Использование таблиц Excel при изучении математики в физкультурных вузах
Автор: Абдрахманова И.В.
Журнал: Физическое воспитание и спортивная тренировка @journal-fvist
Рубрика: Вопросы профессионального образования в сфере физической культуры и спорта
Статья в выпуске: 1 (1), 2011 года.
Бесплатный доступ
Короткий адрес: https://sciup.org/140125286
IDR: 140125286
Текст статьи Использование таблиц Excel при изучении математики в физкультурных вузах
В физкультурных вузах, несмотря на специфическую специализацию, большое внимание уделяется математической подготовке студентов. Существенно упростить решение некоторых задач высшей математики, раскрыть прикладной характер предлагаемых теоретических положений – вот основные задачи широкого использования программных продуктов при изучении математики. Например, решение систем линейных уравнений или построение поверхностей второго порядка:
Спектр компетенций специалиста, востребованного в современном мире, довольно широк. Профессиональная состоятельность определяется не столько знаниевым компонентом, сколько совокупностью общеучебных умений, среди которых лидирующие позиции принадлежат креативным умениям. Психологическая готовность к исследовательской деятельности в немалой степени зависит от уровня математической подготовки студента. Будущий менеджер в спорте должен владеть основами экономической теории. В свою очередь, теоретическая экономика характеризуется широким использованием математики, статистики и эконометрики.
При изучении различных экономических явлений используют их формальные описания, называемые экономическими моделями. Формализация основных особенностей функционирования экономических объектов позволяет оценить возможные последствия и использовать такие оценки в управлении, в частности, предсказывать будущее поведение объекта при изменении каких-либо параметров. Для любого экономического объекта возможность прогнозирования ситуации означает получение лучших результатов или избежание потерь.
Важнейшей проблемой управлении спортивными предприятиями является своевременное принятие правильных решений в связи с изменениями экономической ситуации. Поскольку экономические системы и объекты могут быть представлены в достаточно строгой математической форме, т. е. формализованы, то возникающие в практической деятельности предприятий ситуации могут быть смоделированы, а варианты наиболее целесообразных решений по их управлению могут быть получены из анализа результатов моделирования.
При изучении или желании применить математические методы студентам приходится обращаться к учебникам математики, статистики и эконометрики. Однако уровень математической подготовки студентов физкультурных вузов имеет высокий коэффициент вариации. Учитывая, что большой объем материала учебных пособий посвящен доказательствам теорем, что естественно с точки зрения науки математики, очевидны затруднения использования этих знаний при моделировании.
Выходом является своеобразное «свертывание» теоретического материала, его рассмотрение на справочном уровне с целью более глубокого акцентирования внимания студентов на прикладном характере предлагаемых схем, понятий и алгоритмов. С этой целью может быть использована одна из самых массовых информационных систем - Excel. Она позволяет выполнять как численные, так и аналитические (символьные) вычисления, имеет удобный математико-ориентированный интерфейс. Ее внедрение в практику обучения существенно облегчает решение сложных математических задач и снимает психологический барьер в изучении математических методов. Основная цель такого подхода – ознакомление студентов нематематических специальностей вузов с вычислительными методами как инструментом решения задач, встречающихся в их профессиональной деятельности, в частности, при использовании методов математического моделирования. Главные вопросы, возникающие у практика: «На чем основан метод, как применить его, что он может дать для решения той или иной его задачи?» Главные же вопросы, возникающие у математика – создателя методов: «Как метод работает с теми или иными функциями?» — обычно не затрагивают чувства и мысли пользователя. Например, все мы успешно пользуемся формулой вычисления длины окружности, но не все знают, как она выведена и т.п. Так и многие вычислительные методы у определенного круга пользователей превращаются в рабочий инструмент, усиливающийся в последние годы автоматизацией их применения с помощью персональных компьютеров.
Несомненными преимуществами программного пакета Excel являются: отсутствие прямой ориентации на специфическую предметную область, широкий диапазон статистических методов, дружелюбный интерфейс пользователя. Универсальность пакета особенно полезна: а) на начальных этапах обработки, когда речь идет о подборе статистической модели или метода анализа данных; б) когда поведение статистических данных выходит за рамки использовавшейся ранее модели; в) в процессе обучения основам статистики.
Несмотря на полезность этих средств, следует самым серьезным образом предостеречь студентов от чрезмерного доверия к ним. Речь, разумеется, не идет о том, что в табличном процессоре или в базе данных неверно считается среднее или дисперсия – формулы для вычисления простейших статистик, естественно, в них заложены правиль- ные. Однако для более сложных задач, например, регрессионного анализа, статистические процедуры из табличных процессоров и баз данных очень часто содержат грубейшие ошибки, приводящие к неправильным выводам. Поэтому обычно программирование статистических методов для таких программ сводится к введению соответствующих формул без учета их предназначения и границ применимости, что и приводит к указанным выше последствиям.
□ S 0 d У S X Sai ^ ’ ^ 2 - J| Й 50% - $ » ArialCyr T 10 . Ж К Ч |
АВ23 -г А
Например, проведен регрессионный анализ. Вы можете получить совсем не те результаты из-за того, что где-то в матрице данных случайно забыли ввести одно число, а программа не исключила соответствующее наблюдение из обработки, не выдала сообщение об ошибке, а просто расценила пропущенное число нулевым – просто потому, что таковы были заложенные в нее «соглашения». Возможность подобных ситуаций требует крайней осторожности при использовании статистических методов, заложенных в табличные процессоры и базы данных.
Особо следует сказать об использовании потенциала Excel при обработке результатов психолого-педагогических исследований. Технология написания программ решения конкретных психологических задач в среде Excel может быть интересна студентам, аспирантам и начинающим специалистам различных психологических специальностей.
Она раскрывает возможности интерпретации при помощи электронных таблиц результатов использования следующих методов:
-
• одномерной статистики (описательная статистика и задачи об одной к двух выборках);
-
• многомерной статистики (факторного и кластерного анализов).
Например, вычисление коэффициента корреляции рангов по Спирмену с использованием Excel:
|
А |
в |
с |
в |
Е |
F |
G |
н |
- |
J |
К |
|
|
1 |
ПРИМЕНЕНИЕ КОЭФФИЦИЕНТА РАНГОВОЙ |
||||||||||
|
2 |
КОРРЕЛЯЦИИ ПО СПИРМЕНУ |
||||||||||
|
3 |
п= |
24 |
|||||||||
|
4 |
|||||||||||
|
_5 6 |
X |
V |
ранг X по EXCEL |
частота ранга X |
Rx ранг X по Спирмену |
рангу по EXCEL |
частота ранга Y |
Ry рангУ по Спирмену |
d = Rx-Ry |
dz |
|
|
7 |
2,5 |
3,2 |
12 |
2 |
12.5 |
14 |
2 |
14,5 |
-2 |
4 |
|
|
8 |
1,9 |
1.5 |
4 |
1 |
4 |
1 |
1 |
1 |
3 |
9 |
|
|
9 |
3,7 |
2,4 |
19 |
1 |
19 |
2 |
2 |
2,5 |
16,5 |
272,25 |
|
|
10 |
2 |
3,6 |
5 |
2 |
5,5 |
17 |
3 |
18 |
-12,5 |
156,25 |
|
|
11 |
4,3 |
4,5 |
21 |
1 |
21 |
24 |
1 |
24 |
-3 |
9 |
|
|
12 |
2,4 |
3 |
10 |
2 |
10,5 |
ID |
3 |
11 |
-0,5 |
0.25 |
|
|
13 |
2,3 |
3,1 |
7 |
3 |
3 |
13 |
1 |
13 |
-5 |
25 |
|
|
14 |
4,8 |
4,2 |
23 |
1 |
23 |
22 |
1 |
22 |
1 |
1 |
|
|
15 |
1,7 |
2,9 |
1 |
1 |
1 |
7 |
3 |
Е |
-7 |
49 |
|
|
16 |
3,2 |
3,5 |
16 |
1 |
16 |
16 |
1 |
16 |
0 |
||
|
17 |
3,6 |
4 |
18 |
1 |
18 |
21 |
1 |
21 |
-3 |
9 |
|
|
18 |
2,3 |
3 |
7 |
3 |
8 |
10 |
3 |
11 |
-3 |
9 |
|
|
19 |
4,9 |
4,3 |
24 |
1 |
24 |
23 |
1 |
23 |
1 |
1 |
|
|
20 |
1.8 |
2,5 |
2 |
2 |
2,5 |
4 |
2 |
4,5 |
-2 |
4 |
|
|
21 |
2,8 |
2,9 |
14 |
1 |
14 |
7 |
3 |
8 |
6 |
36 |
|
|
22 |
4 |
3,6 |
20 |
1 |
20 |
17 |
3 |
1Е |
2 |
4 |
|
|
23 |
1.8 |
2.5 |
2 |
2 |
2,5 |
4 |
2 |
4.5 |
-2 |
4 |
|
|
24 |
3 |
3.2 |
15 |
1 |
15 |
14 |
2 |
14.5 |
0.5 |
0,25 |
|
|
25 |
2.4 |
2,9 |
10 |
2 |
10,5 |
7 |
3 |
Е |
2.5 |
6,25 |
|
|
26 |
4,5 |
3,9 |
22 |
1 |
22 |
20 |
1 |
20 |
2 |
4 |
|
|
27 |
2,3 |
2,7 |
7 |
3 |
8 |
Б |
1 |
6 |
2 |
4 |
|
|
28 |
3,4 |
3,6 |
17 |
1 |
17 |
17 |
3 |
18 |
-1 |
1 |
|
|
29 |
2 |
2,4 |
5 |
2 |
5,5 |
2 |
2 |
2,5 |
3 |
9 |
|
|
30 |
2,5 |
3 |
12 |
2 |
12,5 |
10 |
3 |
11 |
1.5 |
2,25 |
|
|
31 |
Сумма = |
619.5 |
|||||||||
|
32 |
Рэ*П = |
0,731 |
Pep = |
/0,41 (а |
< 0,05) |
||||||
|
33 |
(0,52 (а |
<0,01) |
|||||||||
|
34 |
|||||||||||
Таким образом, внедрение в практику преподавания таблиц Excel является мощным средством стимулирования познавательной активности студентов.
Список литературы Использование таблиц Excel при изучении математики в физкультурных вузах
- Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере/Под ред. В.Э.Фигурнова. 3-е изд., перераб. и доп. -М.: ИНФРА-М, 2003. -544 с.
- Васильков Ю.В., Василькова Н.Н. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании: Учеб. пособие. -М.: Финансы и статистика, 2002. -256 с.
- Сапегин А.Г. Психологический анализ в среде Excel. Математические методы и инструментальные средства. -М.: Ось-89, 2005. -144 с.
