Компьютерный практикум в программе Excel

1. Откройте программу Excel и сохраните файл на диске под удобным для Вас именем.

2. В данном практикуме мы будем рассматривать графическую зависимость силы всемирного тяготения от величины масс взаимодействующих тел точечных, и от расстояния между ними.

3. В ячейку А1 следует внести математическую формулировку физической закономерности, например F=G*m₁*m₂/R² (закон Всемирного тяготения) в текстовом формате. Ориентируясь на нее, мы будем строить график зависимости силы притяжения от величины массы взаимодействующих тел, и от расстояния между ними.

4. В ячейку А2 следует записать в текстовом формате «m1, кг» - масса первого тела, единица изменения килограмм, в ячейку B2 записать «m2, кг» - масса второго тела. В ячейку C2 записать «R, м» - расстояние между взаимодействующими телами, единица измерения метр.

5. В ячейку D2 внесите текст «G, Н·м²·кг-²», что соответствует гравитационной постоянной.

6. Запишите в ячейки A3, B3 значения массы взаимодействующих тел – например 30 и 6 кг. В ячейку C3 внесите расстояния между зарядами, к примеру 2 метра.

7. В ячейку D2 внесите значение гравитационной постоянной. Она имеет минус одиннадцатую степень, поэтому форма ее записи будет следующая «=6,67*10^-11». В ячейке результат отобразится в виде 6,67E-11

8. Далее, в ячейку F2 внесите текст «F, Н» - что соответствует силе притяжения между телами. Единица измерения – Ньютон.

9. В ячейку F3 внесите формулу расчета силы всемирного тяготения «=A3*B3*D3/C3*C3». Результат в ячейке F3 отображается в виде 1,2006E-08, что соответствует 1,2006 умноженной на 10 в минус восьмой степени.

10. Выделите диапазон ячеек A3:A3. Нажмите, после чего курсором мыши встаньте в правы нижний угол ячейки E3. Форма курсора должна измениться на вид плюса. Далее с нажатой левой кнопкой тяните курсор мыши вниз, так чтобы произошло заполнение всех нижележащих ячеек содержимым выделенного диапазона.

11. В результате у вас получится таблица, имеющая те же значения, что и первая строчка таблицы. Измените по своему усмотрению значения массы и расстояния между взаимодействующих тел. У вас будет автоматически изменяться значения силы всемирного тяготения, записанные в столбце E3.

12. Рассчитайте изменение силу притяжения к земле ракеты, которая при взлете расходует топливо. Масса Земли М = 5,974∙10^24 кг – не изменяется. Стартовая масса ракеты 5,5 тонн. Считая, что одноступенчатые ракеты в процессе разгона (набора скорости) теряют до 90% первоначальной (стартовой) массы, найдите силу притяжения на расстояниях 500, 1000, 1500, 2000, 2500, 3000, 4000 метров от поверхности Земли. Внесите соответствующие значения в ячейки Excel.

13. Построим график изменения силы всемирного тяготения для данного случая. Для этого выберите в главном меню Excel пункт «Вставка». Из раскрывающегося списка выберите пункт меню «Диаграмма».

14. Перед вами откроется мастер диаграмм «Шаг 1 из 4: тип диаграммы». Вращая вниз полосу прокрутке в окне со списком доступных типов диаграмм выберите тип диаграммы «График». Рядом отображается вид графика. В нашем случае подходящим будет четвертый график с выделенными точками, соответствующими количественным значениям.

15. Нажмите «Далее». Перед вами откроется второе диалоговое окно «Шаг 2 из 4: источник данных диаграммы». Щелкните левой кнопкой мыши на цветной квадрат в левой части поля «Диапазон». Диалоговое окно свернется и курсов вернется в лист Excel. Выделите мышью заполненный вами диапазон. Если заполнено 8 строк, то тогда в поле «Диапазон» диалогового окна появится значение «=Лист1!$E$3:$E$8». Снова щелкните кнопкой мыши по цветному квадрату в поле диапазон и вы сможете вернуться в диалоговое окно мастера диаграмм. Нажмите «Далее».

16. Вы попадаете в окно «Шаг 3 из 4: параметры диаграммы». Здесь вы можете оформить название диаграммы, оси, линии сетки, подписи данных, таблицы, легенды. Завершив оформление, нажмите «Далее».

17. Последнее окно мастера диаграмм «Шаг 4 из 4: размещение диаграммы» поможет вам определиться с выбором расположения диаграммы на новом, либо на имеющемся листе рабочей книги Excel. Выбираем вариант по умолчанию – в имеющемся, и диаграмма появляется на активной странице.

18. Теперь можно изменяя значения массы тела и расстояния между телами в ячейках A3:A8, C3:C8 проследить автоматическое изменение значения силы всемирного тяготения в ячейках F3:F8 и на графике.

19. Аналогичным образом можно рассматривать графики других физических зависимостей.

3.4. Технология проведения обобщения и анализа

результатов формирования готовности учащихся

к получению профессионального образования

с последующей коррекцией этого процесса

Содержание компонентов системы формирования готовности учащихся сельских школ к получению профессионального образования «обобщение и анализ» и «коррекция» представлено технологией проведения обобщения и анализа результатов формирования готовности учащихся к получению профессионального образования с последующей коррекцией этого процесса. Указанная технология включает в себя методику использования сводных таблиц, алгоритм составления прогноза изменения уровня готовности учащихся к получению профессионального образования, технику применения компьютерной программы «Статистический поиск оптимального решения методической организации процесса формирования готовности учащихся к получению профессионального образования».

Реализации компонента указанной системы «обобщение и анализ» результатов процесса формирования данной готовности предполагает применение разработанной автором методики использования сводных таблиц Excel для наглядного отображения изменения уровня готовности учащихся к получению профессионального образования, которая позволяет быстро обрабатывать большое количество данных, делать необходимые выборки, корреляции и обобщения. Работа со сводными таблицами предусматривает добавление диаграмм, которые автоматически изменяются при выборе требующихся групп учащихся с различным уровнем развития показателей готовности к получению профессионального образования. Предложенная автором методика использования сводных таблиц может оказаться полезной для любых педагогических исследований, проводившихся по большому числу школ, и включающих в себя несколько классов.

Автором так же разработан алгоритм составления научного прогноза, основанного на экспериментальных данных на примере готовности учащихся сельских школ к получению профессионального образования. Для применения указанного алгоритма достаточно, как минимум наличие двух экспериментальных значений, но точность прогноза заметно возрастает в условиях длительного мониторинга. Для составления прогноза используется табличный процессор Excel, в котором графическим способом строиться распределение экспериментальных значений готовности учащихся к получению профессионального образования по временной шкале. Исходные данные используются для поиска аналитической зависимости, которая определяется при помощи численной аппроксимации экспериментальных данных. Полученная аналитическая зависимость позволяет построить на графике линию тренда и продлить ее на заданное количество временных интервалов. Этот алгоритм составления прогноза при помощи методов математического анализа, с опорой на результаты педагогического эксперимента, может быть использован для исследования любых процессов, связанных с изменением показателей с течением времени.

В целях реализации структурного компонента системы формирования готовности учащихся к получению профессионального образования - коррекции, автором так же была разработана специальная техника применения компьютерной программы «Статистический поиск оптимального решения методической организации процесса формирования готовности учащихся к получению профессионального образования», основанную на использовании средств Excel (Информационная карта алгоритмов и программ ОФАП № 1972 находится в приложении). Она позволяет оптимизировать имеющийся план мероприятий по формированию готовности учащихся сельских школ к получению профессионального образования. Указанная техника основана на применении метода сопряженных градиентов с использованием прямых разностей. Исходя из существующего и необходимого значения уровня развития готовности учащихся к получению профессионального образования, можно рассчитать оптимальное количество мероприятий и скорректировать число возможных участников. В основании составления алгоритма лежит модель, согласно которой среднее значение уровня развития готовности учащихся к получению профессионального образования находится в прямой зависимости от суммы произведений количества проведенных мероприятий, коэффициента эффективности мероприятий и приведенного числа участников. Техника позволяет не только поставить на научную основу процесс планирования мероприятий, но и проводить учебно-воспитательную работу с наибольшей эффективностью.

Для того, чтобы определить, подчиняются ли какому-нибудь закону статистического распределения полученные экспериментальные данные, отображающие изменение уровня развития готовности учащихся к получению профессионального образования или же распределение наблюдаемого признака (в нашем случае - уровня готовности учащихся к продолжению образования) является случайным, выдвигаются две статистические гипотезы. Нулевая гипотеза заключается в том, что распределение уровня готовности учащихся к продолжению образования в экспериментальных группах является равномерным, и применение системы формирования рассматриваемой готовности на уровень готовности учащихся сельских школ к продолжению образования не влияет. Альтернативная гипотеза предполагала, что изменение уровня готовности учащихся к продолжению образования в экспериментальных классах подчиняется статистическому закону распределения, а, следовательно, система формирования готовности учащихся сельских школ к продолжению образования является эффективной. Проверка гипотезы о предполагаемом подчинении закону распределения проводилась при помощи критериев согласия. Нами был выбран наиболее универсальный из них - критерий Пирсона, так как он применим к любому виду распределения.

В целях определения того, подтверждается эффективность системы формирования готовности учащихся сельских школ экспериментальными данными, или наоборот, опровергается, необходимо рассмотреть соотношение двух интервалов – фактического, который содержит результаты наблюдений, подлежащие сравнению с ожидаемыми значениями, и ожидаемого интервала. Используя разработанный автором алгоритм составления прогноза изменения уровня готовности учащихся к продолжению образования, мы получили значения ожидаемого интервала. По итогам формирующего эксперимента был получен фактический интервал.

Таблица 2.