Использование базы данных Vizier в обучении курс астрономии

На сегодняшний день в мировой информационной системе существует множество различных баз данных, которые отличаются по содержанию и направленности. Если мы посмотрим на крупнейшие базы данных, которые позволяют находить информацию в таких областях знаний, как астрономия, астрофизика, космические исследования и смежных науках, то базы данных в этой области основаны на конкретных данных наблюдений и могут быть отнесены к библиографическим базам данных. Если говорить об астрономии и смежных науках, то базу данных наблюдений можно разделить только на базы данных наблюдений, программные, проектные и аппаратные базы описания. Рассмотрим одну из таких баз данных VIZIER [1].

VIZIER (Франция). Созданная в 1996 г. база данных Strasbourg VizieR содержит более 11,1 тыс. каталогов, опубликованных и доступных в настоящее время в электронном виде, а также отдельные данные о 11,5 тыс. различных космических объектах.

Можно искать следующие объекты: по именам каталогов; по ключевым словам; по диапазонам излучения; по областям, которые охватывают важные области исследований (например, галактики с активными ядрами, туманности, скопления галактик, спектроскопические данные, красное смещение и т. д.); по именам объектов, расположенных в каталогах базы данных; по координатам астрономических объектов.

Рассмотрим применение VIZIER к образованию. Целесообразно использовать базу данных VIZIER для повышения знаний студентов, по темам изучаемых в курсе астрономии, для самостоятельного мышления и формирования их научного потенциала [2-3].

Рис. 1. Поиск объектов из базы данных сайта VIZIER.

Если посмотреть программу по курсу астрономии, то темы относящиеся к астрофизике соответствуют объектам базы данных VIZIER

(рис. 1). Например, по теме

«Галактика» учащимся можно дать следующие задание:

• -    найти каталоги галактик, опубликованные в 2010-2022 гг.;

• -    предоставить информацию о выбранном каталоге;

• -    найти эмпирические зависимости физических параметров в каталоге.

В этом случае целесообразно использовать метод «Кластер» для повышения скорости усвоения в процессе обучения (рис. 2).

Рис. 2. Кластерный метод для использования в базах данных

Использование баз данных в обучении астрономии очень эффективно.

Поэтому необходимо обогащать литературу по астрономии с научными достижениями. Тогда студенты не только знакомятся с теоретическими законами астрономии, но и получат возможность увидеть их практическое применение и получить собственные научные результаты. А это содействует для начала научно-исследовательской работы студентов.