CC BY
10
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» № 3/2018 ISSN 2410-700Х
системы электронных таблиц Excel развивает мышление учащихся средних общеобразовательных школ и студентов высших учебных заведений, позволяющее повысить качество решаемых ими учебных и научных задач.
Список использованной литературы:
1. Каримов М.Ф. Основные функциональные возможности системы электронных таблиц Excel для обработки данных химического эксперимента // Башкирский химический журнал. - 2006. - Т.13. - № 4. - С. 51 - 54.
2. Каримов М.Ф. Информационные моделирование и технологии в научном познании школьниками действительности // Наука и школа. - 2006. - №3.- С.34 - 38.
3. Каримов М.Ф. Обучение информатике студентов педвуза // Высшее образование в России. - 2007. - № 3. - С. 169 - 170.
4. Каримов М.Ф. Проектирование и реализация подготовки будущих учителей-исследователей информационного общества // Вестник Оренбургского государственного университета. - 2005. - № 4. - С. 108 - 113.
5. . Каримов М.Ф. Состояние и задачи совершенствования химического и естественно-математического образования молодежи // Башкирский химический журнал. - 2009. - Т.16. - № 1. - С. 26 - 29.
© Каримов М.Ф., Мугаллимова Э.С., 2018
УДК 378.14
Каримов Марат Фаритович
канд. физ.-мат. наук, доцент БФ БГУ
г. Бирск, РФ E-mail: KarimovMF@rambler.ru Орешкина Светлана Владимировна студент физматфака БФ БГУ г. Бирск, РФ
РОЛЬ ИЗУЧЕНИЯ СТУДЕНТАМИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ СИСТЕМЫ MATHCAD В РАЗВИТИИ ЭМПИРИЧЕСКОГО ПОЗНАНИЯ БУДУЩИХ ИССЛЕДОВАТЕЛЕЙ ПРИРОДЫ
Аннотация
Выделена положительная роль освоения студентами высшей школы статистических функций системы математического проектирования MathCAD в развитии у будущих исследователей знаний и умений в области эмпирического познания природной действительности.
Ключевые слова Эмпирическое познание, статистическая функция, обработка данных
В естественных науках (физика, химия и т.д.) приоритетная роль в системе получения исследователем знаний об окружающей нас природной действительности принадлежит эмпирическому познанию объектов, процессов и явлений.
Для студентов высшей школы необходимо освоить такие инструментальные методы эмпирического познания природной действительности, как наблюдение, измерение и эксперимент [1].
Преподаватели - ученые на лекционных, практических и лабораторных занятиях по физике и химии выделяют методологическое положение о том, что научные знания о природе могут успешно применяться на практике лишь в случае, если они благополучно апробированы экспериментальным способом.
До обработки данных физического или химического учебного или научного эксперимента студенты
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» № 3/2018 ISSN 2410-700Х высшей школы знакомятся такими статистическими методами, как погрешности прямых и косвенных экспериментальных измерений, определение значений величин математического ожидания и дисперсии случайного распределения из экспериментальных данных, поиск параметров эмпирической зависимости методом наименьших квадратов, интерполирование и экстраполирование экспериментальной зависимости физических или химических величин.
На лекционных, практических и лабораторных занятиях по информатике студенты высших учебных заведений овладевают знаниями и умениями обработки данных с помощью таких статистических функций системы электронных таблиц Excel, как встроенные статистические функции скалярного аргумента: а) функция кумулятивного стандартного нормального распределения cnorm(x); б) функция ошибок erf(x); в) функция генерации случайных чисел rnd(x): г) коэффициент корреляции двух векторов corr(VX,VY); д) коэффициент ковариации cvar(X,Y), статистические функции для векторов: а) среднее значение элементов вектора mean(V); б) медиану элементов вектора median(V); в) дисперсию (вариацию) для элементов вектора var(V); г) стандартное отклонение элементов вектора stdev(V); д) вектор частот попадания данных в заданные интервалы hist(int,V), функции вычисления плотности распределения вероятности: а) биномиальное распределение dbinom(k,n,p); б) экспоненциальное распределение dexp(x,r); в) равномерное распределение dunif(x,a,b); г) распределение Пуассона dpois(k,l); д) нормальное распределение dnorm(x,m,s); е) хи-квадрат-распределение dchisq(x,d); ж) распределение Стьюдента dt(x,d); з) распределение Фишера dF(x,d1,d2); и) гамма-распределение dgamma(x,s); к) логистическое распределение dlogis(x,l,s).
С помощью перечисленных выше статистических функций системы математического проектирования MathCAD студенты высшей школы проектируют и реализуют обработку данных физических и химических учебных и научных экспериментов [2] и производят математическое моделирование объектов, процессов и явлений [3] природной и технологической действительности.
Благодаря наличию математической обработки данных физических и химических экспериментов студенты высших учебных заведений успешно ставят и решают такие научные задачи эмпирического познания природной и технологической действительности, как проверка различных гипотез и установление наличия или отсутствия причинных связей между двумя природными или технологическими явлениями.
Дидактический опыт, накопленный нами в ряде высших учебных заведений Уральского региона в течение последних тридцати лет [4], показывает, что овладение студентами методами статистической обработки данных экспериментов и построения статистических моделей объектов, процессов и явлений природной или технологической действительности в среде системы математического проектирования MathCAD приводит к повышению уровня их интеллектуального и творческого потенциалов.
Анализируя и обобщая приведенный выше краткий материал, можно сформулировать вывод о том, что систематическое и регулярное изучение и использование статистических функций системы математического проектирования MathCAD приводит к повышению качества знаний и умений студентов высшей школы в области эмпирического познания природы и технологий.
Список использованной литературы:
1. Каримов М.Ф. Основные функциональные возможности системы электронных таблиц Excel для обработки данных химического эксперимента // Башкирский химический журнал. - 2006. - Т.13. - № 4. - С. 51 - 54.
2. Каримов М.Ф. Принципы современного научного и химического познания химической действительности // Башкирский химический журнал. -2008. - Т. 15. - № 3. - С. 133 - 136
3. Каримов М.Ф., Колоколова Н.В. Математическое моделирование действительности как интегратор школьных дисциплин // Инновационное развитие. - 2017. - № 5(10). - С. 124 - 125.
4. Каримов М.Ф. Проектирование и реализация подготовки будущих учителей-исследователей информационного общества // Вестник Оренбургского государственного университета. - 2005. - № 4. - С. 108 - 113.
© Каримов М.Ф., Орешкина С.В., 2018
