Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Теоретические аспекты визуализации информации 7
1.1. Основные принципы общей теории информации 7
1.2. Современная концепция визуализации информации 13
1.3. Особенности визуализации текстовой информации 18
ГЛАВА 2. Визуализация физических процессов 22
2.1. Моделирование как основа системного анализа 22
2.2. Основные этапы технологии визуализации физических процессов 28
2.3. Математическая модель движения а-частицы. Визуализация потока случайных частиц 39
2.4. Компьютерное моделирование квантовых процессов 50
2.5. Процессы взаимодействия света с веществом на границе раздела двух диэлектриков 52
2.6. Исследование нелинейных процессов взаимодействия света с веществом 56
ГЛАВА 3. Визуализация теоретической информации и экспериментальных данных в компьютерных обучающих системах 72
3.1. Объектно-ориентированный подход при разработке компьютерного практикума по физике 72
3.2. Опыт Резерфорда на страницах HTML 75
3.3. Компьютерный практикум по квантовой теории 95
3.4. Программная реализация визуализации оптических явлений... 99
3.5. Компьютерный практикум по нелинейной оптике 104
3.6. Оценка эффективности применения визуализации физических процессов в процессе обучения 109
Заключение 113
Литература
- Современная концепция визуализации информации
- Особенности визуализации текстовой информации
- Математическая модель движения а-частицы. Визуализация потока случайных частиц
- Компьютерный практикум по квантовой теории
Современная концепция визуализации информации
Пропускная способность информационного потока и всей системы информационных компонентов имеет большое значение, так как она характеризует содержательное обеспечение процесса обучения.
Очень важной характеристикой информации является ее избыточность. Избыточность может быть положительной или отрицательной.
Положительная избыточность какого-либо сообщения — это та часть информации, которая не является носителем действительного содержания сообщения. Математически это можно выразить так: где /- содержание сообщения, т. е. количество переданной информации; пах - содержание, достигнутое при оптимальной передаче.
Положительная избыточность характеризуется повторяемостью, она обеспечивает возможность исправления ошибки и понимания смысла передаваемого сообщения. Положительная избыточность может быть установлена довольно простым способом. Из сообщения убираются знаки, слова предложения и т. д. до тех пор, пока это не лишает сообщение понятности, т. е. пока оно не теряет своего смысла. В зависимости от назначения данного сообщения степень избыточности в нем должна быть различной.
Отрицательную избыточность информации в учебном процессе можно рассматривать как возникновение изолированного нового содержания, не входящего в связи и отношения с системой формируемых знаний.
В зависимости от характера обучения, его вида и формы информация в процессе обучения несколько раз перекодируется, т.е., изменяет свою сигнальную форму (рисунки, слова, формулы и т. д.).
Система обучения может рационально функционировать только на основе полученной и переработанной информации. Обучение можно рассматривать как накопление информации в памяти и развитие способности устанавливать связи и отношения. Все это позволяет говорить, что процесс обучения неразрывно связан с получением, обработкой, хранением и воспроизведением соответствующей информации. Необходимо, однако учитывать, что обучение не только оперирует с какой-то определенной информацией, оно на основе полу 10
чения и обработки информации создает новую оригинальную информацию, что и является условием развития знания и науки. В процессе обучения происходит связь многих информации на основе их хранения, поступления, распределения по учебным каналам и каналам внешней среды. Поэтому обучение по всей схеме представляет систему с диффундирующими каналами поступления и обработки информации, на основе чего создается собственный комплекс информации у каждого ученика. Переработка и образование новой информации при обучении происходит на основе абстрагирования, обобщения и типизации реальных признаков изучаемого явления. Чтобы изучаемое явление приобрело характер информационного выражения, необходимо, чтобы оно получило изоморфное соотношение с определенными реальными фактами, характеризующими это явление. Учебная информация обычно лишь тождественна событию, явлению в рассмотрении определенных признаков, сторон, но всегда отражает его существо в условной (кодированной) форме. Чертежи, модели, формулы, изображения и т.д. передают сущность явления с определенной полнотой, но сами являются обобщенным подобием, условным кодом. Смысл и практика применения такого рода кодирования информации должны соответствовать, естественно, научной основе мышления.
Когда рассматривается информация в учебном процессе, то речь здесь идет не о механическом переносе в обучение шенноновской теории информации, предназначенной для решения задач функционирования автоматических систем. В системе обучения можно говорить об особенностях применения информации к учебному процессу путем установления исследования специфики передачи, хранения, переработки и использования объема и содержания учебной информации. Учебная информация неизбежно связана с комплексом факторов, оказывающих различное воздействие на систему учебного процесса, и непосредственно на студентов и преподавателей. Не все эти факторы можно наблюдать, можно измерять и объективно выражать в виде определенных показателей и характеристик.
Учебный процесс имеет множество информационных потоков, в которых может произойти частичная потеря и искажение основного содержания информации. Такие потери происходят в основном из-за неправильного кодирования и перекодирования, т. е. тогда, когда процесс передачи информации организован для использования необходимых методов и средств ее оптимальной учебной переработки. Необходимо, чтобы информация в каждое данное время учебной работы обеспечивала максимальное усвоение и минимальное время. Это условие, прежде всего, требует оптимального выбора средств обучения и устранения помех, искажающих и вытесняющих поступление учебной информации.
Введение в разумных пределах избыточной информации в учебный процесс повышает надежность обучения, обеспечивает прочность знаний. Избыточная информация создает условия для более глубокого решения задач, для всестороннего рассмотрения сторон предмета и повышает скорость усвоения изучаемого предмета.
Несмотря на комплексный и множественный характер действий в динами 11 ческой системе обучения, все процессы и действия этой системы могут быть представлены как те или иные операции над информацией, которая, понимается, как величина и может быть измерена. А это значит, что становится возможным решение одной из важнейших проблем обучения - определение количественного и качественного (смыслового) объема сведений, который студент может воспринять в определенный промежуток времени.
Количественное измерение информации в учебном процессе неразрывно связано с определением величины смыслового содержания. Эта сторона информации воспринимается при обучении индивидуально, но в то же время представляет собой определенный объективный материал определенного объема вне зависимости от личной субъективной его оценки.
Величина семантической (смысловой) информации зависит от некоторого параметра (S), который определяется числом смысловых выборов для правильного определения п понятий или операций при т логических условий в данном семантическом поле: S = mng (g - единица семантической информации).
Семантическая оценка учебной информации осуществляется на базе соответствующих языков науки и естественного языка. Существенно важным при смысловой оценке информации является одновременное обращение к ранговой степени понятия (к степени абстрагирования). При таком сочетании количественное выражение семантической стороны информации в учебном процессе осуществляется через содержание понятий и уровни их абстрагирования.
Понятие смысловой (семантической) информации близко примыкает к определению ценности информации, но не является с ней идентичной. Ценность информации не является абсолютной величиной, она характеризуется субъективным отношением к ней. Для одного человека данная информация имеет большое значение, а для другого она не представляет никакого интереса. Однако ценность информации как относительная величина может быть определена и выражена количеством через приращение вероятности достижения поставленной цели, ради которой собирается данная информация. Ценность информации может быть положительной, если поступление ее способствует достижению цели, и отрицательной, если поступление ее удаляет от достижения цели, например получение ложных сведений.
Передача, прием, переработка и другие действия с информацией в динамической системе связаны с определенными показателями ее выражения и функционального назначения. К таким показателям относятся: информативный объем, который поступает в систему; информативная емкость - свойство системы воспринимать, хранить, перерабатывать определенное количество информации; информационная система — динамическая система, имеющая вход и выход информации, обладающая определенным информативным объемом и информативной емкостью; информирующая сторона входная, обладающая в системе входом для информации или несколькими входами; информируемая сторона выходная, обладающая в системе выходом для информации или несколькими выходами.
Особенности визуализации текстовой информации
Перечисленные выше виды моделирования не являются взаимоисключающими и могут применяться при исследовании сложных объектов либо одновременно, либо в некоторой комбинации [12]. Кроме того, в некотором смысле концептуальное и, скажем, структурно-функциональное моделирование неразличимы между собой, так как те же блок-схемы, конечно же, являются специальными знаками с установленными операциями над ними.
Традиционно под моделированием на ЭВМ понималось лишь имитационное моделирование. Но и при других видах моделирования компьютер может быть весьма полезен. Например, при математическом моделировании выполнение одного из основных этапов - построение математических моделей по экспериментальным данным - в настоящее время просто немыслимо без компьютера. В последние годы, благодаря развитию графического интерфейса и графических пакетов, широкое развитие получило компьютерное, структурно-функциональное моделирование. Положено начало использованию компьютера даже при концептуальном моделировании, где он используется, например, при построении систем искусственного интеллекта.
Истоки структурно-функционального моделирования зародились в таких областях знаний, как теоретические основы электрических цепей, электроника и радиотехника, где впервые широко стали использоваться различные блок-схемы. Дальнейшее развитие структурно-функциональное моделирование получило в теории автоматического управления (ТАУ), где был развит аппарат, включающий в себя не только правила составления и преобразования, но и достаточно общую методологию анализа и синтеза структурных схем, основанную на том, что каждой математической операции над сигналами поставлен в соответствие определенный элементарный структурный блок. Хотя динамические структурно-функциональные схемы теории автоматического управления обладают широчайшими возможностями для анализа непрерывных, линейных динамических систем, описываемых дифференциальными уравнениями, они плохо подходят для описания процессов в экономико-организационных системах, где связи между отдельными блоками имеют гораздо более широкое толкование и редко могут быть сведены к некоторой функции времени (сигналу). Не очень удобны они и для описания алгоритмов и программ, для которых понятие «элементарный блок» существенно отличается от принятого в ТАУ. В результате довольно длительной разработки и последующей эволюции были созданы и нашли широкое применение государственные стандарты на составление и использование блок-схем алгоритмов и программ, вошедшие впоследствии в перечень обязательных документов Единой системы программной документации (ЕСПД). Использование стандартов на блок-схемы алгоритмов и программ весьма жестко контролировалось как Госфондом алгоритмов и программ (ГАП), так и другими органами, причем описание любой программы и любого алгоритма должно было содержать блок-схему, даже и при отсутствии особой необходимости [8].
Дальнейшее развитие блок-схем, связано с развитием автоматизированных систем управления производством (АСУП), появившихся в начале 70-х годов прошлого века, в которых, в отличие от алгоритмов и программ, блок-схемы стали выполнять несколько иные функции. Основным назначением графических символов при проектировании АСУП явилось именно моделирование объекта автоматизации и процессов функционирования самой АСУП [42]. В целом, совокупность символов для АСУП и правил их использования образуют простейший язык структурно-функционального моделирования, применяющийся при системном анализе и проектировании автоматизированных экономико-организационных систем [68].
Современные методы структурно-функционального анализа и моделирования сложных систем были заложены благодаря трудам профессора Массачусет-ского технологического института Дугласа Росса, который впервые использовал понятие «структурный анализ», пытаясь создать алгоритмический язык APT, ориентированный на модульное программирование. Дальнейшее развитие идеи описания сложных объектов как иерархических, многоуровневых модульных систем с помощью относительно небольшого набора типовых элементов привело к появлению SADT (Structured Analyses and Design Technique), что в дословном переводе означает «технология структурного анализа и проектирования», а по существу является методологией структурно-функционального моделирования и анализа сложных систем [31]. Одним из первых программных комплексов структурно-функционального анализа на основе SADT был пакет AUTOIDEF0, разработанный в рамках программы ВВС США по созданию интегрированной автоматизированной системы управления производством (Integreted Computer Aided Manufacturing). В основе пакета лежит подмножество SADT, названное IDEFO. AUTOIDEF0 предназначался для облегчения процесса создания и рецензирования SADT-диаграмм и моделей для географически удаленных аэрокосмических подрядчиков. Поскольку модели часто рецензировались и исправлялись, система функционировала на диалоговых устройствах и сетях связи и включала в себя тогда еще редкие дисплеи с векторной графикой и графопостроители. Система AUTOIDEF0 предоставляла удаленным пользователям командно-ориентированную графическую среду, управляемую с помощью иерархического меню, которое облегчало работу с библиотекой диаграмм и графическими средствами. Одновременно могло создаваться, храниться, обрабатываться, публиковаться и архивироваться множество различных моделей, построенных по единой методологии средствами SADT.
Другим программным продуктом, реализующим методологию структурно-функционального анализа SADT, является Design/IDEF производства компании Meta Software Corp. [5]. Он ориентирован на проектирование и моделирование сложных систем широкого назначения, связанных с автоматизацией и компьютеризацией производства, а также с задачами экономико-организационного управления и бизнес-планирования. Design/IDEF имеет быструю и высококачественную графику, включающую возможности создания SADT-моделей, содержит встроенный словарь данных, позволяющий хранить неограниченную информацию об объектах и моделях, допускает коллективную работу над моделью, позволяет генерировать отчеты по результатам системного анализа. Первой отличительной чертой SADT-методологии является принцип построения модели сверху вниз. При этом, в соответствии с назначением модели, на каждом уровне можно сформулировать обоснованные требования к точности и разрешающей способности модели. На первом этапе построения иерархии моделей можно и нужно начать с достаточно грубых (эскизных) моделей. Поскольку методология SADT позволяет уточнять модели с помощью раскрытия SADT-блоков высшего уровня иерархии, новые штрихи при необходимости могут быть добавлены без изменения тех моделей, которые уже построены. Таким образом, SADT реализует иерархическое, многоуровневое моделирование, и в этом ее второе отличие от известных подходов[68].
Еще одним широко известным инструментальным средством структурно-функционального моделирования, основанным на стандарте IDEF0, является пакет Bpwin, предлагаемый компанией MacroProject. Он предназначен для моделирования и оптимизации бизнес-процессов и автоматизирует многие рутинные процессы, связанные с построением моделей систем, с помощью техники «drag&drop». Для лучшего понимания, описания или иллюстрации процесса моделирования в Bpwin предусмотрены различные способы отображения данных, а также мультимедийные вставки [1].
В последние годы для структурно-функционального анализа в России все чаще применяется отечественное инструментальное средство «CASE-Аналитик», разработанное научно-техническим предприятием «Эйтэкс» («Макро Проджект»). «Эйтэкс» было создано на базе НИИ приборостроения и вобрало отечественный опыт создания подобных систем [10]. «CASE-Аналитик» предназначен для автоматизации проектирования и внедрения систем обработки информации и управления самого широкого класса: информационно-вычислительных сетей, организационно-управленческих АСУ всех уровней, банковских и бухгалтерских систем, систем автоматизации эксперимента, делопроизводства и пр. Близкими по назначению и характеристикам к пакетам структурно-функционального моделирования являются, с одной стороны, средства поддержки презентаций, а с другой - программные системы комплексной автоматизации предпроектного анализа и проектирования информационных систем [69]. Первые, более простые и широко распространенные, обычно используются на начальной стадии проектирования. Они включают программы построения блок-схем и диаграмм, средства деловой графики и создания демонстрационных приложений (слайд-шоу, мультимедиа-шоу, анимация). Некоторые из них содержат встроенные пакеты с развитыми математическими функциями и позволяют выполнять сложную обработку данных, необходимую при построении функциональных моделей [61].
Программные средства, предназначенные для комплексной автоматизации предпроектного анализа и проектирования информационных систем, кроме средств собственно структурно-функционального моделирования обычно содержат средства моделирования и проектирования баз данных.
Другим видом компьютерного моделирования, как было отмечено выше, является имитационное моделирование. Оно появилось ранее структурно-функционального моделирования, хотя при моделировании сложных объектов это следующая фаза моделирования. Причина в том, что структурно-функциональное моделирование окончательно сформировалось лишь с развитием графических оболочек, которые совершенно необходимы для структурно-функционального моделирования, в то время как имитационное моделирование может использовать графический интерфейс, но в гораздо меньшей степени зависит от него [51].
Математическая модель движения а-частицы. Визуализация потока случайных частиц
Чтобы избавиться от этого несвойственного реальному пучку частиц недостатка, необходимо дифференцировать области цилиндрического пучка, увеличивая шаг заполнения пучка частицами по мере удаления их от центра пропорционально расстоянию до оси пучка. Полученный при этом поток будет тем более однородный, чем меньшим будет шаг вдоль радиуса пучка.
Моделирование рассеяния такого потока представлено на рис. 2.10. На рис. 2.11 представлен график зависимости проверяемой в опыте Резерфорда величины от угла рассеяния для такого «дифференцированного» пучка, построенного на основе данных таблицы 2.4. Видно, что разброс в значениях проверяемой на постоянство величины значительно меньше, чем у «недифференцированного» пучка.
Несмотря на то, что разброс значений у дифференцированного пучка гораздо меньше, чем у недифференцированного, он остается очень большим. Он может быть уменьшен путем увеличения числа разбиений радиуса пучка, т.е. улучшения его однородности. Но даже при таком разбросе можно сделать вывод о практическом постоянстве исследуемой величины, если учесть колоссальные изменения сомножителей, составляющих это произведение.
На рис. 2.13 приведены графики исследуемой величины для обоих пучков -дифференцированного и недифференцированного. Таким образом, увеличивая плотность заполнения случайного пучка пропорционально расстоянию до его оси, можно улучшить однородность цилиндрического пучка и уменьшить отклонение рассчитываемой величины от постоянной.
В общем экспериментальные результаты чрезвычайно точно согласуются с формулой Резерфорда. Конечно, для легких атомов нужно учитывать отдачу ядра при столкновении с а-частицей. Это легко сделать, однако в нашей модели не учитывается отдача ядра.
В реальных опытах Гейгера и Марсдена (углы рассеяния менялись в широких пределах от 15 до 150) возникал небольшой разброс в значениях, что объяснялось экспериментальными трудностями создания моноэнергетических пучков а-частиц постоянной плотности. В нашей модели это легко устраняется.
Понятия, обсуждаемые в квантовой механике, не обладают свойством наглядности, т.е. не могут быть объяснены с помощью привычных нам образов. Наблюдаемые в микромире закономерности в ряде случаев существенно отличаются от закономерностей классической физики. Оказалось, например, невозможным определить скорость частицы как производную dr/dt. Кроме того, квантовая механика часто дает только вероятностные предсказания. Она позволяет вычислять вероятности воздействия микрочастиц на макроскопические приборы. Свойства микрочастиц в квантовой механике описываются с помощью вспомогательной величины - волновой функции, которая является, вообще говоря, комплексной, и не имеет прямого физического смысла.
Все это, в известной степени, усложняет понимание квантовой механики и вызывает необходимость моделирования различных квантовомеханических ситуаций [25].
Физико-математическую основу процесса визуализации квантовых процессов в случае относительно простых одномерных задач составляет численное решение уравнения Шредингера номерного кусочно-постоянного потенциального поля. При этом используется хорошо известный метод сшивки точных решений на соседних отрезках. Для численных расчетов используется система атомных единиц Хартри /l=me=e. Тем не менее, в теоретических разделах сохранены множители /гит, чтобы не нарушать привычный вид формул.
Визуализация по указанному алгоритму позволяет подробно рассмотреть задачи движения частицы в ограниченной области (финитное движение), когда частица не может уходить на бесконечность, спектр значений энергии при этом дискретный; свободное движение (инфинитное), когда частица может уходить на бесконечность и имеет непрерывный спектр значений энергии.
Демонстрация различий волновых функций для различных значений энергии из области дискретного спектра позволяет выбирать разрешенные состояния, основываясь на утверждении о том, что частица совершает движение в ограниченной области и, следовательно, волновая функция должна довольно быстро стремиться к нулю вне области, занятой потенциалом. Это условие непосредственно следует из физического смысла квадрата волновой функции, который есть плотность вероятности обнаружения частицы в определенной области пространства. Таким образом демонстрируется появление квантований уровней энергии (дискретного спектра) при наложении условия ограниченности движения.
При демонстрации волновой функции для допустимых уровней энергии дискретного спектра можно различать состояния с различными квантовыми числами, которые, как известно, равны числу узлов волновой функции, т.е. числу точек, в которых эта функция равна нулю.
Находясь в одном из разрешенных состояний дискретного спектра, частица не обладает определенным импульсом. Осознание этого факта происходит при просмотре распределения вероятностей различных значений импульса для допустимых уровней энергии. Компьютерное моделирование позволяет подробнее рассмотреть и изучить это распределение. В частности, оно позволяет обратить внимание на различия в распределении для четных и нечетных уровней, на особенность распределения для состояния с энергией, очень близкой к нулю.
Возможно рассмотрение изменения картины при однопараметрической де 52 формации потенциала. Сюда, в частности, относится прослеживание изменения числа и взаимного расположения допустимых уровней энергии дискретного спектра при изменении ширины или глубины прямоугольной потенциальной ямы.
Для области непрерывного спектра моделируется наблюдение зависимости коэффициента прохождения от энергии в поле потенциальной ямы или потенциального барьера.
Рассмотрение задачи для прямоугольной потенциальной ямы, удобной для аналитического изучения, - своеобразный мост для перехода к исследованию более сложных одномерных потенциальных полей.
Сложным является уже поле, представляющее собой две потенциальные ямы, моделирующее двухатомную молекулу. Визуализируя такую задачу, можно проследить зависимость величины расщепления уровней энергии от ширины барьера между ямами, от его высоты. Можно также проследить «локализацию» состояний в отдельных ямах при нарушении симметрии потенциала. С помощью компьютерного эксперимента можно ответить на вопрос: связано ли появление состояний, распространяющихся на обе ямы, с симметрией или только с совпадением уровней в ямах. Можно проследить, как изменяются волновые функции основного и первого возбужденного состояний, если одна из ям (поначалу более мелкая) углубляется. Анализируя распределения по импульсам для стационарных состояний в поле двух ям, полезно проследить изменение распределений при нарушении симметрии поля.
Изучая коэффициент прохождения в поле двух барьеров, можно наблюдать, что при некоторых условиях в таком поле достигается коэффициент прохождения, равный единице, для энергии налетающей частицы, меньшей высоты потенциального барьера. Рассматриваемое поле моделирует резонатор.
Увеличивая число одинаковых потенциальных ям, можно смоделировать состояния электрона в кристалле, сравнить энергетический спектр и волновые функции для него и для одиночной потенциальной ямы.
Сделав одну из ям более широкой (или глубокой), чем остальные, можно наблюдать состояния, «локализованные» вблизи «примеси». В поле, образованном несколькими парами одинаковых потенциальных ям, «зона» связанных состояний расщепляется на две.
Компьютерный практикум по квантовой теории
Представляемая на страницах HTML информация носит блоковый характер с иерархической структурой, позволяющей обратиться из любого места любого блока к любому месту другого блока. Иерархичность структуры не является собственно свойством страницы HTML. Иерархия блоков закладывается путем организации гиперссылок и определяется, требованиями естественной организации познавательного процесса.
Исходя из основных методических задач, все блоки HTML - документа можно подразделить на базовые (основные, исходные, «материнские», ключевые) и «дочерние» - подчиненные блоки. При этом обращение к дочернему блоку может преследовать цель как получения дополнительной информации по основному блоку, так и перехода к другой задаче, по отношению к которой дочерний блок сам является базовым. Существенными элементами каждого блока являются точки перехода в другие блоки. В качестве таких точек перехода могут быть использованы как специальные элементы, привлекающие к себе внимание, так и отдельные части блока, логика которых требует обращения к информации из другого блока.
Особенности восприятия информации на экране монитора заставляют накладывать необычные для привычной текстовой информации ограничения на ее экранное представление. Учет этих особенностей совместно с задачами обучения позволяет сформулировать некоторые общие требования к содержанию блока:
1. Каждый блок представляет собой логически стройную систему с законченной мыслью.
2. Размер блока по возможности не должен превышать двух-трех экранов текстовой информации (лучше, если вся основная информация помещается на одном экране).
3. Основной (базовый) блок, решающий определенную задачу не должен содержать подробных и длинных математических выкладок, затрудняющих понимание задачи в целом.
4. Положения основного (базового) блока, требующие дополнительных разъяснений, содержит гиперссылки на дочерние блоки, содержащие дополнительную информацию.
5. Так как рисунки занимают, как правило, большую часть экрана, то их желательно подключать к базовому блоку в виде гиперссылки, открывающей в отдельном окне файл, содержащий рисунок.
Структура основной HTML страницы автоматизированной обучающей системы определяется как стоящими перед ней задачами, так и выбранными для ее реализации программными средствами [63]. Структура страницы определяется также возможностями программы просмотра HTML страниц. В частности, для Internet Explorer, начиная с версии 3.0, возможен просмотр станиц с фреймовой структурой.
Использование фреймовой структуры для домашней HTML страницы позволяет также постоянно держать на виду содержание автоматизированной обучающей системы в виде навигационной панели или меню. Пункты этого меню являются точками перехода к соответствующим разделам обучающей системы. При необходимости просмотра информации в соседнем окне во весь экран размер окна содержания может быть уменьшен с помощью мыши до полного исчезновения. Таким же образом размер окна содержания (или любого другого окна) может быть восстановлен до нужного размера, определяемого обучаемым - пользователем обучающей системы с точки зрения удобства восприятия информации.
Все вышеперечисленное делает страницы HTML поистине неоценимым инструментальным средством для создания автоматизированной обучающей системы [17].
Основные компоненты АОС, реализующей визуализацию физических объектов, процессов, явлений и имитацию физического эксперимента определяются структурой деятельности студента и преподавателя [33, 66, 4.1].
Крупномасштабная структура комплекса обучающих программ, обслуживающих имитацию лабораторного эксперимента, построенная на основе анализа общих задач, стоящих перед АОС и рассмотренных выше, представлена на рис. 3.1.
Основой является компонента, которую можно было бы назвать «информационной». Информируя учащегося о содержании обучающего комплекса, она одновременно должна управлять последовательностью его действий, оставляя ему столько свободы, сколько необходимо для решения связанных с этой свободой педагогических задач.
Информационная компонента содержит информацию о составе всего обучающего комплекса и способе подключения и месторасположении основных блоков, реализующих диалог учащегося и учителя. Основой информационной компоненты может служить «домашняя» страница HTML, рассматриваемая ниже.
Структура комплекса обучающих программ. Корректирующая и контрольная компоненты при надлежащей организации призваны придать АОС статус экспертной обучающей системы. Анализ и разработка этих составных частей АОС представляют собой отдельную многокомпонентную задачу.
Классификацию некоторых основных блоков, образующих АОС по физике, можно произвести, исходя из решаемых ими задач обучения и содержания -конкретного наполнения визуальной информацией. Именно эти параметры определяют как структуры таких блоков, так и метод их программной реализации.
Базовым блоком информационной компоненты является «домашняя страница» HTML - Home. Эта страница либо постоянно присутствует на экране монитора, либо к ней можно обращаться из любого блока АОС.
Так как исторические аспекты в исследовании физических законов, как правило, играют существенную роль для понимания их сущности и формы представления, то естественным представляется наличие текстовых блоков по истории физики, содержащих информацию об истории открытия явления и биографии физиков, связанных с исследованием этого явлением и кругом близких явлений. Естественной формой представления таких блоков является формат HTML и средства Microsoft Office.
Близким по форме и содержанию является текстовый блок, содержащий теоретические основы эксперимента или изучаемого физического явления. Основной отличительной чертой такого блока является обилие математических формул, как правило, со сложной символикой, графиков, рисунков. Такого рода информация может быть помещена на страницах HTML средствами Microsoft Office. Однако помимо этой информации к теоретическому блоку могут быть присоединены блоки, строящие графики, траектории и т. п. Для реализации таких блоков возможностей языка Java Script может быть недостаточно, и приходится использовать более мощные средства программирования.
Блок имитации эксперимента представляет собой ядро рассматриваемой АОС и, как правило, не может быть построен только средствами языка, естественного для страниц HTML. В предлагаемом здесь варианте он представляет собой ехе- файл, созданный средствами языка C++ Builder.
Блок обработки результатов измерения является одним из обязательных блоков АОС, основанной на имитации лабораторного физического эксперимента. В зависимости от ставящихся перед ним задач для его реализации возможно использование различных средств программирования. В предлагаемом ниже варианте основной задачей блока обработки информации является построение графика измеряемой величины. Для этой цели можно использовать Excel- таблицу.
Существенными элементами любого блока являются точки перехода в другие блоки {«трамплины»). В качестве таких трамплинов могут быть использованы как специальные элементы, привлекающие к себе внимание, так и отдельные части блока, логика которых требует обращения к информации из другого блока [64].
Рассмотренные виды блоков могут отличаться и формами естественных трамплинов. Иерархия блоков закладывается путем организации гиперссылок и определяется разработчиком комплекса, исходя из требований естественной организации познавательного процесса. Исходя из основных методических задач, мы будем подразделять все блоки на базовые {основные, исходные, «материнские», ключевые) и «дочерние» - подчиненные блоки. При этом обращение к дочернему блоку может преследовать цель как получения дополнительной информации по основному блоку, так и перехода к другой задаче, по отношению к которой дочерний блок сам является базовым.
Структура домашней страницы определяется как стоящими перед ней задачами, так и выбранными для ее реализации программными средствами.
