Przedmiot badań: rozwijanie zdolności twórczych uczniów w procesie nauczania modelowania komputerowego.

Cel badania: zbadanie możliwości rozwijania zdolności twórczych studentów w nauczaniu modelowania komputerowego z wykorzystaniem zadań edukacyjnych i twórczych w szkolnym toku informatyki.

Aby osiągnąć cel badania, proponuje się rozwiązać następujące kwestie: zadania :

Ujawnij istotę zdolności twórczych uczniów;

Określić miejsce i znaczenie, cele i zadania nauczania modelowania komputerowego;

Zbadanie listy podstawowej wiedzy i koncepcji modelowania komputerowego, ujawnienie ich istoty;

Ukazanie roli wykorzystania zadań edukacyjnych i twórczych w nauczaniu modelowania w rozwoju zdolności twórczych;

Eksperymentalnie zweryfikować skuteczność zastosowania twórczych zadań modelowania komputerowego dla rozwoju zdolności twórczych uczniów;

Analizować i wyciągać wnioski dotyczące badań teoretycznych i eksperymentalnej weryfikacji skuteczności rozwoju zdolności twórczych uczniów przy wykorzystaniu twórczych zadań modelowania komputerowego.

Tak jak hipotezy badawcze Zasugerowano, że jednym z najważniejszych czynników rozwoju zdolności twórczych uczniów jest korzystanie z zadań edukacyjnych i twórczych.

Aby rozwiązać zadania i przetestować hipotezę, kompleks komplementarny metody badawcze :

zdolność twórcza symulacji komputerowej

Teoretyczne: analiza literatury psychologiczno-pedagogicznej, naukowo-metodologicznej, edukacyjnej, materiałów czasopism i dokumentów regulacyjnych;

Diagnostyka (badania studentów);

Eksperyment.

Struktura naszej pracy badawczej:

Praca składa się ze wstępu, 2 rozdziałów, zakończenia, spisu piśmiennictwa oraz aneksu.

Wstęp uzasadnia aktualność tematu pracy.

W pierwszym rozdziale omówiono teoretyczne podstawy rozwoju zdolności twórczych uczniów w procesie nauczania modelowania komputerowego.

W drugim rozdziale opisano prace eksperymentalne nad badaniem roli zadań edukacyjnych i twórczych w nauczaniu modelowania komputerowego w rozwoju zdolności twórczych uczniów, podano opracowania metodologiczne.

Podsumowując, ujawniono teoretyczne i praktyczne znaczenie uzyskanych wyników.

Rozdział I. Podstawy teoretyczne rozwoju zdolności twórczych uczniów w procesie nauczania modelowania komputerowego

1.1 Kreatywność i kreatywność

Problem kreatywności stał się dziś tak palący, że słusznie uważa się go za „problem stulecia”. Kreatywność nie jest nowym przedmiotem studiów. Zawsze interesowała myślicieli wszystkich epok i budziła chęć stworzenia „teorii twórczości”.

kreacja jest interpretowany jako zjawisko społeczno-historyczne, które powstaje i rozwija się w procesie interakcji podmiotu z przedmiotem na gruncie praktyki społecznej. Z punktu widzenia filozofii twórczość to działanie ludzi, które przekształca świat naturalny i społeczny zgodnie z celami i potrzebami człowieka w oparciu o obiektywne prawa działania.

Twórczość rozumiana jest jako działanie mające na celu stworzenie czegoś zasadniczo nowego; jako proces zawarty w formułowaniu i rozwiązywaniu problemów, zadań niestandardowych; jako forma poznania rzeczywistości itp. .

Rodzaje twórczości mają bardzo różny charakter - jest to twórczość artystyczna, naukowa, techniczna, pedagogiczna. Po L.S. Wygotski, który zdefiniował „twórczość stosunków społecznych”, tj. „zdolności twórcze do szybkiej i umiejętnej orientacji społecznej” można wyróżnić kreatywność komunikacyjną i adaptacyjną.

Kreatywność to myślenie w swojej najwyższej formie, wykraczające poza to, co znane, a także działanie, które generuje coś jakościowo nowego. To ostatnie obejmuje sformułowanie lub wybór zadania, poszukiwanie warunków i sposobu jego rozwiązania, a w efekcie stworzenie nowego.

Twórczość może odbywać się w każdej dziedzinie ludzkiej działalności: naukowej, produkcyjno-technicznej, artystycznej, politycznej i innych.

Twórczość to zjawisko, które odnosi się przede wszystkim do konkretnych tematów i jest związane z cechami ludzkiej psychiki, prawami wyższej aktywności nerwowej i pracą umysłową.

Psychologicznie kreatywność jest zbiorem tych składowych działalności podmiotu, które dla tego podmiotu są nośnikami jakościowo nowych pomysłów.

Stosowany w procesie uczenia się twórczość należy zdefiniować jako formę działalności człowieka, której celem jest tworzenie wartości jakościowo dla niego nowych i mających znaczenie społeczne, tj. ważne dla kształtowania osobowości jako podmiotu społecznego.

Pod działalność twórcza rozumiemy takie ludzkie działanie, w wyniku którego powstaje coś nowego - czy jest to przedmiot świata zewnętrznego, czy konstrukcja myślenia, prowadząca do nowej wiedzy o świecie, czy też odczucie odzwierciedlające nowy stosunek do rzeczywistości.

To forma działania osoby lub zespołu - stworzenie jakościowo nowego, który nigdy wcześniej nie istniał. Bodźcem do twórczej aktywności jest sytuacja problematyczna, której nie da się rozwiązać tradycyjnymi sposobami. Pierwotny produkt działania uzyskuje się w wyniku sformułowania niestandardowej hipotezy, dostrzegania nietradycyjnych związków między elementami sytuacji problemowej i tak dalej.

Warunkiem twórczej aktywności jest elastyczność myślenia, krytyczność, umiejętność zbieżności pojęć, integralność percepcji i inne.

Aktywność twórcza jest narzędziem rozwoju zdolności twórczych, dlatego wykonując w szczególności zadania twórcze i w ogóle wykonując czynności twórcze, podmiot wykorzystuje swoje umiejętności do rozwiązywania problemu, a tym samym rozwija je w trakcie rozwiązywania.

Skłonności do kreatywności są nieodłączne od każdej osoby. Musisz umieć je odkrywać i rozwijać.

Przejawy zdolności twórczych różnią się od wielkich i jasnych talentów po skromne i dyskretne, ale istota procesu twórczego jest taka sama dla wszystkich. Różnica polega na specyficznym materiale twórczości, skali dokonań i ich społecznym znaczeniu.

Badając naturę kreatywności, naukowcy zaproponowali nazwanie umiejętnością odpowiadającą aktywności twórczej kreatywnością.

Kreatywność ( od łac. kreacja - tworzenie) - ogólna zdolność kreatywności, charakteryzuje osobowość jako całość, przejawia się w różnych obszarach działalności, jest uważana za stosunkowo niezależny czynnik uzdolnień.

Kreatywność to umiejętność integracyjna, która łączy w sobie systemy powiązanych ze sobą zdolności - elementów. Na przykład zdolności twórcze to wyobraźnia, skojarzenia, fantazja, marzycielstwo.

Impulsem do podkreślenia kreatywności były dane o braku związku pomiędzy tradycyjnymi testami na inteligencję a sukcesem w rozwiązywaniu sytuacji problemowych.

Uznano, że ta ostatnia (kreatywność) zależy od umiejętności wykorzystywania informacji podanych w zadaniach na różne sposoby i w szybkim tempie. Ta umiejętność została nazwana kreatywnością i zaczęła być badana niezależnie od inteligencji - jako zdolność, która odzwierciedla zdolność jednostki do tworzenia nowych koncepcji i kształtowania nowych umiejętności. Kreatywność wiąże się z twórczymi osiągnięciami jednostki.

Z punktu widzenia aktywności twórczość może przejawiać się na różne sposoby: zarówno na poziomie osobowości integralnej (twórczość naukowa, artystyczna, pedagogiczna), jak i poszczególnych składowych aktywności poznawczej – w trakcie rozwiązywania problemów twórczych, uczestniczenia w projektach itp. Ale zawsze można wykryć przejaw umiejętności nawiązywania nieoczekiwanych na pierwszy rzut oka powiązań i relacji, gdy osoba kreatywna samodzielnie buduje system relacji z podmiotem i środowiskiem społecznym. I to właśnie należy uznać za najważniejsze w procesie twórczym, nie negując jednak znaczenia efektu końcowego. Tak więc w planie pedagogicznym najważniejszą rzeczą w twórczości jest to, aby uczeń w trakcie poznawczej działalności twórczej uświadamiał sobie swoje znaczenie jako „transformator świata”, odkrywca nowego, realizujący się jako osoba. A tam, gdzie nauczycielowi udało się to osiągnąć, możemy mówić o kształtowaniu się refleksyjnej postawy wobec twórczości, co implikuje także obecność własnego punktu widzenia, pewną odwagę i samodzielność w podejmowaniu decyzji.

Kreatywność to połączenie wielu cech. A kwestia składników ludzkiej twórczości jest wciąż otwarta, choć w tej chwili istnieje kilka hipotez dotyczących tego problemu.

Znany krajowy badacz problemu kreatywności A.N. Luk, opierając się na biografiach wybitnych naukowców, wynalazców, artystów i muzyków, zwraca uwagę na następujące: Umiejętności twórcze :

1. Umiejętność dostrzeżenia problemu tam, gdzie inni go nie widzą.

2. Umiejętność załamywania operacji myślowych, zastępowania kilku pojęć jednym i używania symboli, które są coraz bardziej pojemne informacyjnie.

3. Umiejętność zastosowania umiejętności nabytych przy rozwiązywaniu jednego problemu do rozwiązania innego.

4. Umiejętność postrzegania rzeczywistości jako całości, bez dzielenia jej na części.

5. Umiejętność łatwego kojarzenia odległych pojęć.

6. Zdolność pamięci do przekazywania właściwych informacji we właściwym momencie.

7. Elastyczność myślenia.

8. Umiejętność wyboru jednej z alternatyw rozwiązania problemu przed jego przetestowaniem.

9. Umiejętność włączania nowo postrzeganych informacji do istniejących systemów wiedzy.

10. Umiejętność widzenia rzeczy takimi, jakimi są, odróżniania tego, co obserwujemy od tego, co wnosi interpretacja.

11. Łatwość generowania pomysłów.

12. Twórcza wyobraźnia.

13. Możliwość dopracowania detali, poprawienia oryginalnego pomysłu.

Kandydaci Nauk Psychologicznych V.T. Kudryavtsev i V.S. Sinelnikov, opierając się na szerokim materiale historycznym i kulturowym (historia filozofii, nauk społecznych, sztuka, niektóre dziedziny praktyki), zidentyfikował następujące uniwersalne zdolności twórcze powstały w ciągu historii ludzkości:

1. Realizm wyobrażeniowy - figuratywne ujęcie jakiegoś istotnego, ogólnego trendu lub wzorca rozwoju integralnego obiektu, zanim człowiek ma o nim jasne wyobrażenie i może go wprowadzić w system ścisłych kategorii logicznych.

2. Możliwość zobaczenia całości przed częściami.

3. Ponadsytuacyjno-transformacyjny charakter rozwiązań twórczych polega na zdolności przy rozwiązywaniu problemu nie tylko wyboru spośród narzuconych z zewnątrz alternatyw, ale samodzielnego tworzenia alternatywy.

4. Eksperymentowanie – umiejętność świadomego i celowego tworzenia warunków, w których przedmioty najdobitniej ujawniają swoją istotę ukrytą w zwykłych sytuacjach, a także umiejętność prześledzenia i analizy cech „zachowania się” przedmiotów w tych warunkach.

Naukowcy i nauczyciele zaangażowani w opracowywanie programów i metod kreatywnej edukacji w oparciu o TRIZ (teorię rozwiązywania problemów wynalazczych) i ARIZ (algorytm rozwiązywania problemów wynalazczych) uważają, że jeden z składniki kreatywności Osoba ma następujące umiejętności:

1. Umiejętność podejmowania ryzyka.

2. Rozbieżne myślenie.

3. Elastyczność w myśleniu i działaniu.

4. Szybkość myślenia.

5. Umiejętność wyrażania oryginalnych pomysłów i wymyślania nowych.

6. Bogata wyobraźnia.

7. Postrzeganie niejednoznaczności rzeczy i zjawisk.

8. Wysokie walory estetyczne.

9. Rozwinięta intuicja.

Wielu psychologów kojarzy zdolność do twórczej aktywności przede wszystkim z osobliwościami myślenia. W szczególności słynny amerykański psycholog J. Gilford, zajmujący się problematyką ludzkiej inteligencji, stwierdził, że jednostki twórcze charakteryzują się tzw. myślenie zróżnicowane. Osoby z tym typem myślenia, rozwiązując problem, nie koncentrują wszystkich swoich wysiłków na znalezieniu jedynego poprawnego rozwiązania, ale zaczynają szukać rozwiązań we wszystkich możliwych kierunkach, aby rozważyć jak najwięcej opcji. Tacy ludzie mają tendencję do tworzenia nowych kombinacji elementów, które większość ludzi zna i używa tylko w określony sposób, lub tworzą połączenia między dwoma elementami, które na pierwszy rzut oka nie mają ze sobą nic wspólnego. Rozbieżne myślenie jest sercem kreatywnego myślenia.

Charakteryzuje się myślenie dywergencyjne :

· szybkość- umiejętność wyrażania się maksymalny liczba pomysłów, sposobów rozwiązania konkretnego problemu, a tu ważna jest ich ilość, a nie jakość;

· elastyczność- umiejętność pchania różny pomysły, na przykład, związane z używaniem przedmiotów, metod itp. (w najczęstszym teście badającym elastyczność myślenia proponuje się wymyślenie różnych sposobów wykorzystania dowolnego przedmiotu codziennego użytku);

· oryginalność- możliwość generowania nowych niestandardowe idee, odległe skojarzenia, znajdują odpowiedzi nietypowe, odbiegające od ogólnie przyjętych;

· precyzja- umiejętność poprawić produkt kreatywności, dodawanie detali, dążenie do perfekcji.

Sukces dokonań twórczych zapewnia jednak szczególne połączenie dwóch typów myślenia - rozbieżnego i zbieżnego. Tylko przy wysokim poziomie umiejętności „działania w umyśle”, możliwej bogatej wyobraźni opartej na osobistych doświadczeniach i wiedzy, wysokiej emocjonalności, wysokim poziomie kreatywności.

Kreatywne myslenie - plastyczne i oryginalne myślenie, w którym temat zakłada wiele rozwiązań. W przypadkach, w których zwykły człowiek może znaleźć tylko jeden lub dwa, kreatywne myślenie nie jest trudne do przejścia od jednego aspektu problemu do drugiego, nie ograniczając się do jednego punktu widzenia, generuje nieoczekiwane, niebanalne, nietypowe rozwiązania. Mechanizm twórczego myślenia tkwi zarówno w intuicji, jak i logice.

W procesie badania zdolności ujawniła się ważna rola wyobraźni w odkrywaniu i poszerzaniu możliwości twórczych.

Wyobraźnia to proces przekształcania reprezentacji odzwierciedlających rzeczywistość i tworzenia na tej podstawie nowych reprezentacji.

Najważniejszym znaczeniem wyobraźni jest to, że pozwala ona przedstawić wynik pracy przed jej rozpoczęciem, tym samym orientując osobę w procesie działania.

Wyobraźnia i kreatywność są ze sobą ściśle powiązane. Związek między nimi nie jest jednak bynajmniej taki, by można było zacząć od wyobraźni jako samodzielnej funkcji i czerpać z niej kreatywność jako produkt jej funkcjonowania. Prowadzenie jest odwrotną zależnością; wyobraźnia powstaje w procesie twórczego działania. Specjalizacja różnych typów wyobraźni jest nie tyle warunkiem wstępnym, ile wynikiem rozwoju różnych rodzajów działalności twórczej. Jest więc tyle specyficznych rodzajów wyobraźni, ile jest specyficznych, unikalnych rodzajów działalności człowieka – konstruktywnej, technicznej, naukowej, artystycznej, obrazowej, muzycznej itp. Wszystkie te typy wyobraźni, które kształtują się i manifestują w różnych rodzajach twórczej aktywności, stanowią odmianę najwyższego poziomu - twórcza wyobraźnia .

Powstała w pracy wyobraźnia twórcza zakłada samodzielne tworzenie obrazów urzeczywistnianych w oryginalnych i wartościowych wytworach działalności 926, s. 65].

W każdym rodzaju działalności wyobraźnia twórcza jest zdeterminowana nie tyle tym, co człowiek może wymyślić, niezależnie od realnych wymagań rzeczywistości, ile tym, jak potrafi przekształcać rzeczywistość obarczoną przypadkowymi, nieistotnymi szczegółami.

Analizując zatem powyższe podejścia do ujawniania pojęć „twórczość”, „zdolności twórcze” oraz definicji składowych zdolności twórczych, możemy stwierdzić, że pomimo różnicy w ich definicji, badacze jednogłośnie wyróżniają myślenie twórcze i kreatywna wyobraźnia jako niezbędne składniki zdolności twórczych.

1.2 Nauczanie modelowania komputerowego na szkolnym kursie informatycznym

W naszej pracy badawczej wychodzimy z założenia, że ​​najskuteczniejszy pod względem rozwijania zdolności twórczych uczniów jest materiał związany z modelowaniem informacji. Przed przetestowaniem tej hipotezy rozważmy miejsce i znaczenie modelowania komputerowego, cele i zadania nauczania modelowania komputerowego oraz koncepcje ukształtowane podczas nauczania modelowania.

1.2.1 Miejsce i znaczenie modelowania komputerowego w szkolnym kursie informatycznym

W obowiązkowych minimalnych treściach kształcenia w informatyce znajduje się linia „Modelowanie i formalizacja”, która wraz z linią informacji i procesów informacyjnych stanowi teoretyczną podstawę kursu podstawowego informatyki.

Nie należy uważać, że temat modelowania jest czysto teoretyczny i niezależny od wszystkich innych tematów. Większość sekcji kursu podstawowego dotyczy bezpośrednio modelowania, w tym zagadnień związanych z linią technologiczną kursu. Edytory tekstu i grafiki, DBMS, procesory arkuszy kalkulacyjnych, prezentacje komputerowe należy traktować jako narzędzia pracy z modelami informacji. Algorytmizacja i programowanie są również bezpośrednio związane z modelowaniem. W konsekwencji linia modelowania jest przekrojowa dla wielu odcinków kursu podstawowego.

Według Beshenkov S.A. i inne tematy „Informacja i procesy informacyjne” oraz „Formalizacja i modelowanie” to kluczowe tematy kursu informatyki. Tematy te łączą w jedną całość takie tradycyjne tematy kursu jak "Algorytmy i Wykonawcy", "Technologie Informacyjne" itp.

Twórcy kursów autorskich „Informatyka w grach i zadaniach” oraz „Informatyka-plus” uważają, że głównym zadaniem szkolnego kursu informatycznego jest kształtowanie i rozwijanie umiejętności analizowania i budowania modeli informacyjno-logicznych.

Boyarshinov M.G. uważa za celowe wprowadzenie w ramach przedmiotu informatyka kursu modelowania komputerowego, którego celem będzie zapoznanie studentów z metodami rozwiązywania problemów z zakresu fizyki, chemii, matematyki, ekonomii, ekologii, medycyny, socjologii, dyscyplin humanitarnych, problemy projektowe i technologiczne z wykorzystaniem nowoczesnych technologii komputerowych.

Kuzniecow A.A., Beshenkov S.A., Rakitina E.A. uważają, że głównymi elementami kursu informatyki, które nadają mu systematyczny charakter, są „Procesy informacyjne”, „Modele informacyjne”, „Informacyjne podstawy zarządzania”. Rozwiązanie problemu zawsze zaczyna się od modelowania: konstrukcji lub wyboru kilku modeli: modelu treści problemu (formalizacja warunków), modelu obiektowego wybranego jako działający do rozwiązania tego konkretnego problemu, modelu (metoda) rozwiązania oraz model procesu rozwiązywania problemu.

Tak więc badanie procesów informacyjnych, a także wszelkich zjawisk świata zewnętrznego w ogóle, opiera się na metodologii modelowania. Specyfiką informatyki jest to, że wykorzystuje ona nie tylko modele matematyczne, ale także modele o różnej postaci i rodzaju (tekst, tabela, rysunek, algorytm, program) – modele informacyjne. Koncepcja modelu informacyjnego nadaje biegowi informatyki szeroki wachlarz powiązań interdyscyplinarnych., którego kształtowanie jest jednym z głównych zadań tego kursu w szkole podstawowej. Samo budowanie modelu informacyjnego – modelowanie informacji jest uogólnionym rodzajem działalności charakteryzującym właśnie informatykę.

Jedną ze skutecznych metod rozumienia otaczającej rzeczywistości jest metoda modelowania, która jest potężnym narzędziem analitycznym, które pochłonęło cały arsenał najnowszych technologii informatycznych.

Uogólniający charakter pojęcia „modelowanie informacji” wynika z faktu, że pracując z informacją, zawsze albo mamy do czynienia z gotowymi modelami informacyjnymi (pełnimy rolę ich obserwatora), albo opracowujemy modele informacyjne.

Modelowanie informacji to nie tylko przedmiot badań informatyki, ale także najważniejszy sposób działań poznawczych, edukacyjnych i praktycznych. Można ją również traktować jako metodę badań naukowych oraz jako samodzielną działalność.

Zubko II modelowanie informacji definiuje jako „nową, ogólnonaukową metodę poznawania obiektów otaczającej rzeczywistości (rzeczywistej i idealnej), skoncentrowaną na wykorzystaniu komputera”. Modelowanie traktowane jest z jednej strony jako sposób poznania, z drugiej zaś jako treść, której uczniowie powinni się uczyć. Autor uważa, że ​​najskuteczniejsze uczenie studentów modelowania informacji jest możliwe, jeśli metoda projektowa zostanie wdrożona w praktyce, integrując na różne sposoby pracę badawczą, samodzielną i twórczą.

Galygina I.V. uważa, że ​​szkolenie w zakresie modelowania informacji powinno odbywać się w oparciu o następujące podejścia:

model, zgodnie z którym modelowanie traktowane jest jako narzędzie wiedzy, przedmiot badań i środek uczenia się;

obiekt, co oznacza selekcję i analizę różnych typów obiektów: przedmiot badań, model informacyjny jako nowy obiekt, obiekty języka modelowania użytego do budowy modelu.

Modelowanie informacji w pedagogice można rozpatrywać w trzech aspektach, takich jak:

narzędzie do poznania, gdyż zdobywanie nowej wiedzy o rzeczywistym obiekcie, odpowiednim modelu informacyjnym, obiektach języka modelowania używanego do opisu tego modelu następuje w procesie budowy i badania modelu;

narzędzie do nauki, ponieważ proces uczenia się w większości przypadków związany jest z operowaniem modelami informacyjnymi badanego obiektu, takimi jak opis słowny, obraz graficzny,

schematyczne przedstawienie prawidłowości itp.;

przedmiot badań, ponieważ model informacyjny można uznać za niezależny obiekt informacyjny, z jego nieodłącznymi cechami, właściwościami, cechami.

Główna różnica między tymi aspektami z punktu widzenia ucznia polega na tym, że w pierwszym przypadku w procesie czynności poznawczej uczeń sam buduje model badanego obiektu w oparciu o własne doświadczenia, wiedzę i skojarzenia. W drugim przypadku student otrzymuje model badanego obiektu opracowany przez nauczyciela, autora podręcznika lub twórcę teorii naukowej. W tym drugim przypadku badanym obiektem jest zbiór modeli.

Włączenie w wierszu treści „Modelowanie i formalizacja” podstawowego kursu informatyki modułu „Modelowanie informacji” stworzy solidną podstawę do:

świadome wykorzystywanie modeli informacyjnych w działaniach edukacyjnych;

zapoznanie studentów z metodologią badań naukowych;

następnie pogłębione studium modelowania informacji na specjalistycznych kursach z zakresu informatyki.

Titova Yu.F. uważa, że ​​najważniejszą funkcją edukacyjną jest rozwijanie potencjału twórczego uczniów. Doświadczenie działalności twórczej kształtuje się poprzez rozwiązywanie problemów problemowych o różnych kierunkach, aw szczególności poprzez działalność badawczą. Jednym z najważniejszych narzędzi badawczych jest modelowanie. Autorka opracowała metodykę nauczania modelowania na kursie informatyki podstawowej, łącząc materiał teoretyczny oparty na sformalizowanym podejściu do tworzenia i badania modeli oraz zestaw zadań badawczych zapewniających integrację wiedzy z różnych dziedzin edukacji. Autor jest przekonany, że zastosowanie tej techniki zapewni rozwój szerokiego zakresu umiejętności intelektualnych u uczniów, takich jak abstrahowanie i konkretyzacja, uogólnianie, klasyfikowanie, analiza i rozumienie wyników swoich działań.

1.2.2 Cele i zadania nauczania modelowania i formalizacji

Cele i zadania nauczania informatyki w szkole podstawowej sformułowane w następujący sposób:

Nabycie umiejętności obsługi komputera i początkowej kompetencji w zakresie korzystania z technologii informacyjno-komunikacyjnych, najprostszych modeli komputerowych w rozwiązywaniu problemów edukacyjnych i praktycznych w szkole i poza nią; uzyskanie niezbędnego szkolenia w zakresie stosowania metod informatyki i narzędzi informatycznych w studiowaniu dyscyplin naukowych głównego programu szkolnego i programów edukacyjnych kolejnego etapu kształcenia, a także do opanowania czynności zawodowych, które są poszukiwane na rynku pracy : opanowanie umiejętności pracy z różnymi rodzajami informacji przy użyciu komputera i innych technologii narzędzi informatycznych, umiejętność zastosowania tych umiejętności: wyszukiwania, selekcji, krytycznej oceny, organizowania, prezentowania i przekazywania informacji, planowania i organizowania własnych działań informacyjnych oraz ich wyniki;

Zdobywanie doświadczenia w realizacji indywidualnych i zbiorowych projektów związanych z różnymi dyscyplinami naukowymi, m.in. wydawanie czasopism szkolnych, tworzenie szkolnych stron w Internecie, wirtualnych muzeów historii lokalnej itp. korzystanie z technologii informacyjno-komunikacyjnych; korzystanie z informacji dostępnych w Internecie i różnych mediach;

Opanowanie systemu wiedzy związanej z informacyjnym obrazem świata, w tym: podstawowych pojęć niezbędnych do formowania się konkretnych wyobrażeń o procesach, systemach i technologiach informacyjnych; wyobrażenia o ogólności i prawidłowościach procesów informacyjnych w różnych systemach społecznych i technologicznych, o mechanizmach percepcji i przetwarzania informacji przez człowieka, systemach technologicznych i społecznych, o współczesnej cywilizacji informacyjnej;

Zapoznanie z wykorzystaniem technologii informacyjno-komunikacyjnych jako metodami rozumienia przyrody i społeczeństwa, obserwowanie i rejestrowanie zjawisk przyrodniczych i społecznych, prezentowanie ich wyników w postaci obiektów informacyjnych;

Rozwój zainteresowań poznawczych, kreatywność intelektualna w działaniach informacyjnych;

Wychowanie niezbędnych norm zachowania i działania zgodnie z wymogami społeczeństwa informacyjnego jako naturalny etap rozwoju cywilizacji.

Nie ma wątpliwości, że modelowanie komputerowe odgrywa ważną rolę w osiąganiu celów i zadań nauczania informatyki.

Państwowy standard edukacyjny przewiduje studiowanie zagadnień związanych z modelowaniem informacji, zarówno w toku podstawowym szkoły podstawowej, jak i liceum. Przykładowy program zajęć z informatyki zaleca studiowanie tematu „Formalizacja i modelowanie” w klasie 8 na poziomie przykładów modelowania obiektów i procesów. Przede wszystkim zakłada się wykorzystanie modeli graficznych i tabelarycznych. W klasach wyższych przewidziane jest ogólne (teoretyczne) wprowadzenie do tematu oraz nauka różnych typów modelowania komputerowego na poziomie modeli matematycznych ("obliczeniowych"), graficznych, symulacyjnych związanych z systemami i procesami społecznymi, biologicznymi i technicznymi . Zajęcia do wyboru dla uczniów szkół średnich są efektywną formą pogłębionej nauki modelowania komputerowego.

Podstawowe koncepcje, którego powinni nauczyć się studenci po ukończeniu sekcji „Formalizacja i programowanie”:

Obiekt, model, modelowanie; formalizowanie; model informacyjny; technologia informacyjna do rozwiązywania problemów; eksperyment komputerowy.

Pod koniec jednostki studenci powinni: wiedzieć :

o istnieniu wielu modeli tego samego obiektu;

· etapy technologii informacyjnej rozwiązywania problemów przy użyciu komputera.

studenci powinni być w stanie :

podać przykłady modelowania i formalizacji;

podać przykłady sformalizowanego opisu obiektów i procesów;

Podaj przykłady systemów i ich modele.

· budować i badać najprostsze modele informacji na komputerze.

W Program modelowy w informatyce i technologii informacyjnej opracowane na podstawie federalnego komponentu stanowego standardu podstawowego kształcenia ogólnego dla linii treści ” Formalizacja i Modelowanie” ma 8 godzin. Ma na celu zapoznanie się z następującymi zagadnieniami:

Formalizacja opisu rzeczywistych obiektów i procesów, przykłady modelowania obiektów i procesów, w tym modelowanie komputerowe. modele sterowane komputerowo.

Rodzaje modeli informacyjnych. Plany. Grafika dwuwymiarowa i trójwymiarowa.

Schematy, plany, mapy.

Stół jako środek do modelowania.

- Cybernetyczny model sterowania: sterowanie, sprzężenie zwrotne.

Praktyczna praca:

1. Założenie i przeprowadzenie eksperymentu w wirtualnym laboratorium komputerowym.

2. Budowanie drzewa genealogicznego rodziny.

3. Tworzenie schematu i rysunku w systemie komputerowego wspomagania projektowania.

4. Budowa i badanie modelu komputerowego realizującego analizę wyników pomiarów i obserwacji za pomocą systemu programowania.

5. Budowa i badanie modelu komputerowego realizującego analizę wyników pomiarów i obserwacji za pomocą tablic dynamicznych.

6. Budowa i badanie modelu geoinformacyjnego w arkuszach kalkulacyjnych lub specjalistycznym systemie geoinformacyjnym.

Na tej podstawie możliwy jest następujący podział linii „Formalizacja i Modelowanie” na tematy:

· Obiekt. Klasyfikacja obiektów. modele obiektów. 2h.

Klasyfikacja modeli. Główne etapy modelowania. 2h.

· Formalne i nieformalne określenie problemu.

· Podstawowe zasady formalizacji. 2h.

· Pojęcie technologii informacyjnej do rozwiązywania problemów.

· Budowa modelu informacyjnego. 2h.

Zadania edukacyjne rozwiązywane podczas nauki modelowania informacji.

Rozwiązanie poniższych zadań pozwala wywrzeć znaczący wpływ na całościowy rozwój i kształtowanie się światopoglądu uczniów, integrować wiedzę na temat różne dyscypliny pracować z programami komputerowymi na bardziej profesjonalnym poziomie.

Ogólny rozwój i kształtowanie się światopoglądu studentów.

W nauczaniu modelowania informacji należy pełnić funkcję rozwojową, studenci kontynuują zapoznawanie się z inną metodą poznawania otaczającej rzeczywistości - metodą modelowania komputerowego. W trakcie pracy z modelami komputerowymi nabywana jest nowa wiedza, umiejętności i zdolności. Niektóre wcześniej uzyskane informacje są skonkretyzowane i usystematyzowane, rozpatrywane pod innym kątem.

Opanowanie modelowania jako metody poznania.

Główny nacisk należy położyć na wypracowanie wspólnego podejścia metodologicznego do budowy modeli komputerowych i pracy z nimi. Niezbędny:

1. wykazać, że modelowanie w dowolnej dziedzinie wiedzy ma podobne cechy; często można uzyskać bardzo zbliżone modele dla różnych procesów;

2. wskazać zalety i wady eksperymentu komputerowego w porównaniu z eksperymentem naturalnym;

3. pokazać, że zarówno abstrakcyjny model, jak i komputer dają możliwość poznania otaczającego świata, a czasem zarządzania nim w interesie człowieka.

Rozwój praktycznych umiejętności modelowania komputerowego.

Na przykładzie szeregu modeli z różnych dziedzin nauki i praktyki konieczne jest prześledzenie wszystkich etapów symulacji komputerowej od badania symulowanego obszaru tematycznego i sformułowania problemu do interpretacji wyników uzyskanych w trakcie kursu eksperymentu komputerowego, aby pokazać wagę i konieczność każdego łącza. Przy rozwiązywaniu konkretnych problemów konieczne jest wyodrębnienie i podkreślenie odpowiednich etapów pracy z modelem. Rozwiązanie tego problemu polega na stopniowym kształtowaniu praktycznych umiejętności modelowania, którym służą zadania szkoleniowe o stopniowo rosnącym poziomie złożoności oraz komputerowa praca laboratoryjna.

Promowanie orientacji zawodowej i rozwijanie potencjału twórczego uczniów.

Uczniowie szkół średnich stają przed problemem wyboru przyszłego zawodu. Prowadzenie kursu modelowania komputerowego może ujawnić osoby, które mają zdolność i skłonność do działalności badawczej. Zdolność studentów do prowadzenia badań powinna być rozwijana na różne sposoby, w trakcie kursu, aby utrzymać zainteresowanie wykonywaniem eksperymentów komputerowych z różnymi modelami, aby oferować zadania o zwiększonej złożoności do wykonania. Dlatego rozwijanie potencjału twórczego studentów i poradnictwa zawodowego jest jednym z celów kursu.

Przezwyciężanie jedności podmiotowej, integracja wiedzy.

W ramach szkolenia wskazane jest uwzględnienie modeli z różnych dziedzin nauki, co sprawia, że ​​kurs jest częściowo zintegrowany. Aby zrozumieć istotę badanego zjawiska, poprawnie zinterpretować uzyskane wyniki, konieczne jest nie tylko opanowanie technik modelowania, ale także poruszanie się w dziedzinie wiedzy, w której prowadzone są badania modelowe. Wdrażanie powiązań interdyscyplinarnych na takim kursie jest nie tylko deklarowane, jak to bywa w innych dyscyplinach, ale często jest podstawą do opanowania materiału edukacyjnego.

Rozwój i profesjonalizacja umiejętności obsługi komputera.

Studenci stają przed zadaniem nie tylko zaimplementowania zaproponowanego modelu na komputerze, ale także zaprezentowania uzyskanych wyników w jak najbardziej wizualnej, przystępnej formie. Pomóc w tym może konstrukcja wykresów, diagramów, obiektów dynamicznych, przydadzą się też elementy animacji. Program musi mieć odpowiedni interfejs, prowadzić dialog z użytkownikiem. Wszystko to implikuje dodatkowe wymagania dotyczące wiedzy i umiejętności z zakresu algorytmizacji i programowania, wprowadza do pełniejszego badania możliwości współczesnych paradygmatów i systemów programowania.

1.2.3 Formowanie podstawowych pojęć w nauczaniu modelowania komputerowego

Na obecnym etapie rozwoju człowieka nie sposób znaleźć dziedziny wiedzy, w której w takim czy innym stopniu modele nie byłyby wykorzystywane. Nauki, w których uciekanie się do badań modelowych stało się systematyczne, nie opierają się już tylko na intuicji badacza, ale rozwijają specjalne teorie, które ujawniają prawidłowości relacji między oryginałem a modelem.

Historia modelarstwa sięga tysięcy lat. Człowiek wcześnie doceniał i często stosował metodę analogii w działaniach praktycznych. Modelowanie przeszło długą drogę – od intuicyjnej analogii do metody ściśle naukowej.

Przed rozpoczęciem nauczania modelowania należy zwrócić uwagę uczniów na znaczenie tego, co jest badane: osoba od dawna używa modelowania do badania obiektów, procesów, zjawisk w różnych dziedzinach. Wyniki tych badań służą określeniu i poprawie charakterystyk rzeczywistych obiektów i procesów; rozumienie istoty zjawisk i rozwijanie umiejętności ich adaptacji lub zarządzania; na budowę nowych obiektów lub modernizację starych. Modelowanie pomaga osobie podejmować świadome i przemyślane decyzje, przewidywać konsekwencje swoich działań. Dzięki komputerom nie tylko znacznie poszerzone zostają obszary zastosowań modelowania, ale także zapewniona jest kompleksowa analiza uzyskanych wyników.

Studiując sekcję „Formalizacja i modelowanie”, studenci zapoznają się z jej podstawami. Uczniowie powinni rozumieć, czym jest model i jakie są jego rodzaje. Jest to konieczne, aby podczas prowadzenia badań studenci mogli wybrać i efektywnie wykorzystać środowisko oprogramowania i narzędzia odpowiednie dla każdego modelu.

Badanie przekroju przebiega spiralnie: zaczyna się od pojęcia „przedmiotu”.

Przedmiot to część otaczającego nas świata, którą można traktować jako całość.

Właściwości obiektu - zbiór cech obiektu, dzięki którym można go odróżnić od innych obiektów.

Po usystematyzowaniu pojęć związanych z obiektem następuje płynne przejście do pojęć modelowych, modelowania, klasyfikacji modeli.

Pojęcia „model”, „symulacja” są ze sobą nierozerwalnie związane, dlatego wskazane jest omówienie ich jednocześnie.

Słowo „model” pochodzi od łacińskiego słowa modelium, co oznacza miarę, obraz, metodę itp. Jego pierwotne znaczenie wiązało się ze sztuką budowania i w prawie wszystkich językach europejskich używano go do oznaczania obrazu, prototypu lub rzeczy podobnej pod pewnym względem do innej rzeczy.

W słowniku objaśniającym „Informatyka” model jest rozumiany jako „rzeczywisty obiekt fizyczny lub proces, konstrukcja teoretyczna, obraz informacyjny reprezentujący dowolne właściwości badanego obiektu, procesu lub zjawiska”.

W literaturze filozoficznej można znaleźć definicje o zbliżonym znaczeniu, które można podsumować następująco: „Model jest wykorzystywany w rozwoju teorii przedmiotu w przypadku, gdy nie można go bezpośrednio śledzić ze względu na ograniczony aktualny poziom wiedzy i praktyki Dane o przedmiocie bezpośrednio interesującym badacza uzyskuje się poprzez badanie innego obiektu, co łączy się z pierwszym przez wspólność cech, które określają jakościową i ilościową specyfikę obu obiektów.

W podobnej definicji V.A. Można wyróżnić takie rzeczy cechy modelu:

Jest to mentalnie reprezentowany lub materialnie wdrożony system;

Reprodukuje lub wyświetla przedmiot badań;

Jest w stanie zastępować przedmioty;

Jego opracowanie dostarcza nowych informacji o obiekcie.

AI Najważniejsze wydarzenia Uyomova uogólnione cechy modelu :

1. Model nie może istnieć w odosobnieniu, ponieważ jest zawsze kojarzony z oryginałem, czyli z materialnym lub idealnym systemem, który zastępuje w procesie poznania.

2. Model powinien być nie tylko podobny do oryginału, ale i różny od niego, a model odzwierciedla te właściwości i relacje oryginału, które są istotne dla korzystającego z niego.

3. Model musi mieć cel.

W ten sposób, Model- jest to uproszczony (w takim czy innym sensie) obraz oryginału, nierozerwalnie z nim związany, odzwierciedlający istotne właściwości, powiązania i relacje oryginału; system, którego badanie służy jako narzędzie, środek do pozyskiwania nowych i (lub) potwierdzania istniejących informacji o innym systemie.

Pojęcie modelu nawiązuje do podstawowych pojęć ogólnonaukowych, a modelowanie jest metodą poznawania rzeczywistości stosowaną przez różne nauki.

Modelowanie - budowanie modeli do badania obiektów, procesów, zjawisk.

Obiekt symulacji- szerokie pojęcie obejmujące obiekty przyrody ożywionej lub nieożywionej, procesy i zjawiska rzeczywistości. Sam model może być obiektem fizycznym lub idealnym. Te pierwsze nazywane są modelami pełnoskalowymi, drugie - modelami informacyjnymi. Na przykład model budynku jest pełnowymiarowym modelem budynku, a rysunek tego samego budynku jest jego modelem informacyjnym przedstawionym w formie graficznej (model graficzny).

Klasyfikacja modeli informacyjnych może opierać się na różnych zasadach. Jeśli zaklasyfikujemy je według technologii, która dominuje w procesie modelowania, to możemy wyróżnić modele matematyczne, modele graficzne, modele symulacyjne, modele tabelaryczne, modele statystyczne itp. (biologiczne) systemy i procesy, modele procesów optymalnego planowania gospodarczego , modele działalności edukacyjnej, modele wiedzy itp. Zagadnienia klasyfikacyjne są ważne dla nauki, ponieważ umożliwiają usystematyzowane spojrzenie na problem, ale nie należy przesadzać z ich znaczeniem. Równie przydatne mogą być różne podejścia do klasyfikacji modeli. Ponadto nie zawsze da się przypisać konkretny model do jednej klasy, nawet jeśli ograniczymy się do powyższej listy.

Modele materialne (naturalne) i informacyjne.

Zgodnie z metodą prezentacji modele są podzielone na materiałowe i informacyjne (patrz rys. Schemat 2).

Modele materialne można inaczej nazwać podmiotowymi lub fizycznymi. Odwzorowują geometryczne właściwości oryginału i mają realne ucieleśnienie.

Przykłady modeli materiałowych:

1. Zabawki dla dzieci (lalki - model dziecka, miękkie zabawki dla zwierząt - model żywych zwierząt, samochody - modele prawdziwych samochodów itp.).

2. Globus - model planety Ziemia.

3. Pomoce szkolne (szkielet człowieka – model szkieletu rzeczywistego, model atomu tlenu itp.)

4. Eksperymenty fizyczne i chemiczne.

Modeli informacyjnych nie można dotknąć ani zobaczyć, nie mają materialnego ucieleśnienia, ponieważ zbudowane są wyłącznie na informacji.

Model informacyjny - zbiór informacji charakteryzujący właściwości i stany obiektu, procesu, zjawiska, a także relacje ze światem zewnętrznym.

Modele informacyjne obejmują modele werbalne i znakowe.

Model werbalny - model informacyjny w formie mentalnej lub konwersacyjnej.

Przykłady modeli werbalnych:

1. Model zachowania człowieka podczas przechodzenia przez ulicę. Osoba analizuje sytuację na drodze (sygnały drogowe, obecność i prędkość samochodów oraz opracowuje model swojego ruchu)

2. Pomysł, który zrodził się od wynalazcy - model wynalazku.

3. Temat muzyczny, który przemknął przez głowę kompozytora, jest wzorem przyszłego dzieła muzycznego.

Model znaku to model informacyjny wyrażony znakami specjalnymi, tj. za pomocą dowolnego języka formalnego.

Przykłady kultowych modeli:

1. Rysunek mebli kuchennych - model mebli do kuchni.

2. Schemat metra moskiewskiego - model metra moskiewskiego.

3. Wykres zmiany kursu euro – model wzrostu (spadku) kursu euro.

Modele słowne i znakowe z reguły są ze sobą połączone. Obraz mentalny (na przykład ścieżka do określonego adresu) może być ubrany w formę symboliczną, na przykład w diagram. I odwrotnie, model znakowy pomaga uformować w umyśle prawidłowy obraz mentalny.

Zgodnie z metodą implementacji modele znaków informacyjnych dzielą się na komputerowe i niekomputerowe.

Modele informacyjne wykorzystywane są w badaniach teoretycznych obiektów modelowania. W naszych czasach głównym narzędziem modelowania informacji jest technologia komputerowa i technologia informacyjna.

Model komputerowy to model realizowany za pomocą środowiska programowego.

Modelowanie komputerowe obejmuje postęp realizmu modelu informacyjnego na komputerze oraz badanie obiektu symulacji z wykorzystaniem tego modelu - przeprowadzenie eksperymentu obliczeniowego.

Modelowanie graficzne, tabelaryczne i matematyczne jest wygodnie realizowane za pomocą komputera. W tym celu dostępne są teraz różne narzędzia programowe: systemy programowania (SP), arkusze kalkulacyjne (ET), pakiety matematyczne (MP), systemy zarządzania bazami danych (DBMS), edytory graficzne (GR) itp.

Formalizowanie.

Tematyka informatyki obejmuje środki i metody modelowania komputerowego. Model komputerowy można stworzyć tylko na podstawie dobrze sformalizowanego modelu informacyjnego. Czym jest formalizacja?

Formalizacja informacji o jakimś przedmiocie jest jego odbiciem w określonej formie. Można też powiedzieć tak: formalizacja to redukcja treści do formy. Formuły opisujące procesy fizyczne są formalizacjami tych procesów. Obwód radiowy urządzenia elektronicznego jest formalizacją funkcjonowania tego urządzenia. Notatki zapisane na nutach są formalizacją muzyki itp.

Sformalizowany model informacji to pewien zestaw znaków (symboli), które istnieją niezależnie od obiektu modelowania i mogą być przenoszone i przetwarzane. Implementacja modelu informacji na komputerze sprowadza się do jego sformalizowania na formaty danych, z którymi komputer „może” pracować.

Ale możemy też mówić o drugiej stronie formalizacji w odniesieniu do komputera. Program w pewnym języku programowania to sformalizowana reprezentacja procesu przetwarzania danych. Nie stoi to w sprzeczności z powyższą definicją sformalizowanego modelu informacji jako zbioru znaków, ponieważ program maszynowy ma reprezentację znakową. Program komputerowy to model ludzkiej aktywności w przetwarzaniu informacji, sprowadzony do sekwencji elementarnych operacji, które może wykonać procesor komputera. Dlatego programowanie komputerów jest formalizacją procesu przetwarzania informacji. A komputer działa jako formalny wykonawca programu.

Etapy modelowania informacji

Proces modelowania składa się z 4 etapów (patrz rys. Schemat 3):

1. Stwierdzenie problemu.

2. Rozwój modelu.

3. Eksperyment komputerowy.

4. Analiza wyników symulacji.

Sformułowanie problemu

Opis zadania

Zadanie (lub problem) jest sformułowane w zwykłym języku, a opis powinien być zrozumiały. Najważniejsze na tym etapie jest określenie przedmiotu modelowania i zrozumienie, jaki powinien być wynik.

Sformułowanie celu modelowania

Cele modelowania mogą być:

Znajomość otaczającego świata;

Tworzenie obiektów o określonych właściwościach (ten cel odpowiada ustawieniu zadania „jak to zrobić, żeby…”);

Ustalenie konsekwencji oddziaływania na obiekt i podjęcie właściwej decyzji (ten cel odpowiada sformułowaniu problemu „co się stanie, jeśli…”);

Określenie efektywności zarządzania obiektem (procesem).

Analiza obiektu

Na tym etapie, wychodząc od ogólnego sformułowania problemu, modelowany obiekt i jego główne właściwości są wyraźnie identyfikowane. Ponieważ w większości przypadków oryginalny obiekt to cały zestaw mniejszych elementów, które są w pewnym związku, analiza obiektu będzie implikować dekompozycję (rozczłonkowanie) obiektu w celu zidentyfikowania składników i charakteru relacji między nimi.

2. Rozwój modelu

· Model informacyjny

Na tym etapie ujawniają się właściwości, stany i inne cechy przedmiotów elementarnych, powstaje wyobrażenie o przedmiotach elementarnych, które składają się na przedmiot pierwotny, tj. model informacyjny.

kultowy model

Model informacyjny z reguły jest reprezentowany w takiej lub innej formie symbolicznej, która może być komputerowa lub niekomputerowa.

· Model komputera

Istnieje duża liczba systemów oprogramowania, które umożliwiają badanie (modelowanie) modeli informacyjnych. Każde środowisko posiada własne narzędzia i pozwala na pracę z pewnymi typami obiektów informacyjnych, co powoduje problem wyboru najwygodniejszego i najbardziej wydajnego środowiska do rozwiązania zadania.

3. eksperyment komputerowy

Plan symulacji

Plan modelowania powinien odzwierciedlać kolejność pracy z modelem. Pierwszymi punktami takiego planu powinno być opracowanie testu i przetestowanie modelu.

Testowanie- proces sprawdzania poprawności modelu.

Test- zestaw danych początkowych, których wynik jest znany z góry.

Jeśli wartości testowe nie zgadzają się, należy poszukać i wyeliminować przyczynę.

Technologia symulacji

Technologia symulacji- zestaw celowych działań użytkownika na modelu komputerowym.

4. Analiza wyników symulacji

Ostatecznym celem modelowania jest podjęcie decyzji, którą należy opracować na podstawie kompleksowej analizy uzyskanych wyników. Ten etap jest decydujący – albo badanie jest kontynuowane (powrót do 2 lub 3 etapów), albo kończy się.

Podstawą opracowania rozwiązania są wyniki testów i eksperymentów. Jeśli wyniki nie odpowiadają celom zadania, oznacza to, że popełniono błędy na poprzednich etapach. Może to być zbyt uproszczona konstrukcja modelu informacyjnego lub nieudany wybór metody lub środowiska modelowania lub naruszenie metod technologicznych przy budowie modelu. W przypadku wykrycia takich błędów konieczna jest edycja modelu, czyli wróć do jednego z poprzednich kroków. Proces trwa, dopóki wyniki symulacji nie spełnią celów symulacji.

Przy rozwiązywaniu konkretnego problemu jeden z etapów można wykluczyć lub poprawić, niektóre dodać.

1.3 Rozwijanie zdolności twórczych uczniów podczas korzystania z edukacyjnych i twórczych zadań modelowania komputerowego

Lista celów, których osiągnięcie zapewnia nauczanie informatyki na etapie kształcenia podstawowego ogólnokształcącego, wskazuje na rozwój zdolności twórczych za pomocą ICT. Jeżeli przyjrzymy się celom nauczania informatyki i informatyki na etapie kształcenia średniego (pełnego), to zobaczymy, że tutaj oprócz narzędzi ICT, oczekiwany jest także rozwój zdolności twórczych poprzez rozwój i wykorzystanie komputera metody naukowe. Naszym zdaniem, to modelowanie i formalizacja w największym stopniu to te metody informatyki, których rozwój i wykorzystanie w połączeniu z ich realizacją za pomocą technologii ICT doprowadzi do wzrostu poziomu rozwoju zdolności twórczych .

Modelowanie to proces twórczy, dlatego nauczanie tego tematu ma duże możliwości rozwijania zdolności twórczych uczniów. Rozważmy kilka aspektów nauczania modelowania na szkolnym kursie informatyki.

Według M.P. Lapchik i inni Temat „Główne etapy modelowania komputerowego” należy studiować na specjalistycznych kursach poświęconych modelowaniu. Ci sami autorzy wskazują, że studiując kierunek „Modelowanie i formalizacja” w ramach kursu podstawowego, studenci powinni umieć „w prostych przypadkach przeprowadzić analizę systemową obiektu (formalizację) w celu zbudowania jego modelu informacyjnego” oraz „wykonać eksperyment obliczeniowy na najprostszym modelu matematycznym” . Umiejętności te są integralną częścią całościowego procesu modelowania. Dlatego uważamy, że nauka tego tematu jest obowiązkowa na kursie podstawowym.

Przeprowadźmy analizę porównawczą głównych etapów modelowania komputerowego (autor - N.V. Makarova) i struktury procesu twórczego (autor - Ya.A. Ponomarev):

Kroki modelowania	Etapy procesu twórczego
1. Stwierdzenie problemu: opis zadania; cel modelowania; analiza obiektów.	1. Świadomość problemu: pojawienie się sytuacji problemowej; zrozumienie i zrozumienie dostępnych danych; postawienie problemu (pytanie).
2. Rozwój modelu.	2. Rozwiązanie problemu: opracowanie hipotezy; opracowywanie rozwiązań, eksperyment.
3. Eksperyment komputerowy.
4. Analiza wyników symulacji (jeżeli wyniki nie zgadzają się z celami, oznacza to, że popełniono błędy na poprzednich etapach).	3. Weryfikacja rozwiązania (w wyniku realizacji tego etapu postawiona hipoteza może być nieuzasadniona, wówczas zostaje zastąpiona inną).

Porównanie etapów pozwala stwierdzić, że proces modelowania łatwo pasuje i jest spójny z procesem twórczym. Dlatego uczenie studentów modelowania, a w szczególności jego etapowego planowania, prowadzi do kształtowania wiedzy i planowania działań twórczych.

Ponieważ wszystkie etapy modelowania są zdeterminowane przez zadanie i cele modelowania, schemat może podlegać pewnym zmianom w odniesieniu do każdej konkretnej klasy modeli. Tak więc, w odniesieniu do modeli matematycznych, sformułowanie problemu dzieli się na następujące etapy:

1. podkreślenie założeń, na których oparty będzie model matematyczny;

3. zapis zależności matematycznych łączących wyniki z danymi oryginalnymi (to połączenie jest modelem matematycznym).

Oto przykład zadania opracowania matematycznego modelu masy portfela studenta przez dwóch studentów:

Rozwiązanie 1:

Rozwiązanie 2:

1. Wyróżnienie założeń: masa dziennika jest równa masie zeszytu; liczba zeszytów i liczba podręczników jest równa liczbie przedmiotów w danym dniu; teczka zawiera jedynie zeszyty, pamiętnik, podręczniki i piórnik. m4 (kg) - masa kanistra; n (szt.) - liczba przedmiotów; 3. Model matematyczny M=m1+m2 n+m3 (n+1) +m4, gdzie m1>0, m2>0, m3>0, m4>0, n>1.

1. Wyróżnienie założeń: wszystkie podręczniki mają tę samą masę; wszystkie notebooki mają tę samą masę; teczka może zawierać zeszyty, pamiętnik, podręczniki, piórnik i „coś innego” (zabawkę, kanapkę itp.). 2. Definicja danych wyjściowych i wyniku: m1 (kg) - waga pustego portfela; m2 (kg) - waga jednego podręcznika; m3 (kg) - waga jednego notebooka; m4 (kg) - masa dziennika; m5 (kg) - masa kanistra; m6 (kg) - masa „czegoś innego”; n1 (szt.) - liczba podręczników; n2 (szt.) - liczba zeszytów; M (kg) - masa portfela ucznia. 3. Model matematyczny: М=m1+m2 n1+m3 n2+m4+m5++m6, gdzie m1>0, m2>0, m3>0, m4>0, m5>0, m6>0, n1>0, n2>0.

Przykład ten wyraźnie potwierdza, że ​​tego typu zadania pozwalają wyraźnie prześledzić etapy powstawania modelu i są żywym przykładem twórczej aktywności uczniów. Przyjmując inne założenia, każdy z uczniów otrzymuje swój własny model, inny od pozostałych.

Po przejrzeniu i przeanalizowaniu aparatu zadaniowego podręczników informatyki rekomendowanych uczniom szkół ponadgimnazjalnych pod kątem występowania zadań modelarskich związanych z edukacją i twórczością, możemy stwierdzić, że prawie wszystkie podręczniki posiadają zadania formalizowania i stosowania metod matematycznych, a także zadania innego typu , którego rozwiązanie sprowadza się do użycia aparatu matematycznego. Jednak autorzy podręczników praktycznie nie oferują zadań na rzecz rozwoju takich składników zdolności twórczych człowieka, jak umiejętność dostrzegania problemów i sprzeczności, krytycznego myślenia i dokonywania ocen wartościujących, umiejętność znajdowania właściwych informacji i przekazywania go, zastosowania w zadaniu, umiejętność formułowania i przeformułowywania zadań, zdolności komunikacyjne i twórcze itp.

Termin „zadanie” pod względem częstotliwości jego używania jest jednym z najczęstszych w nauce i praktyce edukacyjnej. Niektórzy autorzy uważają pojęcie „zadania” za niedefiniowalne iw najszerszym znaczeniu to, co wymaga wykonania, rozwiązania. W aspekcie korzystania z pomocy dydaktycznych pełni funkcję środka celowego kształtowania wiedzy, umiejętności i zdolności. Niestety w podręcznikach zadania są nadal wykorzystywane głównie do kształtowania umiejętności stosowania wiedzy (w sensie zapamiętywania faktów i ich odtwarzania). W naszym opracowaniu rozważymy zadania edukacyjne i twórcze, które wiążą się z innym schematem rozwiązań, przy użyciu nietradycyjnych metod i środków. To już nowy etap w wykorzystaniu zadań, gdy służą one rozwojowi osobowości i edukacji uczniów.

Większość zadań modelowania informacji dotyczy zadań edukacyjnych i twórczych (UTZ), których określenie, uzasadnienie treści i roli oraz klasyfikację zaproponował V.I. Andrzeja. Zajmijmy się bardziej szczegółowo pojęciem zadań edukacyjnych i twórczych oraz ich klasyfikacją.

"Zadanie edukacyjne i twórcze- jest to taka forma porządkowania treści materiałów edukacyjnych, za pomocą której nauczyciel udaje się stworzyć uczniom sytuację twórczą, bezpośrednio lub pośrednio wyznaczać cel warunków i wymagań działalności edukacyjnej i twórczej, podczas której uczniowie aktywnie zdobywają wiedzę, umiejętności, rozwijają zdolności twórcze jednostki”.

Naszym zdaniem w nauczaniu modelowania można wykorzystywać zadania edukacyjne i twórcze do rozwijania różnych składowych zdolności twórczych.

Klasyfikacja zadań edukacyjnych i twórczych zaproponowana przez V.I. Andreev, jest dość obszerny.

Klasyfikacja zadań edukacyjnych i twórczych w związku z ich wykorzystaniem do rozwoju zdolności twórczych jednostki:

	Przykładowe zadania do modelowania	Rozwinięte składniki kreatywności
1. Zadania z błędnie przedstawionymi informacjami	Wspomniany już problem z portfolio ucznia, w którym praktycznie nie ma wstępnych informacji, a jedynie cel działania. Opracuj relacyjny model biura podróży.	Umiejętność znalezienia odpowiednich informacji i zastosowania ich do zadania
2. Zadania do prognozowania	Modelowanie matematyczne: jaka będzie populacja Rosji do 2050 roku? Modelowanie werbalne lub graficzne: opracowanie modelu szkoły XXI wieku.	Umiejętność generowania pomysłów, stawiania hipotez
3. Problemy z optymalizacją	Jakie są wymiary długości i szerokości prostokątnego odcinka obszaru S, który będzie wymagał najmniejszej ilości płotu?	Elastyczność, racjonalne myślenie
4. Zadania do przeglądu	Zadania do oceny adekwatności modelu: model matematyczny zależności wzrostu populacji ameby od liczby urodzeń wyraża się wzorem: P (I + 1) = P (I) *2. Czy ten model odzwierciedla prawdziwy proces? Jakie dodatkowe czynniki należy wziąć pod uwagę?	Krytyczne myślenie, umiejętność oceniania wartości
5. Zadania wykrywania sprzeczności i formułowania problemu	W kinie miasta, przeznaczonym na 100 miejsc, odbywa się 5 sesji dziennie. Film „Turecki Gambit” zostanie pokazany w ciągu tygodnia. Zbadaj sytuację z różnych punktów widzenia, tworząc zadania do rozwiązywania problemów, takie jak „co się stanie, jeśli…” i „jak to zrobić…”. Formułuj wnioski i formułuj rekomendacje.	Umiejętność dostrzegania problemów i sprzeczności
6. Zadania do opracowania zaleceń algorytmicznych i heurystycznych	Opracuj algorytm tworzenia modelu szachownicy w edytorze graficznym. Opracuj algorytm przekształcania nieustrukturyzowanych informacji o obiekcie na tabelę typu „obiekt-właściwość” lub „obiekt-obiekt”. Stwórz opisowy model zachowania podczas spotkania z osobą płci przeciwnej.	Umiejętność uogólniania i ograniczania operacji umysłowych, zdolność do refleksji nad myśleniem
7. Zadania do poprawnego określenia problemu	Model matematyczny przedstawiony jest w formie diagramu. Zbuduj tabelę, dla której można utworzyć taki diagram (tabela musi przenosić obciążenie semantyczne). Wymyśl problem, w wyniku którego uzyskamy logiczny model postaci (A B) → C.	Umiejętność formułowania i przeformułowywania zadań
8. Zadania logiczne	Zadania tworzenia modeli logicznych. Zadania tworzenia modeli strukturalnych (hierarchicznych, sieciowych, relacyjnych).	Zdolności intelektualno-logiczne
9. Zadania projektowe	Projektowanie komputerowe, modelowanie obiektu wg rysunku technicznego lub rysunku z brakującymi liniami, finalizowanie kształtu detali obiektu itp.	Umiejętność projektowania

Oczywiście przeszkodą w pełnym wykorzystaniu systemu zadań edukacyjnych i twórczych w kształceniu jest ograniczona liczba godzin poświęconych na studiowanie kierunku „Modelowanie i Formalizacja” na podstawowym kierunku informatyka. Jednak zadania te można podzielić na różne tematy informatyczne. Z uwarunkowań zadań wynika, że ​​do ich rozwiązania i implementacji modeli informacyjnych wystarczy umiejętność pracy w uniwersalnych środowiskach programowych: edytor graficzny i tekstowy, prezentacje komputerowe, arkusze kalkulacyjne i DBMS. Możliwości tych narzędzi programowych są takie, że przy umiejętnym doborze zadań, tworzeniu atmosfery kreatywności na zajęciach, korzystanie z tych programów pomaga rozwijać wyobraźnię, fantazję, intuicję, inicjatywę uczniów tj. te cechy osobiste, które są klasyfikowane jako twórcze. Dlatego część zadań można zastosować podczas nauczania informatyki na podstawowym kursie informatyki. Możliwe jest również wykorzystanie ich na specjalistycznych kursach z zakresu modelowania lub informatyki.

Rekomendowane przez nas zadania edukacyjne i twórcze są wykorzystywane na etapie ustalania i formalizowania zadania oraz przy opracowywaniu modelu informacji migowej, natomiast technologie informacyjne są jedynie środkiem do wdrożenia i przestudiowania stworzonego modelu. Na przykład zadania z błędnie przedstawionymi informacjami (zadania z brakującymi informacjami początkowymi, zadania z nadmiarowymi informacjami, zadania ze sprzecznymi informacjami początkowymi, zadania, w których praktycznie nie ma informacji początkowych, a jedynie cel działania) mogą być używane, gdy nauka pracy w dowolnym środowisku oprogramowania. Konieczność opracowania recepty algorytmicznej może być zawarta w stanie problemu, może też pojawić się w procesie jego rozwiązania lub implementacji oprogramowania. Zadania do zarządzania oraz zadania komunikacyjne i kreatywne można zastosować w działaniach projektowych i pracy grupowej. Dlatego uważamy, że możliwe jest wspólne studiowanie technologii informacyjnych i modelowania informacji w celu głębszego, świadomego i sensownego studiowania obu kierunków, a co najważniejsze, aby zwiększyć poziom rozwoju zdolności twórczych uczniów.

Zatem nauczanie opracowywania modeli jako całościowego procesu krok po kroku oraz powszechne stosowanie zadań edukacyjnych i twórczych pozwala wskazać pedagogiczne możliwości nauczania modelowania informacji jako procesu twórczego.

Rozdział II. Praca eksperymentalna nad badaniem roli zadań edukacyjnych i twórczych w nauczaniu modelowania komputerowego w rozwoju zdolności twórczych uczniów

odgrywa ważną rolę w badaniach pedagogicznych. eksperyment - specjalnie zorganizowany test z określonej metody, akceptacja pracy w celu określenia jej skuteczności pedagogicznej.

Eksperyment (z łac. eksperymentum - test, doświadczenie) to metoda poznania, za pomocą której w warunkach naturalnych lub sztucznie stworzonych, kontrolowanych i zarządzanych bada się zjawisko pedagogiczne, poszukuje się sposobu rozwiązania problemu naukowego . Eksperyment jest więc metodą badań pedagogicznych, w której istnieje aktywny wpływ na zjawiska pedagogiczne poprzez tworzenie nowych warunków odpowiadających celowi badania. Eksperyment powinien być odpowiedzią na jakieś pytanie. Powinna mieć na celu sprawdzenie hipotezy. Bez hipotez nie ma eksperymentu, tak jak nie ma eksperymentu bez przekonujących dowodów teoretycznych i statystycznych, spełniających współczesne wymagania.

Istnieją różne klasyfikacje typów eksperymentów.

W naszym przypadku zastosujemy eksperyment porównawczy – gdy w jednej grupie praca (szkolenie) będzie prowadzona według nowej metodyki, a w innej – według ogólnie przyjętej lub innej metody niż w grupie eksperymentalnej, a jednocześnie zadaniem jest identyfikacja jak największej skuteczności różnych metod. Taki eksperyment przeprowadza się zawsze na podstawie porównania dwóch podobnych, równoległych grup, klas – eksperymentalnej i kontrolnej.

2.1 Opis pracy eksperymentalnej

Eksperyment pedagogiczny przeprowadzono w państwowej instytucji edukacyjnej miasta Moskwy, Centrum Edukacyjne nr 1456. Uczestnikami eksperymentu są uczniowie jednej z 9 klas. Badanie zostało przeprowadzone w III kwartale roku akademickiego 2008/2009.

Część uczniów (10 osób), którzy uczestniczyli w zajęciach fakultatywnych, tworzy grupę eksperymentalną; Spośród pozostałych uczniów wybrano losowo 10 uczniów do grupy kontrolnej.

Porównywane grupy uczniów są równe pod względem danych wyjściowych i warunków procesu pedagogicznego przy przeprowadzaniu eksperymentu formacyjnego.

Musimy dowiedzieć się, jak wykorzystanie zadań edukacyjnych i twórczych w nauczaniu modelowania komputerowego wpływa na rozwój zdolności twórczych uczniów.

W tym celu przeprowadza się porównawczy eksperyment pedagogiczny, w którym jedna grupa (doświadczalna) uczęszcza na zajęcia fakultatywne, które są prowadzone zgodnie z opracowaną przez nas metodyką, a druga (kontrolna) nie uczy się według tej metodyki.

Jako hipotezę roboczą zasugerowano, że nauczanie modelowania komputerowego według opracowanej przez nas metodyki, wykorzystującej zadania edukacyjne i twórcze, przyczyni się do podniesienia poziomu rozwoju zdolności twórczych uczniów (czyli takich składowych zdolności twórczych). jako oryginalność i niepowtarzalność).

Praca eksperymentalna składała się z trzech etapów.

Etap 1 - ustalenie. Jego celem było określenie poziomu rozwoju zdolności twórczych uczniów.

Etap 2 - formowanie. Cel: podniesienie poziomu rozwoju zdolności twórczych uczniów poprzez wykorzystanie zadań edukacyjnych i twórczych w nauczaniu modelowania graficznego na zajęciach fakultatywnych.

Etap 3 - kontrola. Cel tego etapu: określenie poziomu rozwoju zdolności twórczych dzieci w wieku szkolnym (powtórne testowanie).

Więc, Etap 1 – ustalenie – określenie poziomu rozwoju zdolności twórczych uczniów.

Wstępnie przeanalizowano poziom rozwoju zdolności twórczych uczniów. Na tym etapie przeprowadziliśmy test wstępny: test „Diagnostyka kreatywności niewerbalnej” (patrz Aneks). Możliwości diagnostyczne zaadaptowanej wersji metodyki tego testu pozwalają na ocenę takich dwóch składowych kreatywności jak oryginalność i niepowtarzalność.

Wyniki testów patrz tabela 3.

Etap 2 - formowanie. Cel etapu: podniesienie poziomu rozwoju zdolności twórczych uczniów poprzez nauczanie modelowania komputerowego na zajęciach fakultatywnych.

Na tym etapie prowadząc zajęcia fakultatywne wykorzystaliśmy opracowany przez nas blok kursu fakultatywnego, który odpowiada następującemu planowaniu tematycznemu (patrz Tabela 1). Jako środowisko programowe do rozwijania zdolności twórczych poprzez naukę modelowania komputerowego wybraliśmy edytor graficzny Paint.

Tabela 1.

Plan tematyczny bloku „Modelowanie graficzne”

numer klasy	Temat lekcji	Liczba godzin	Rodzaj zajęć edukacyjnych
1	Koncepcje modelu i symulacji. Klasyfikacje modeli. Modele graficzne	1	Wykład z elementami konwersacji
2	Kroki modelowania	1	Wykład z elementami konwersacji
3-5	Praca laboratoryjna nr 1 „Modelowanie kształtów geometrycznych”	3 (1+2)	Warsztaty laboratoryjne
6-9	Design to rodzaj modelowania. Praca laboratoryjna nr 2 „Projektowanie komputerowe”	4 (2+2)	Wykład z elementami konwersacji. Warsztaty laboratoryjne
10-13	Praca laboratoryjna nr 3 „Modelowanie struktur trójwymiarowych”	4 (2+2)	Warsztaty laboratoryjne
14	Zreasumowanie. Wystawa prac studenckich	1
Całkowity:	14

Opracowując kurs nauczania modelowania komputerowego staraliśmy się dobrać zadania do pracy laboratoryjnej w taki sposób, aby przyczyniały się do rozwoju zdolności twórczych studentów.

Główną częścią bloku jest prace laboratoryjne . Praca laboratoryjna jest główną formą pracy na zajęciach komputerowych. Praca laboratoryjna daje studentom możliwość samodzielnego angażowania się w działalność badawczą, co pozwala utrwalać wiedzę i pomaga stworzyć podstawy do dalszej samodzielnej pracy.

Praca laboratoryjna składa się z dwóch części: pierwsza zawiera próbki zadań edukacyjnych i twórczych, w których śledzone są wszystkie etapy modelowania; druga część zawiera zadania do samorealizacji. Ta struktura pracy laboratoryjnej jest uzasadniona: pierwsza część pozwala kształtować umiejętności na poziomie reprodukcyjnym, druga - daje możliwość utrwalenia nabytych umiejętności, promuje manifestację i rozwój zdolności twórczych.

Prace laboratoryjne wydawane są studentom w formie drukowanej. Treść fragmentów pracy laboratoryjnej, zaznaczonych kolorem szarym, jest wynikiem wspólnej pracy nauczyciela i uczniów, czyli procesu omawiania zadania (patrz &2).

Wszyscy uczniowie, którzy uczęszczali na fakultatywne, posiadali umiejętności pracy w środowisku edytora graficznego Paint, ponieważ uczęszczali na fakultatywne z informatyki w 8 klasie. W innych okolicznościach opracowane przez nas zajęcia można realizować po przestudiowaniu tematu „Technologia przetwarzania informacji graficznej” na kursie informatyki, np. w klasie 10 lub 11.

Ostatnim i ostatnim etapem prac eksperymentalnych jest etap kontroli. Cel tego etapu: określenie poziomu rozwoju zdolności twórczych uczniów.

Etap ten obejmuje ponowne przetestowanie uczestników w grupie eksperymentalnej i kontrolnej testem „Diagnoza kreatywności niewerbalnej” (patrz Załącznik) w celu sprawdzenia skuteczności szkolenia oraz porównanie z wynikami etapu stwierdzającego.

Wyniki badań, patrz tab.4.

2.2 Rozwój metodologiczny nauczania modelowania graficznego na kierunku informatyka

Podobnie jak w przypadku każdego innego modelowania, przystępując do modelowania graficznego należy wybrać jego obiekt, określić cele modelowania, uformować model informacyjny zgodnie z zadaniem i wybrać narzędzie do modelowania.

W środowisku edytora graficznego, który jest wygodnym narzędziem do budowania modeli graficznych, tworzone są obiekty graficzne - rysunki. Każdy rysunek jest z jednej strony modelem jakiegoś oryginalnego (rzeczywistego lub mentalnego obiektu), a z drugiej obiektem edytora graficznego.

W środowisku edytora graficznego bardzo ważna jest możliwość stworzenia uogólnionego modelu informacyjnego obiektu graficznego (patrz Tabela 2).

Tabela 2

Model informacyjny obiektu graficznego

Aby zbudować komputerowe modele graficzne, należy rozwiązać następujące zadania:

· modelowanie operacji geometrycznych zapewniających dokładną konstrukcję w edytorze graficznym;

modelowanie obiektów graficznych o określonych właściwościach, w szczególności kształtu i wielkości

Lista wymagań dotyczących wiedzy i umiejętności studentów niezbędnych do studiowania modelowania graficznego:

1. Studenci powinni wiedzieć:

· metody reprezentacji obrazów w pamięci komputera; koncepcje pikseli, rastra, kodowania kolorów, pamięci wideo;

Jakie są obszary zastosowań grafiki komputerowej?

mianowanie redaktorów graficznych;

Wyznaczenie głównych komponentów środowiska edytora graficznego Paint: pola roboczego, menu narzędzi, prymitywów graficznych, palety, gumki itp.

2. Studenci powinni umieć:

· budowanie obrazów przy pomocy edytora graficznego Paint;

Zapisz rysunki na dysku i wczytaj z dysku.

Przykłady prac laboratoryjnych:

Praca laboratoryjna nr 1 „Modelowanie kształtów geometrycznych”

Zadanie 1. „Regularny trójkąt”

Scena 1. Sformułowanie problemu

OPIS PROBLEMU

Skonstruuj regularny trójkąt o określonym boku.

CEL SYMULACJI

FORMALIZACJA PROBLEMU

Etap 2. Rozwój modelu

Skonstruuj trójkąt zgodnie z algorytmem (patrz rys. 1) i udowodnij, że otrzymany trójkąt jest rzeczywiście poprawny. Algorytm ten został zaproponowany przez Euklidesa w IV wieku. PNE.

Rys.1. Algorytm konstruowania trójkąta równobocznego o określonym boku

PLAN EKSPERYMENTU

1. Testowanie modelu zbudowanego według zadanego algorytmu poprzez połączenie go z oryginalnym segmentem.

2. Budowanie i testowanie modelu według własnego algorytmu z tymi samymi danymi początkowymi.

3. Badanie i analiza dwóch algorytmów konstrukcyjnych w celu określenia najlepszego.

PRZEPROWADZAĆ BADANIE

1. Udowodnij poprawność powyższych i własnych algorytmów dla modelu.

2. Połącz konstrukcje wykonane przez różne algorytmy.

Etap 4. Analiza wyników

Jeśli liczby nie pasują po połączeniu, zmień algorytm konstrukcji lub zwiększ dokładność algorytmu, pracując w powiększonej skali (pod lupą). Jeśli pasują, wybierz najwygodniejszy algorytm.

Zadanie 2. „Zwykły sześciokąt”

Scena 1. Sformułowanie problemu

OPIS PROBLEMU

Skonstruuj sześciokąt foremny o określonej stronie.

CEL MODELOWANIA (miejsce na odpowiedzi uczniów)

_____________________________________________________________

FORMALIZACJA ZADANIA (tabelę wypełniają studenci)

pytanie wyjaśniające

Odpowiedź

Etap 2. Rozwój modelu

Skonstruuj sześciokąt zgodnie z algorytmem (patrz rys. 2) i udowodnij, że uzyskany sześciokąt jest rzeczywiście poprawny.

Rys.2. Algorytm konstruowania sześciokąta równobocznego o danym boku

Etap 3. eksperyment komputerowy

PLAN EKSPERYMENTU (miejsce na odpowiedzi uczniów)

_____________________________________________________________

_____________________________________________________________

_____________________________________________________________

DOING RESEARCH (miejsce na odpowiedzi uczniów)

_____________________________________________________________

_____________________________________________________________

_____________________________________________________________

Etap 4. Analiza wyników (miejsce na odpowiedzi uczniów)

_____________________________________________________________

_____________________________________________________________

_____________________________________________________________

1. Skonstruuj trójkąt równoramienny o podstawie a i wysokości h.

2. Skonstruuj trójkąt prostokątny wzdłuż przeciwprostokątnej i nogi.

3. Skonstruuj trójkąt równoramienny wzdłuż boku i kąt u góry.

4. Skonstruuj trójkąt z trzech stron.

5. Skonstruuj ośmiokąt foremny o określonej stronie.

6. Skonstruuj trójkąt mający dwa boki i kąt między nimi.

7. Skonstruuj równoległobok na podanych bokach i kąt między nimi.

8. Skonstruuj trójkąt wzdłuż boku przeciwnego do narożnika i wysokość narysowaną od góry tego narożnika.

9. Skonstruuj trójkąt o dwóch bokach i wysokości obniżonej do jednego z nich.

10. Skonstruuj trójkąt równoramienny na podstawie podstawy i promienia opisanego okręgu.

Praca laboratoryjna nr 2 „Projektowanie komputerowe”

Zadanie. „Modelowanie parkietu”

Scena 1. Sformułowanie problemu

OPIS PROBLEMU

W Petersburgu i jego okolicach znajdują się wspaniałe pałace-muzea, w których znajdują się dzieła sztuki wielkich mistrzów rosyjskich i europejskich. Oprócz wspaniałych dzieł malarstwa, rzeźby, mebli zachowały się tu unikatowe próbki parkietów. Szkice tych parkietów stworzyli wielcy architekci. A ich pomysły zostały wdrożone przez rzemieślników parkietu.

Parkiet składa się z części o różnych kształtach i rodzajach drewna. Detale parkietu mogą różnić się kolorem i rysunkiem drewna. Z tych części parkiety montują kompatybilne ze sobą bloki na specjalnym stole. Z tych bloczków już w pokoju układa się na podłodze prawdziwy parkiet.

Jedna z odmian parkietu wykonana jest z regularnych kształtów geometrycznych (trójkąty, kwadraty, sześciokąty lub bardziej skomplikowane kształty). W różnych kombinacjach detale parkietowe mogą dawać niepowtarzalne wzory. Wyobraź sobie siebie jako projektanta parkietu realizującego zamówienie.

Zadanie należy do typu „Jak to zrobić, żeby…”.

CEL SYMULACJI

Opracuj szkic parkietu.

CELE POŚREDNIE

Opracuj zestaw standardowych detali parkietu - menu parkietu (patrz rys. 1).

Rys.1. Menu parkiet

Opracuj standardowy blok parkietowy z części.

FORMALIZACJA PROBLEMU

pytanie wyjaśniające	Odpowiedź
Co jest modelowane?	Obiekt geometryczny - wielokąt
	Wielokąt jest poprawny. Liczba boków wielokąta - 3, 4, 6
Co jest dane?	Odcinek równy bokowi wielokąta
Co musisz zdobyć?	Detale parkietowe, klepka parkietowa, parkiet geometryczny
	Linijka, kompas
	Nie ma koła. Kompas zastępuje kwadrat z wpisanym kołem

Etap 2. Rozwój modelu

WZÓR INFORMACYJNY

MODEL KOMPUTERA

Aby wymodelować zestaw kompatybilnych części, klepek parkietowych i ogólnie parkietu, możesz użyć środowiska edytora graficznego Paint.

WZÓR 1. Modelowanie obiektów geometrycznych o określonych właściwościach w celu stworzenia standardowego zestawu elementów parkietu o zgodnych wymiarach.

Stwórz sam komplet detali niezbędnych do modelowania (patrz rys. 2) (według znanych ci algorytmów), korzystając z możliwości rotacji i odbić fragmentów.

Rys.2. Obiekty w menu parkietu

Konstrukcję kwadratu nachylonego o 30 0 (60 0) postępuj zgodnie z algorytmem (patrz rys. 3).

Rys.3. Algorytm konstruowania kwadratu nachylonego o 30 0 (60 0)

Pokoloruj gotowe figury, naśladując fakturę różnych gatunków drewna.

Zapisz utworzone menu w pliku „Parkiet Menu” i zabezpiecz je przed zapisem.

WZÓR 2. Klocek do modelowania parkietu.

Liczba części w kostce parkietowej zależy od liczby boków wielokąta.

Bloki można składać z części jednej, dwóch lub trzech odmian (patrz rys. 4).

Rys.4. Modele klepek parkietowych

WZÓR 3. Układ parkietu z utworzonych bloczków.

Parkiet składa się z gotowych klocków na podłodze. Powstałe puste przestrzenie w rogach i przy ścianach są uszczelniane częściami ze standardowego zestawu.

Komputerowy szkic parkietu tworzony jest według tej samej zasady na polu roboczym edytora graficznego (patrz rys. 5).

Rys.5. Próbki parkietu

Etap 3. eksperyment komputerowy

PLAN EKSPERYMENTU

1. Testowanie standardowego zestawu części – sprawdzanie kompatybilności.

2. Opracowanie klepki parkietowej.

3. Testowanie bloków - sprawdzanie ich kompatybilności.

4. Modelowanie szkiców parkietowych.

PRZEPROWADZAĆ BADANIE

1. Opracuj kilka opcji dla szkiców parkietu i parkietu.

2. Zaoferuj je klientowi do wyboru.

Etap 4. Analiza wyników

Jeśli rodzaj parkietu nie odpowiada intencji klienta, wróć do jednego z poprzednich etapów: utwórz kolejny blok z tego samego zestawu części lub opracuj inny zestaw części.

Jeśli rodzaj parkietu satysfakcjonuje klienta, wówczas podejmowana jest decyzja o wykonaniu rysunków w skali rzeczywistej i doborze materiałów.

Zadania do samodzielnej pracy:

1. Wyobraź sobie, że jesteś szefem fabryki tkanin. Zaprojektuj próbki tkanin z geometrycznymi wzorami.

2. Wyobraź sobie, że jesteś mistrzem witraży. Zaprojektuj zestaw witraży i stwórz witraż.

3. Wyobraź sobie, że przyszedł do ciebie dyrektor fabryki zabawek. Poprosi cię o zaprojektowanie zestawu elementów mozaiki i zademonstrowanie, jakie wzory można wykonać z tych elementów.

4. Stwórz menu na serwis do herbaty lub kawy (widok z góry) i „ustaw” świąteczny stół dla sześciu osób zgodnie z zasadami etykiety.

5. Wyobraź sobie, że jesteś artystą w fabryce płytek ceramicznych. Zaprojektuj zestaw płytek ceramicznych i stwórz z niego obiekty podwodnego świata, aby zasymulować kompozycję „Podwodne” do łazienki.

6. Wyobraź sobie, że jesteś artystą w warsztacie specjalizującym się w produkcji dywanów. Zaprojektuj wzór dywanu.

7. Wyobraź sobie, że jesteś głównym specjalistą w fabryce produkującej dywany. Zaprojektuj wzory dywanów do pokoju dziecka.

8. Jednym z najnowszych trendów w aranżacji wnętrz jest dekorowanie sufitu płytami specjalnie do tego przeznaczonymi. Zaprojektuj zestaw płyt sufitowych do dekoracji foyer teatru.

9. Jak zmienia się miasto, gdy chodniki, skwery, skwery są wyłożone kostką brukową (płyty chodnikowe). Spróbuj swoich sił jako artysta brukarski. Opracuj kilka opcji płytek chodnikowych.

10. Linoleum to bardzo praktyczna powłoka, która nie wymaga specjalnej pielęgnacji. Ale mówiąc o praktyczności, nie możemy zapominać o pięknie. Opracuj kilka próbek linoleum imitującego marmurową podłogę.

Praca laboratoryjna nr 3 „Modelowanie struktur trójwymiarowych”

Zadanie. „Tworzenie zestawu klocków”

Scena 1. Sformułowanie problemu

OPIS PROBLEMU

Utwórz zestaw cegieł o podanych parametrach a, b, c (patrz rys. 1).

Rys.1. Ceglane menu

Zadanie należy do typu „Jak to zrobić, żeby…”.

CEL SYMULACJI

Budowa obiektu o określonych właściwościach.

FORMALIZACJA PROBLEMU

pytanie wyjaśniające	Odpowiedź
Co jest modelowane?	cegła
Jakie ma właściwości?	Cegła ma kształt prostokątnego równoległościanu
Co jest dane?	Segmenty równe długości, szerokości i wysokości cegły
Co musisz zdobyć?	Zestaw cegieł
Ile pozycji może zająć klocek?	6
W jakim środowisku możesz budować?	Na papierze lub w edytorze graficznym
Jakie narzędzia są potrzebne do budowania na papierze?	Linijka
Jakie narzędzia są potrzebne do zbudowania środowiska edytora graficznego?	Narzędzie linii
Jakie funkcje edytora graficznego można wykorzystać?	Możliwość obracania fragmentów obrazu pod określonymi kątami oraz ich odbicia
Ile stanowisk z cegieł wystarczy do zbudowania?	3

Etap 2. Rozwój modelu

Zbuduj cegłę w trzech pozycjach zgodnie z algorytmem. Użyj narzędzia Wypełnienie, aby pokolorować krawędzie farbą o tym samym odcieniu, ale w różnych odcieniach (patrz rys. 2).

Rys.2. Algorytm budowania cegły

Korzystając z możliwości obracania fragmentów obrazu pod pewnymi kątami oraz ich odbić, uzyskaj wszystkie sześć pozycji cegły.

Zadanie ogólne:

Zbuduj model według rysunku:

Zadania do samodzielnej pracy:

· Zbuduj trójwymiarowy model cegieł.

Użyj klawisza, aby narysować precyzyjne linie poziome, pionowe i pod kątem 45°, a także okręgi i kwadraty. .

· Kopiowanie i wklejanie istniejącej linii służy do tworzenia równoległych linii.

· Aby zbudować figury o zadanych rozmiarach, pożądane jest umieszczenie początkowych odcinków o określonej długości w górnej części arkusza jako wzorców i wykorzystanie ich kopii.

· Podczas konstruowania wielokątów foremnych należy wziąć pod uwagę ich właściwość dopasowania do okręgu, który można wykorzystać jako dodatkową konstrukcję.

· Przy rozwiązywaniu problemów graficznych często konieczne jest stosowanie dodatkowych konstrukcji. W przypadku konstrukcji dodatkowych wybierany jest kolor pomocniczy, który jest usuwany po zakończeniu pracy poprzez wypełnienie białym (kolor tła).

2.3 Wyniki badań i ich analiza

W wyniku pierwszego, rozpoznawczego etapu, przeprowadziliśmy test wejściowy: test „Diagnostyka twórczości niewerbalnej”. Oceniliśmy i przeanalizowaliśmy takie dwa komponenty kreatywności, jak oryginalność i wyjątkowość (patrz Tabela 3).

Tabela 3

Indeks oryginalności		Indeks wyjątkowości
studenci	X1	X2	X1	X2
1	0,88	0,74	1	2
2	0,58	0,59	1	0
3	0,45	0,69	0	1
4	0,63	0,67	1	1
5	0,91	0,87	2	2
6	0,88	0,69	1	1
7	0,88	0,81	1	2
8	0,67	0,71	2	1
9	0,63	0,71	1	0
10	0,63	0,49	1	0
oznaczający	0,71	0,70	1,18	1,09
Notatka.

Po przeanalizowaniu uzyskanych wyników i porównaniu ich z maksymalnymi możliwymi (dla wskaźnika oryginalności - 1, dla wskaźnika unikalności - 3) można stwierdzić, że składowe zdolności twórczych uczniów nie są dostatecznie rozwinięte, a wyniki kontroli grupy eksperymentalne różnią się nieznacznie.

W drugim etapie odbyły się zajęcia fakultatywne dla grupy eksperymentalnej, w których wykorzystano zadania edukacyjne i twórcze do rozwijania zdolności twórczych uczniów w pracy laboratoryjnej.

W efekcie na końcowym, kontrolnym etapie prac eksperymentalnych, mających na celu sprawdzenie skuteczności szkolenia, ponownie ujawnił poziom rozwoju zdolności twórczych dzieci w wieku szkolnym przy pomocy test "Diagnostyka twórczości niewerbalnej". Otrzymano następujące wyniki: (patrz Tabela 4).

Tabela 4

Dane z badania poziomu rozwoju zdolności twórczych uczniów (wartość średnia)

Indeks oryginalności		Indeks wyjątkowości
studenci	X1	X2	X1	X2
1	0,88	0,80	1	2
2	0,88	0,67	2	1
3	0,60	0,71	1	0
4	1,00	0,87	3	2
5	0,73	0,73	1	1
6	1,00	0,87	3	2
7	0,89	0,89	1	2
8	0,91	0,59	2	0
9	0,77	0,77	2	1
10	0,77	0,73	2	1
oznaczający	0,84	0,76	1,80	1, 20
Odsetek stosunek,%	18	9	52	10
Notatka. X1 - grupa eksperymentalna; X2 - grupa kontrolna

Wyniki przeprowadzonego eksperymentu pedagogicznego przedstawiono w postaci wykresów (patrz ryc. 1, ryc. 2).

Rys.1. Dynamika Komponentów Kreatywności (grupa eksperymentalna)

Rys.2. Dynamika składników kreatywności (grupa kontrolna)

Tak więc, w porównaniu z grupą kontrolną, poziom oryginalności i wyjątkowości w grupie eksperymentalnej na etapie kontrolnym naszego eksperymentu znacznie wzrósł. Pozwala to wnioskować, że opracowane materiały dydaktyczne i metodyczne, wybrane zadania edukacyjne i twórcze dość w pełni zapewniają organizację i prowadzenie zajęć z nauki modelowania graficznego, przyczyniają się do efektywnego rozwoju zdolności twórczych uczniów.

Potwierdziła się sformułowana przez nas hipoteza: wykorzystanie zadań edukacyjnych i twórczych w nauczaniu modelowania komputerowego przyczynia się do wzrostu poziomu rozwoju zdolności twórczych uczniów.

Wniosek

Kreatywność to indywidualne cechy, cechy osoby, które determinują powodzenie jego wykonywania różnego rodzaju działań twórczych.

Retrospektywna analiza problemu rozwoju zdolności twórczych w procesie uczenia się pozwoliła lepiej zrozumieć trendy w jego rozwoju na obecnym etapie. Liczne badania poświęcone badaniu kreatywności wskazują, że te pytania zawsze niepokoiły najlepsze umysły ludzkości (I. Kant, N.A. Berdyaev, P.L. Lavrov, V.S. Solovyov, E.V. Ilyenkov, L.S. Vygotsky, SL Rubinshtein, Ya. A. Ponomarev, AN Luk, NS Leites, BM Teplov i inni), ale nie mamy wspólnego zrozumienia, czym jest „twórczość”.

Analiza literatury filozoficznej, naukowej, pedagogicznej i psychologicznej pokazuje, że znaczna część badań poświęcona jest problemowi rozwoju osobowości, jej twórczemu potencjałowi, rozwojowi i wykorzystaniu nietradycyjnych technologii pedagogicznych, które przyczyniają się do tego rozwoju.

Jednak w znanej nam literaturze zagadnienia związane z rozwojem zdolności twórczych uczniów w nauczaniu modelowania komputerowego z wykorzystaniem zadań edukacyjnych i twórczych nie zostały dostatecznie zbadane. W praktyce edukacyjnej nauczyciele dość często wykorzystują elementy różnych rozwojowych technologii uczenia się. Jednak chaotyczny i niesystematyczny charakter ich realizacji, brak dostosowania do warunków szkolenia w ramach informatyki nie dają właściwych rezultatów.

Kreatywność jest szczególnie ważna w procesie uczenia się, ponieważ. Kreatywność sprawia, że ​​nauka jest interesująca, zamieniając ją w ekscytujący proces, który daje pole do popisu wyobraźni. Nauczanie informatyki nie jest wyjątkiem. Dzięki odpowiedniemu doborowi środków dydaktycznych nauczyciel może pomóc uczniom rozwinąć ich kreatywność.

Należy zauważyć, że zdolności twórcze nie rozwijają się w warunkach spontanicznych, ale wymagają specjalnie zorganizowanego procesu szkolenia i edukacji: powtórki treści programów nauczania, opracowania proceduralnego mechanizmu wdrażania tych treści, stworzenia warunków pedagogicznych dla wyrażanie siebie w działalności twórczej.

To właśnie staraliśmy się robić w naszej pracy. Zadania edukacyjne i twórcze traktowaliśmy jako sposób kształtowania zdolności twórczych uczniów. Przy rozwiązywaniu takich problemów następuje akt kreatywności, znajduje się nowa ścieżka lub powstaje coś nowego. Tutaj potrzebne są szczególne cechy umysłu, takie jak obserwacja, umiejętność porównywania i analizowania, znajdowania połączeń i zależności, wszystko to razem składa się na zdolności twórcze.

W części praktycznej dotyczącej nauczania modelowania graficznego opracowaliśmy blok zajęć fakultatywnych oraz nakreśliliśmy zalecenia metodyczne jego wykorzystania.

Opracowany blok zajęć został przez nas zrealizowany przy prowadzeniu zajęć fakultatywnych dla uczniów jednej z 9 klas (GOU TsO nr 1456).

Aby dowiedzieć się, jak wykorzystanie zadań edukacyjnych i twórczych w nauczaniu modelowania graficznego wpływa na rozwój zdolności twórczych uczniów, przeprowadzono porównawczy eksperyment pedagogiczny.

Wyniki naszego badania dają podstawy do stwierdzenia, że ​​opracowane materiały dydaktyczne i metodyczne w wystarczającym stopniu zapewniają organizację i prowadzenie zajęć z zakresu studiów modelowania graficznego oraz przyczyniają się do efektywnego rozwoju zdolności twórczych studentów.

Niewielka wiedza na ten temat otwiera ogromne możliwości dla jej badań, tworzenia metod nauczania i opracowywania twórczych zadań do modelowania komputerowego. Mamy nadzieję, że opracowane przez nas materiały dydaktyczne i metodyczne znajdą swoje zastosowanie we współczesnej szkole.

Bibliografia

1. Andreev, V.I. Dialektyka wychowania i samokształcenia osobowości twórczej [Tekst] / V.I. Andrzeja. - Kazań: Kazan University Press, 1988. - 238 s.

2. Beshenkov, S.A. Informatyka. Kurs systematyczny. Proc. dla klasy 10 [Tekst] / Beshenkov S.A., Rakitina E.A. - M.: Laboratorium Wiedzy Podstawowej, 2001r. - 432 s.

3. Bożowicz, LI. Problemy formowania osobowości: pod redakcją D.I. Feldstein [Tekst] / Artykuł wprowadzający autorstwa D.I. Feldstein, wyd. Moskwa: Instytut Psychologii Praktycznej, 1997. - 352 s.

4. Bochkin, A.I. Metody nauczania informatyki: Proc. dodatek [Tekst] / A.I. Boczkina. - Mn.: Wysz. Shk., 1998. - 431 s.

5. Bulatova OS Artyzm pedagogiczny: Proc. dodatek dla studentów. wyższy ped. podręcznik instytucje [Tekst] / OS Bułatow. - M.: Wyd. Akademia Centrum, 2001r. - 240 s.

6. Wprowadzenie do badań naukowych w pedagogice: Proc. dodatek dla studentów ped. instytuty [Tekst] / Yu.K. Babański, W.I. Żurawlew, W.K. Rozov i inni; Pod redakcją V.I. Żurawlew. - M.: Oświecenie, 1988. - 239 s.

7. Wprowadzenie do psychodiagnostyki: Podręcznik dla uczniów średnich pedagogicznych placówek oświatowych [Tekst] / M.K. Akimova, E.M. Borysowa, E.I. Gorbaczow i inni; Pod redakcją K.M. Gurevich, E.M. Borisova - M.: Wyd. Akademia Centrum, 1997. - 192 s.

8. Wygotski, L.S. Wyobraźnia i kreatywność w dzieciństwie [Tekst] / L.S. Wygotski - M .: Oświecenie, 1991. - 396 s.

9. Galygina, Irina Władimirowna. Metody nauczania modelowania informacji na podstawowym kursie informatyki [Tekst]: Dis. cand. ped. Nauki: 13.00.02: Moskwa, 2001 198 s. RSL OD, 61: 02-13/838-7

10. Gnatko, N.M. Problem twórczości a zjawisko naśladownictwa [Tekst] / N.M. Gnatko. - Ros. AN., Instytut Psychologii. - M, 1994. - 43 s.

11. Deikina, A.Yu. Zainteresowanie poznawcze: istota i problemy nauki [Tekst] / Bijsk, 2002

12. Drużynin, V.N. Psychologia umiejętności ogólnych [Tekst] / V.N. Drużynin - wyd. - Petersburg: Peter Kom, 1999. - 368 s.

13. Zacharowa, I.G. Technologie informacyjne w edukacji: Proc. dodatek dla studentów. wyższy ped. podręcznik instytucje [Tekst] / I.G. Zacharowa - M.: Wyd. Akademia Centrum, 2003. - 192 s.

14. Zubko, I.I. Badanie modeli typu klasyfikacyjnego w profilowym toku informatyki [Tekst] / Dis. mogą. ped. Nauki. - M., 1991.

15. Informatyka i technologia informacyjna. Proc. dla klas 10-11 [Tekst] / N.D. Ugrinovich. - M.: BINOM. Laboratorium Wiedzy, 2003. - 512 s.: il.

16. Informatyka i technika komputerowa: Podstawowe pojęcia: Tolkov. słowa.: Ponad 1000 podstawowych pojęć i terminów [Tekst] / A.Ya. Friedland, L.S. Khanamirova, I.A. Friedland - wyd. 3, ks. i dodatkowe - M.: Wydawnictwo Astrel LLC: Wydawnictwo AST LLC, 2003. - 272 s.

17. Informatyka 7-9 komórek: Proc. dla kształcenia ogólnego podręcznik instytucje [Tekst] / A.G. Gein, AI Senokosov, V.F. Szołochowicz. - wyd. 5, stereotyp. - M.: Drop, 2002. - 240 s.: ch.

18. Informatyka Klasa 7-9. Kurs podstawowy. Książka warsztatowo-zadaniowa z modelowania. [Tekst] / Wyd. N.V. Makarowa. - Petersburg: Piotr, 2003. - 176 s.: chory.

19. Informatyka.Klasa 7-9. Kurs podstawowy. Teoria. [Tekst] / Wyd. N.V. Makarowa. - Petersburg: Piotr, 2002. - 368 s.: ch.

20. Informatyka. Kurs podstawowy 7-9 klas [Tekst] / I.G. Semakin, LA Zalogova, S.V. Rusakow, L.V. Shestakova - wyd. 2, poprawione. i dodatkowe - M.: BINOM. Laboratorium Wiedzy, 2004. - 390 s.: il.

21. Informatyka: Proc. na 8-9 komórek. ogólne wykształcenie instytucje [Tekst] / A.G. Gein, E.V. Linetsky, M.V. Sapir, V.F. Szołochowicz. - wyd. - M.: Oświecenie, 1999 - 256 s.

22. Grafika komputerowa w projektowaniu: Podręcznik dla uczelni [Tekst] / D.F. Mironowa. - Petersburg: Piotr, 2004. - 224 s.

23. Metody nauczania informatyki: Proc. dodatek dla studentów. ped. uniwersytety [Tekst] / M.P. Łapczik, I.G. Semakin, E.K. Hennera; Pod redakcją generalną. POSEŁ. Łapczik. - M.: Wyd. Akademia Centrum, 2001r. - 624 s.

24. Psychologia ogólna: Podręcznik dla uniwersytetów [Tekst] / A. Maklakov. - Petersburg: Piotr, 2003. - 592 s.: ch. - Podręcznik nowego wieku.

25. Podstawy informatyki i techniki komputerowej: Prob. podręcznik na 10-11 komórek. śr. Szkoła [Tekst] / AG Gein, V.G. Żytomirski, E.V. Linetsky i inni - 4 wyd. - M.: Oświecenie, 1994. - 254 s.: ch.

26. Podstawy badań naukowych: Proc. dla techniki. Uniwersytety [Tekst] / V.I. Krutow, I.M. Gruszko, W.W. Popow i inni; Pod redakcją V.I. Krutova, V.V. Popow. - M.: Wyższe. Shk., 1989. - 400 s.

27. Pedagogiczny słownik encyklopedyczny [Tekst] / rozdz. wyd. B.M. Bim-Bad, M.M. Bezrukich, W.A. Bołotow, L.S. Glebova i inni Wielka rosyjska encyklopedia, 2002 - 528 s.

28. Umiejętności pedagogiczne i technologie pedagogiczne: Podręcznik [Tekst] / Wyd. OK. Grebenkina, LA Bajkowa. - wyd. 3, ks. i dodatkowe - M .: Towarzystwo Pedagogiczne Rosji, 2000. - 256 s.

29. Psychologia. Słownik [Tekst] / Pod generałem. wyd. AV Pietrowski, M.G. Jarosławski. - wyd. 2, poprawione. i dodatkowe - M.: Politizdat, 1990. - 494 s.

30. Ponomarev, Ya.A. Psychologia twórczości i pedagogika [Tekst] / Ya.A. Ponomarev - M .: Pedagogika, 1976.

31. Rubinstein, S.L. Podstawy psychologii ogólnej [Tekst] / S.L. Rubinstein - St. Petersburg: Piotr, 2001. - 720 s.: chory. - magister psychologii.

32. Titova, Juliana Frantsevna. Metody nauczania modelowania w podstawowym kursie informatyki [Tekst] / Dis. cand. ped. Nauki: 13.00.02: Petersburg, 2002 201 s. RSL OD, 61: 02-13/1086-1

33. Uemow, A.I. Logiczne podstawy metody modelowania [Tekst] / A.I. Uemov - M .: Myśl, 1971. - 311 s.

34. Chutorskoj A.V. Współczesna dydaktyka: Podręcznik dla uniwersytetów [Tekst] / A.V. Chutorsky - Petersburg: Piotr, 2001 - 544 s.

35. Babina N.F. Metodyczne wsparcie zajęć technicznych dla rozwoju zdolności twórczych uczniów (na podstawie pracy usługowej) [Tekst] / Streszczenie rozprawy na stopień kandydata nauk pedagogicznych: 13.00.02. - Woroneż, 2001.

36. Beshenkov, S.A. Formalizacja i modelowanie [Tekst] / S.A. Beshenkov V.Yu. Łyskowa, N.V. Matwiejewa, E.A. Rakitina // Informatyka i edukacja. - 1999 - nr 5.

37. Boyarshinov M.G. Modelowanie matematyczne w szkolnym toku informatyki [Tekst] / M.G. Boyarshinov // Informatyka i edukacja - 1999 - nr 7.

38. Kuzniecow, A.A., Nowoczesny kurs informatyki: od elementów do systemu [Tekst] / A.A. Kuzniecow, SA Beshenkov, E.A. Rakitina // Informatyka i edukacja - 2004 - nr 1-2.

39. Szestakow, A.P. Szkolenie profilowe z informatyki w liceum (klasy 10-11) w oparciu o kurs „Computer Mathematical Modeling” (CMM) [Tekst] / A.P. Szestakow // Informatyka - 2002 - nr 34 - s.3-12.

40. Werbalny test twórczego myślenia // http://www.gipnoz.ru/tests.html [Dokument elektroniczny].

41. Gin AA O kreatywnych zadaniach edukacyjnych // http://www.trizminsk.org/index0. htm [dokument elektroniczny]

42. Luk A. Kreatywność // http://www.metodolog.ru/00021/00021.html [Dokument elektroniczny]

dodatek

DIAGNOSTYKA TWÓRCZOŚCI NIEWERBALNEJ

(metoda E. Torrensa, adaptowana przez A.N. Voronina, 1994)

Regulamin:

Test można przeprowadzić indywidualnie lub grupowo. Aby stworzyć sprzyjające warunki do testowania, kierownik musi zminimalizować motywację do osiągnięć i ukierunkować osoby badane na swobodne przejawianie ich ukrytych zdolności. Jednocześnie lepiej unikać otwartej dyskusji na temat ukierunkowania przedmiotowego metodologii, tj. nie trzeba zgłaszać, że testowana jest kreatywność (zwłaszcza kreatywne myślenie). Test można przedstawić jako technikę „oryginalności”, umiejętności wyrażania się w stylu figuratywnym itp. Jeśli to możliwe, czas testowania nie jest ograniczony i zajmuje około 1-2 minut dla każdego zdjęcia. Jednocześnie należy zachęcać zdających, jeśli długo myślą lub się wahają.

Proponowana wersja testu to zestaw obrazków z pewnym zestawem elementów (linii), za pomocą których badani muszą uzupełnić obrazek do jakiegoś sensownego obrazu. W tej wersji testu wykorzystano 6 zdjęć, które nie powielają się w swoich oryginalnych elementach i dają najbardziej wiarygodne wyniki.

W teście wykorzystywane są następujące wskaźniki kreatywności:

1. Oryginalność(Op), który ujawnia stopień odmienności obrazu stworzonego przez podmiot do obrazów innych podmiotów (statystyczna rzadkość odpowiedzi). Jednocześnie należy pamiętać, że nie ma dwóch identycznych obrazów, w związku z tym należy mówić o statystycznej rzadkości rodzaju (lub klasy) rysunków. Załączony poniżej atlas przedstawia różne rodzaje rysunków i ich warunkowe nazwy, zaproponowane przez autora adaptacji tego testu, odzwierciedlające ogólną istotną charakterystykę obrazu. Należy zauważyć, że warunkowe nazwy rysunków z reguły nie pokrywają się z nazwami rysunków podanymi przez samych badanych. Ponieważ test służy do diagnozy kreatywności niewerbalnej, nazwy obrazów proponowanych przez osoby badane są wyłączane z późniejszej analizy i służą jedynie jako pomoc w zrozumieniu istoty obrazu.

2. Wyjątkowość ( Un), definiowana jako suma wykonanych zadań, które nie mają odpowiedników w próbie (atlasie rysunków).

Instrukcje do testu

Przed tobą formularz z niedokończonymi zdjęciami. Musisz je dokończyć, pamiętaj o uwzględnieniu proponowanych elementów w kontekście i staraj się nie wykraczać poza granice obrazu. Możesz narysować wszystko i wszystko, formę można obracać. Po wykonaniu rysunku należy nadać mu tytuł, który należy podpisać w linii pod rysunkiem.

Przetwarzanie wyników badań

Aby zinterpretować wyniki testu, poniżej znajduje się atlas typowych wzorców. Dla każdej serii rycin obliczono wskaźnik Op dla próby. Aby ocenić wyniki testów badanych, proponuje się następujący algorytm działań.

Konieczne jest porównanie gotowych zdjęć z tymi w atlasie, zwracając uwagę na zastosowanie podobnych detali i powiązań semantycznych; znajdując podobny typ, przypisz temu rysunkowi oryginalność wskazaną w atlasie. Jeśli w atlasie nie ma tego typu rysunków, to oryginalność tego ukończonego obrazu uważa się za 1,00, tj. ona jest wyjątkowa. Wskaźnik oryginalności obliczany jest jako średnia arytmetyczna oryginalności wszystkich zdjęć, wskaźnik unikalności obliczany jest jako suma wszystkich unikalnych zdjęć. Za pomocą percentyl skali skonstruowanej dla tych dwóch wskaźników na podstawie wyników próby kontrolnej, można wyznaczyć wskaźnik kreatywności niewerbalnej danej osoby jako jej miejsce względem tej próby:

1	0%	20%	40%	60%	80%	100%
2	0,95	0,76	0.67	0,58	0,48	0,00
3	4	2	1	1	0	0

Notatka:

1 - odsetek osób, których wyniki przekraczają określony poziom kreatywności;

2 - wartość wskaźnika oryginalności;

3 - wartość wskaźnika unikalności.

Przykład interpretacji : niech pierwszy z analizowanych rysunków jest podobny do rysunku 1.5 w atlasie. Jego oryginalność to 0,74. Drugi obraz jest podobny do rysunku 2.1 Jego oryginalność to 0,00. Trzeci rysunek nie wygląda na nic, ale elementy pierwotnie proponowane do wykończenia nie są zawarte w rysunku. Ta sytuacja jest interpretowana jako odejście od zadania i oryginalność tego rysunku oceniana jest na 0. Brakuje czwartego rysunku. Piąty rysunek jest uznawany za unikalny (nie ma odpowiednika w atlasie). Jego oryginalność to 1,00. Szósta figura okazała się podobna do rysunku 6.3, a jej oryginalność to 0,67. W ten sposób, indeks oryginalności dla tego protokołu:

2,41/5 = 0,48

Indeks wyjątkowości(liczba unikalnych zdjęć) tego protokołu - 1 . Omówione powyżej wyniki protokołu pokazują, że temat znajduje się na pograniczu 60-80% osób, których wyniki podane są w atlasie. Oznacza to, że około 70% badanych z tej próby ma większą niż on kreatywność niewerbalną. Jednocześnie wskaźnik wyjątkowości, który pokazuje, jak naprawdę nowy człowiek może stworzyć, jest w tej analizie drugorzędny ze względu na niewystarczającą moc różnicującą tego wskaźnika, więc decydujący jest tu całkowity wskaźnik oryginalności.

FORMULARZ REJESTRACJI STYMULUJĄCY

Nazwisko, inicjały _________________________________

Wiek _______ Grupa ___________ Data _______________

Narysuj obrazki i nazwij je!

Możesz narysować wszystko i w dowolny sposób.

Konieczne jest czytelne podpisanie w wierszu pod zdjęciem.

Atlas typowych rysunków

Zdjęcie #4

Stosowanie symulacji w edukacji informatycznej

RP Romanski

Uniwersytet Techniczny, Sofia, Bułgaria

Wstęp

Dla rozwoju technologii komputerowej i doskonalenia organizacji architektonicznej systemów komputerowych (CS) konieczne jest ciągłe szkolenie i samodoskonalenie informatyków i studentów. Szkolenie to powinno łączyć formy tradycyjnego uczenia się z możliwością samodzielnej nauki, uczenia się na odległość, praktycznego opracowywania projektów i eksperymentów badawczych. Istotną rolę w nauczaniu na kierunku informatyka odgrywa zastosowanie nowoczesnych metod badania organizacji architektonicznej i analizy wydajności systemu CS. W tym sensie zastosowanie metod modelowania w procesie badania podstawowych struktur różnych CS i organizowania procesów komputerowych umożliwia opracowanie odpowiedniego opisu matematycznego badanego obiektu oraz stworzenie oprogramowania do wykonywania eksperymentów komputerowych [Romansky, 2001, Arons, 2000]. Analiza wyników eksperymentalnych modelowania [Bruyul, 2002] pozwala na ocenę głównych cech systemu i wydajności badanych CS.

Wykorzystanie modelowania w procesie studiowania CS pozwala nam na poznanie cech architektury oraz organizacji obliczeń i sterowania. Można tego dokonać na podstawie eksperymentu modelowego, którego organizacja polega na zaprojektowaniu modelu komputerowego jako sekwencji trzech elementów (model koncepcyjny, model matematyczny, model oprogramowania) i zaimplementowaniu tego modelu w odpowiednim środowisku operacyjnym. W niniejszym artykule rozważamy możliwość wykorzystania różnych metod badania CS w procesie ich badania, aw szczególności zastosowanie zasad modelowania do badania trwających procesów, a także analizy wydajności systemu CS. Głównym celem jest zdefiniowanie uogólnionej procedury modelowania komputerowego jako sekwencji powiązanych ze sobą kroków oraz przedstawienie głównych etapów metodyki badań modelowych. W tym celu w kolejnej części przedstawiono ogólną formalizację komputerowego przetwarzania informacji oraz cechy informatyki komputerowej jako przedmiotu badań. Zastosowanie zasad modelowania w procesie studiowania CS wiąże się z metodologiczną organizacją uczenia się w sensie tradycyjnym, na odległość lub rozproszonym.

Systemy komputerowe jako przedmiot badań i metody badawcze

Jednym z głównych celów specjalistycznych szkoleń z zakresu systemów komputerowych i badań wydajnościowych jest przeszkolenie przyszłych i obecnych projektantów komputerów, twórców sprzętu komputerowego oraz użytkowników CS w zakresie prawidłowego wykorzystania możliwości technologicznych modelowania i pomiaru charakterystyk systemy. Możliwości te są wykorzystywane zarówno w procesie oceny efektywności nowych projektów komputerowych, jak i do przeprowadzania analizy porównawczej istniejących systemów. W procesie uczenia się zadaniem jest doprecyzowanie kolejności etapów badań oraz możliwości przetwarzania wyników eksperymentalnych w celu uzyskania adekwatnych oszacowań wskaźników efektywności. Zadanie to można dopracować w zależności od konkretnego obszaru uczenia się komputera i cech zasad rozpatrywanego komputerowego przetwarzania informacji.

Ryż. 1. Informacyjne wspomaganie przetwarzania komputerowego.

Ogólnie rzecz biorąc, przetwarzanie komputerowe dotyczy implementacji pewnych funkcji w celu przekształcenia danych wejściowych w rozwiązania końcowe. Określa to dwa poziomy funkcjonalnej transformacji informacji (ryc. 1):

matematyczna transformacja informacji - przetwarzanie danych rzeczywistych w postaci obiektów matematycznych i jest reprezentowane przez uogólnioną funkcję f:D®R, która przedstawia elementy zbioru danych D w elementach zbioru wynikowego R;

komputerowa implementacja przetwarzania - reprezentuje określoną implementację f*:X®Y funkcji matematycznej f w zależności od sprzętu komputerowego i programowego w oparciu o odpowiednią fizyczną reprezentację rzeczywistych obiektów informacyjnych.

W rezultacie możemy napisać uogólniony funkcjonalny model przetwarzania komputerowego r = f(d)ºj 2 (f*[ 1(d)]), gdzie funkcje j 1 i j 2 są pomocnicze do kodowania i dekodowania informacji.

Traktując CS jako przedmiot badań, należy pamiętać, że przetwarzanie komputerowe składa się z procesów, z których każdy może być reprezentowany jako struktura I = , gdzie: t jest początkowym momentem procesu; A - definiowanie atrybutów; T - przebieg procesu. Ostatni składnik opisu formalnego określa kolejność czasową zdarzeń e j w celu skierowania danego procesu do elementów zasobu systemowego S=(S 1 , S 2 , …, S n ). Kolejność kroków czasowych oraz obciążenie zasobów systemu pozwalają określić profil procesu obliczeniowego (rys. 2).

Ryż. 2. Przybliżony profil procesu komputerowego.

Obsługa różnych procesów w organizacji przetwarzania komputerowego stanowi obciążenie systemowe środowiska komputerowego. Dla każdej chwili (t =1,2,...) może być reprezentowana przez wektor V(t)=Vt= , którego elementy wyrażają wolne (vj =0) lub zajęte (vj=1) urządzenie S j єS ( j=1,2,...,n).

Badając CS konieczne jest określenie zestawu podstawowych parametrów systemu, które odzwierciedlają istotę przetwarzania komputerowego, a także opracowanie metodologii badania zachowania zasobu systemowego i zachodzących procesów. Jako główne parametry systemu (wskaźniki wydajności) można badać np. obciążenie każdego elementu zasobu systemowego, całkowite obciążenie systemu CS, czas odpowiedzi przy rozwiązywaniu zbioru zadań w trybie wieloprogramowym, stopień stabilności (wytrzymałości) sprzętu, koszt przetwarzania komputerowego, efektywność harmonogramowania procesów równoległych lub pseudorównoległych itp.

Typowy tok studiów z zakresu analizy i badań wydajności CS powinien omówić główne zagadnienia teoretyczne i praktyczne w następujących obszarach:

możliwość studiowania wydajności sprzętu komputerowego i wydajności procesów komputerowych;

zastosowanie efektywnych metod badawczych (pomiary, modelowanie);

cechy technologiczne parametrów systemu pomiarowego (benchmark, monitoring);

cechy technologiczne i organizacja modelowania (analityczne, symulacyjne itp.);

metody analizy wyników eksperymentalnych.

Wszystko to wiąże się z zastosowaniem tej metody badawczej i doborem odpowiednich narzędzi. W tym sensie na ryc. 3 przedstawia przybliżoną klasyfikację metod badania CS i procesów. Można wyróżnić trzy główne grupy:

Mieszaniny oprogramowania - reprezentują matematyczne zależności do oceny wydajności procesora na podstawie współczynników aplikacyjnych poszczególnych klas operacyjnych. Umożliwia ocenę obciążenia procesora poprzez analizę statystyczną po wykonaniu typowych programów.

Metody liczenia – pozwalają na uzyskanie rzetelnych informacji o przebiegu procesów komputerowych w oparciu o bezpośrednią rejestrację określonych wartości dostępnych parametrów COP. W tym celu konieczne jest wykorzystanie lub opracowanie odpowiedniego narzędzia liczącego (monitor) oraz zorganizowanie wykonania eksperymentu liczącego. Należy zauważyć, że nowoczesne systemy operacyjne mają własne monitory systemu, z których można korzystać na poziomie oprogramowania lub oprogramowania układowego.

Metody modelowania - stosowane są w przypadku braku rzeczywistego obiektu eksperymentu. Badanie struktury lub zachodzących procesów w CS odbywa się na podstawie modelu komputerowego. Odzwierciedla najważniejsze aspekty zachowania parametrów konstrukcyjnych i systemowych w zależności od celu. Do opracowania modelu konieczny jest wybór najbardziej odpowiedniej metody modelowania, która pozwala na uzyskanie maksymalnej adekwatności i niezawodności.

Ryż. 3. Klasyfikacja metod badawczych dla CS i procesów.

Tradycyjny proces uczenia się polega na prowadzeniu głównego toku wykładów w połączeniu z zestawem ćwiczeń w klasie i/lub ćwiczeniami laboratoryjnymi. W dziedzinie informatyki, studiując organizację CS i zasady zarządzania procesami komputerowymi (na niskim i wysokim poziomie), a także przy analizie wydajności systemów, często zachodzi konieczność opracowania modeli komputerowych podczas wykonywania zadań laboratoryjnych w klasie lub podczas samodzielnej realizacji projektów. Dla pomyślnej realizacji tych prac praktycznych i uzyskania niezbędnych umiejętności praktycznych konieczne jest określenie kolejności etapów i przedstawienie cech technologicznych opracowania modelu. Umożliwi to studentom zdobycie niezbędnej wiedzy na temat tworzenia odpowiednich i niezawodnych modeli komputerowych do badania, oceny i analizy porównawczej wydajności systemów o różnych architekturach komputerowych. W wyniku tego dalej proponowana jest uogólniona procedura prowadzenia modelowania, a także schemat metodologiczny modelowania badania CS i procesów.

Procedura symulacji komputerowej w badaniu CS i procesów

Głównym zadaniem symulacji komputerowej w badaniu CS i procesów jest uzyskanie informacji o wskaźnikach wydajności. Planowanie eksperymentu modelowego w procesie uczenia się odbywa się w oparciu o następujące kroki:

zbieranie danych empirycznych dla określonych wartości podstawowych parametrów systemu;

strukturyzacja i przetwarzanie informacji empirycznych oraz opracowanie funkcjonalnego diagramu modelu;

określenie a priori informacji i obszarów definicyjnych parametrów eksploatacyjnych dla opracowania odpowiedniego modelu matematycznego pierwotnego obiektu;

realizacja eksperymentów modelowych, gromadzenie informacji modelowych i ich późniejsza analiza.

Uogólnioną, sformalizowaną procedurę badań modelowych dla organizacji eksperymentu modelowego przedstawiono na ryc. 4.

Ryż. 4. Procedura badania modelowego.

Początkowy cel jest zdeterminowany potrzebą zbadania rzeczywistego obiektu (systemu lub procesu). Główne etapy procedury są następujące:

Określenie podstawowej koncepcji budowy modelu poprzez dekompozycję obiektu na podsystemy i wprowadzenie akceptowalnego stopnia idealizacji dla niektórych aspektów zachowania procesów systemowych.

Formalizacja matematyczna struktury i zależności w badanym obiekcie w oparciu o odpowiedni system formalny.

Matematyczny opis funkcjonowania rzeczywistego systemu i opracowanie odpowiedniego modelu funkcjonalnego w zależności od celu modelowania.

Implementacja modelu matematycznego z wykorzystaniem najbardziej odpowiedniej metody modelowania.

Opis stworzonego modelu matematycznego za pomocą odpowiedniego środowiska programowego (specjalistycznego lub uniwersalnego).

Wykonywanie eksperymentów na podstawie stworzonego modelu oraz późniejsze przetwarzanie i interpretacja informacji modelu w celu oceny parametrów badanego obiektu.

Główne metody symulacji komputerowej to:

Metody analityczne - wykorzystują narzędzia matematyczne do opisu elementów składowych rzeczywistego systemu i zachodzących procesów. Na podstawie wybranego podejścia matematycznego budowany jest zwykle model matematyczny jako układ równań, który ułatwia jego programowanie, ale implementacja wymaga dużej dokładności sformułowań i przyjętych hipotez roboczych, a także istotnej weryfikacji.

Metody symulacyjne (imitacyjne) - zachowanie rzeczywistego obiektu imituje programowy symulator, który w swojej pracy wykorzystuje rzeczywiste obciążenie (emulacja) lub programowy model obciążenia (symulacja). Takie modele pozwalają na badanie złożonych systemów i uzyskanie wiarygodnych wyników, ale są wykonywane w czasie, a to stanowi główną wadę metody - znaczne zużycie czasu komputera.

Metody empiryczne to ilościowe metody rejestrowania, gromadzenia i analizy informacji o funkcjonowaniu obiektu rzeczywistego, na podstawie których można zbudować model statystyczny do jego badania. Zazwyczaj równania liniowe lub nieliniowe są używane do przedstawiania relacji wybranych parametrów (na przykład ze zbioru czynników podstawowych) oraz do obliczania charakterystyk statystycznych.

Głównym zadaniem symulacji komputerowej jest stworzenie odpowiedniego modelu, za pomocą którego możliwe jest dokładne odwzorowanie struktury badanego systemu oraz zachodzących procesów. Opracowanie modelu komputerowego obejmuje trzy kolejne poziomy - model pojęciowy (idealna koncepcja konstruowania modelu), model matematyczny (obraz modelu pojęciowego za pomocą matematycznego systemu formalnego) i model programu (implementacja oprogramowania modelu matematycznego z odpowiednim środowiskiem językowym). Na każdym poziomie symulacji komputerowej konieczne jest sprawdzenie adekwatności modelu w celu zapewnienia rzetelności modelu końcowego i dokładności wyników eksperymentów modelowych. Specyfika poszczególnych etapów procedury modelowania determinuje stosowane podejścia i środki oceny adekwatności. Cechy te znalazły swoje miejsce w opracowanej metodyce modelowania komputerowego, którą prezentujemy poniżej.

Metodologia badań modelowych

W procesie modelowania komputerowego, niezależnie od zastosowanej metody, możliwe jest wyznaczenie uogólnionego schematu matodologicznego badania modelowego (ryc. 5). Proponowana sformalizowana sekwencja metodologiczna obejmuje kilka głównych faz, przedstawionych poniżej. Zasadniczo jest to iteracyjna procedura uzyskania niezbędnej niezawodności opracowanego modelu komputerowego na podstawie sformułowania początkowej hipotezy modelu i jego sekwencyjnej modyfikacji. Takie podejście jest skuteczne w badaniu złożonych systemów, a także w przypadku braku wystarczających informacji a priori dla badanego obiektu.

Etap „Formułowanie”

W pierwszym etapie tworzenia modelu konieczne jest dokładne i jasne określenie przedmiotu modelowania, warunków i hipotez badania oraz kryteriów oceny efektywności modelu. Pozwoli to na opracowanie modelu pojęciowego i zdefiniowanie go w abstrakcyjnych terminach i pojęciach. Zwykle opis abstrakcyjny określa wstępne zasady budowy modelu (podstawowe przybliżenia, zakresy definicyjne zmiennych, kryteria wydajności, rodzaje oczekiwanych wyników). Na tym etapie można zdefiniować następujące podetapy:

Definicja i analiza zadania. Zawiera jasno określoną istotę zadania badawczego i planowanie niezbędnych działań. Na podstawie analizy problemu określa się wielkość oczekiwanych działań oraz potrzebę dekompozycji zadań.

Określenie typu informacji początkowych. Informacje te umożliwiają uzyskanie poprawnych wyników symulacji, dlatego konieczne jest zapewnienie niezbędnego poziomu wiarygodności oszacowań.

Wprowadzenie założeń i hipotez. Jest to konieczne, gdy nie ma wystarczających informacji do wdrożenia modelu. Założenia całkowicie zastępują brakujące dane lub brakujące dane. Hipotezy odnoszą się do rodzaju możliwych wyników lub środowiska realizacji badanych procesów. Podczas procesu modelowania te hipotezy i założenia można zaakceptować, odrzucić lub zmodyfikować.

Definicja głównej treści modelu. Na podstawie zastosowanej metody modelowania raportowana jest cecha obiektu rzeczywistego, zadanie oraz sposób jego rozwiązania. Wynikiem tego podetapu jest sformułowanie podstawowej koncepcji modelu, sformalizowany opis rzeczywistych procesów oraz wybór odpowiedniego przybliżenia.

Wyznaczanie parametrów modelu i dobór kryteriów efektywności. Na tym podetapie określane są czynniki pierwotne i wtórne, działania wejściowe i oczekiwane odpowiedzi wyjściowe modelu, co jest szczególnie ważne dla uzyskania wymaganej dokładności opisu matematycznego. Udoskonalenie kryteriów efektywności wiąże się z określeniem zależności funkcjonalnych do oceny reakcji systemu na zmianę parametrów modelu.

Abstrakcyjny opis modelu. Faza ogólnego sformułowania modelu pojęciowego kończy budowę modelu abstrakcyjnego w odpowiednim środowisku pojęć abstrakcyjnych - na przykład w postaci diagramu blokowego, jako diagram przepływu (Data Flow Diagram), w postaci diagramu graficznego ( State Transit Network) itp. Ta abstrakcyjna reprezentacja ułatwia zbudowanie modelu matematycznego.

Ryż. 5. Schemat metodologiczny badania modelowego.

Wygląd sceny"

Projektowanie modelu komputerowego wiąże się z opracowaniem modelu matematycznego i jego opisem programowym.

Model matematyczny jest odwzorowaniem struktury badanego obiektu i zachodzących procesów w odpowiedniej postaci matematycznej Y=Ф(X, S, A, T), gdzie: X jest zbiorem wpływów zewnętrznych; S - zestaw parametrów systemu; A - odzwierciedla zachowanie funkcjonalne (działające algorytmy); T - czas pracy. Zatem zachowanie (reakcja) obiektu Y modeluje zbiór wpływów funkcjonalnych Ф, reprezentujących zależności analityczne (deterministyczne lub probabilistyczne). W tym sensie model matematyczny to opis modelu abstrakcyjnego za pomocą wybranego systemu matematycznego, oceniający przyjęte hipotezy i aproksymacje, warunki początkowe oraz określone parametry badawcze. Przy tworzeniu modelu matematycznego można stosować znane wzory matematyczne, zależności czy prawa matematyczne (np. rozkłady prawdopodobieństwa), a także łączyć je i uzupełniać. Najczęściej spotykane teoretyczne systemy matematyczne na potrzeby modelowania dają możliwość przedstawienia modelu matematycznego w formie graficznej - sieci Petriego, łańcuchy Markowa, systemy kolejkowe itp. W oparciu o ustalone na poprzednim etapie kryteria, tworzony model matematyczny musi być oceniany w celu osiągnięcia wymaganego stopnia wiarygodności i adekwatności, a następnie można go zatwierdzić lub odrzucić.

Model oprogramowania to implementacja opisu matematycznego w języku programu - w tym celu dobierane są odpowiednie środki techniczne i technologiczne. W procesie implementacji oprogramowania na podstawie modelu matematycznego opracowywany jest logiczny schemat strukturalno-funkcjonalny modelu. Do zbudowania tego obwodu można użyć tradycyjnych schematów blokowych lub narzędzi graficznych, które są reprezentowane przez wyspecjalizowane środowisko symulacyjne - takie jak GPSS (General Purpose Simulation System) . Implementacja oprogramowania modelu jest zadaniem tworzenia oprogramowania iw tym sensie podlega zasadom technologii programowania.

Etap „Wyjaśnienie”

Działania tego etapu mają na celu pełną walidację zaprojektowanego modelu i zatwierdzenie jego adekwatności. Ocena aktualnej adekwatności na poprzednich etapach jest niezbędna dla ich skuteczności. W tym sensie proces udoskonalania modelu należy rozpatrywać jako zbiór działań rozproszonych na wszystkich poprzednich etapach symulacji komputerowej. Ogólnie rzecz biorąc, etap udoskonalania można przedstawić jako procedurę iteracyjną (rys. 6), która pozwala na konsekwentną modyfikację początkowej wersji opracowywanego modelu.

Ryż. 6. Iteracyjna procedura doprecyzowania modelu.

Głównym celem sprawdzania poprawności modelu jest określenie poziomu dokładności korespondencji przy odwzorowaniu procesów obiektu rzeczywistego oraz mechanizmu rejestracji wyników modelu. Ogólnie rzecz biorąc, model komputerowy reprezentuje zbiór poszczególnych komponentów iw tym sensie szczególnie ważne jest odpowiednie zaplanowanie testów adekwatności.

Etap „Wykonanie”

Jest to etap wdrożenia stworzonego modelu (rozwiązanie metodą numeryczną lub wykonanie w czasie). Głównym celem jest uzyskanie maksymalnej informacji przez minimalny czas pracy maszyny. Istnieją dwa podetapy:

Planowanie eksperymentu modelowego - wyznaczanie wartości kontrolowanych czynników oraz zasady rejestracji obserwowanych czynników podczas wykonywania modelu. Wybór konkretnego projektu eksperymentalnego zależy od celu badania przy jednoczesnej optymalizacji czasu wykonania. W celu uzyskania efektywnego planu stosuje się zwykle metody statystyczne (plan pełny, plan jednoczynnikowy, plan losowy itp.), które pozwalają usunąć łączny wpływ obserwowanych czynników i oszacować dopuszczalny błąd eksperymentalny.

Realizacja eksperymentu - przygotowanie danych wejściowych, komputerowa realizacja planu eksperymentu i przechowywanie wyników eksperymentu. Realizację eksperymentu można przeprowadzić w następujący sposób: symulacja kontrolna (w celu przetestowania wydajności i czułości modelu oraz oszacowania czasu modelu); symulacja robocza (rzeczywista realizacja opracowanego planu eksperymentalnego).

Etap „Analiza i interpretacja wyników modelowych”

Podczas realizacji planu eksperymentu modelowego gromadzone są informacje (wyniki symulacji), które należy przeanalizować, aby uzyskać ocenę i wnioski dotyczące zachowania badanego obiektu. Determinuje to dwa aspekty - wybór metod analizy informacji eksperymentalnych oraz zastosowanie odpowiednich metod interpretacji uzyskanych szacunków. To ostatnie jest szczególnie ważne dla formułowania poprawnych wniosków z badania. W sensie pierwszego aspektu stosuje się zwykle metody statystyczne – analizy opisowe (obliczanie wartości granicznych parametrów, oczekiwań matematycznych, wariancji i błędu standardowego; wyznaczanie stratyfikacji dla wybranego czynnika; obliczanie histogramu itp.) ; analiza korelacji (określenie poziomu zależności czynnikowej); analiza regresji (badanie związku przyczynowego w grupie czynników); analiza wariancji (w celu ustalenia względnego wpływu niektórych czynników na podstawie wyników eksperymentalnych).

Wyniki analizy danych modelu można przedstawić w postaci liczbowej lub tabelarycznej, z wykorzystaniem zależności graficznych, wykresów, histogramów itp. Do doboru odpowiednich narzędzi graficznych niezbędna jest zastosowana metoda analizy, a także subiektywne umiejętności eksperymentatora przedstawienie wyników eksperymentu.

Wniosek

Głównym celem organizacji każdego eksperymentu symulacyjnego jest wdrożenie efektywnej symulacji. Wiąże się to z czasem maszyny – znaczna ilość obróbki w modelu zwiększa koszt modelowania i zmniejsza wydajność. Szybka walidacja modelu i osiągnięcie konwergencji są kluczowe dla skuteczności badania. Dla każdego rzeczywistego systemu często konieczne jest stworzenie wielu różnych modeli, różniących się sposobem dekompozycji i poziomem szczegółowości, sposobem modelowania, narzędziami do implementacji oprogramowania itp. W procesie wyboru najlepszej opcji jedynie ocena dokładności i adekwatności jest niewystarczająca. Z zestawu modeli konwergentnych należy wybrać najbardziej wydajną opcję, która poświęca minimalny czas na wdrożenie.

Zastosowany język implementacji oprogramowania, a także kompletność formalnego systemu abstrakcyjnej reprezentacji modelu pojęciowego, prostota terminów opisu, opracowanie optymalnego planu itp. są niezbędne do osiągnięcia wystarczającej efektywności działania model do modelowania analitycznego. Do implementacji modeli symulacyjnych dobrą praktyką jest wykorzystanie wyspecjalizowanych środowisk językowych.

Bibliografia

[Bruyul 2002] Bruyul A. SPSS: sztuka przetwarzania informacji. Analiza danych statystycznych. Petersburg: DiaSoft, 2002, - 608 s.

[Romansky, 2001] Romansky R. Modelowanie matematyczne i badanie stochastycznych charakterystyk czasowych komputerowych procesów przetwarzania danych // Technologie informacyjne. - Moskwa, Rosja, 2001, nr 2, - S. 51 - 55.

Arons H., van Asperen E. Pomoc komputerowa przy definiowaniu modelu // Proceedings of 32nd Winter Simulation Conference. - Floryda, USA, grudzień 2000. - P. 399-408.

Benveniste A., Fabre E., Haar St. Sieci Markowa: modele probabilistyczne dla systemów rozproszonych i współbieżnych // IEEE Transactions on Automatic Control. listopad 2003, t. 48, nr 11. - s. 1936-1950.

Butler J.E., Brockman J.B. Internetowe narzędzie edukacyjne, które symuluje prostą architekturę komputera // Biuletyn ACM SIGCSE. Czerwiec 2001, t. 33, nie. 2. - str. 47-50.

Crosbie R.E. Modelowy program nauczania w zakresie modelowania i symulacji: czy tego potrzebujemy? Możemy to zrobić? // Materiały z 32. Zimowej Konferencji Symulacyjnej. Grudzień 2000.-P. 1666-1668.

Fabre E., Pigourier V. Monitorowanie systemów rozproszonych za pomocą algorytmów rozproszonych // Materiały 41. Konferencji IEEE na temat Decyzji i Kontroli. - Tom. 1. 10-13 grudnia 2002 r. - str. 411-416.

Ibbett R.N. WWW Wizualizacja Symulacji Architektury Komputerowej // Materiały VII Dorocznej Konferencji na temat innowacji i technologii w edukacji informatycznej. czerwiec 2002 r. - str. 247.

Lilja DJ Porównanie metod dostarczania instrukcji do nauczania analizy wydajności systemów komputerowych // IEEE Trans. w sprawie edukacji. luty 2001, t. 44, nr 1, - str. 35-40.

Music G., Zupancic B., Matko D. Petri modelowanie sieciowe i projektowanie kontroli nadzorczej w Matlab // Proceedings of the IEEE Conference EUROCON 2003 "Computers as a Tool". - Tom. 1. 22-24 września 2003. - Słowenia. - str. 362-366.

Pandey S., Ramamritham K., Chakrabarti S. Monitorowanie dynamicznej sieci w celu odpowiadania na ciągłe zapytania // Proceedings of 12. International Conference on World Wide Web. - Węgry, maj 2003, - P. 659-668.

Pockec P., Mardini W. Modelowanie z kolejkami: badanie empiryczne // Proceedings of the Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering. - Tom. 1. 13-16 maja 2001. - P. 685-689.

Romansky R. i in. Organizacja Sieci Informacyjnej InfoNet for Distributed e-Learning // Materiały III Międzynarodowej Konferencji nt. Systemów i Technologii Komputerowych (e-Learning). 20-21 czerwca 2002 r. Sofia, Bułgaria. - P. IV.4-1 - IV.4-6.

Sargent R.G. Weryfikacja i walidacja modeli symulacyjnych // Materiały Zimowej Konferencji Symulacyjnej 2003. - Tom. 1. 7-10 grudnia 2003 r. - s. 27-48.

Stahl, I. GPSS: 40 lat rozwoju // Materiały 33. Zimowej Konferencji Symulacyjnej. Grudzień 2001 r. - P. 577-585.

Ye D, Xiaofer Xu, Yuliu Chen. Zintegrowana metodyka modelowania dla przedsiębiorstw wirtualnych // Materiały X Konferencji Komputery, Komunikacja, Automatyka i Energetyka. - Tom. 3. Październik 2002 r. - P. 1603-1606.

Nauczanie modelowania komputerowego na szkolnym kursie informatycznym

W naszej pracy badawczej wychodzimy z założenia, że ​​najskuteczniejszy pod względem rozwijania zdolności twórczych uczniów jest materiał związany z modelowaniem informacji. Przed przetestowaniem tej hipotezy rozważmy miejsce i znaczenie modelowania komputerowego, cele i zadania nauczania modelowania komputerowego oraz koncepcje ukształtowane podczas nauczania modelowania.

Miejsce i znaczenie modelowania komputerowego w szkolnym kursie informatyki

W obowiązkowych minimalnych treściach kształcenia w informatyce znajduje się linia „Modelowanie i formalizacja”, która wraz z linią informacji i procesów informacyjnych stanowi teoretyczną podstawę kursu podstawowego informatyki.

Nie należy uważać, że temat modelowania jest czysto teoretyczny i niezależny od wszystkich innych tematów. Większość sekcji kursu podstawowego dotyczy bezpośrednio modelowania, w tym zagadnień związanych z linią technologiczną kursu. Edytory tekstu i grafiki, DBMS, procesory arkuszy kalkulacyjnych, prezentacje komputerowe należy traktować jako narzędzia pracy z modelami informacji. Algorytmizacja i programowanie są również bezpośrednio związane z modelowaniem. W konsekwencji linia modelowania jest przekrojowa dla wielu odcinków kursu podstawowego.

Według Beshenkov S.A. i inne tematy „Informacja i procesy informacyjne” oraz „Formalizacja i modelowanie” to kluczowe tematy kursu informatyki. Tematy te łączą w jedną całość takie tradycyjne tematy kursu jak "Algorytmy i Wykonawcy", "Technologie Informacyjne" itp.

Twórcy kursów autorskich „Informatyka w grach i zadaniach” oraz „Informatyka-plus” uważają, że głównym zadaniem szkolnego kursu informatycznego jest kształtowanie i rozwijanie umiejętności analizowania i budowania modeli informacyjno-logicznych.

Boyarshinov M.G. uważa za celowe wprowadzenie w ramach przedmiotu informatyka kursu modelowania komputerowego, którego celem będzie zapoznanie studentów z metodami rozwiązywania problemów z zakresu fizyki, chemii, matematyki, ekonomii, ekologii, medycyny, socjologii, dyscyplin humanitarnych, problemy projektowe i technologiczne z wykorzystaniem nowoczesnych technologii komputerowych.

Kuzniecow A.A., Beshenkov S.A., Rakitina E.A. uważają, że głównymi elementami kursu informatyki, które nadają mu systematyczny charakter, są „Procesy informacyjne”, „Modele informacyjne”, „Informacyjne podstawy zarządzania”. Rozwiązanie problemu zawsze zaczyna się od modelowania: konstrukcji lub wyboru kilku modeli: modelu treści problemu (formalizacja warunków), modelu obiektowego wybranego jako działający do rozwiązania tego konkretnego problemu, modelu (metoda) rozwiązania oraz model procesu rozwiązywania problemu.

Tak więc badanie procesów informacyjnych, a także wszelkich zjawisk świata zewnętrznego w ogóle, opiera się na metodologii modelowania. Specyfiką informatyki jest to, że wykorzystuje ona nie tylko modele matematyczne, ale także modele o różnej postaci i rodzaju (tekst, tabela, rysunek, algorytm, program) – modele informacyjne. Koncepcja modelu informacyjnego nadaje biegowi informatyki szeroki wachlarz powiązań interdyscyplinarnych., którego kształtowanie jest jednym z głównych zadań tego kursu w szkole podstawowej. Samo budowanie modelu informacyjnego – modelowanie informacji jest uogólnionym rodzajem działalności charakteryzującym właśnie informatykę.

Jedną ze skutecznych metod rozumienia otaczającej rzeczywistości jest metoda modelowania, która jest potężnym narzędziem analitycznym, które pochłonęło cały arsenał najnowszych technologii informatycznych.

Uogólniający charakter pojęcia „modelowanie informacji” wynika z faktu, że pracując z informacją, zawsze albo mamy do czynienia z gotowymi modelami informacyjnymi (pełnimy rolę ich obserwatora), albo opracowujemy modele informacyjne.

Modelowanie informacji to nie tylko przedmiot badań informatyki, ale także najważniejszy sposób działań poznawczych, edukacyjnych i praktycznych. Można ją również traktować jako metodę badań naukowych oraz jako samodzielną działalność.

Zubko II modelowanie informacji definiuje jako „nową, ogólnonaukową metodę poznawania obiektów otaczającej rzeczywistości (rzeczywistej i idealnej), skoncentrowaną na wykorzystaniu komputera”. Modelowanie traktowane jest z jednej strony jako sposób poznania, z drugiej zaś jako treść, której uczniowie powinni się uczyć. Autor uważa, że ​​najskuteczniejsze uczenie studentów modelowania informacji jest możliwe, jeśli metoda projektowa zostanie wdrożona w praktyce, integrując na różne sposoby pracę badawczą, samodzielną i twórczą.

Galygina I.V. uważa, że ​​szkolenie w zakresie modelowania informacji powinno odbywać się w oparciu o następujące podejścia:

model, zgodnie z którym modelowanie traktowane jest jako narzędzie wiedzy, przedmiot badań i środek uczenia się;

obiekt, co oznacza selekcję i analizę różnych typów obiektów: przedmiot badań, model informacyjny jako nowy obiekt, obiekty języka modelowania użytego do budowy modelu.

Modelowanie informacji w pedagogice można rozpatrywać w trzech aspektach, takich jak:

narzędzie do poznania, gdyż zdobywanie nowej wiedzy o rzeczywistym obiekcie, odpowiednim modelu informacyjnym, obiektach języka modelowania używanego do opisu tego modelu następuje w procesie budowy i badania modelu;

narzędzie do nauki, ponieważ proces uczenia się w większości przypadków związany jest z operowaniem modelami informacyjnymi badanego obiektu, takimi jak opis słowny, obraz graficzny,

schematyczne przedstawienie prawidłowości itp.;

przedmiot badań, ponieważ model informacyjny można uznać za niezależny obiekt informacyjny, z jego nieodłącznymi cechami, właściwościami, cechami.

Główna różnica między tymi aspektami z punktu widzenia ucznia polega na tym, że w pierwszym przypadku w procesie czynności poznawczej uczeń sam buduje model badanego obiektu w oparciu o własne doświadczenia, wiedzę i skojarzenia. W drugim przypadku student otrzymuje model badanego obiektu opracowany przez nauczyciela, autora podręcznika lub twórcę teorii naukowej. W tym drugim przypadku badanym obiektem jest zbiór modeli.

Włączenie w wierszu treści „Modelowanie i formalizacja” podstawowego kursu informatyki modułu „Modelowanie informacji” stworzy solidną podstawę do:

świadome wykorzystywanie modeli informacyjnych w działaniach edukacyjnych;

zapoznanie studentów z metodologią badań naukowych;

następnie pogłębione studium modelowania informacji na specjalistycznych kursach z zakresu informatyki.

Titova Yu.F. uważa, że ​​najważniejszą funkcją edukacyjną jest rozwijanie potencjału twórczego uczniów. Doświadczenie działalności twórczej kształtuje się poprzez rozwiązywanie problemów problemowych o różnych kierunkach, aw szczególności poprzez działalność badawczą. Jednym z najważniejszych narzędzi badawczych jest modelowanie. Autorka opracowała metodykę nauczania modelowania na kursie informatyki podstawowej, łącząc materiał teoretyczny oparty na sformalizowanym podejściu do tworzenia i badania modeli oraz zestaw zadań badawczych zapewniających integrację wiedzy z różnych dziedzin edukacji. Autor jest przekonany, że zastosowanie tej techniki zapewni rozwój szerokiego zakresu umiejętności intelektualnych u uczniów, takich jak abstrahowanie i konkretyzacja, uogólnianie, klasyfikowanie, analiza i rozumienie wyników swoich działań.