Модернизация экономики страны невозможна без модернизации физико-математического и естественно-научного образования. В настоящее время наметилась тенденция несоответствия между достижениями педагогики и теории обучения и уровнем подготовки выпускников школ и вузов. К сожалению, значительная часть инноваций внедрена в практику без должного научного обеспечения и дает, как правило, отрицательный эффект [7]. Конечно, имеются элитные школы и вузы, на базе которых, по-видимому, и отрабатываются инновационные педагогические приемы. Похвальное желание сравнить уровень подготовки в разных регионах с помощью ЕГЭ привело к фактическому снижению этого уровня, так как систематическое обучение заменилось банальным натаскиванием. Разные авторы, сходясь во мнении о существовании процесса деградации образования, объясняют его разными причинами [3; 8].
Наиболее болезненным образом ситуация отразилась на наборе на естественно-научные факультеты педвузов - кузницы кадров образования.. На естественно-научные специальности (исключая, может быть, географию) в последние десятилетия наблюдается низкий конкурс и низкие проходные баллы. Причиной этого является трудность учебы и невысокая востребованность на рынке труда за пределами системы образования. У значительной части студентов-первокурсников отсутствуют простейшие навыки самостоятельной работы: они не умеют работать с учебниками, не могут решать алгебраические уравнения с одним неизвестным, не могут быстро оценивать численный результат решения задач. У них слабо развита память. Они не помнят основных законов физики, изучаемых в школе. Многие не помнят содержания занятий, прошедших несколько дней назад, а после каникул практически ничего не помнят из содержания дисциплин, по которым были сданы экзамены. Все это сопровождается плохим знанием русского языка и недостаточно развитой речью.
Свой «вклад» в дело снижения квалификации учителей вносит и система высшего педагогического образования. Переход на двухуровневую систему «бакалавр - магистр» сопровождался снижением объема часов, отводимых на физико-математическую подготовку. В ГОСах третьего поколения число аудиторных занятий в магистратуре уменьшено ровно в два раза под благовидным предлогом увеличения объема самостоятельной работы. При стипендии, в несколько раз меньшей прожиточного минимума, студент потратит освободившееся время понятно на какие цели.
В сложившейся ситуации у преподавателей вузов есть весьма скромные возможности для предотвращения катастрофического упадка физико-математической подготовки будущих учителей.
Одним из возможных способов углубления знаний по физике является интегрирование целей и содержания компьютерных дисциплин и курса общей физики. Мотивация изучения дисциплин с помощью компьютера, как правило, выше, чем изучения физики в традиционном ключе. В связи с этим в учебном плане бакалавриата по направлению «педагогическое образование» (профиль «физика») предлагается параллельное изучение дисциплин компьютерного цикла и общей физики (табл. 1)
Таблица 1 - Распределение дисциплин компьютерного и физического циклов по семестрам (в скобках указано число зачетных единиц, отводимых на дисциплину)
|
Семестр |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
|
Разделы курса общей физики |
Введение в физику (4) |
Меха-ника (8) |
Молеку-лярная физика (9) |
Электро-магне-тизм (9) |
Оптика (9) |
Атомная физика (6) |
- |
|
Разделы курса теоре-тической физики |
- |
- |
Класси-ческая механика (4) |
- |
Электро-динамика (5) |
Кванто-вая механи-ка (3) |
Ядер-ная физи-ка (2) |
|
Компью-терные дисци-плины |
Информа-ционные технологии (2). Обработка экспери-ментальных данных (3) |
Инфор-маци-онные техно-логии (3) |
Вычис-литель-ная физика (1) |
Вычис-литель-ная физика (2) |
Компью-терное модели-рование физиче-ских процессов (2) |
Вычис-литель-ная физика (2) |
- |
Обычно курс «Вычислительная физика» нацелен главным образом на изучение вычислительных методов, при этом тематика решаемых задач определяется логикой изучения этих методов [4; 6] и не связана с содержанием параллельно изучаемых курсов общей и теоретической физики. В то же время в работе [5] отмечается, что необходимо осуществлять целенаправленный отбор учебного материала для обучения методу моделирования.
В предлагаемом нами варианте содержание дисциплин (вопросы теории, перечень решаемых задач и т.д.) распределяется между физикой и компьютерными дисциплинами с учетом особенностей и возможностей информационных технологий и времени, отведенного на изучение этих дисциплин. При этом процесс обучения становится более разнообразным и интересным. В лекционном курсе дисциплины «Вычислительная физика» рассматриваются численные методы и компьютерное моделирование, а тематика значительной части лабораторных работ связана с тематикой изучаемых в это время разделов физики.
Уровень сложности задач, решаемых с помощью компьютера, возрастает от простого к сложному. Изменяется также формулировка условий от жестко заданных с приведением всех необходимых данных до задач, в которых формулируется только цель, а все необходимые данные студент должен находить самостоятельно.
В первом семестре в курсе «Введение в физику» устраняются пробелы в знании школьного курса, выполняются простые лабораторные работы, а в рамках дисциплины «Обработка экспериментальных данных» устанавливаются простейшие умения работы с электронными таблицами (ввод данных с клавиатуры, импорт данных, сортировка данных, ввод, копирование и редактирование формул, устранение ошибок в формулах, построение графиков, простейшие методы статистического анализа данных). Эти умения закрепляются при обработке данных лабораторных работ, выполненных по дисциплине «Введение в физику».
Во втором семестре параллельно с разделом «Механика» нет специализированного вычислительного курса, однако по договоренности с преподавателями кафедры информатики в содержание дисциплины «Информационные технологии» включаются задачи с физическим содержанием.
В третьем семестре ввиду малого времени, отводимого на дисциплину «Вычислительная физика», в последней рассматриваются элементы статистики и регрессионного анализа. При этом сокращается время на изучение статистических распределений и некоторых вопросов термодинамики в разделе «молекулярная физика», поскольку задачи на распределение Максвелла-Больцмана и на термодинамические процессы решаются на компьютере.
В четвертом семестре в курсе «Вычислительная физика», проводимом параллельно разделу «Электромагнетизм», изучается работа с матрицами и комплексными числами, что позволяет на более высоком уровне решать задачи на разветвленные цепи постоянного тока, колебания и цепи переменного тока, исследуя не только амплитудные, но и фазовые характеристики, изучать поля систем зарядов и токов, движение заряженных частиц в электрическом и магнитном полях.
В пятом семестре проводится курс «Компьютерное моделирование физических процессов», где студенты знакомятся с основами технологии аналитического и имитационного моделирования процессов, изучаемых в разных разделах физики. Кроме того, численными методами решаются некоторые задачи оптики: сферическая и хроматическая аберрация линз; двухлучевая и многолучевая интерференция; расчет дифракции методом Френеля-Кирхгофа; отражение света от границ диэлектриков; дисперсия в полярных жидкостях.
В шестом семестре параллельно с разделом «Атомная физика» изучаются следующие задачи: моделирование теплового излучения, статистический смысл электромагнитной теории в применении к фотонам, моделирование опыта Резерфорда, решение уравнения Шредингера для частицы в потенциальной яме с бесконечно высокими стенками, моделирование радиоактивного распада.
Базой для проведения дисциплины «Вычислительная физика» является приложение Excel из пакета Microsoft Office. MS Excel имеет все возможности для применения в математических, инженерных и научных расчетах: широкий набор инструментов и функций, включая специальные функции, функции для работы с комплексными числами, статистические функции и др. Конечно, в решении чисто научных задач Excel кое в чем уступает таким системам программирования высокого уровня, как Mathcag, Matlab или «Фортран», системам, специально созданным для инженерных и научных расчетов. К достоинствам Excel следует отнести весьма удобный, как говорят, «дружественный» пользовательский интерфейс и широкие графические возможности, простоту составления электронных таблиц и доступность функций программ. К тому же Excel распространен значительно шире и более доступен, чем упомянутые выше программные средства. А если учесть, что Excel имеет встроенный алгоритмический язык Visual Basic for Applications (VBA), его вполне можно применять не только для демонстрации принципов моделирования и обработки данных, но и для практической деятельности в этой области. Домашние компьютеры с установленным MS Office имеются сейчас почти у каждого студента, что значительно упрощает организацию самостоятельной работы студентов [1; 2].
В заключение отметим, что наполнение дисциплины «Вычислительная физика» задачами и моделями физических процессов, параллельно изучаемых в курсе физики, способствует повышению эффективности преподавания как вычислительных методов, так и физических законов, позволяет экономить учебное время на объяснении физики моделируемого процесса, позволяет углубить понимание физических законов в тех случаях, когда математическая формулировка физических явлений является громоздкой и с трудом поддается аналитическому анализу, позволяет использовать повышенную мотивацию, связанную с изучением возможностей компьютеров для изучения физики.
Рецензенты
- Лапчик М.П., д. пед. н., профессор, проректор по информатизации Омского государственного педагогического университета, г. Омск.
- Суровикина С.А., д. пед. н., доцент, зав. кафедрой теории и методики преподавания физики Омского государственного педагогического университета, г. Омск.