Russian Federation
the aim of the article is to develop the experience of using the cascade capacity of bachelor graduates competences in conducting scientific experiments and processing experimental data. One of the tools that can be used to achieve the goal is to prepare a tutorial that includes both the basics of theoretical material and demonstration of its application in experimental data processing algorithms. An effective way of processing experimental data is the use of modern software, includ-ing a universal package Statistica. The textbook [1] authors (Logunova O.S., Romanov, P.Yu. Ilyin E.A., Kuhta Y.B., Egorova L.G.) "Processing of experimental data on the computer" is the main methodological support on the same date and contains the same type of structure in the organization of theoretical and practical material. More than 10 years have passed from the first edition of the textbook to the present version and during this time efficiency of cascade increase of competences of the graduate in carrying out scientific experiment and processing of experimental data on the ba-sis of protections of four dissertations on competition of scientific degree of the candidate of tech-nical Sciences which contents the empirical basis of construction of scientific researches is included is proved.
scientific experiment, methodological support, competences, educational Fund, experimental data processing, scientific research.
Введение
Основной задачей учебного процесса в высшей школе является целенаправленная и планомерная подготовка будущих специалистов различного профиля к творческой жизнедеятельности в современном обществе, включая способности человека познавать мир опытно-экспериментальным путем [2]. В учебном процессе при подготовке высоко квалифицированных специалистов в современном вузе можно выделить основные составляющие:
– целевая, в задачи которой входит объяснение всей вертикали изучаемых студентом дисциплин в рамках цели обучения на конкретном направлении;
– мотивационная, которая предусматривает систему поощрений студентов для сознательного отношения к ведению учебно-познавательной деятельности в рамках учебных мероприятий;
– содержательная, функционал которой заключается в оптимальном наполнении учебного плана дисциплинами, а учебных фондов – ресурсами, способствующими наиболее полному освоению образовательной программы обучающимся;
– деятельностная, в зону ответственности которой попадают методы и средства обучения, позволяющие достичь целей освоения основной образовательной программы;
– контрольно-регулирующая, обеспечивающая систему контроля и самоконтроля уровня знаний и умений студентов и анализ динамики их достижений за время образовательного процесса в вузе;
– оценочная, заключающаяся в развитии адекватных средств диагностики и оценивания уровня знаний и умений, получаемых студентом.
Все эти части, сливаясь в единое целое, обеспечивают получение качественного высшего образования, в соответствии с действующим стандартом. Федеральные государственные образовательные стандарты (ФГОС) представляют собой совокупность требований, обязательных при реализации основных образовательных программ начального общего, основного общего, среднего (полного) общего, начального профессионального, среднего профессионального и высшего профессионального образования образовательными учреждениями, имеющими государственную аккредитацию [3].
Согласно Федеральному закону № 309-ФЗ от 1.12.2007 г., утверждена структура стандарта, включающая 3 вида требований:
– требования к структуре основных образовательных программ;
– требования к условиям реализации основных образовательных программ, в том числе кадровым, финансовым, материально-техническим и иным условиям;
– требования к результатам освоения основных образовательных программ [4].
Согласно образовательным стандартам нового поколения вводятся компетенции, направленные на формирование способностей в области подготовки и проведения натурных, вычислительных и других видов экспериментов для изучения окружающего мира.
Современный процесс обучения будет неполноценным без сопровождающей учебно-методической литературы. Действующий в настоящее время стандарт ФГОС ВО, утверждённый Министерством образования 12.01.2016 г., для направления подготовки 09.03.01 Информатика и вычислительная техника, в частности в Требованиях к материально-техническому и учебно-методическому обеспечению программы бакалавриата, говорит, что «…В случае неиспользования в организации электронно-библиотечной системы (электронной библиотеки) библиотечный фонд должен быть укомплектован печатными изданиями из расчета не менее 50 экземпляров каждого из изданий основной литературы, перечисленной в рабочих программах дисциплин (модулей), практик и не менее 25 экземпляров дополнительной литературы на 100 обучающихся» [5].
Из текста стандарта можно понять, что электронные библиотечные ресурсы являются современной заменой книг на бумажном носителе и полностью могут удовлетворить потребность студента в информации. Однако, несмотря на кажущуюся универсальность решения проблемы источников знаний через повсеместное внедрение электронных обучающих ресурсов, есть отдельные нюансы, не позволяющие вести качественное обучение в вузе без использования привычных книг на материальном (бумажном) носителе. Рассмотрим подробнее проблему использования различных видов изданий в процессе передачи знаний.
Для определения потенциальности ёмкости рынка электронных книг при удовлетворении потребностей студентов в нескольких университетах США был проведен ряд исследований. В ходе одного из них группа магистрантов в составе 39 чел. из Вашингтонского университета в течение двух лет использовала широкоформатную электронную книгу AmazonKindleDX (рис. 1).
Рис. 1. Электронная книга AmazonKindleDX
Результаты первого года эксперимента оказались несколько обескураживающими. Как видно из рис. 2, к концу первого учебного года 60% участников перестали пользоваться электронной читалкой полностью, ещё 10% пользовались ею время от времени, не систематически, а из оставшихся верными электронному гаджету 30-ти % студентов около 10% дополнили «читалку» версиями на бумажном носителе как наиболее важные для обучения книг [6].
Рис. 2. Распределение использования электронных книг студентами:
ЭР – электронный ресурс
Сфокусировавшись на изучении оставшихся верными использованию при учебе электронных книг студентов, исследователи выяснили, что в долгосрочной перспективе у одних участников эксперимента снизилась способность концентрироваться на содержании прочитанного текста, ухудшилась способность образно воспринимать читаемый текст, другие стали менее внимательными при достижении своих задач при чтении, третьи начали читать тексты «по диагонали» или активно использовали функцию поиска нужного слова, не воспринимая окружающую его информацию [7].
Приведенные результаты свидетельствуют о негативном влиянии использования только электронных книг в вузе на содержательную и контрольно-регулирующие компоненты образовательного процесса. Помимо этого, следует обратить внимание и на негативное влияние электронных источников знаний на здоровье молодого читателя. Ни одна электронная «читалка» не способна приблизиться к разрешению книг на бумажном носителе. В лучшем случае современные eInk-ридеры имеют разрешение 200 точек на дюйм, но это убожество по сравнению с тем, что даже самые дешёвые книги на папиросной бумаге печатаются с разрешением 300 точек на дюйм. Кроме того, книги по фотографии и искусству обычно имеют разрешение в два-четыре раза больше. В этом смысле между ними и электронными книгами огромная пропасть [8].
Для результативного образовательного процесса крайне важно сформировать у студента культуру работы с печатными изданиями. Для образования образа и оформления смысла прочитанного важно осязаемое и физическое присутствие книги. Переворачивание страниц помогает лучше запомнить информацию, так как мы визуально, геометрически запоминаем, как одна страница соотносится с другой, создавая ментальную карту закладок [8].
Таким образом, на современном этапе развития культуры чтения, использование исключительно электронных ресурсов однозначно не способствует улучшению качества образовательного процесса и развитию компетенций, которым уделяется большое внимание как в действующем, так и в перспективном стандартах отечественной высшей школы. Для обеспечения выполнения предъявляемых к обучающимся требований, разрабатываемая учебно-методическая литература должна разрабатываться высококвалифицированными авторами, имеющими опыт преподавания поддерживающих развитие соответствующих компетенций курсов, проходить своевременную актуализацию.
Последнее особенно необходимо в сфере информационно-коммуникационных технологий, поскольку моральное устаревание инструментария и создание новых методов исследования здесь происходит быстрее, чем в большинстве других областей.
О научном эксперименте и учебнике по обработке экспериментальных данных на ЭВМ
В мае 2018 г. вышел в свет учебник для изучения курса «Обработка экспериментальных данных на ЭВМ» издательства «Инфра-М», составленный с учетом требований, предъявляемых к обучению по программе бакалавриата по направлению 09.03.01 Информатика и вычислительная техника, стандартами ФГОС ВО (3++).
Согласно этому документу, программа бакалавриата по указанному направлению должна обеспечивать развитие у обучающегося, в числе прочих, следующих общепрофессиональных компетенций:
- способность применять естественнонаучные и общеинженерные знания, методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования в профессиональной деятельности (ОПК-1);
- способность использовать современные информационные технологии и программные средства, в том числе отечественного производства, при решении задач профессиональной деятельности (ОПК-2);
- способность разрабатывать алгоритмы и программы, пригодные для практического применения (ОПК-8);
- способность осваивать методики использования программных средств для решения практических задач (ОПК-9).
Авторы учебника имеют большой научный опыт по проведению научных экспериментов [9-13] и обработке экспериментальных данных с использованием программного обеспечения для ЭВМ [14-18].
В учебнике [22] авторами предлагается каскадный подход к формированию способностей к научному исследованию. В образовательной программе 09.06.01 Информатика и вычислительная техника, реализуемой на кафедре вычислительной техники и программирования ФГБОУ ВО «МГТУ им. Г.И. Носова», использует подобный подход, включающий каскадное наращивание научно-исследовательской компетенции при преподавании следующих дисциплин:
– обработка экспериментальных данных на ЭВМ;
– методология и информационные технологии научных исследований;
– представление результатов научных исследований;
– визуализация, трансформация и анализ информации.
Подход каскадного наращивания научной составляющей требует активного использования накопленного опыта научной работы при наполнении содержания рабочих программ дисциплин (модулей). Предлагаемый каскадный подход позволяет использовать практические результаты научно-квалификационных работ при разработке:
- содержания учебных изданий: конспекта лекций, учебного пособия, практикумов, задачников;
- демонстрационного материала к лекционным занятиям в виде электронных презентаций и рабочих тетрадей;
- заданий для самостоятельных работ бакалавров, магистров и аспирантов;
- указаний и заданий для выполнения лабораторных и практических занятий [18].
Согласно этому походу выстраивается сквозная траектория обучения, направленная на формирование компетенции по проведению научного эксперимента и обработке экспериментальных данных, включающая уровни:
- бакалавриата (дисциплина «Обработка экспериментальных данных на ЭВМ») [20, 21];
- магистратура (дисциплина «Автоматизированные методы научного исследования»);
- аспирантура (дисциплина «Методология и информационные технологии научного исследования») [22].
В указанный каскад и включается учебник, изданный в 2018 г. как 3-е издание, «Обработка экспериментальных данных на ЭВМ» в издательском доме «Инфра-М» [1]. В учебнике представлены методологические основы современной обработки экспериментальных данных, раскрыта специфика работы с ними на примерах из металлургической отрасли с использованием современного программного обеспечения. Значительное внимание уделено методам и методикам автоматизации обработки результатов эксперимента с использованием программного инструментария Statistica.
Структурно пособие выдержано в классической форме учебно-методического издания, целевой аудиторией которого призваны стать как учащиеся, так и их наставники. Оно состоит из введения, девяти основных глав, методических указаний для преподавателя, двух приложений и списка использованных и рекомендуемых источников. Содержательно основная часть представлена следующими темами:
- Эксперимент: основные понятия, цели и задачи.
- Программное обеспечение для обработки экспериментальных данных.
- Основы автоматизации обработки данных средствами Visual Basic for Statistica.
- Статистическая основа обработки экспериментальных данных.
- Предварительная обработка экспериментальных данных.
- Кластерный анализ экспериментальных данных.
- Множественный анализ экспериментальных данных.
- Планирование эксперимента.
- Оценка качества изделий статистическими методами.
Логика общего изложения материала курса и внутренняя структура каждой главы согласуются с привычным для учащегося методом получения знаний через освоение понятийного аппарата с последующим применением полученных знаний на практике, что позволяет наилучшим образом подготовить его к успешной проектной деятельности, являющей краеугольным камнем в современной системе высшего образования стран – участниц Болонского процесса.
Первая глава пособия призвана заинтересовать читателя новой для него областью изучения эксперимента как отдельной научной категории. Авторам удалось метафорично объяснить суть понятий эксперимента и наблюдения, удачно изложить и проиллюстрировать примерами виды экспериментов, объяснить, откуда в них появляются ошибки. В главе ставится цель и задачи обработки экспериментальных данных и объясняется важность привязки этих понятий к конкретной области исследования.
Вторая глава посвящена методам обработки экспериментальных данных при помощи ЭВМ, причём без апеллирования к какому-либо программному продукту. Системно излагаются состав и функциональная нагрузка стандартизованных модулей, предназначенных для автоматизации решения тех или иных задач обработки результатов эксперимента, виды анализа, которые позволяет выполнять модуль.
В третьей главе вниманию обучающихся предлагается изучение основ программного средства Visual Basic for Statistica. Рассматривается методика использования различных типов данных, операторов и логических структур, способы организации ввода-вывода и специфика постановки задачи для программирования в VBS.
Четвертая глава знакомит читателя с элементами статистической науки. В ней даны теоретические основы из области подготовки данных к статистической обработке, виды статистических распределений, теория статистических гипотез и критериев. Эти знания логически находят своё применение в пятой главе, посвященной обработке результатов эксперимента как в ручном режиме, так и с использованием уже знакомого пакета Statistica.
После освоения основ и пройдя половину учебного курса, в шестой и седьмой главах пособия авторы предлагают нам познакомиться с более сложными методами обработки экспериментальных данных, такими как методы обобщения и кластеризации данных эксперимента и их обработки и проведении кластерного и множественного анализа данных с помощью пакета Statistica.
В восьмой главе подробно рассматриваются понятие планирования и постановки эксперимента, даются понятия «хорошего», «плохого» экспериментов и оптимального экспериментального плана. Подробно рассматриваются критерии оптимальности и применение пакета Statistica для разработки оптимального плана эксперимента.
Девятая, заключительная глава пособия посвящена методам оценки качества продукции на основе проведенных статистических исследований, как одной из наиболее важных областей приложения, полученных в ходе изучения курса знаний.
Контрольно-регулирующая компонента представлена в пособии разделами индивидуальных заданий и контрольных вопросов после каждой главы, выполнение которых помогает студенту закрепить изученный материал и понять, насколько хорошо он освоил тот или иной раздел.
Изучение дисциплины «Обработка экспериментальных данных» студентами направления 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» в рамках рабочего плана преследует сразу несколько целей, в частности, более глубокое освоение естественнонаучных дисциплин, таких как математика, физика, метрология, статистика, эконометрика, которые закладываются в основу фундаментальных научных исследований, прежде всего, потому, что фундаментальная наука – область познания, подразумевающая как теоретические, так и экспериментальные научные исследования основополагающих явлений, и поиск закономерностей, руководящих ими и ответственных за форму, строение, состав, структуру и свойства, протекание процессов, обусловленных ими [23].
Как и любая осознанная деятельность, научные исследования напрямую связаны с экспериментированием. Однако, постановка управляемого реального эксперимента нередко представляется сложной технически или экономически, и в этом случае исследователи обращаются к квазиэкспериментам, среди которых широкую известность получили виртуальные эксперименты. Однако и они требуют не менее тщательной теоретической и практической подготовки,а этап обработки результатов эксперимента практически не отличается от такового для реальных исследований. Математическая теория эксперимента используется в самых разных областях экспериментирования. Основной проблемой здесь является определение правильности выбранной модели. Причин неадекватности модели может быть много, но среди наиболее вероятных называют несовершенство методики эксперимента, неудачный выбор модели, нарушение исходных предпосылок статистического анализа, неверное установление факторов влияния и наличие методических погрешностей [26]. Логика научного рассмотрения реализуется в переходе от общего к частному, от фундаментального к менее фундаментальному [28]. Фактически, не подтверждённые результатами эксперимента знания научными не признаются, оставаясь гипотезами, практика и в этом случае остается самым ярким критерием истины.
Заключение
Формирование научного мышления, развитие способности к научному познанию с помощью работы с печатными источниками, освоение образовательной программы, глубокое понимание базовых дисциплин и умение эффективно использовать современный программный инструментарий – важный этап развития личности студента, подготовки его к серьёзной научно-исследовательской деятельности в магистратуре и аспирантуре.
Несмотря на бурное развитие электронных средств распространения информации, остается востребованным традиционный печатный источник, сохраняющий лучшие традиции работы с книгой.
Подход каскадного наращивания уровней компетенций в новой трехуровневой системе высшего образования требует новой концепции по формированию учебно-методической базы, основанной на передаче опыта научного исследования и как основной ее составляющей – научного эксперимента.
1. Obrabotka eksperimental'nyh dannyh na EVM: uchebnik / O.S. Logunova, P.Yu. Ro-manov, E.A. Il'ina [i dr.]. - M.: INFRA-M, 2018. - 326 s.
2. Turkot T. І. Pedagogіkavischoїshkoli : navch. posіbn / T. І.Turkot. - Kiev: Kondor, 2011. - 628 s.
3. Federal'nye gosudarstvennye obrazovatel'nye standarty [Elektronnyy resurs] //Oficial'nyy informacionnyy Internet-resurs Ministerstva obrazovaniya i nauki RF - URL: http://m inobrnauki.rf/dokumenty/336
4. Konsul'tantPlyus [Elektronnyy resurs]// Informacionno-spravochnaya pravovaya sistema kompanii Konsul'tantPlyus- URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_72965/
5. Federal'nyy gosudarstvennyy obrazovatel'nyy standart vysshego obrazovaniya [Elektronnyy resurs] // Portal Federal'nyh gosudarstvennyh obrazovatel'nyh standartov vysshego obrazovaniya- URL: http://fgosvo.ru/news/4/1783
6. Thayer A.The imposition and superimposition of digital reading technology: the academic potential of e-readers [Elektronnyyresurs] // ACM Digital Library - URL: https://dl.acm.org/citation.cfm?id=1979375 (in English)
7. Kakie knigi luchshe - elektronnye ili bumazhnye? [Elektronnyy resurs] //TMFeed- URL:https://geektimes.ru/post/123647/
8. Merkoski D. Kniga 2.0. Proshloe, nastoyaschee i buduschee elektronnyh knig glazami sozdatelya Kindle/D. Merkoski. - M.: MIF, 2014. -304 s.
9. LogunovaO.S. Integratedsystemstructureofintelligentmanagementsupportofmultistagemetallurgicalprocesses/ O.S. Logunova, I.I. Matsko, I.A. Posochov//Vestnik Magnitogorskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta im. G.I. Nosova. - 2013. - N 5(45). - S. 50-55. (inEnglish)
10. LogunovaO.S.Indexanalysisofacademicstaffpublicationactivitycontrol / O.S. Logunova, E.A. Ilina, D.Y. Arefeva, N.V. Dyorina//Matematicheskoe i programmnoe obespechenie sistem v promyshlennoy i social'noy sferah. - 2015.- № 1 (6). - S. 43-47. (inEnglish)
11. Logunova O.S. Ctohasticheskaya model' kachestva nepreryvnolitoy zagotovki// Stal'. - 2005. - № 12. - S. 21-23.
12. Logunova O.S. Empirical model of residual element content in steel when three compo-nent burden is used in the process of steel production in electric arc furnace/ O.S. Logunova, V.V. Pavlov, I.I. Matsko, I.V. Pavlov //Journal of Mining World Express. - 2012. - Vol. 1 (1). - Pp. 21-26. (in English)
13. Matsko I.I. Forecasting of image processing time using deterministic methods/ I.I. Matsko, O.S. Logunova// International Journal of Applied Physics and Mathematics. - 2012. - Vol. 2. - № 3. - Pp. 172-174. (in English)
14. Logunova O.S., Pavlov V.V., Nurov H.H. Ocenka statisticheskimi metodami sernogo otpechatka poperechnogo templetanepreryvnolitoy zagotovki/ O.S. Logunova, V.V. Pavlov, H.H. Nurov// Elektrometallurgiya. - 2004. - № 5. - S. 18-24.
15. Koroleva V. Ocenka social'nogo zakaza na podgotovku kadrov v mnogourovnevoy sisteme obrazovaniya Rossii/ V. Koroleva, O. Logunova, P. Makarychev // Problemy teorii i praktiki upravleniya. - 2010. - № 5. - S. 43-52.
16. Logunova O.S. Rezul'taty analiza publikacionnoy aktivnosti professorsko-prepodavatel'skogo sostava FGBOU VPO "Magnitogorskiy gosudarstvennyy tehnicheskiy universitet im. G.I. Nosova"/ O.S. Logunova, A.V. Lednov, V.V. Koroleva // Vestnik Magnitogorskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta im. G.I. Nosova. - 2014.- № 3 (47). - S. 78-87.
17. Logunova O.S. Avtomatizirovannaya ocenka kachestva nepreryvnolitoy zagotovki/ O.S. Logunova, B.N. Parsunkin, V.G. Suspicyn// Stal'. - 2004. - № 12. - S. 101-104.
18. Logunova O.S. Sistema intellektual'noy podderzhki processov upravleniya proizvodstvom nepreryvnolitoy zagotovki / O.S. Logunova, I.I. Macko, I.A. Posohov. -Magnitogorsk: Izd-vo Magnitogorskogo gos. teh. un-ta, 2013. - 175 s.
19. Oshurkov V.A. Podhod kaskadnogo naraschivaniya nauchno-issledovatel'skoy sostav-lyayuschey pri podgotovke kadrov vysshey kvalifikacii/V.A. Oshurkov, O.S. Logunova //Almamater (Vestnik vysshey shkoly). - 2016. - № 12. - S. 54-59.
20. Logunova O.S. Teoriya i praktika obrabotki eksperimental'nyh dannyh na EVM/ O.S. Logunova, E.A. Il'ina, V.V. Pavlov. - Magnitogorsk: Izd-vo Magnitogorskogo gos. teh. un-ta. 2011. - 294 s.
21. Logunova O.S. Programmnye statisticheskie kompleksy / O.S. Logunova, E.G. Filippov, E.A. Il'ina, V.V. Koroleva, V.V. Pavlov. - M.: Izdatel'skiy centr Akade-miya, 2011. - 240 s.
22. Logunova O.S. Vizualizaciya rezul'tatov nauchnoy deyatel'nosti / O.S. Logunova, L.G. Egorova, E.A. Il'ina, M.M. Gladysheva, M.B. Arkulis, I.A. Posohov, I.I. Macko. - Magnitogorsk: Izd-vo Magnitogorskogo gos. teh. un-ta. 2015. - 277 s.
23. Vikipediya [Elektronnyy resurs] // Svobodnaya enciklopediya - URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/Fundamental'nye_issledovaniya_(znacheniya)
24. Romanov P.Yu., Romanova T.E. Uravnenie kasatel'noy k grafiku funkcii. // Mate-matika. Pervoe sentyabrya.- 2001. - №16. - S. 17-20.
25. Romanov P.Yu., Tokmazov G.V. Formirovanie issledovatel'skih umeniy v processe resheniya differencial'nyh uravneniy // Vestnik Magnitogorskogo gosudarstvennogo universiteta. - 2000. - № 1. - S. 156-159.
26. Korikov A.M. Eksperiment v nauchnom issledovanii. / A.M. Korikov// Doklady TUSUR.- 2015.- № 2 (36). - S. 148-154.
27. Romanov P.Yu., Romanova T.E. Rol' graficheskoy interpretacii rezul'tatov reshe-niya zadach s parametrami v organizacii issledovatel'skoy deyatel'nosti uchaschihsya // Sovre-mennye problemy obucheniya matematike v shkole / pod red. E.I. Zhilinoy. - Magnitogorsk, 2000. - S. 84-90.
28. Kanke V.A. Osnovy filosofii: uchebnik /V.A. Kanke. - M.: KnoRus, 2000. - 286 s.
29. Vaseva O.H. Sozdanie sovremennoy obrazovatel'noy sredy v processe obucheniya Web-tehnologiyam // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. - M., 2018. - T. 4. - № 3. - S. 31-37.
