Использование статистических методов обработки опытных данных при выполнении студенческих научных работ Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ НАУКИ

УДК 378.147; 004.67

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ОПЫТНЫХ ДАННЫХ ПРИ ВЫПОЛНЕНИИ СТУДЕНЧЕСКИХ НАУЧНЫХ РАБОТ

О. И. Акимова, Д. Н. Акимов

Хакасский государственный университет им. Н. Ф. Катанова

Раскрываются основные направления научно-исследовательской работы студентов в образовательном процессе. Дана характеристика различных форм исследовательской работы на различных этапах обучения. Определено, что повышению качества образования студентов будет способствовать совершенствование образовательного процесса с использованием исследовательских методов и компьютерных технологий.

Ключевые слова: инновационный образовательный процесс, исследовательские методы обучения, научная работа студентов, полевой опыт, дисперсионный анализ, корреляция, вариационный анализ.

Одними из основных инновационных методов обучения студентов являются исследовательские методы, которые реализуются в процессе выполнения обучающимися научных исследований под руководством преподавателя. Важно помнить, что организация научно-исследовательской работы студентов (далее - НИРС) требует системности, которая прежде всего включает в себя интеграцию научно-исследовательского, учебного процессов и практик (учебной и производственной), а также использование различных форм организации научно-исследовательской деятельности обучаемых. Весьма важно при этом обеспечение непрерывного участия студентов в научной работе в течение всего периода их обучения в вузе. Основополагающим принципом системности, как известно, является преемственность применяемых методов и форм обучения от курса к курсу, от одной учебной дисциплины к другой, от одних видов учебных занятий и заданий к другим. При этом необходимо, чтобы сложность и объём приобретаемых студентами знаний, умений и навыков в процессе выполняемой ими научной работы возрастали постепенно [1].

В Хакасском государственном университете им. Н. Ф. Катанова в процессе обучения студентов направления 35.03.04 - Агрономия поэтапно меняются виды научно-исследовательской работы, повышается её сложность, возрастающая от изучения методологических основ проведения научных исследований в ходе изучения дисциплины «Основы научных исследований в агрономии» до разработки программы полевых исследований, закладки полевого опыта, проведения учётов и наблюдений во время проведения опыта, систематизации опытных данных и их обработка статистическими методами, выявления закономерностей, формулирования выводов, разработки рекомендаций производству и их внедрения.

Активное участие студентов-агрономов в НИРС начинается с изучения ими дисциплин профессиональной направленности во время учебных занятий. В частности, на лабораторных занятиях по дисциплине «Физиология и биохимия растений» студенты ставят лабораторные опыты, получают экспериментальные данные, формулируют выводы. Таким образом, лабораторные занятия по профильным дисциплинам объединяют в себе процессы обучения и научного поиска и позволяет студентам приобретать навыки самостоятельной теоретической и экспериментальной деятельности.

Во время учебной и производственной практик студенты принимают участие в проведении полевых исследований, по результатам которых оформляют дневники, готовят отчёты, пишут курсовые работы.

Для обеспечения научной работы, проводимой студентами в рамках учебных занятий или разных видов практик, а также для выполнения курсовых и выпускных квалификационных работ в Сельскохозяйственном институте ХГУ им. Н. Ф. Катанова имеется аналитическая лаборатория, оснащённая необходимым оборудованием. При выполнении студентами лабораторных исследований, проведении анализа почвенных и растительных образцов у них формируются компетенции в соответствии с требованием ФГОС ВО по направлению 35.03.04 - Агрономия. Обучаемые приобретают необходимые в их будущей профессиональной деятельности знания и умения, первоначальный опыт, знакомятся с реальными условиями работы в лаборатории и в научном коллективе.

Безусловно, проведение студентами научных исследований в рамках выполнения ими выпускных квалификационных работ (ВКР) является более высокой ступенью их участия в НИРС. Тематика ВКР составляется выпускающей кафедрой с учётом пожеланий как работодателей, так и самих выпускников. Итоговые научные исследования студентов, как правило, связываются с решением актуальных проблем растениеводства региона. Научное руководство ВКР осуществляют преподаватели кафедры агрономии ХГУ им. Н. Ф. Катанова. Как это и полагается, студенты получают задание на выполнение ВКР и план-график её выполнения, совместно с научными руководителями составляются программы студенческих исследований.

На первом этапе работы авторы ВКР изучают литературу по проблемам своих исследований, составляют обзор научно-методической литературы. Подобная форма работы в рамках научных исследований яв-

ляется простой, поэтому носит самостоятельный характер и является первичным научным поиском студентов.

На следующем этапе студенты определяют актуальность выбранной темы, указывают её теоретическую и практическую значимость - в целом формулируют содержание всех необходимых элементов ВКР как одного из видов научных изысканий.

Выпускная квалификационная работа студентов по направлению «Агрономия» является исследовательской по своему характеру, вследствие чего обязательно предполагает проведение полевых исследований. Проводимые студентами полевые эксперименты значимы помимо прочего тем, что они позволяют давать хозяйствам конкретные рекомендации по выращиванию / производству определённых сельскохозяйственных культур. В свою очередь сельхозпроизводители, заинтересованные во внедрении в производство тех или иных культур по результатам исследований студентов, охотно идут навстречу будущим агрономам, тесно сотрудничают с ними, предоставляя им необходимые условия для проведения опытных исследований.

Одним из важных этапов студенческих научных исследований, безусловно, является их апробирование. Наши студенты выступают с результатами своих научных работ на научных конференциях разного уровня, в частности на ежегодных Катановских чтениях, организуемых в ХГУ им. Н. Ф. Катанова, международной научно-практической конференции «Современные тенденции и перспективы развития агропромышленного комплекса Сибири» и других.

Полученные в ходе проведения экспериментов данные анализируются студентами лишь после их обработки статистическими методами, что является непременным требованием к написанию ВКР. Следует сказать, что применение современных математических методов есть неотъемлемая часть процесса обработки и интерпретации результатов проведённых наблюдений и опытов. Названные методы позволяют исследователю многое, в частности:

- извлечь максимум информации из исходных данных;

- оценить, насколько существенны, реальны различия между вариантами;

- установить коэффициенты уравнений регрессий показателей продуктивности растений, сортов и посевов в целом;

- определить качество продукции, свойства почвы и другие показатели [2].

Для статистической обработки данных и результатов, полученных при выполнении выпускных квалификационных работ, студенты пользуются методами многофакторного дисперсионного, корреляционного и вариационного анализов. В целях повышения точности и оперативности проведения сложных математических расчётов, особенно в случае трёх- и четырёхфакторных опытов, применяются компьютерные программы.

Выпускники кафедры агрономии ХГУ им. Н. Ф. Катанова при выполнении научных исследований используют компьютерную программу FieldExpert v1.3 Pro (свидетельство о государственной регистрации № 9455) [3], предназначенную для статистической обработки экспериментальных данных полевого опыта по методике в изложении Б. А. Доспехова [4]. Функциональные возможности программы FieldExpert v1.3 Pro позволяют провести обработку большого объёма полученных опытных данных быстро и безошибочно.

В данный программный продукт входят различные модули, которые позволяют просчитывать следующие статистические модели анализа:

- однофакторный дисперсионный;

- двухфакторный дисперсионный;

- трёхфакторный дисперсионный;

- четырёхфакторный дисперсионный;

- корреляционно-регрессионный;

- вариационный.

Комплекс модулей для обработки данных полевых опытов методом дисперсионного анализа позволяет провести полную оценку исходных данных полевого опыта в агрономии на предмет наличия или отсутствия влияния независимых факторов на изучаемый признак. Проводится оценка значимости влияния изучаемых факторов на результирующий признак с применением F-критерия Фишера. Данный критерий позволяет проверить гипотезу о равенстве дисперсий двух выборок и соответственно определить наличие существенных либо несущественных различий между вариантами. Обычно для увеличения различий между вариантами увеличивают число повторений, что позволяет повысить средний квадрат дисперсии по вариантам и уменьшить величину ошибок. Важно подчеркнуть, что перед использованием F-критерия Фишера необходимо проводить проверку нормальности выборок данных, а также обращать внимание на их независимость друг от друга.

После определения существенности различий между вариантами проводится оценка существенности главных эффектов и частных различий - причём как отдельных изучаемых в опыте факторов, так и их взаимодействий. Главную роль здесь играет показатель наименьшей существенной разницы (далее - НСР). Он показывает предельную разность между выборочными средними. Если разность между выборочными средними меньше НСР, то различия между вариантами не существенны и говорить о влиянии факторов на данную выборку не имеет смысла. При расчёте НСР используется двухвыборочный t-критерий Стьюдента, который позволяет про-

вести оценку существенности различий некоторых средних величин. Однако стоит заметить, что использование t-критерия Стьюдента накладывает некоторые ограничения на обрабатываемые данные. Для того чтобы использовать данный критерий, необходимо удостовериться, что проводимые выборки имеют нормальное распределение и их дисперсии равны.

Модули дисперсионного анализа имеют много общего и отличаются только количеством оценок существенности взаимодействий, напрямую зависящим от количества факторов. Программа для обработки данных методом корреляционно-регрессионного анализа проводит оценку тесноты, направления и вида влияния одного изучаемого признака на другой. Результаты обработки данных указанным методом - коэффициенты корреляции и детерминации и уравнение регрессии.

Коэффициент корреляции показывает «силу» зависимости и её направление. Если коэффициент корреляции положительный, то говорят о прямой зависимости, если отрицательный, то - об обратной зависимости. Для более прямого выражения зависимости двух величин используется коэффициент детерминации, который демонстрирует долю изменений показателей, зависящих от изучаемого признака. К сожалению, ни по коэффициенту корреляции, ни по коэффициенту детерминации нельзя судить о количественном изменении зависимого признака от независимого на единицу его измерения. Для таких оценок используют коэффициент регрессии и уравнение регрессии. Коэффициент регрессии выражается в единицах измерения зависимого признака, имеет знак коэффициента корреляции и показывает, насколько и в какую сторону преобразуется значение зависимого признака при изменении независимого на единицу измерения.

Для оценки существенности коэффициентов корреляции и регрессии применяется двухвыборочный t-критерий Стьюдента.

Использование при анализе добытых опытных данных критериев и показателей, полученных в процессе их обработки на программе FieldExpert v1.3 Pro, значительно повышает качество, методический уровень, достоверность выводов, теоретическое и практическое значение научных работ.

Совершенствование образовательного процесса при использовании исследовательских методов в процессе учебных занятий, учебных и производственных практик, написании курсовых и выпускных квалификационных работ с применением компьютерных технологий будет способствовать повышению качества подготовки выпускников направления «Агрономия».

Библиографический список

1. Чупрова, Л. В. Инновационный образовательный процесс как основа подготовки современного специалиста / Л. В. Чупрова, О. В. Ершова, Э. Р. Муллина, О. А. Мишурина // Современные проблемы науки и образования. - 2014. - № 6. - URL: www.science-education.ru/ru/article/view?id=16407 (дата обращения: 31.10.2016).

2. Доспехов, Б. А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований) / Б. А. Доспехов. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Колос, 1968. - 335 с.

3. Акимов, Д. Н. Программа обработки данных полевого опыта FieldExpertvl.3 Pro. - Приклад. прогр. (728 Кб) / ФГНУ «Государственный координационный центр информационных технологий», Отраслевой фонд алгоритмов и программ, номер ФАП 9455 от 14.11.2007. - 1 электрон. диск (СD-RОМ). - Сист. требования: MSExcel 2003 или выше; дисковод CD-ROM; загл. с этикетки диска.

4. Доспехов, Б. А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов): учебник / Б. А. Доспехов. - 5-е изд., доп. и перераб. - М.: Агропромиздат, 1985. - 351 с.

© Акимова О. И., Акимов Д. Н., 2016 УДК 72.03:377.1

РОЛЬ ИЗУЧЕНИЯ ИСТОРИИ АРХИТЕКТУРЫ В ФОРМИРОВАНИИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ

КОМПЕТЕНЦИЙ БУДУЩИХ СПЕЦИАЛИСТОВ

Л. Б. Балдуева

Хакасский государственный университет им. Н. Ф. Катанова

В статье обосновывается необходимость изучения истории архитектуры для подготовки будущих специалистов техников-строителей. Раскрывается значимость сохранения архитектурных памятников для нынешних и будущих поколений. Показывается неразрывная связь архитектуры и строительства с развитием общества как необходимой предпосылки для изучения современных видов материала, новых тенденций в архитектуре и строительстве.

Ключевые слова: архитектура зданий, история архитектуры, памятники архитектуры, мастер-строитель, проектировщик, архитектор.

Тема «История архитектуры» входит в программу раздела «Архитектура зданий» МДК 01.01 «Проектирование зданий и сооружений» для подготовки квалифицированных специалистов по специальности «Строительство и эксплуатация зданий и сооружений». Изучение указанного раздела позволяет студентам получить знания об архитектурном и градостроительном наследии, понять закономерности процесса развития архитектуры, расширяет их кругозор, необходимый для будущей практической деятельности, прививает интерес к выбранной профессии.

Задачей раздела является формирование у студентов понятия преемственности архитектуры, влияния национального народного творчества на зодчество. Студенты должны знать наиболее известные памятники архи-