CC BY
7
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №12/2017 ISSN 2410-6070
в высшие учебные заведения и обеспечивает их успешную учебную и научную деятельность в высшей школе.
Анализируя и обобщая приведенный выше краткий материал, можно сформулировать вывод о том, что изучение свойств алюминия и других металлов народнохозяйственного значения на основе представлений квантовой физики и химии обеспечивает академический успех старшеклассникам в средней общеобразовательной школе и последующие их хорошие и отличные результаты в учебной и научной деятельности, проектируемой и реализуемой в высшей профессиональной школе. Список использованной литературы:
1. Каримов М.Ф. Состояние и задачи совершенствования химического и естественно-математического образования молодежи // Башкирский химический журнал. - 2009. - Т.16. - № 1. - С. 26 - 29.
2. Каримов М.Ф. Начала электронной теории химической связи и их научное и дидактическое значения // Башкирский химический журнал. - 2010. - Т. 17. - № 4. - С.88 - 92.
© Каримов М.Ф., Шайдуллина К.С., 2017
УДК 378.14
М.Ф.Каримов
к.ф.-м.н,, доцент кафедры физики, Бирский филиал БашГУ г. Бирск, Российская Федерация С.В.Янышева студент факультета физики и математики г. Бирск, Российская Федерация
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ ФИЗИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА СТАРШЕКЛАССНИКАМИ СРЕДНЕЙ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ШКОЛЫ
Аннотация
Выделены элементы дидактики и методики математической обработки данных физического эксперимента учащимися старших классов средней общеобразовательной школы.
Ключевые слова
Физический эксперимент, математическая обработка числовых данных
Все естественные науки, основы которых изучаются учащимися средних общеобразовательных школ, являются, прежде всего, экспериментальными.
В этой связи постоянно актуальной является дидактическая задача обучения старшеклассников средней общеобразовательной школы приемам и методам математической обработки данных и ряда результатов физического эксперимента, реализуемого на соответствующих лабораторных занятиях по механике, термодинамике, молекулярной физике, электричеству, магнетизму, электромагнетизму, оптике, атомной физике и ядерной физике [1].
В начале построения дидактики математической обработки данных физического эксперимента учащимися старших классов средней общеобразовательной школы выделяются посредством изложения учителя физики основные свойства грубых, систематических и случайных ошибок измерения значений величин.
Грубые ошибки измерения при выполнении лабораторной работы по физике учащимися допускаются
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №12/2017 ISSN 2410-6070_
ими по недосмотру или при нарушении условий измерения, что устраняется относительно легко.
Систематические ошибки измерения значений физических величин вызываются рядом факторов, требующих специальных исследований учителя физики для их обнаружения и последующего устранения старшеклассниками.
Случайные ошибки измерений в естественных науках вызваны большим количеством незначительных факторов, которых нельзя выделить и учесть в отдельности. Неустранимые случайные ошибки измерений и их влияние на оценку истинного значения измеряемой величины можно учесть с помощью положений и методов теории вероятностей.
Творчески целеустремленным, интеллектуально активным и научно компетентным старшеклассникам, осуществляющим математическую обработку данных физического эксперимента и ориентированным на поступление естественно-математических, технических и технологических факультетов высших учебных заведений [2] факультативно или самостоятельно следует освоить нижеследующие основные темы теории вероятностей и математической статистики:
1. Изучение теорией вероятностей явлений, имеющих массовый характер, приводящий к новым закономерностям.
2. Достоверное, невозможное и случайное события.
3. Классическое, геометрическое и аксиоматическое определения вероятности случайного события.
5. Вероятность суммы или объединения случайных событий и вероятность произведения или пересечения случайных событий.
6. Классическая схема комбинаторного метода вычисления вероятностей случайных событий.
7. Биномиальная формула для вычисления вероятностей случайных событий, наступающих при повторении независимых испытаний.
8. Функция распределения вероятностей случайной величины.
9. Закон распределения случайной величины, представляющей случайные ошибки измерения значений физической величины.
10. Числовые характеристики случайных величин непрерывного типа.
11. Закон распределения случайных ошибок измерения в виде нормального закона распределения вероятностей Гаусса.
12. Постулат среднего арифметического измеряемой величины.
13. Вычисление среднего арифметического и среднеквадратичного отклонения среднего значения измеряемой величины.
Осуществленная на основе приведенных выше положений и методов теории вероятностей математическая обработка данных учебного физического эксперимента старшеклассниками средней общеобразовательной школы, как показывает наш дидактический опыт, приводит к повышению уровня интеллектуального и творческого потенциалов учащейся молодежи [3].
Анализ и обобщение приведенного выше краткого материала позволяют сформулировать вывод о том, что математическая обработка данных физического эксперимента учащимися старших классов средних общеобразовательных школ на основе положений и методов теории вероятностей способствует повышению качества образования подрастающего поколения.
Список использованной литературы:
1. Каримов М.Ф. Состояние и задачи совершенствования химического и естественно-математического образования молодежи // Башкирский химический журнал. - 2009. - Т.16. - № 1. - С. 26 - 29.
2. Каримов М.Ф. Проектирование и реализация подготовки будущих учителей-исследователей информационного общества // Вестник Оренбургского государственного университета. - 2005. - № 4. - С. 108 - 113.
3. Каримов М.Ф. Роль классического университета в подготовке будущих учителей-исследователей // Вестник Московского университета. Серия 20. Педагогическое образование. - 2006. - № 1. - С. 37 - 42.
© Каримов М.Ф., Янышева С.В., 2017
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №12/2017 ISSN 2410-6070_
УДК 37
Е. В. Филатова
студентка 6 курса СпбГИКиТ г. Санкт-Петербург, РФ E-mail: thelinverse@gmail.com
ПЕРСПЕКТИВЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ И РАЗВИТИЯ ТВОРЧЕСКИХ И ТЕХНИЧЕСКИХ НАВЫКОВ
ШКОЛЬНИКОВ НА ПОРОГЕ ГЛОБАЛЬНОЙ ИНФОРМАТИЗАЦИИ БОЛЬШИНСТВА
ПРОФЕССИЙ
Аннотация
Статья обозревает передовые технологии обработки данных в игровых приложениях и рассматривает методы взятия на вооружение этих технологий в учебных и развивающих целях.
Ключевые слова Информатизация, Big Data, виртуальная реальность
Еще десять лет назад само упоминание компьютера в контексте обучения школьника означало изучение непосредственно самого устройства и узкого ряда наук, тесно связанных с ним, по больше части либо программирования, либо прикладного использования в качестве продвинутой печатной машинки и конторской книги. Ключевая разница современной информационной сферы в том, что нынешняя роль вычислительных устройств важна в абсолютно любых областях человеческой деятельности, и привычная для педагогов «информатика» является лишь самым базовым звеном освоения способов взаимодействия человека с компьютером. Если же брать реалии, то эта самая база уже давно постигается ребенком практически интуитивно, но, ввиду отсутствия культуры работы с этой базой родителей или педагогов, у ребенка формируется ошибочное мнение об узкой направленности вычислительных устройств, пригодных, по его мнению, либо для крайне узкоспециализированных задач, либо для развлечений.
Однако, именно это «развлекательное» направление имеет огромный потенциал к раскрытию талантов ребенка, особенно с учетом того факта, что оно уже стабильно занимает существенную долю его внимания, а разрабатываемые специально для серьезных целей интерактивные обучающие приложения не выдерживают в плане удержания внимания никакой конкуренции.
Рассмотрим несколько технологий, успешно применяющихся сейчас в современных играх.
Big data. Относительно свежая технология, не так давно получившая распространение, но дающая совершенно поразительные результаты, которые невозможно получить обычными методами. Анализируя поведения сотен тысяч, а иногда и миллионов пользователей игры или приложения, алгоритмы находят множество общих закономерностей, или, напротив, отличий, подчиненных определенным правилам. По отдельности каждая из этих мелочей не представляет информационной ценности, но в совокупности они создают огромную статистическую базу, позволяющую делать серьезные и взвешенные выводы о поведении и мотивации отдельного конкретного пользователя. Для примера - обычный, даже самый подкованный в своей специализации врач может сделать вывод о конкретном пациенте основываясь лишь на полученной во время обучения аналитической базе и статистике, собранной за время своей работы. Алгоритмы Big Data могут проанализировать работу тысяч врачей этой специализации и дать каждому из них возможность пользоваться опытом всех прочих, отыскать редкое совпадения условий протекания болезни, наблюдаемое коллегой на другом конце земного шара пять лет назад, и предостеречь от ошибок, которые были обнаружены после и также зафиксированы в истории лечения.
В отличие от медиков, разработчики развлекательных приложений применяют Big Data уже давно и успешно, разумеется, преследуя в первую очередь, коммерческие и маркетинговые интересы. Однако, вполне могут представлять такие данные и для образовательных проектов, т.к. как правило, это не противоречит коммерческим интересам, а развлекательные приложения, разрабатываемые ими,
