
- •Прикладная направленность обучения математике в профильной школе
- •Глава 1. Теоретические основы прикладной направленности обучения математике §1 Понятие прикладной направленности обучения математике
- •§ 2 Функции, реализуемые прикладной направленностью обучения математике в процессе обучения
- •§3 Основные пути реализации прикладной направленности обучения математике в профильной школе
- •Глава 2 . Методика реализации элементов прикладной направленности обучения математике в профильной школе §1 Методика обучения решению задач с практическим содержанием.
- •§2 Методика формирования представлений о математическом моделировании у учащихся профильной школы
- •§3 Методика осуществления межпредметных связей курса математики с другими предметами естественнонаучного цикла
- •§4 Формирование у старшеклассников практических умений и навыков
- •§5 Цели, задачи, содержание и результаты опытной работы в школе
- •Заключение
- •Литература.
§2 Методика формирования представлений о математическом моделировании у учащихся профильной школы
Большие возможности для пропедевтики математического моделирования предоставляются в старших классах. Старшеклассникам следует явно сообщить трехэтапную схему математического моделирования, раскрыть особенности реализации каждого из этапов. [22]
На первом этапе – этапе формализации – осуществляется переход от практической задачи к ее математической модели. Раскрывая сущность первого этапа особенно важно обратить внимание школьников на необходимость выделения существенных факторов, влияющих на изучаемое явление или производственный процесс.
На втором этапе – этапе исследования построенной модели – решается математическая задача, сформулированная на первом этапе. На данном этапе существенны умения перейти от одной математической модели к другой, найти наиболее рациональный метод решения.
На третьем этапе- этапе интерпретации – полученное решение математической задачи переводится на язык исходной практической задачи. Сущность третьего этапа математического моделирования заключается в умении дать верное толкование математического решения задачи, выявить сущность частных решений, найти практические приемы проверки полученного решения, провести исследование найденного результата. [22]
Пример 1. Снаряд пущен с Земли с начальной скоростью v0=30 м/с под углом α=45º к ее поверхности. Найдите траекторию его движения и расстояние S между начальной и конечной точкой траектории.
Решение. Прежде чем приступить к составлению математической модели данной задачи с учащимися необходимо обсудить, что в процессе решения задачи снаряд следует считать материальной точкой, пренебрегая его размерами.
Этап
формализации:
Введем систему координат хОу,
совместив ее начало О
с исходной точкой, из которой пущен
снаряд. Ось х
направим горизонтально, а ось у-
вертикально (рис.3).
Из
школьного курса физики известно, что
движение наряда описывается формулами:
,
,
где t-
время,
g=10
м/с2
– ускорение свободного падения. Выражая
t
через х
из первого уравнения, и подставляя во
второе, получим:
(3). Уравнение (3) является математической
моделью исходной задачи механики.
Рис.3
Этап
исследования построенной модели.
Построенная кривая (парабола) пересекает
ось х
в двух точках х1=0
(начало
траектории) и х2=S=
(место
падения снаряда). Подставляя в полученные
формулы значения v0
и α,
получим y=
x-90x2,
отсюда x=0
и
x=
90.
Этап интерпретации результатов. По условию задачи необходимо было найти расстояние между начальной и конечной точкой траектории движения снаряда, то S=90 м, а траектория движения снаряда описывается уравнением y= x-90x2.
Для приведенной задачи можно предложить учащимся исследовать зависимость изменения траектории движения снаряда от начальной скорости и угла под которым он будет пущен с Земли.
Пример
2. Найдите
высоту конуса наибольшего объема,
который можно вписать в шар радиуса
(рис.4).
Решение.
Этап
формализации.
Обозначим через
-
радиус основания конуса, а через
-
высоту конуса, тогда
.
Продлим
до пересечения с поверхностью шара в
точке
и соединим ее с
.
Получим
-
прямоугольный, т.к.
-
опирается на
,
значит
.
Отсюда
,
тогда
(1).
Выражение (1) является математической
моделью приведенной геометрической
задачи.
Рис.4
Этап исследования построенной модели. Область определения функции V, D(V): h<2R. Найдем производную функции V:
V’=0.
или
4R-3h=0
h=0
h=
Рис.5
Так
как, на заданном промежутке функция
непрерывна и имеет на нем один экстремум- точка максимума, то в этой точке она
принимаем наибольшее значение.
Этап
интерпретации результатов.
Исходя из найденного решения делаем
вывод, что высота конуса наибольшего
объема равна
.
При обучении математике в профильной школе, особенного в классах естественнонаучного профиля, следует рассматривать производственные задачи и применяемые для их решения математические методы. Для ознакомления учащихся с сущностью таких методов целесообразно использовать элективные курсы и внеурочные занятия по математике. [24]
Наиболее распространенным методом, особенно в экономике, является метод линейного программирования. Суть этого метода заключается в нахождении экстремальных значений некоторой функции, которая называется целевой, при соблюдении ряда условий, представляющих собой систему линейных уравнений или неравенств, число которых превосходит число переменных. Решать задачи с применением метода линейного программирования можно как аналитически, так и графически.
Пример 3. Сельскохозяйственное товарищество занимается возделыванием только двух зерновых культур- зерновых и картофеля и располагает следующими ресурсами: пашня- 5 000 га, ручной труд- 300 000 человеко- часов и возможный объем тракторных работ- 28 000 условных га. Цель производства- получение наибольшего объема валовой продукции (в стоимостном выражении). Следует найти оптимальное сочетание посевных площадей культур, выращиваемых товариществом.
Решение:
Этап формализации: для составления математической модели воспользуемся нормативами затрат для данного товарищества.
Культура |
Затраты на 1 га посева |
Стоимость валовой продукции 1 га, усл. ед. | ||
Ручного труда, человеко- часов |
Тракторных работ, условных га | |||
Зерновые |
30 |
4 |
400 | |
Картофель |
150 |
12 |
1 000 |
Таблица 2
Критерием оптимальности является наибольшее значение стоимости валовой продукции. Для поиска оптимального решения обозначим через х1 га площадь, отводимую под зерновые, а через х2 га площадь, отводимую под картофель.
Тогда стоимость зерновых составит 400х1 условных единиц, а стоимость картофеля 1000х2 условных единиц. Следовательно, общая стоимость валовой продукции составит (400х1+1000х2) условных единиц. Обозначим эту сумм через у и назовем полученное выражение у=400х1+1000х2 (1) целевой функцией. Необходимо найти наибольшее значений данной функции при соблюдении следующих условий:
Общая площадь зерновых и картофеля не должна превосходить 5 000 га, т.е.
; (2)
Общие затраты ручного труда не должны превосходить 300 000 человеко- часов, т.е.
; (3)
Общий объем механизированных работ не должен превосходить 28 000 условных га, т.е.
; (4)
Площади, отводимые под зерновые и картофель, могут принимать только неотрицательные значения, т.е.
,
Таким
образом, условие задачи выражается
следующей системой неравенств:(5). Требуется найти такие значения
,
при которых целевая функция у=400х1+1000х2
(1)
принимает наибольшее значение,
удовлетворяющее системе неравенств
(5). Уравнение (1) – математическая модель
приведенной задачи, которую необходимо
исследовать на оптимальность.
На данном этапе следует обратить внимание школьников на то, что число неравенств в системе (5) превосходит число переменных. Такая ситуация является для учеников практически новой.
Этап исследования построенной модели. Решим задачу графически.
Построим
прямую х1+х2=5000.
Координаты всех точек треугольника LOK
удовлетворяют неравенству
.
Построим прямую
.
Координаты всех точек треугольника АОС
удовлетворяют неравенству
Построим
прямую
.
Координаты всех точек
треугольника
ВOD
удовлетворяют неравенству
Неравенствам
и
удовлетворяют все точки первой четверти
координатной плоскости х1Ох2.
Любая точка многоугольника AEMKO
удовлетворяет системе неравенств (5).
Рис.6
Для нахождения наибольшего значения целевой функции найдем ее значения в вершинах многоугольника AEMKO.
Вершина |
Координаты вершины |
Значение целевой функции, усл. ед. |
A |
(0; 2 000) |
2 000 000 |
E |
(250; 1 500) |
2 500 000 |
M |
(4 000; 1 000) |
2 600 000 |
K |
(5 000; 0) |
2 000 000 |
O |
(0; 0) |
0 |
Таблица 3
Таким образом, наибольшее значение целевой функции достигается в вершине М, что соответствует варианту плана, по которому под зерновые отводится 4 000 га, а под картофель 1 000 га.
Этап интерпретации результатов. Оптимальное сочетание посевных площадей культур, обеспечивающее получение наибольшего объема валовой продукции :зерновые- 4 000 га, картофель- 1 000 га.
Помимо метода линейного программирования в классах естественнонаучного направления и экономического профиля целесообразно знакомить учащихся с применением метода наименьших квадратов для решения нематематических задач, применяемых для прогнозирования процессов, протекающих в разных областях производственной деятельности.[24]
Пример 4. Определите перспективную урожайность сельскохозяйственной культуры.
Такая задача решается в связи с перспективным планированием производства сельскохозяйственной продукции. В основу решения этой задачи положены математико- статистические методы.
Этап
формализации.
Перспективная урожайность определяется
по формуле y=a+bx,
(1) где а- свободный член уравнения, b-
средняя ежегодная прибавка урожайности,
х- число лет с начала отсчета. Числовые
значения параметров a
и b
находятся методом наименьших квадратов
решением системы уравнений(2).
Наибольшую
методическую трудность представляет
раскрытие сущности метода наименьших
квадратов. [24] Он состоит в следующем.Из
формулы (1) следует, что перспективная
урожайность является линейной функцией
натурального аргумента х. Ее график-
множество дискретных точек прямой,
имеющих натуральный абсциссы (рис.7).
Отклонения
значений фактической урожайности от
расчетной аналитически выражаются
следующим образом: yi-a-bxi.
Сущность метода наименьших квадратов
состоит в том, чтобы сумма этих отклонений
была наименьшей. Это будет иметь место
лишь в том случае, когда частные
производные функцииf
по
a
и
b
равны
нулю
Действительно,
Рис.7
Не
трудно заметить, что мы пришли к системе
(2). Нуждается в разъяснении смысл знака
суммирования:
Математической моделью рассматриваемой задачи является функция, выраженная формулой (1), причем числовые значения параметров a и b находятся методом наименьших квадратов решением системы (2).
Этап исследования построенной модели. Составим таблицу, в которую введем значения фактической урожайности за несколько лет, предшествующих году, урожайность в который предстоит прогнозировать.
Число лет, хi |
Фактическая урожайность в ц/га, yi |
xi2 |
xiyi |
1 |
10,8 |
1 |
10,8 |
2 |
16,2 |
4 |
32,4 |
3 |
15,1 |
9 |
45,3 |
4 |
13,8 |
16 |
55,2 |
5 |
19,6 |
25 |
98,0 |
6 |
20,3 |
36 |
121,8 |
|
|
|
|
Таблица 4
Подставив
в систему уравнений (2) значения n,
,
,
,
придем к системе двух линейных уравнений
с переменнымиа
и b:
(3)
Решив систему (3), получим а=10,28 и b=21,62. По формуле (1) найдем перспективную урожайность: у=10,28+1,62·7=21,62.
Этап интерпретации резальтатов. Итак, перспективная урожайность пшеницы в рассматриваемом сельхозпредприятии на будущий год составляет 21,6 ц/га.
Метод наименьших квадратов может быть использован для решения практических задач, связанных с планированием производства продукции, прогнозированием ее себестоимости.
Включение математического моделирования в учебный процесс позволяет активизировать познавательную деятельность школьников, формировать научное мировоззрение учащихся, приобщать их к научному стилю мышления, формировать вычислительные умения и навыки.