Компьютерные модели – относительно новая разновидность средств обучения. Их число и видовое разнообразие в цифровой образовательной среде быстро нарастало с конца 90-х гг. прошлого столетия. В настоящее время большинство цифровых ресурсов для средней и высшей школы включают такие модели (статичные и динамические, демонстрационные и интерактивные). Наибольшую ценность имеют интерактивные динамические модели.
Средствами динамического компьютерного моделирования – компьютерными симуляциями (от англ. computer simulation) - могут быть представлены в виртуальной среде разные элементы предметного знания, в том числе физический эксперимент (ФЭ). Однако среди профессиональных физиков компьютерные симуляции эксперимента вызывают неприятие. Утверждается, что лабораторные работы учащиеся должны выполнять исключительно с использованием реального оборудования. Вопреки этим возражениям интерактивные виртуальные модели лабораторных экспериментов создаются и весьма востребованы в педагогической практике. Является актуальной для анализа в этой связи проблема дидактического назначения виртуальных моделей ФЭ и их места в учебном познании.
Цели исследования: обосновать целесообразность применения интерактивных компьютерных симуляций физического эксперимента в обучении, систематизировать и обобщить представления об их дидактических и методологических функциях.
Материалы и методы исследования
Теоретико-методологическую основу исследования составили работы в области общей и специальной методологии науки, теории и практики компьютерного моделирования, основ теории компьютерной визуализации, теории и методики обучения физике с применением цифровых ресурсов. Методы исследования: ретроспективный анализ цифровых образовательных ресурсов, изучение педагогического опыта их использования в обучении, систематизация и обобщение педагогических фактов, анализ научно-методических подходов к созданию учебных компьютерных симуляций, моделирование системы дидактических и методологических функций компьютерных симуляций физического эксперимента как регулятивной основы их разработки и применения в учебном познании.
Результаты исследования и их обсуждение
Компьютерная симуляция (КС) как метод познания представляет собой реализуемый на компьютере математический эксперимент, в котором в качестве модели используется система уравнений, описывающая исследуемое явление (объект, процесс). Данный эксперимент основан, как правило, на численном решении поставленной задачи и поэтому определяется как компьютерный численный эксперимент.
Разработке на компьютере симуляций физических экспериментов предшествовало создание симуляций, предназначенных для изучения различных физических объектов и процессов. Первые ресурсы этого типа появились в 90-х гг. (С.М. Козел, Е.И. Бутиков, О.И. Мухин, Д.В. Баяндин, А.С. Чирцов) в формате компьютерной анимации. Следом стали создаваться интерактивные компьютерные симуляции физических явлений, в том числе тех, которые невозможно было продемонстрировать в школьной лаборатории.
Позднее, в первом десятилетии 2000-х гг., началась разработка симуляций нового типа – модельных конструкторов, в которых можно было изменять не только значения параметров моделируемой системы, но и состав ее объектов, а также конструировать из готовых элементов новые модели (без программирования) [1; 2]. Наиболее ярко это направление разработки КС было представлено в ресурсе «Виртуальная физика» (активная обучающая среда, Д.В. Баяндин, О.И. Мухин и др., Пермь.: РЦИ. ПГТУ. 1998–2005) [3, с. 41]. Конструирование моделей из готовых элементов открывало значительные перспективы в организации исследовательской работы учащихся в области компьютерного моделирования. Но, к сожалению, в массовой школьной практике «режим конструирования» оказался невостребованным, поскольку требовал от учителя серьезной методической подготовки и дополнительных временных затрат для разработки на базе конструкторов конкретных лабораторных заданий. Использовались в основном «готовые» модели, на которых учащимися выполнялись сбор данных, их анализ и интерпретация.
Подходы к применению в учебной практике КС физических явлений обсуждаются в этот период, прежде всего, в контексте их взаимосвязи с реальным физическим экспериментом (А.С. Кондратьев, Д.Ф. Терегулов, С.Е. Попов, Е.И. Постникова, М.И. Старовиков, А.С. Чирцов др.). Подчеркивается важность соотнесения результатов численного моделирования (компьютерной симуляции) с характеристиками целевой системы (свойствами физических объектов), которые фиксируются в опытах. А.С. Чирцовым рассматривается объединение реального и модельного экспериментов в форме выполнения «гибридных работ», включающих экспериментальные измерения в лаборатории с последующим численным моделированием изучаемого процесса с целью выбора теоретических моделей, наиболее адекватно его описывающих. Выполнение таких работ рассматривается как средство подготовки обучающихся к лабораторному эксперименту и привлечения к научно-исследовательской работе в области численного моделирования [2, с. 28]. В более широком контексте взаимосвязь численного и физического экспериментов рассматривается в работах С.Е. Попова и Д.Ф Терегулова. Авторы вводят определение «натурно-вычислительного эксперимента» как самостоятельного метода обучения физике, основанного на интеграции лабораторного эксперимента и компьютерного моделирования [4, с. 63]. Обсуждаются разные способы интеграции (параллельное и последовательное выполнение, смешанный натурно-вычислительный эксперимент). По мнению авторов, такой подход позволяет расширить границы натурного исследования. Изменяя параметры численной модели, начальные и граничные условия моделирования, можно исследовать характерные особенности исследуемого объекта и его поведение в разнообразных ситуациях. В работе Д.Б. Баяндина [3, с. 41] выделены уровни численного моделирования: 1) исследование «готовой» модели; 2) конструирование модели из готовых элементов с последующим исследованием; 3) самостоятельная разработка модели и ее исследование. Во всех случаях результаты моделирования (вычислительного эксперимента) сравниваются с данными физического эксперимента. Автор обосновывает необходимость организации специального модельного практикума во взаимосвязи с выполнением учащимися физических опытов в школьной лаборатории.
В этот же период (первое десятилетие 2000-х) компьютерные симуляции стали использоваться с целью создания виртуальных лабораторных работ. По мнению А.С. Чирцова, такие симуляции экспериментальных установок концептуально близки к электронным конструкторам виртуальных физических систем. Отличаются лишь их методические функции: «…первый тип ресурсов представляет собой электронный аналог экспериментальной деятельности, второй – теоретической» [2, c. 13]. Д.В. Баяндин тоже указывает на возможность создания компьютерных симуляций, аналогичных традиционным лабораторным работам, но лишь в том случае, если их основу составит сложная система уравнений, частные случаи решения которой не очевидны и могут быть получены только в ходе численного моделирования [3, с. 36]. Автором подчеркивается полезность таких симуляций с точки зрения приобретения учащимися нового знания в форме прогноза поведения исследуемой системы, отмечается наряду с этим достоинство виртуальных экспериментов и как средства наглядности. Обосновывается идея создания на базе данных КС специальных цифровых ресурсов – интерактивных тренажеров для отработки у учащихся отдельных экспериментальных умений (как средства подготовки к лабораторным занятиям) [3, с. 42].
Практически параллельно данным исследованиям создаются электронные учебные пособия для средней школы, включающие интерактивные модели традиционных лабораторных работ по физике (Виртуальные работы по физике. 7-9 классы. «Новый диск», 2007; Лабораторные работы по физике. 7-11 класс. «Дрофа», ООО «Квазар», 2006; Физика. Интерактивные лабораторные работы, 7-11 класс. ООО «Физикон», 2007 и др.). Несмотря на весьма упрощенный в данных ресурсах подход к разработке симуляций физических опытов, они оказались востребованными в учебном процессе. Как нам представляется, дидактическая привлекательность этих моделей состояла, прежде всего, в том, что они были выполнены в соответствии с учебной программой по физике средней школы и включали базовые лабораторные задания. Являлась простой система управления моделями. Использовался однозначный сценарий, включающий небольшое число этапов экспериментальной работы. Визуальный ряд виртуальной учебной сцены находился в достаточном соответствии с образом реальной лабораторной установки. Интерфейс таких симуляций, как правило, обладал набором характеристик, которые с точки зрения теории компьютерной визуализации давали интегральный эффект, определяемый как малое когнитивное расстояние. Напомним, что когнитивное расстояние интерфейса измеряется усилиями пользователя по преобразованию действий и образов виртуального пространства в действия и объекты реальной исследуемой области. Уменьшение этого расстояния достигается понятной для восприятия пользователем «метафорой визуализации» (ее образности, четкого фокуса, ясно предписываемых манипуляций с визуальными объектами), «диалоговой выразительностью» (минимальным числом действий для получения результата) и «однородностью интерфейса» (степенью однообразия действий) [5]. Есть основание предполагать, что указанные модели лабораторных экспериментов в полной мере удовлетворяли этим условиям. Однако анализ их качества в методологическом плане показывает, что как компьютерные симуляции они достаточно несовершенны и ничем принципиально не отличаются по осваиваемым процедурам от реальных лабораторных работ. В этом смысле их «дидактический выход» невысок (иллюстрация к эксперименту, средство повторения учебного материала… не более), и негативное отношение профессиональных физиков к таким моделям физических опытов по этой причине вполне понятно.
Рассмотренные ранее технологически более совершенные компьютерные симуляции, построенные на сложных математических моделях физических явлений, далеко не всегда имели интерфейсы с оптимальным для учащихся когнитивным расстоянием. В ряде случаев трудности в работе с данными моделями и модельными конструкторами испытывали даже учителя физики. При этом возможный дидактический эффект и связанное с самой сутью этих моделей их методологическое назначение (освоение компьютерного моделирования как метода познания) чрезвычайно высоки.
Представляется целесообразным обеспечение оптимального сочетания в едином программном продукте указанных выше достоинств различных подходов к разработке компьютерных симуляций физического эксперимента. Одним из перспективных вариантов такого сочетания могут стать симуляции ФЭ, выполненные с применением элементов виртуальной реальности. Близкая к фотореалистичной отрисовка 3D-модели экспериментальной установки, квазиреалистичные действия с ее интерактивными элементами, модель планшета на лабораторном столе с необходимыми для самостоятельной работы дидактическими материалами позволяют учащемуся не просто наблюдать за происходящим на рабочем столе, а частично погрузиться в мир виртуальной лаборатории [6, с. 29]. Мы получаем в этом случае некое подобие иммерсионной симуляции (от англ. immersion – присутствие). Благодаря совершенной математической модели такой симуляции обеспечивается достижение разнообразных целей обучения. Это может быть ориентированная на изучение физических закономерностей и освоение ряда практических умений репродуктивная лабораторная работа, но с достаточным по объему набором данных для их обработки, систематизации и методологически обоснованного обобщения. Возможен измерительный эксперимент с функционалом тренажера. Реализуемым является на основе таких КС исследование различных режимов работы экспериментальной установки и особенностей протекания воспроизводимого на ней явления (первый этап компьютерного моделирования) с последующей проверкой полученных результатов в реальном физическом эксперименте.
Выводы
При проектировании компьютерных симуляций физического эксперимента необходимо в комплексе учитывать их методологические и дидактические функции. Анализ теоретических решений и практических подходов к разработке КС физического эксперимента позволил нам уточнить и систематизировать данные функции.
Методологический функционал компьютерной симуляции в обучении (независимо от объекта симуляции) определяется:
1) ее важностью в методологическом аппарате науки как самостоятельного метода исследования, обеспечивающего:
а) расширение исследовательского поля и функциональной составляющей процесса познания: · исследование явления в чистом виде с точным воспроизведением требуемых условий протекания; · изучение явления в динамике (наблюдение его развития в пространстве и времени, в том числе с изменением пространственно-временных масштабов протекания); · изменение (расширение) границ численных значений условий проведения эксперимента и характеристик исследуемых объектов и процессов; безопасность таких изменений в сравнении с реальным экспериментом; · многократное повторение эксперимента с варьированием условий и характеристик исследуемого явления с целью формирования необходимого объема данных для их последующих систематизации и обобщения; · проведение эксперимента в случаях, когда это сделать в лаборатории невозможно или затруднительно (высокая сложность постановки, необходимость применения дорогостоящего или уязвимого оборудования); · возможность постановки и решения на модели задач разных типов (параметрических, структурных, на достижение состояний, на построение и др.); · графическая репрезентация разными способами результатов моделирования, обеспечивающая их анализ и интерпретацию;
б) реализацию комплекса гносеологических функций (аппроксимационной, эвристической, прогностической, трансляционной [3, с. 32]), следствием которой являются новые знания: · значения численных характеристик объекта исследования в широком диапазоне границ; · закономерные связи (структурные, функциональные и др.), выявленные на основе систематизации и обобщения численных данных; · теоретические гипотезы относительно сущности (механизма) изучаемых явлений;
2) взаимосвязью с физическим экспериментом как источником количественных данных, необходимых для проектирования численного эксперимента, с одной стороны, и как средством проверки истинности гипотез, выдвинутых в ходе моделирования, – с другой;
3) необходимостью осознания учащимися ценности данного метода и возможностью его освоения на разных уровнях:
а) исследование поведения «готовой» компьютерной симуляции (этап самостоятельного моделирования численного эксперимента отсутствует);
б) проектирование новой модели из базовых элементов (упрощенная версия моделирования на основе работы с учебным конструктором);
в) самостоятельное численное моделирование (постановка задачи, разработка ее математической модели, реализация средствами какой-либо моделирующей среды, выполнение численного эксперимента, сравнение с физическим экспериментом, корректировка модели при необходимости);
4) необходимостью интеграции при его использовании методов и технологий исследования, применяемых в разных предметных областях научного знания (физика, математика, информатика, общая и специальная методология науки), что существенно расширяет поле методологической подготовки учащихся.
Дидактические функции компьютерных симуляций физического эксперимента определяются возможностью:
1) применения дополнительных средств реализации принципа наглядности в обучении: а) представление работы экспериментальной установки и изучаемого на ней явления в динамике; б) акцентирование с помощью компьютерной графики и эффектов мультимедиа внимания учащихся на главном, существенном в устройстве и работе экспериментальной установки, а также в исследуемом на ней явлении; в) изучение за счет средств визуализации сложных явлений на уровне, доступном пониманию без обращения к громоздкому математическому описанию; г) визуализация мысленных экспериментов; д) создание визуальных реконструкций исторического эксперимента;
2) использования дополнительных технологий предъявления и отработки процессуальной составляющей экспериментального метода познания, активизации учебной деятельности данного вида, обеспечения ее разнообразия: а) освоение логики экспериментального исследования с достаточным для этого объемом экспериментальных данных, формирование обобщенных экспериментальных умений; б) изучение и освоение методов выполнения конкретных физических экспериментов, действий и операций в их составе (тренаж); в) изучение устройства и принципа работы приборов, правил их использования, способов применения в конкретном эксперименте (тренаж); г) увеличение числа лабораторных экспериментов и обеспечение разнообразия их видов; д) предъявление экспериментальных заданий разной сложности, включая задания олимпиадного характера; е) формирование начальных представлений о компьютерных симуляциях как самостоятельном методе познания;
3) реализации автоматизированного управления познавательной деятельностью учащихся по выполнению эксперимента, в том числе ее контроля (текущего, итогового) и индивидуализации обучения (формирования индивидуальных маршрутов работы над экспериментальными заданиями).
При разработке учебных компьютерных симуляций физического эксперимента набор необходимых функций определяется назначением симуляции. Соответственно составу функций проектируются базовая математическая модель симуляции и алгоритмы ее реализации в виртуальной среде.
Библиографическая ссылка
Антонова Д.А., Оспенникова Е.В. УЧЕБНЫЕ КОМПЬЮТЕРНЫЕ СИМУЛЯЦИИ ФИЗИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА // Современные проблемы науки и образования. – 2021. – № 6. ;URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=31217 (дата обращения: 25.04.2024).