Научная статья на тему 'Алгоритмические методы решения физических задач как средство активизации познавательной активности'

Алгоритмические методы решения физических задач как средство активизации познавательной активности Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
717
125
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ФИЗИКА / ФИЗИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ / МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ / АЛГОРИТМ / АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ / ПОЗНАВАТЕЛЬНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ / МЕТОДИКА ОБУЧЕНИЯ

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Алейников Б.А., Алейников П.Б.

Статья посвящена алгоритмическим методам решения физических задач. В частности рассмотрены метод построения модели протекающего физического процесса и некоторые пути создания частных алгоритмов для решения физической задачи. Авторами статьи разработана система алгоритмов по различным разделам физики, которая проверена на контрольных и экспериментальных группах, обучаемых решению физических задач.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Алгоритмические методы решения физических задач как средство активизации познавательной активности»

Б.А. Алейников, П.Б. Алейников

АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЗАДАЧ КАК СРЕДСТВО АКТИВИЗАЦИИ ПОЗНАВАТЕЛЬНОЙ АКТИВНОСТИ

На современном этапе развития общества и фоне реформ в педагогической науке нужны новые методы преподавания физики, которые смогли бы активизировать познавательную активность учащихся и студентов. Это привело бы к повышению профессионального мастерства, эрудиции и культуры учителя физики. Особую важность это положение приобретает для студентов педагогических вузов, которым предстоит в будущем обучать подрастающие поколения, закладывать знания основ наук, необходимые каждому современному человеку, независимо от того, в какой области он будет работать.

Однако умение решать физические задачи важно не только для студентов педагогических вузов, но и для абитуриентов, знания которых проверяются во многих вузах страны.

Быстрое развитие физики, как одной из ведущих естественных наук, ставит будущего исследователя перед необходимостью не только понять основные явления и законы природы, изучаемые в школе и в вузе, но и суметь применить их в широком кругу еще не изученных явлений.

Человеку, приступающему к решению какой-либо физической проблемы, необходимо создать модель физического процесса, увидеть причинно-следственные связи и разработать алгоритм решения поставленной проблемы.

В данной статье предложены метод построения модели протекающего физического процесса и некоторые пути создания частных алгоритмов для решения физической задачи.

Нами разработана система алгоритмов по различным разделам физики, которая проверена на контрольных и экспериментальных группах, обучаемых решению физических задач.

Алгоритмические предписания значительно облегчают процесс обучения учащихся решению физических задач, но при их использовании необходимо заботиться о сознательном усвоении алгоритмов. Алгоритмические методы решения можно формировать на основе сообщений учащимся алгоритма-предписания.

Основная задача обучения алгоритмам - это владение ими. Однако, на наш взгляд, значительно продуктивнее оказывается не простое владение алгоритмом, а умение самостоятельно составлять их.

При решении физических задач среднего уровня сложности и задач повышенной сложности учащиеся встречаются с большими трудностями в создании моделей физического процесса, представленного в условии задачи.

Поэтапное рассмотрение физической ситуации и обнаружение причинно-следственной связи сопровождается аналитическими выражениями, которые и должны лечь в основу составления алгоритма. Составление алгоритма значительно упрощает понимание физической ситуации, делает ее более доступной и решаемой.

Рассмотрим возможности такого подхода на конкретном примере путем составления модели физического процесса и алгоритма ее решения:

Задача

Узкий поток электронов в вакууме пролетает сквозь плоский конденсатор параллельно его пластинам и заставляет светиться экран, отстоящий от конца конденсатора на расстоянии 1= 15 см. При наложении на конденсатор напряжения и = 50 В светящееся пятно на экране смещается на £ = 21 мм. Расстояние между пластинами конденсатора й = 18 мм.; длина конденсатора Ь = 6 см. Определить скорость электронов.

Смоделируем физический процесс и изобразим его схематически:

Б = Бх 11

Р Ш N

К Ле

и а

V ь

Р Ше

N

Ле

N

V ь

и а

Анализируя условие задачи, замечаем, что электроны вдоль оси ОУ проходят путь Бх + Б2, что и отмечаем в алгоритме. Далее замечаем, что электроны вдоль оси ОУ движутся равноускоренно. Затем последовательно, обращая внимание на второй закон Ньютона, определение напряженности поля и связь разности потенциалов и напряженности поля, составляем первую логическую цепочку.

Вторая логическая цепочка выглядит значительно проще и включает связь времени движения электрона вдоль оси ОХ, пути, пройденного электроном, и его скорости.

Третья логическая цепочка отражает суть равномерного движения электрона вне поля конденсатора, но для того чтобы найти составляющую скорости вдоль оси ОУ, необходимо обратиться к первой цепочке. И наконец, в четвертой цепочке логического рассуждения замечаем, что время движения электронов вне поля конденсатора связано с его горизонтальной составляющей скорости и расстояния от конца конденсатора до экрана.

Заметим, что учащемуся и даже студенту достаточно трудно представить в сознании все пять направлений рассуждения одновременно. А поэтапное рассмотрение и фиксирование его в виде логических связей упрощает поставленную задачу. Дальнейшее решение задачи сводится к формальной замене логических связей на аналитические выражения с последующим преобразованием и нахождением искомой величины.

Необходимо отметить, что составление частного алгоритма не освобождает от возможности пользоваться общим алгоритмом для решения физических задач. Эти две возможности должны быть органически соединены и использованы как единое целое в процессе решения задач.

Алгоритмический метод решения предполагает не только знание и умение составить алгоритм, но и владение алгоритмом - умение производить определенные операции.

х

Проведенное нами исследование показало, что большинство обучаемых не только не могут составить частный алгоритм решения задачи, но даже не имеют представления о его возможном существовании.

В течение двух лет нами было обследовано более 60 обучаемых решению физических задач. С целью выявления различия центральных тенденций (сформированности умений самостоятельно разработать алгоритм решения задачи и последующего ее решения) использовался медианный критерий, который рассчитывался следующим образом:

Для определения общей медианы значения коэффициентов сформированности умений составлять алгоритмы и решать задачи, результаты сведены в таблицу 1. На основе этой таблицы находилась медиана распределения ряда обучаемых обеих выборок по значению коэффициентов, полученных в результате выполнения контрольных мероприятий.

Таблица 1.

Результаты первого "среза" по определению коэффициента сформированности умений обучаемых самостоятельно составить алгоритм и с его помощью решить задачу.

Число бал- Абсолютная частота Абсолютная частота Накопленная

лов контрольной выбор- контрольной выбор- ¡=¡1 + ¡2 частота

ки ¡х ки ¡2 £/

1,00 5 7 12 64

0,86 - 3 3 52

0,80 3 5 8 49

0,71 - 3 3 41

0,70 - 1 1 38

0,60 1 3 4 37

0,57 1 3 4 33

0,43 2 - 2 29

0,40 - 2 2 27

0,29 3 4 7 25

0,20 1 2 3 18

0,14 3 4 7 15

0,00 3 5 8 8

В данном случае медиану рассчитываем по формуле:

N

М = Ь +

,-Е/

л_*

/

к

(1)

где N - сумма объемов выборок;

Ь - нижняя граница интервала значений ряда, к которому принадлежит значение ряда, стоящее на N7 2 месте;

/ - число значений ряда, меньших Ь;

f - число значений ряда, принадлежащих интервалу, включающему значение ряда, стоящее на N / 2 месте;

И - величина интервала баллов, выбранная при группировке значений ряда. 32-29

М = 0,43 +

4

: 0,14 = 0,535.

Таким образом, составив таблицу (см. таблицу 2) результатов измерения коэффициента сформированности умений создавать алгоритмы и решать задачи в контрольных и экспериментальных группах

Таблица 2.

Результаты первого "среза" по определению коэффициента сформированностиумений обучаемых самостоятельно составить алгоритм и с его помощью решить задачу

Контрольная Экспериментальная

Число обучае- А В

мых, баллы которых 10 25 А+В=35

больше 0,535

Число обучае- С Д

мых, баллы которых 12 17 С+Д=29

меньше 0,535

А+С= 22 В+Д=42 64

и используя формулу:

Т_ АГ(| А*С-В*С \ -Ы! 2)2 (2),

(А + В)*(С + Д)*(А + С)*(В + Д) '

получим:

Г 64 * (170 - 300 - 32)2 35 * 29 * 22 * 42

Для уровня значимости (X = 0,05 и одной степени свободы Ткрих = 3,841, значит, верно неравенство Тнабл < Ткрит

Следовательно, в соответствии с правилом принятия решения на уровне значимости ОС = 0,05 у нас нет достаточных оснований для принятия гипотезы о том, что результаты первого среза экспериментальной группы доминируют над результатами контрольной группы.

После проведения работы с обучаемыми по составлению алгоритмов и решению задач с их помощью был сделан второй контрольный срез.

Значения коэффициентов сформированности умений и навыков составлять алгоритмы и решать задачи, необходимые для определения общей медианы, сведены в таблицу 3.

Таблица 3.

Результаты второго "среза" по определению коэффициента сформированности умений обучаемых самостоятельно составить алгоритм и с его помощью решить задачу

Число Абсолютная час- Абсолютная час- Накопленная

баллов тота контрольной тота контрольной f = Ъ + f2 частота

выборки ^ выборки ^

1,00 - 11 11 65

0,83 - 2 2 54

0,67 2 2 4 52

0,50 4 9 13 48

0,33 4 12 16 35

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

0,17 2 2 4 19

0,00 9 6 15 15

Расчет значений общей медианы произведем по формуле (1)

М = 0,17 + _2_* о 17 = 0,313.

16 '

Для расчета величины Тнаб - статистики критерия составим таблицу 4.

Таблица 4.

Результаты измерения коэффициента сформированности умений составлять алгоритмы и решать задачи в контрольных и экспериментальных группах

Контрольная Экспериментальная

Число обучаемых, баллы которых больше 0,313 А 10 В 36 А+В=46

Число обучаемых, баллы которых меньше 0,313 С 11 Д 8 С+Д=19

А+С=21 В+Д=44 65

Используя формулу (2), получим Тнабл = 6,469. Значение Тнабл оказалось выше Ткрит, равного 3,841, и это позволяет утверждать, что применение алгоритмических методов обучения положительно сказывается на формировании у обучаемых умений решать физические задачи.

Не приводя расчетов в данной статье, отметим, что результаты третьего "среза", сделанного по теме "Электромагнетизм", также подтверждают сделанные ранее выводы. Значение статистики критерия Тнабл равно 7,145, что также превышает Ткрит = 3,841.

Подводя итог, можно сделать вывод, что обучение алгоритмическому методу решения задач положительно сказывается на познавательной активности обучаемых.

Б.А. Варнавских

МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫЙ КОМПЛЕКС. ОСНОВНЫЕ ЧАСТИ МАШИН НА ЗАНЯТИЯХ ПО ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ДИСЦИПЛИНАМ

Говоря о машине, имеют в виду искусственное устройство, созданное человеком для замены его производственной функции. Это устройство должно повысить производительность труда и облегчить труд человека. В настоящее время машины заменяют не только производственные функции человека, но и интеллектуальные, а в некоторых случаях и физиологические функции человека. Машина перестала быть устройством, лишь потребляющим энергию и выпускающим продукцию. Она обрабатывает необходимую для производственного процесса информацию. Раньше эту функцию мог выполнять только человек. Осуществлен переход от отдельной машины к автоматической системе машин. Это совокупность энергетических, транспортных, технологических, контрольно-управляющих машин. Прогресс в машиностроении связан не только с техническими, науками. Огромную роль здесь играют математика, физика, химия. Применение новых материалов приводит к прогрессивной технологии изготовления изделий. Создаются автоматы, имеющие новые особенности. Внедрение химических методов в обработку материалов позволяет исключить промежуточные операции, механическую обработку. На машиностроение оказало влияние использование таких достижений физики, как мощные генераторы света для обработки материалов, эффект взрыва - для получения заданной формы и т.д. В машиностроении идет бурный процесс научно-технической революции. Этот процесс нужно планировать, регулировать. Что же принесет дальнейшее развитие технической революции людям Земли? Не всегда в наши дни машина приносит радость человеку. По мере автоматизации производства умножаются армии безработных. Машины делают смертоносное оружие. Но сама машина здесь ни причем. Важно в чьих руках она находится. Так что же мы назовем машиной? Мы живем в мире разных машин. На земле и под землей, в космосе и под водой везде работают машины. Машиностроение - основа современной техники. Машиностроение - одна из самых важных отраслей промышленности. Машина -так называют множество устройств, различных по назначению, конструкции, размерам. Но эти устройства объединяет общее свойство: все они выполняют какую-либо полезную работу. Это основной признак машины. Но этого признака мало. Существуют устройства, которые выполняют полезную работу, но машинами не являются. Например - лопата. Лопата - это инструмент. А вот

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.