docInformatika v skole a v praxi 2007 - zbornik3
download 
Stížnost Transkript
Informatika v skole a v praxi 2007 - zbornik3
Pedagogická fakulta Katolíckej univerzity v Ružomberku Katedra informatiky Informatika v škole a v praxi Zborník 3. ro níka konferencie s medzinárodnou ú as ou 10. – 12. september 2007 Ružomberok Ružomberok 2007 Katolícka univerzita v Ružomberku Pedagogická fakulta Informatika v škole a v praxi doc. Ing. Igor ernák, PhD. Ing. Janka Majherová Ing. Anna Kútna Ing. Hedviga Ortan íková Informatika v škole a v praxi Zborník 3. ro níka konferencie s medzinárodnou ú as ou Pedagogická fakulta Katolíckej univerzity v Ružomberku Ružomberok 2007 Informatika v škole a v praxi doc. Ing. Igor ernák, PhD. Ing. Janka Majherová Ing. Anna Kútna Ing. Hedviga Ortan íková © Copyright by the Pedagogical Faculty of Catholic University in Ružomberok, 2007 Redak ná rada: doc. Ing. Igor ernák, PhD., m. prof. KU (predseda) doc. RNDr. Alica Kelemenová, CSc. doc. RNDr. Milan Lehotský, CSc. Ing. Magdaléna Chmelá ová, PhD. ( R) Obálka Ing. Pavol Laj iak ISBN 978 – 80 – 8084 – 222 – 2 Za jazykovú úpravu zodpovedajú autori príspevkov Edi né stredisko Pedagogickej fakulty, Námestie Andreja Hlinku 56/1, 034 01 Ružomberok tel/fax 00421-44-4320960; http://fedu.ku.sk 4 Obsah ANALÝZA ÚDAJ S POUŽITÍM GRAFICKÉHO VÝSTUPU ..................................................................... 8 PETR CENEK SEGMENTACE EEG SIGNÁL ...................................................................................................................... 12 JIND ICH CINIBURK, MARTIN HOŠNA, PAVEL MAUTNER ROZVOJ KLÍ OVÝCH KOMPETENCÍ V TÉMATICKÉM CELKU INFORMA NÍ A KOMUNIKA NÍ TECHNOLOGIE NA PRIMÁRNÍ ŠKOLE...................................................................... 16 LUKÁŠ CÍRUS JE DOSTATO NÁ VÝU BA INFORMATIKY NA STREDNÝCH ŠKOLÁCH?..................................... 21 MARTA ABOUNOVÁ INTERAKTÍVNE A NEINTERAKTÍVNE ZDROJE VIRTUÁLNEJ KATEDRY ..................................... 26 IGOR ERNÁK, ANNA KÚTNA ANALÝZA APLIKÁCIE ELEKTRONICKÉHO TESTOVANIA ŠTUDENTOV....................................... 31 LIBUŠA GASIDLOVÁ SK.OPENACADEMY.EU – PORTÁL ZAMERANÝ NA PROPAGOVANIE A ŠÍRENIE OTVORENÉHO SOFTVÉRU NA ŠKOLÁCH ............................................................................................... 36 VLADIMÍR HAD, MAREK NAGY, MILOŠ ŠRÁMEK DETEKCE A ODSTRAN NÍ ARTEFAKT V EEG SIGNÁLU ................................................................. 42 MARTIN HOŠNA, PAVEL MAUTNER, JIND ICH CINIBURK AUTOMATICKÁ KONTROLA KONVENCÍ A N KTERÝCH CHYB V JAZYCE JAVA ..................... 46 MARTIN HOŠNA, ROMAN MOU EK VYUŽITÍ APLIKACE FREEMIND V PROJEKTOVÉM VYU OVÁNÍ ................................................... 51 MAGDALENA CHMELA OVÁ, ELIŠKA TRETEROVÁ EFEKTIVNÍ TVORBA MULTIMEDIÁLNÍCH STUDIJNÍCH MATERIÁL .......................................... 55 VLADIMÍR JEHLI KA VÝVOJ SOFTWARU PRO ZPRACOVÁNÍ EEG SIGNÁL ....................................................................... 59 PETR JEŽEK, MARTIN HOŠNA, ROMAN MOU EK ALGORITMICKÁ KRÁSA............................................................................................................................... 63 ALICA KELEMENOVÁ VYUŽITIE SYSTÉMU POSTGRESQL VO VÝU BE PREDMETU DATABÁZOVÉ SYSTÉMY ......... 65 ROMAN KRAKOVSKÝ MODELY A ALGORITMY POUŽÍVANÉ PRI SYNTÉZE RE I ............................................................... 69 PAVOL LAJ IAK VIRTUÁLNA BOTANIKA A L SYSTÉMY NA STREDNEJ ŠKOLE ......................................................... 76 JANKA MAJHEROVÁ, ALICA KELEMENOVÁ PRÍPRAVA DIŠTAN NÉHO ŠTÚDIA V PODMIENKACH VYSOKEJ ŠKOLY..................................... 82 EDUARD MAŠEK, IGOR ERNÁK. ZPRACOVÁNÍ ESKY PSANÝCH TEXTOVÝCH DOKUMENT KOHONENOVOU SAMOORGANIZUJÍCÍ MAPOU..................................................................................................................... 87 PAVEL MAUTNER, ROMAN MOU EK 5 SOFTWARE FOR EEG DATA ANALYSIS AND VISUALIZATION......................................................... 92 MARTIN MOJŽÍŠ, ROMAN MOU SCÉNÁ E PRO M ROMAN MOU EK ENÍ EEG ....................................................................................................................... 97 EK, PAVEL MAUTNER, MARTIN MOJŽÍŠ SIMULÁCIA REGULA NÝCH OBVODOV ............................................................................................... 102 UBOMÍR NAŠ ÁK, MÁRIA HR KOVÁ GRY KOMPUTEROWE JAKO CZYNNIK ODDZIAŁYWANIA NA DZIECI I MŁODZIE .............. 108 HENRYK NOGA OPEN SOURCE VERZUS CABRI GEOMETRIA II................................................................................... 111 PAVLA U UKOVÁ MOŽNOSTI VYUŽITIA INTERNETU NA HODINÁCH TECHNICKEJ VÝCHOVY .......................... 114 MONIKA OLEKŠÁKOVÁ, MIROSLAV ÖLVECKÝ EFEKT VYUŽITIA MULTIMEDIÁLNEJ TECHNIKY VO VÝUKE INFORMATIKY NA NAŠEJ ŠKOLE............................................................................................................................................................... 119 MIROSLAV ORAVEC VYUŽITIE LOGICKÝCH HIER PRI VÝU BE ALGORITMOV ............................................................ 123 HEDVIGA ORTAN ÍKOVÁ LIVE CD DISTRIBÚCIA OS GNU/LINUX EDUBUNTU PRE POTREBY ZŠ ........................................ 127 KAROL PAUCHLY VYUŽITIE EDUKA NÝCH APLIKÁCIÍ LIVE CD DISTRIBÚCIE OS GNU/LINUX EDUBUNTU NA ZŠ........................................................................................................................................................................ 131 ZUZANA PAUCHLYOVÁ VYUŽITIE DIGITÁLNEHO FOTOGRAFICKÉHO PRÍSTROJA VO FYZIKÁLNYCH MERANIACH A POZOROVANIACH .................................................................................................................................... 134 DANIEL POL IN VYUŽITIE VÝVOJOVÉHO KITU S PROCESOROM ATMEGA32 VO VYU OVACOM PROCESE. ............................................................................................................................................................................ 143 JOZEF PUSKAJLER, JOZEF ŠURIANSKY, MARTIN PORUBSKÝ VYUŽITÍ PROJEKTOVÉ METODY VE VÝUCE INFORMATIKY ........................................................ 148 VLASTA RABE PRECHOD LMS SYSTÉMU MOODLE Z VERZIE 1.5.3+ NA 1.8.2+....................................................... 153 MICHAL ROJ EK SKÚSENOSTI S PROCESOM VÝU BY V SKUPINÁCH ......................................................................... 157 BOHUSLAV SEDLIAK INFORMATICKÁ VÝCHOVA NA 1. STUPNI ZŠ (SÚ ASNÝ STAV) .................................................... 160 IVONA SMIEŠKOVÁ, IGOR ERNÁK INFORMATICKÁ VÝCHOVA AKO POVINNÝ PREDMET NA 1. STUPNI ZŠ ? ................................. 165 IVONA SMIEŠKOVÁ, IGOR ERNÁK MOŽNOSTI VZDELÁVANIA U ITE OV V OBLASTI VYUŽÍVANIA IKT VO VYU OVANÍ NA ZŠ ............................................................................................................................................................................ 168 IVONA SMIEŠKOVÁ, IGOR ERNÁK 6 APLIKÁCIA SIMULA NÉHO PROGRAMU PRI SYNTÉZE ELEKTRICKÉHO OBVODU.............. 171 PAVEL SPODNIAK ASTÉ TERMINOLOGICKÉ CHYBY V OBLASTI INFORMATIKY A INFORMA NÝCH A KOMUNIKA NÝCH TECHNOLÓGIÍ..................................................................................................... 177 JÁN STOFFA, VERONIKA STOFFOVÁ ELEKTRONICKÉ VZDELÁVANIE NA STREDNÝCH ŠKOLÁCH ........................................................ 183 VERONIKA STOFFOVÁ, VERONIKA GABA OVÁ TVORBA ANIMA NO-SIMULA NÝCH MODELOV V RÔZNYCH PROSTREDIACH..................... 188 VERONIKA STOFFOVÁ, LADISLAV VÉGH APLIKACE ALGORITMU MATCHIG PURSUIT P I ZPRACOVÁNÍ SIGNÁL EEG...................... 194 JAROSLAV SVOBODA, MARTIN HOŠNA, PAVEL MAUTNER VÝZNAM RIADENIA SAMOSTATNEJ PRÁCE ŠTUDENTOV V ZÍSKAVANÍ PO ÍTA OVÝCH ZRU NOSTÍ..................................................................................................................................................... 199 ŠTEFAN SZ KÖL, KRISZTINA TÓTH, MIROSLAVA BOŠ ÁKOVÁ VÝU BA CAD A E–LEARNING ................................................................................................................... 203 UDOVÍT ŠIPOŠ VYUŽITIE IKT V PROJEKTOVOM VYU OVANÍ A MEDZIPREDMETOVÉ VZ AHY V PODMIENKACH ZŠ A SŠ. ......................................................................................................................... 207 TERÉZIA ŽIGOVÁ ADRESÁR ......................................................................................................................................................... 212 7 Analýza údaj s použitím grafického výstupu Petr Cenek Abstrakt: P ísp vek se zabývá problémy zobrazení a analýzy souboru údaj s použitím graf . Využití r zných pohled na zkoumané závislosti v uživatelsky p íjemném prost edí dovolí lépe pochopit funk ní závislosti, m že být dobrou pom ckou pro výklad a prezentaci takových závislostí ve výuce a m že být základem i pro vzájemné porovnání r zných metod a p ístup a výb r nejvýhodn jších ešení. Úvod Názornost prezentovaných informací je jedním prvotních p edpoklad p i výkladu. Pokud jsou obsahem výkladu p evážn íselné informace, m žeme se spokojit s pouhým vý tem fakt , ale mnohem zajímav jší bude poukázat na trendy zm n a závislosti prezentovaných údaj na hodnotách parametr , pro které byly údaje zaznamenány. Nap íklad pr m rnou výšku obyvatel m žeme ukázat jako asovou adu v závislosti na roku m ení anebo v závislosti na stá í apod. Každou takovou množinu nam ených údaj m žeme zobrazit jako tabulku íselných hodnot, jako dvou anebo trojrozm rný graf anebo jako funk ní závislost. asto je vhodné ukázat porovnání údaj pro r zné množiny m ení (nap . pr m rnou výšku obyvatel pro r zné národy a v r zných asových obdobích). Pro uvedené úlohy jsou k dispozici komer ní programy nap . tabulkové procesory, statistické programy anebo grafické editory. V tšinou jsou však tyto programy omezeny na ur itou množinu úloh a pokud bychom cht li spojit r zné pohledy na zkoumané údaje, museli bychom použít více program s malou úrovni pohotovosti a interaktivity. V p ísp vku ukážeme možnosti spojení alespo n kterých funkcí do jednoho uživatelského programu. Grafické zobrazení údaj P edpokládejme, že máme zadanou dvourozm rnou tabulku nam ených údaj , které jsou závislé na hodnotách dvou nezávislých parametr , které máme prezentovat poslucha m. V zásad máme dv možnosti zobrazení: - alfanumerický výstup ve tvaru tabulky, - grafický výstup ve tvaru dvou a nebo trojrozm rného grafu. Alfanumerický výstup poskytuje p esné hodnoty, které mohou být vhodné pro další vyhodnocování, pro b žný výklad však je takový výstup málo p ehledný. Výhodou alfanumerického zobrazení m že být rychlý a snadný výb r podmnožiny zobrazovaných údaj pro p esn zvolené rozsahy parametr . Výhodou grafického výstupu je p ehlednost, možnost rychlé orientace a intuitivního pochopení souvislostí a trend , které údaje p edstavují. S v tšími problémy je možné zjistit hodnoty pro zvolenou kombinaci parametr , v tomto p ípad je lepší použít dvourozm rný graf, na kterém p eci jen m žeme v pravoúhlé soustav alespo p ibližn odm it hodnoty údaj . P i porovnání alfanumerického a grafického výstupu m žeme ješt upozornit na skute nost, že nap íklad barva je typicky prost edkem jak zlepšit grafickou prezentaci (nap íklad nadmo skou výšku na zem pisných mapách zobrazujeme barevn odstíny od zelené po hn dou p ípadn bílou barvu). Podobný princip m žeme použít i p i tabulkovém zobrazení údaj a pomocí barevných odstín m žeme upozornit na d ležité hodnoty, které nap íklad p edstavují maximální nebo minimální hodnoty apod. Druhá poznámka se týká zobrazení údaj v trojrozm rném grafu. Takový graf musíme promítnout do promítací roviny, kterou potom vykreslíme. Protože zobrazované údaje mohou být nejr zn jší charakteristiky, mohou se ásti zobrazovaného grafu p ekrývat a bude proto 8 velmi záležet na vhodných parametrech promítání, aby výsledný obraz byl p ehledný a co nejsrozumiteln jší. Proto je d ležité zajistit automatický návrh t chto parametr a možnosti interaktivní volby orientace os, popis , m ítek apod. uživatelem. Celkov možno konstatovat, že vytvo ení dokonalé prezentace vyžaduje ešení ady topologických problém s umís ováním prvk kresby, které není možné ešit automaticky pro všechny myslitelné konfigurace obrazu a záv re ná úprava obrazu uživatelem je proto zpravidla pot ebná. Výb r informací Grafické zobrazení jedné množiny údaj je užite nou pom ckou pro prezentaci, mnohem zajímav jší však bude p idáme-li možnost výb ru a zpracování údaj . Nap íklad samotné zobrazení trojrozm rného grafu dá základní p edstavu o zkoumaných hodnotách, jakoukoliv p esn jší informaci však musíme získat vhodnou modifikací zobrazení. Závislost na jednom parametru m žeme získat vytvo ením ezu – dvourozm rného grafu, který bude platný pro jednu zvolenou hodnotu dopl kového parametru resp. m žeme vykreslit celou skupinu k ivek pro všechny hodnoty dopl kového parametru (v etn jejich popisu). V axonometrickém pr m tu grafu m žeme t žko odhadovat hodnoty údaj a proto m žeme krom ez ve sm ru jednoho anebo druhého parametru použít barevného vypln ní plochy grafu pro orienta ní ukázání zobrazovaných hodnot. Jinou možností je vytvo ení vrstevnic, které spojí body grafu se stejnými hodnotami. V tomto p ípad už nevysta íme s jednoduchým zobrazením zadaných hodnot, ale vrstevnice musíme vytvo it. V tabulce vyhledáme body s požadovanou hodnotou (p ípadn takový bod vygenerujeme interpolací mezi sousedními body) a nalezené body vrstevnice spojíme lomenou arou anebo vhodnou aproxima ní k ivkou. Protože vrstevnice mohou mít libovolný tvar musíme použít parametrického tvaru aproxima ní k ivky a použít vhodnou polynomiální aproximaci anebo nap . Bézierovu k ivku. Vrstevnice potom m žeme s výhodou zobrazovat v p dorysném zobrazení, kde op t barevné spektrum m že lépe ilustrovat zobrazované hodnoty, vykreslené vrstevnice nám však dovolí pom rn p esn odlišit oblasti parametr , pro které zobrazované údaje nabývají požadovaných hodnot. Analýza údaj Výpo et vrstevnic m žeme považovat za jednu z možných metod analýzy údaj . Samotný výpo et aproxima ních k ivek využívá metod regresní analýzy a tento postup m žeme použít i obecn pro ur ení funk ní závislosti zkoumaných údaj na hodnotách jednoho nebo druhého parametru p ípadn obou parametr sou asn (p i vícerozm rné regresi). Výsledná regresní závislost by m la odpovídat reálné podstat zkoumaného jevu a m že být použita nap íklad pro odhad prognóz budoucího chování systému. Analýza údaj bude mít p edevším uplatn ní p i zkoumání a porovnávání více soubor údaj . Jako p íklad m žeme použít porovnání vlivu asu (datumu m ení) a v ku obyvatel na pr m rnou výšku obyvatel. Tuto závislost m žeme porovnávat nap íklad pro obyvatelstvo na Slovensku a v Japonsku p ípadn v jiných zemích a pokusit se na základ takových porovnání nalézt n jaké obecné záv ry. Jednou z možností je vybrat extrémní hodnoty ze dvou nebo více soubor a ur it tak, pro které soubory nabývá zkoumaný jev extrémních hodnot (nap íklad v Japonsku žili do roku 1950 lidé s nejmenší výškou ve v kové kategorii 40-50 let apod.) Dále m žeme zkoumat jak se liší údaje daného souboru od t chto extrémních hodnot (o kolik byli lidé na Slovensku vyšší). Situace se bude s datumem m ení m nit a v roce 2000 už m že být situace odlišná a nejmenší budou nap . obyvatelé Bolívie. M žeme tedy provád t r zné analýzy výb rem extrémních hodnot a výpo tem rozdíl anebo procentuálních rozdíl mezi zadanými údaji a extrémními hodnotami. 9 Zvolený p íklad je snad srozumitelný, ale nemusí být nejvhodn jší z hlediska praktické interpretace. Zajímav jší by asi bylo porovnávat data ekonomického anebo technického charakteru. Ukážeme proto alespo jako ilustraci zobrazení a porovnání nam ených as ešení úlohy hledání nejkratších cest v grafu pro dv r zné metody hledání Floyd v algoritmus a Dijkstr v algoritmus. První obrázek ukazuje jen nam ené hodnoty v trojrozm rném grafu. Obr. 1 as hledání nejkratších cest Floydovým algoritmem Na druhém obrázku je ukázán rozdíl mezi asy ešení Floydovým algoritmem a optimálními hodnotami vybranými pro Floyd v a Dijkstr v algoritmus. Vidíme, že v oblasti málo hustých graf má Floyd v algoritmus významn horší efektivitu hledání. Obr. 2 Rozdíl v asu hledání mezi Floydovým algoritmem a optimálním postupem Záv r Požadavky na pružnou a pestrou prezentaci íselných údaj je nejlépe možné splnit vývojem vlastního nástroje i když si to vyžaduje pom rn velké programátorské úsilí. Pot ebný 10 program vyvíjíme pro pot eby vyhodnocování optimaliza ních metod, které je pot ebné pro porovnávání r zných metod a modifikací optimaliza ních algoritm . Program je však koncipován jako univerzální prost edek, který m že na íst tabulku hodnot z textového souboru a m žeme tedy zobrazovat hodnoty z libovolných aplika ních oblastí. Údajový soubor m že obsahovat i popis parametr a významu zobrazovaných hodnot, takže bude automaticky generován i popis sou adných os grafu resp. popis sloupc a ádk v tabulce. Program dovolí zobrazení v tabulce i v grafické form , navíc dovoluje sou asn pracovat s více soubory, mezi kterými je možné vybírat extrémní (minimální) hodnoty, vzájemn porovnávat r zné soubory apod. Systém je programován v prost edí DELPHI 5 a je ješt vyvíjen. Pot ebuje doplnit vhodné uživatelské prost edí pro lepší orientaci uživatele a snazší volbu parametr zobrazení (interval zobrazovaných hodnot, m ítek, barev pro kresbu a vypl ování ploch, popisy apod.) Kone ná verze programu dovolí export údaj o vygenerovaném grafu do souboru, který m že být dále editován uživatelem a dovolí tak vytvo it dokonalou prezentaci podle vlastních p edstav uživatele. Literatúra: [1] CANTÚ, M..: Myslíme v jazyku DELPHI 7.Grada, Praha, 2003 [2] CENEK, P., KLIMA, V., JANÁ EK, J.: Optimalizace dopravních a spojových systém . EDIS ŽU Žilina, 1994 [3] ŽÁRA, J. a kol.: Po íta ová grafika-principy a algoritmy. Grada, Praha, 1992 Recenzia: doc. RNDr. Alica Kelemenová, CSc., KI PF KU Adresa: Prof. Ing. Petr Cenek, CSc. Katedra informatiky, Pedagogická fakulta, Katolícka univerzita Nám.A.Hlinku 56/1 034 01 Ružomberok e-mail:[email protected] 11 Segmentace EEG signál Jind ich Ciniburk, Martin Hošna, Pavel Mautner Abstrakt: Segmentace je nedílnou sou ástí zpracování EEG signál . Jejím cílem je rozd lit kvazi-stacionární EEG signál do segment , které budou mít vlastnosti stacionárního signálu. Z vytvo ených segment lze potom efektivn ji volit p íznaky pro následnou klasifikaci. Tento lánek se konkrétn zabývá segmentací založenou na neuronových sítích. Pro tento ú el byla zvolena neuronová sí ART-2, která segmentuje kvazi-stacionární signály a zárove je seskupuje podle podobných frekven ních charakteristik. Seskupení segment s podobnými vlastnostmi p ináší možnosti dalšího zpracování. V lánku je dále diskutována architektura ART-2 neuronové sít , nastavení jejích vstupních parametr a výsledky segmentace, kterých bylo dosaženo b hem experiment . Úvod V dnešním sv t moderní medicíny se p i diagnostice stále ast ji využívají p enosná za ízení tzv. „holtery“. Tyto p ístroje umož ují po ídit n kolika hodinové záznamy biologických signál . Po ízené n kolikadenní záznamy dovolují odhalit i projevy nemocí, které se p i standardním krátkém vyšet ení neprojeví. Jsou to projevy málo asté a náhodné. Léka i pak musejí tyto dlouhé záznamy vyhodnotit. Snahou je tento proces, co nejvíce zautomatizovat. Segmentace je nedílnou sou ástí automatického zpracování EEG signál . Jejím cílem je rozd lit kvazi-stacionární EEG signál do segment , které budou mít vlastnosti stacionárního signálu. Z vytvo ených segment lze potom efektivn ji volit p íznaky pro následnou klasifikaci. Cílem je navrhnout a vyzkoušet trochu jiný p ístup k p edzpracování a klasifikaci EEG signálu. Tento p ístup by umožnil již ve fázi segmentace seskupit jednotlivé ásti signálu tak, aby ásti se stejnými vlastnostmi (segmenty) tvo ili shluk. P i ru ní (provád né léka em) i automatické klasifikaci by pak sta ilo klasifikovat pouze jednoho zástupce ze shluku segment a ne jeden segment po druhém. Tento lánek se zabývá využitím neuronové sít ART-2 pro segmentaci a klasifikaci EEG signál . V kapitole 2 jsou uvedeny základní informace o EEG signálu, kapitola 3 popisuje architekturu sít ART-2. V kapitole 4 je popsán základní princip segmenta ní metody, v kapitole 5 a 6 jsou prezentovány dosažené výsledky a nazna eny smmožné modifikace uvedené metody. 1 EEG signály Signál EEG je pr b h zm ny nap tí v ase mezi dv ma elektrodami umíst nými na povrchu skalpu, který vzniká váženou sumací velkého po tu signál produkovaných jednotlivými neurony thalamu a kortexu (elektrická aktivita synaptodendrických membrán). Elektrická aktivita skupin neuron je dána pozicí jednotlivých neuron v i elektrod tzn., že ím vzdálen jší jsou skupiny neuron od dané elektrody, tím nižší je jejich p ísp vek k celkovému nam enému signálu. To je hlavní d vod, pro již nelze od sebe odlišit jednotlivé ak ní potenciály bun k. EEG signál nemá stacionární charakter, to znamená, že jeho frekven ní i amplitudové vlastnosti se s asem m ní. V signálu se mohou vyskytnout artefakty, p ípadn další nestacionarity (transienty, epileptické grafo-elementy apod.). Proto je nutné p ed klasifikací rozd lit EEG signál na úseky rozdílné délky (segmenty), které mají stacionární charakter. Na obrázku 1, je znázorn n výsledek ru ní segmentace EEG signálu, který poslouží zárove jako p íklad pro srovnání s automaticky zpracovaným signálem. 12 Obr. 1 Ru n segmentovaný EEG signál 2 Adaptive Resonance Theory Sí ART-2 (viz obr. 2) pat í do kategorie vícevrstvých sítí, která byla p vodn navržena ke shlukování vstupních vektor . Princip innosti je založen na tom, že se každý vstupní vektor porovnává s vektorem uloženým v interní pam ti sít . Po porovnání vektor se všemi uloženými vzory se zvolí vzor, který je podle nastavení sít nejpodobn jší vstupnímu vektoru a aktivuje se odpovídající neuron ve výstupní vrstv . Uložený vzor, který zárove tvo í váhový vektor aktivovaného neuronu, pak m že být upraven tak, aby více se jeho hodnoty p izp sobily hodnotám vstupního vektoru. Tento zp sob u ení bez u itele, ozna ovaný jako tzv. match-based learning, by m l síti zajistit stabilitu a zárove schopnost pružn reagovat na nov p íchozí neznámé vektory. Z tohoto d vodu jsou sít ART vhodné pro ešení problém , kde je pot eba online u ení velkého množství dat, která se rychle m ní. Podrobná popis innosti ART sít , v etn algoritmu u ení je podrobn popsán v [1,2]. Obr. 2 Architektura um lé neuronové sít ART-2 3 Popis principu navržené segmenta ní metody Navržená segmenta ní metoda je založena na principu shlukové analýzy. Signál je postupn procházen a p evád n do frekven ní oblasti rychlou Fourierovou transformací [3]. Ze vzniklého spektrogramu jsou zvoleny p íslušné p íznaky. Podle zvolených p íznak je daná ást signálu p i azena ur itému shluku. Pokud byla ást signálu p i azena do jiného shluku než p edchozí, je na jejím za átku vytvo ena hranice segmentu. Shluková analýza je v navržené metod realizována um lou neuronovou sítí ART-2. Tato sí p edstavuje velice silný nástroj, který umož uje zm nou parametr vhodn definovat množství segment a tím pádem p izp sobit segmenta ní metodu pot ebám uživatele, na druhé stran však velké množství parametr komplikuje vhodné nastavení sít . Zm nu nastavení parametr je nutné provést pro každé zvolené p íznaky. 13 4 Dosažené výsledky Testovaná data byla nam ena p ístroji „EEG – holter Walter-Graphtek“ a „Alien“. Oba p ístroje m ly nastaveny vzorkovací frekvenci na 128Hz. Vzhledem k tomu, že oba použité p ístroje používají r zné formáty uložených dat, bylo p ed dalším zpracováním nutné konvertovat nam ená data do formátu EDF. M ené subjekty byly v pr b hu m ení stimulovány r znými podn ty (poslech hudby, skládání stavebnice Lego, ešení rébus a další). Jak již bylo e eno, innost ART-sít závisí na nastavení parametr . Pro naši aplikaci se jako kritické ukázali parametry c, , a NIT, které nejvíce ovliv ují schopnost u ení a shlukování sít . P esný popis t chto parametr a jejich vlastností je uveden v [1,2]. •c hranice tzv. „resetu“ p i u ení, doporu ená hodnota 0,1 • hranice pro potla ení šumu, všechny položky vektoru menší než budou nulové • ovliv uje po et zformovaných shluk • NIT po et iterací p i u ení Ostatní parametry (popsané v [1,2]) sít budou mít stálé hodnoty uvedené v tabulce 1, které byly zvoleny experimentáln . parametr hodnota 0,2 M 600 a b 100 c 100 d 0,1 0,9 Tab. 1 Nastavení nem nných parametr sít ART-2 Automatická segmenta ní metoda je hodnocena ve srovnání s ru n segmentovaným úsekem EEG signálu viz obr. 1. Z tohoto hodnocení vyplývají následující kritéria: 1. po et správn nalezených hranic zna ený M 2. po et navíc umíst ných hranic zna ený NA (hranice, které v asové oblasti nelze rozpoznat) 3. po et nenalezených hranic zna en NE, které lze v asové oblasti rozpoznat pouhým okem 4. celkový po et hranic H 5. po et zdvojených hranic, místo jedné hranice se vytvo í dv , zna eno F 0,00 0,00 0,00 0,04 0,04 0,04 0,06 0,06 0,07 0,07 0,990 0,987 0,989 0,990 0,989 0,985 0,984 0,980 0,982 0,983 C NIT 0,1000 10 0,1000 10 0,1000 10 0,1000 2 0,1000 2 0,1000 5 0,1111 5 0,1111 5 0,1000 5 0,1000 5 S 584 275 444 314 262 518 454 303 314 346 seg. 4980 3886 4609 5025 5041 5183 5252 4830 5035 5237 M 10 7 9 9 10 10 10 10 10 10 NA 9 7 6 11 10 12 11 11 10 10 NE 0 3 1 1 0 0 0 0 0 0 H 26 18 22 27 25 27 28 29 28 28 F 7 4 7 7 5 5 7 8 8 8 Tab. 2 Uvedená nastavení a výsledky kdy jako p íznaky byl použit spektrogram. S-po et vzniklých shluk , seg. - po et segment Velice problematické se pro danou aplikaci jeví i použití rychlé Fourierovy transformace [1] a následná extrakce p íznak ze vzniklého spektrogramu. Transformace evidentn neumož uje p esnou detekci hranic segment jak plyne z tabulky .2 a tak místo jedné skute né hranice jsou generovány dv falešné, mezi kterými leží skute ná hranice. Tento fakt vede ke vzniku velkého po tu segment , které v signálu ve skute nosti nejsou. K odstran ní problému by 14 mohla vést volba jiného okna pro FFT (v našem p ípad bylo použito pravoúhlé okno) [2]. Další možností p i ešení by mohla být i úprava výsledného spektrogramu (nap . vyhlazovacím filtrem). 5 Záv r Navržená metoda dokáže signál segmentovat a zárove po ízené segmenty za adit do p íslušných shluk . Tento p ístup by v dalším zpracování signálu mohl vést ke kontextové klasifikaci, p i které by byl segment klasifikován v kontextu se svým okolím (sousedními segmenty). Použití takového p ístupu by p i volb vhodných p íznak (nejlépe spektrogramu) vedlo ke vzniku shluk segment s tém stejnou frekven ní charakteristikou. P i dalším zpracování by pak sta ilo analyzovat pouze jednoho zástupce z každého shluku, a tím zrychlit proces klasifikace segment . Nedostatkem této navržené metody z stává pouze generování falešných hranic segment . Problém odstran ní výskytu t chto falešných hranic bude p edm tem dalšího výzkumu. Literatura: [1] CARPENTER, G. – GROSSBERG, S. ART 2: self-organization of stable category recognition codes for analog input patterns. Applied Optics. 1987, 26, 23, s. 4919–4930. Dostupné z: <http://cns.bu.edu/Profiles/Grossberg/CarGro1987AppliedOptics.pdf>. [2] FAUSETT, L. Fundamentals of Neural Networks. New Jersey : Prentice-Hall, 1994. [3] SMITH, S. W. The Scientist and Engineer’s Guide to Digital Signal Processing. California : California Technical Publishing, 1997. Dostupné z: <http://www.dspguide.com/>. ISBN 0-9660176-3-3. Pod kování: Tato práce vznikla v rámci ešení projektu MŠMT neuroinforma ních bází a vyt žování poznatk z nich“. . ME701 „Vytvá ení Recenzia: doc. RNDr. Milan Lehotský, CSc., KI PF KU Adresa: Jind ich Ciniburk Ing. Martin Hošna Ing. Pavel Mautner, Ph.D. Katedra informatiky a výpo etní techniky, Fakulta aplikovaných v d, Západo eská univerzita v Plzni, Univerzitní 8, 306 14 Plze E-mail: [email protected], [email protected], [email protected] 15 Rozvoj klí ových kompetencí v tématickém celku Informa ní a komunika ní technologie na primární škole The development of key competitions in theme unit Information and communication technologies at primary school. Lukáš Círus Abstrakt: P ísp vek je zam en na možnosti rozvoje klí ových kompetencí žák ve vzd lávací oblasti Rámcového vzd lávacího programu Informa ní a komunika ní technologie (ICT) na prvním stupni základní školy. Ukazuje p íklady a možnosti zpracování klí ových kompetencí ve výchovn vzd lávacím procesu. Abstract: The contribution is concentrated on possibilities of development of key competitions of students in Education framework ICT at primary school. It show the examples and possibilities of transform in educational process. Úvod V školním roce 2007/2008 vstupují na všech základních školách do praxe Rámcové vzd lávací programy pro základní vzd lávání (RVP ZV), které nahradí na školách dosud používané vzd lávací programy (Základní škola, Národní škola, Obecná škola, atd.). Ideou RVP je dát školám a u itel m v tší autonomii ve výuce, možnost reagovat na aktuální podmínky školy a žák . Umožnit v tší diferenciaci v rámci škol. 1. ICT v Rámcovém vzd lávacím programu pro základní vzd lávání Vzhledem k nar stající pot eb osvojení si základních dovedností práce s výpo etní technikou byla vzd lávací oblast Informa ní a komunika ní technologie za azena jako povinná sou ást základního vzd lávání na 1. a 2. stupni. Vzd lávací oblast ICT se zam uje na zvládnutí výpo etní techniky a hlavn rychlého vyhledávání a zpracování informací pomocí internetu a jiných digitálních médií, propaguje metodu, aby se žáci mohli u it kdekoliv a kdykoliv. Snaží se vést k odleh ení pam ti a urychlení procesu aktualizace poznatk a slouží jako dopln k standardních text a pom cek. Tato vzd lávací oblast se stává sou ástí všech vzd lávacích oblastí základního vzd lávání. Jaké cíle si klade tato vzd lávací oblast? P edevším poznání a porozum ní informacím a jejich tok m, využívání výpo etní techniky a aplika ního softwaru. Výpo etní technika jako prost edek modelování p írodních jev . Respekt práv duševního vlastnictví. U ivo je rozd leno na první a druhý stupe . Na 1. stupni je rozd leno do celk : Základy práce s po íta em Vyhledávání informací a komunikace Zpracování a využití informací Na druhém stupni se pak prohlubují oblasti : Vyhledávání informací a komunikace Zpracování a využití informací V každém celku jsou vypsány o ekávané výstupy a u ivo [2] 16 2. Klí ové kompetence S p íchodem RVP ZV se objevují i nové termíny. Jedním z nich jsou práv klí ové kompetence. M žeme je definovat jako komplexn jší zp sobilosti využitelné jak v život , tak i ve vzd lávání. P esahují jednotlivé vzd lávací oblasti a jsou obratem v pojetí vzd lávání. RVP ZV definuje šest klí ových kompetencí: 1. 2. 3. 4. 5. 6. Kompetence k u ení Kompetence k ešení problém Kompetence komunikativní Kompetence sociální a personální Kompetence ob anské Kompetence pracovní Žáci jich dosahují v oblastech znalostí, dovedností a postoj . Práv proto, že klí ové kompetence p esahují rámec jednotlivých p edm t , není možné dosahovat jich bez spolupráce mezi p edm ty a pr ezovými tématy. 3. Projekt „ informa ní centrum pro turisty“ P edm t Informa ní a komunika ní technologie m že rozvíjet sám o sob klí ové kompetence jen velice t žko. Je pot eba jej využít a provázat s dalšími p edm ty a p edevším s praxí. Jako jednu z mnoha možností bych vid l projekt „ Informa ní centrum pro turisty“. Hlavní úloha projektu, tedy vytvo ení informa ního centra, je ur ena pro žáky pátého ro níku ZŠ. Stru né kroky pr b hu projektu: 1. Na po átku seznámení s projektem, tj. t ída vytvo í a p ipraví informace o našem regionu, tak aby žák m ostatních t íd na prvním stupni mohla poskytnout informace o zdejších zajímavostech, doporu it jim kam se podívat, odpov d t jim na jejich dotazy. 2. Nejprve žáci zmapují, které informace informa ní centra (dále IC) poskytují a pro koho. A zde se již nabízí více možností. Nejprve mohou žáci spole n s u itelem navštívit m stské informa ní centrum a zjistit, jaké informace podává. Nebo ur it žáky, kte í za t ídu centrum navštíví (nap . jako alternativu jiného úkolu). Další možností je zkusit na internetu v hodin vyhledat, co je úkolem IC. Je vhodné zkusit vyhledat n kolik IC v r zných m stech, pro srovnání. Zajímavé a podn tné nápady si žáci zapisují, aby je mohli pozd ji využít ve svém projektu. 3. Podle na erpaných informací žáci zjistí, do jakých oblastí by m ly zasahovat jejich základní znalosti a hlavn kolik informa ních zdroj o regionu by m li znát, aby mohli zájemc m poskytnout aktuální a d ležité informace. Nap íklad: • informace o firmách, organizacích a službách ve m st , • autobusové a vlakové spoje, informace o dopravní obslužnosti • ubytování, stravování, kulturní p ehledy, • prodej map, pohled , propaga ního materiálu • turistické zajímavosti apod. 4. Z uvedeného je vid t, že není možné sbírat a zpracovávat informace hromadn jako celá t ída, ale že bude výhodné rozd lit žáky do skupin, kde každá skupina bude zpracovávat pouze jednu oblast. 5. Vlastní rozd lení do skupin: 17 Náhoda – Nap íklad každý žák si losuje íslo z sá ku do kterého není vid t. (v sá ku odpovídá po et ísel zamýšlenému po tu skupin a celkový po et lístk , po tu žák ve t íd ) Zám rné promíchání – Vytvá íme r znorodé skupiny, v nichž jsou mezi žáky velké odlišnosti, nap . co se tý e pohlaví, povahy, zkušeností, znalostí. Tyto skupiny umož ují, aby se u ili jeden od druhého. [3] 6. Každá skupina by si m la zvolit vedoucího a rozd lit role. N kte í budou informace vyhledávat, jiní zpracovávat, nebo možnost sou asného hledání a zpracovávání informací. To je závislé na každé skupin . 7. Každá skupina, která zast ešuje jednu oblast, by m la zpracovat nabídku a znát informa ní zdroje, ve kterých nalezne odpov di pro otázky svých zákazník . 8. Nabídka bude zpracována na po íta i a vytišt na. Elektronickou verzi je vhodné umístit na webové stránky školy. 9. Jakmile je zpracovávání informací a jejich prezentace p ipravena vybudují si žáci ve škole koutek - stánek informa ního centra, které bude p ístupné, nap íklad o velké p estávce. 10. V centru se st ídají žáci za jednotlivé skupiny- oblasti a poskytují své služby. 11. U itelé ostatních t íd zadávají svým žák m úkoly, které mají zjistit v námi vytvo eném IC, a Ti je poté zpracovávají. Výstupem jsou plakáty ve t ídách o turistických, kulturn historických zajímavostech regionu. Realizace první ásti projektu, tedy vznik samotného informa ního centra s kompetentními žáky, je závislá na tom, zda ji za adíme jako samostatný dvoudenní i týdenní projekt, nebo zda využíváme nap íklad hodin vlastiv dy a výpo etní techniky. Z toho nám vyplyne délka trvání. Já bych se p iklán l k delší p ípravné fázi a vlastní tvorbu a zpracování informací ve skupinách do jednodenního projektového dne. Druhou ást, tedy tu, kdy chodí žáci ostatních t íd pro informace, bych navrhoval jako trnáctidenní až t ítýdenní. M že být sou ástí celoro ní školní sout že, kdy v daném m síci by se žáci t íd m li zam it na turistické a kulturn historické informace z kraje. Na záv r prob hne vyhodnocení plakátových prezentací jednotlivých t íd. 4. ICT jako podpora rozvoje klí ových kompetencí v ŠVP Z pohledu klí ových kompetencí šlo v projektu o rozvoj všech šesti klí ových kompetencí: 1. Kompetence k u ení – Žáci dokáží sbírat, shromaž ovat informace a data, t ídit je a využívat získaných výstup . Dokáží využít výpo etní techniku a internet jako pomocníka p i ešení problémových situací. 2. Kompetence k ešení problém – Tím, že žáci m li zadaný požadavek ( problém k ešení ), ale ne zp sob, na ten museli p ijít sami. Vy ešení bylo otázkou jejich nápad , museli zvolit vlastní postup. 3. Kompetence komunikativní– Žáci se dohodli, pod metodickým vedením u itele na vytvo ení pracovních tým , zvolili vedoucího a rozd lili si jednotlivé úlohy. Rozvíjí své komunika ní dovednosti jednak v rámci pracovních tým , ale i následn s žáky ostatních t íd p i komunikaci v informa ním centru. 4. Kompetence sociální a personální – Žáci se dohodli, pod metodickým vedením u itele na vytvo ení pracovních tým , zvolili vedoucího a rozd lili si jednotlivé úlohy (pozorovatelé, zapisovatelé, atd.). 5. Kompetence ob anské – Žáci se zapojili do života m sta a regionu, vidí a vnímají jeho kladní stránky, které m že ukazovat, ale jist i oblasti, ve kterých má co dohán t a mohou 18 se zamýšlet nad možnostmi jejich zlepšení . Následn o svých návrzích prost ednictvím školního parlamentu informovat zastupitelstvo m sta. 6. Kompetence pracovní – Dokáží pracovat s výpo etní technikou, orientovat se na internetu, vyhledávat informace. 5. Návrh u iva pro 1. stupe Aby bylo vid t do jakého u iva tento projekt na prvním stupni ZŠ zapadá, p edkládám na pár ádcích p edstavu výuky ICT na prvním stupni ZŠ. 1.- 3. ro ník – návšt vy v PC u ebn - vyhledávání informací pro výuku. S tím samoz ejm souvisí základní informace o stavb PC, zp sobu práce s základními zdroji informací ( internet, elektronické encyklopedie … ), hygien práce. Myslím však, že v tomto v ku by m ly být up ednost ovány „ klasické zdroje informací“. Na druhou stranu myslím, že je pot eba ukazovat žák m možnosti využití PC, protože mnozí jej v tomto v ku užívají p evážn ke hrám a to bez znalosti základních pravidel hygieny práce. Návrh ŠVP pro pátý ro ník vytvo ený ve spolupráci se ZŠ hodina týdn ( 2 hodiny / 14 dní ) U IVO ásti po íta e Zapnutí a vypnutí po íta e Ovládání po íta myší Práce s klávesnicí Práce s oknem Práce se složkami a soubory HW Hardware SW - software Práce s programem WORD ížkovice - asová dotace 1 VÝSTUPY Pozná tyto ásti po íta e a ví k emu slouží: Monitor, sk í po íta , klávesnice, myš, sluchátka, reproduktory, tiskárna. Sám správn zapne a vypne po íta . Umí p ihlásit se a odhlásit se ze sít . Používá: Kliknutí, dvojklik, uchopení a tažení, kontextové menu Orientuje se na klávesnici, zná funkce nejd ležit jších kláves: Ester, Shift, Delete, Esc, Mezerník, Backspace, Používá: Šipky, písmena, íslice Zavírá okno k ížkem, zmenšuje a zv tšuje okno. Podle návodu u itele dokáže: Prohlédnout soubor, složku v pr zkumníku Vytvo it novou složku, soubor P ejmenovat složku, soubor Vyhodit složku, soubor do koše Vysypat koš Vysv tlí význam pojmu Hardware, pojmenuje a za adí nejb žn jší sou ásti a za ízení po íta e Sk í po íta e: procesor, pevný disk, opera ní pasme, základní deska, zdroj, mechaniky (disketa, CD, DVD). Periferní za ízení: klávesnice, myš, monitor, tiskárna, sluchátka, reproduktory.. Vysv tlí význam pojmu software (programy). Pod vedením u itele dokáže: Napsat krátký text Vybere druh, velikost, tlouš ku, náklon, podtržení a barvu písma Dokáže smazat text 19 Internet Práce s programy Bezpe nost práce s po íta em Náhledem se na text podívá Dokáže vložit obrázek a umístit jej v textu Sám spustí program Internet Explorer. Pod vedením u itele: Zapíše adresu do správného pole Používá pole: Zp t, Vp ed, P ejít, Zastavit, Dom Navšt vuje stránky vhodné pro svou v kovou skupinu Chrání si svá osobní data. Pracuje s e-mailovou adresou. Podle návodu u itele spustí a vypne program. Pracuje sám s výukovými programy ur enými pro 5. ro ník Dodržuje zásady bezpe nosti práce s po íta em a p ídavnými za ízeními. Prevence zdravotních rizik spojených s dlouhodobým využíváním výpo etní techniky. 6. Záv r V ím, že takový typ projektu má šanci rozvíjet klí ové kompetence žák , ukázat jim praktické využití ICT v kontextu s informacemi o regionu. Rozvíjet komunika ní, interpersonální, ob anské zp sobilosti a dovednosti k ešení problém . Pojem klí ové kompetence mnohdy u itele d sí a neuv domují si, že kompetence není pojmem novým, ale zd raz uje komplexn jší zp sobilosti využitelné jak v život , tak i ve vzd lávání . Rozvoj klí ových kompetencí je cílem každého dobrého u itele, který se snaží o mnohostranný rozvoj svých žák a o jejich uplatn ní v život . V ím, že se sta í zamyslet nad tím, co a jak u itel u í, a jist sám najde klí ové kompetence, které u svých žák rozvíjí. Literatura: [1] SPILKOVÁ, V. Prom ny primárního vzd lávání v R. 1.vyd. Praha: Portál, 2005. 311 s. ISBN 80-7178-942-9. [2] Kol. Rámcový vzd lávací program pro základní vzd lávání. Praha: VUP, 2005. [3] Geoffrey P. Moderní vyu ování, Praha : Portál, 1996. 380 s. : il. ISBN 80-7178-070-7 Recenzia: Ing. Hedviga Ortan íková, KI PF KU Adresa: Mgr. Lukáš Círus Katedra matematiky PF UJEP v Ústí nad Labem Ho ení 13, 400 96 Ústí nad Labem Telefon: +420 475 282 291 E-mail: [email protected] 20 Je dostato ná výu ba informatiky na stredných školách? Marta abounová Abstrakt: lánok sa zaoberá vedomos ami študentov v oblasti informatiky, s ktorými prichádzajú študova na vysokú školu. Údaje sú získané zo vstupného testu v predmete „Aplikovaná informatika“ Is education of informatics on secondary school sufficient? Abstract: The paper deals with knowledge of students in field of informatics, with which coming to study in university. The date are obtained from entrance test in subject „Applied informatics“. Úvod Informatika je dnes neodmyslite nou sú as ou nášho života a pri prijímaní do zamestnania sa od stredoškolákov a vysokoškolákov vyžaduje ovládanie práce s po íta om a v mnohých organizáciách vyžadujú aj potvrdenie znalosti práce s po íta om vo forme certifikátu ECDL (European Computer Driving License). Študenti prichádzajúci na našu univerzitu sú z rôznych škôl, a tým aj ich vedomosti sú rôzne. Na za iatku predmetu „Aplikovaná informatika“ vyp ali anonymnú anketu, ktorá zis ovala napríklad: akú strednú školu absolvovali, po et predmetov a rokov výu by informatiky, po et po íta ov, prístup na internet, ovládanie opera ných systémov a aplikácií a i vedia samostatne realizova údržbu súborov. Tento rok sa vypracovala nová anketa, ktorá už zis ovala vedomosti z konkrétnych aplikácií. 1. Vyhodnotenie vstupného testu Vstupný test študenti absolvovali na prvej hodine predmetu „Aplikovaná informatika“. Mali vypracova úlohy z týchto oblastí: • práca so súbormi a prie inkami (úloha 1: 5 bodov) • textový procesor MS WORD (úloha 2: 30 bodov) • tabu kový procesor MS EXCEL (úloha 3: 30 bodov) • h adanie a komprimácia súborov (úloha 4: 5 bodov) • grafický editor AutoCAD (úloha 5: 30 bodov). Vstupný test absolvovalo 109 študentov drevárskej fakulty Technickej univerzity vo Zvolene a predmet mali zapísaný ako povinný alebo povinne volite ný. Zo vstupného testu mohli dosiahnu maximálne 100 bodov a doba trvania testu bola 90 minút. Výsledky vstupného testu nás ve mi prekvapili a sklamali. V grafe . 1 sú zobrazené po ty študentov, ktorí získali príslušný po et bodov zo vstupného testu. Jednotlivé úlohy neboli na seba viazané a študenti si postup vypracovania mohli sami zvoli , až na prvú úlohu. Pri každej úlohe mali uvedený po et bodov, ktorý mohli získa za vypracovanie a dostali vzor, ako má vypada výsledok ich práce z úloh 2, 3 a 5. 21 Vyhodnotenie vstupného testu 30 96 - 100 91 - 95 86 - 90 1 2 1 1 1 0 0 0 0 0 81 - 85 46 - 50 41 - 45 36 - 40 31 - 35 26 - 30 21 - 25 16 - 20 11 - 15 1-5 6 - 10 0 76 - 80 4 4 71 - 75 8 66 - 70 3 13 61 - 65 6 12 12 19 56 - 60 10 8 14 51 - 55 20 0 po et študentov Po et študentov: 109 po et bodov Graf . 1: Celkové vyhodnotenie vstupného testu 1.1. Úloha 1 - práca so súbormi a prie inkami Študenti mali vytvori prie inok s názvom svojho priezviska a do neho vklada súbory vypracovaných úloh so správnym menom súboru. Úlohy boli ve mi jednoduché a napriek tomu v prvej asti tejto úlohy 14% študentov nevedelo založi správne prie inok. Po et bodov v druhej asti úlohy bol ovplyvnený po tom súborov, iže úloh, ktoré vypracovali a uložili do prie inku a po ty študentov pri konkrétnych získaných bodoch sa pohybovali približne rovnako. Vzh adom na to, že sú to úlohy jednoduché a ve mi potrebné pre prácu na po íta i, vyskytujú sa v každej aplikácii a venovali sa im aj na strednej a možno aj základnej škole, sú výsledky slabé. Celkové vyhodnotenie úlohy 1 je v grafe .2. Vyhodnotenie vstupného testu Po et študentov: 109 po et študentov 120 93 100 80 Úloha 1 60 40 20 6 17 0 1 3 1 0 0 Úloha 4 32 19 2 3 20 15 0 4 12 5 po et bodov Graf . 2: Vyhodnotenie úloh: Práca so súbormi a prie inkami (Úloha 1) a H adanie a komprimácia súborov (Úloha 4) 1.2. Úloha 2 – textový procesor MS WORD MS WORD je asi najviac používaná po íta ová aplikácia. Študenti v tejto asti mali zvládnu 16 iastkových úloh – vloži WordArt, ClipArt, z ur enej www stránky skopírova daný text a upravi ho, upravi štýl Normálny, vymaza formát, nastavi parametre stránky, upravi nadpisy, prida odrážky a odsadi text, vloži hlavi ku a pätu a alšie. Najvä šie problémy 22 robili úlohy: práca s tabulátormi (nevedelo 80% študentov), upravi štýl Normálny (nevedelo 79% študentov), nastavi zarážku vpravo (nevedelo 76% študentov), rozloženie textu okolo obrázku (nevedelo 68% študentov), vloži pätu (nevedelo 62% študentov). Najlepšie si poradili so skopírovaním textu z internetu (89%), s vložením WordArt-u (84.5%) a vložením ClipArt-u (80.7%). Body získané za vloženie vzorca predstavovali skoro vyrovnané hodnoty (minimum 1 bod: 43%, maximum 3 body: 54%). Celkové vyhodnotenie úlohy 2 je v grafe .3. 1.3. Úloha 3 – Tabu kový procesor MS EXCEL Práca v MS EXCEL mala tri asti a to vytvorenie tabu ky, grafu a vloženie oboch do Wordu. Spolu tieto asti mali 19 iastkových úloh. V tejto úlohe sa vyskytlo viac astí, ktoré študenti neovládajú, oproti aplikácii MS WORD. V prvej asti, kde mali v hárku vytvori tabu ku, upravi ju a vypo íta hodnoty to boli tieto: • absolútna adresa bunky (nevedelo 90.8%) • formátovanie ísla na ur itý po et desatinných miest (nevedelo 86.2%) • vypo ítanie priemeru hodnôt (nevedelo 67.9%) • vo vzorci uvedenie adresy bunky, kde je zapísaná konštanta (nevedelo 90.8%). Vyrovnané percentá poznania alebo nepoznania sa vyskytli pri centrovaní údajov v bunke, orámovaní tabu ky a zlu ovaní buniek. V druhej asti pri tvorbe grafov sa ešte výraznejšie prejavili chýbajúce vedomosti študentov. Vo všetkých týchto iastkových úlohách boli vysoké hodnoty po tu študentov, o dosiahli 0 bodov. Týkalo sa to napríklad úloh: vo ba typu grafu, úprava mierky hodnôt osi, popis osí, odstránenie mriežky grafu, pridanie trendovej iary a jej rovníc a upravenie legendy grafu. V tretej asti práce v MS EXCEL približne polovica vedela skopírova tabu ku a graf do MS WORD-u, ale vycentrova tieto objekty už bol problém. Celkové vyhodnotenie úlohy 3 je v grafe . 3. Vyhodnotenie vstupného testu Po et študentov: 109 po et študentov 120 100 82 Úloha 2 80 60 40 20 25 8 27 20 19 10 13 Úloha 3 42 23 4 2 6 - 10 11 - 15 23 10 Úloha 5 2 6 53 003 16 - 20 21 - 25 26 - 30 0 0 1-5 po et bodov Graf . 3: Vyhodnotenie úloh: MS WORD (Úloha 2), MS EXCEL (Úloha 3) a AutoCAD (Úloha 5) 1.4. Úloha 4 – H adanie a komprimácia súborov Študenti mali vyh ada na disku súbory s ur eným názvom a potom ich skomprimova a uloži do prie inku vytvoreného v úlohe 1. Výsledky tejto úlohy boli opä prekvapivé. Až 23 93 študentov „dosiahlo“ nula bodov, o predstavuje 85.3% a len 12 študentov plný po et bodov, iže 5. Celkové vyhodnotenie úlohy 4 je v grafe . 2. 1.5. Úloha 5 – Grafický editor AutoCAD V tejto úlohe bolo potrebné vytvori výkres v AutoCAD-e. Mali nakresli v dvojrozmernom priestore jednoduchú sú iastku v dvoch poh adoch, použi prototypový výkres, zakótova sú iastku, popísa výkres, nazna i rez a použi šrafy. Výsledky mohli by skreslené tým, že to bola posledná úloha a študenti si optimálne nerozdelili as medzi všetky úlohy, alebo AutoCAD nebol nápl ou predmetov na strednej škole. V grafe . 3 sú uvedené výsledky tejto úlohy. 2. Záver Úlohou vstupného testu bolo zisti vedomostnú úrove študentov v základných aplikáciách, ktoré ur ite boli nápl ou predmetov na strednej škole a v sú asnosti aj základnej škole. alej sme chceli študentom, ktorí dobre napíšu test, u ah i absolvovanie tohto predmetu. Pod a dosiahnutých bodov by dostali hne zápo et, alebo by mali len vypracova zadania a tento test by sa im uznal ako závere ný. Výsledky testu nás presved ili, že predmet s takouto nápl ou je potrebný pre študentov absolvova na vysokej škole a zvláš na technickej univerzite. Výsledky úlohy 1 sú nedostato né. Mohli by ovplyvnené strachom z testu alebo podce ovaním týchto základných operácií ako sú vytvorenie prie inku, uloženie práce v danej aplikácii s ur ením miesta, názvu a typu súboru. Spracovanie textov je v sú asnosti jednou z najvyužívanejších oblastí práce s osobným po íta om. Priebeh krivky, ktorá charakterizuje výšky st pcov je najvyšší pri dosiahnutí bodov v rozpätí 11 až 15. V sú asnosti by už mal by vrchol tejto krivky pri vyšších po toch bodov a krivka by nemala klesa . To, že študenti v tejto asti nemali problémy so skopírovaním textu z www stránky, alebo vložením ClipArtu, WordArtu nazna uje, že v predmetoch strednej školy sa venujú týmto innostiam a sú možno niekedy jednoduchšie aj pre u ite a. Študenti vysokej školy by mali vedie spracova text s uplatnením typografie, vkladaním a úpravou objektov, vedie pracova s rozsiahlymi dokumentmi (tabulátory, štýly, íslovanie, tvorba obsahu), tak aby vedeli odovzda seminárnu, bakalársku alebo diplomovú prácu na profesionálnej úrovni. Práci s aplikáciou MS EXCEL sa v predmetoch na strednej škole venuje asi menej rozsahu, lebo priebeh krivky vrcholov st pcov v bode 0 je ve mi vysoký, potom klesá, pri bodoch 11 až 15 mierne stúpne, alej zase klesá a pri bodoch 26 až 30 má hodnotu 0. Študenti technickej školy by mali ovláda aj prácu s tabu kami, s databázou, tvorbu a úpravu grafov a iné. Úloha h adania súborov je stále aktuálna a potrebná, pretože kapacita pamä ových médií sa neustále zvyšuje a študenti majú stále problém s ukladaním súborov, tak je potrebné sa venova aj na alej tejto úlohe. Ve ký po et študentov to v tomto teste nezvládlo. Komprimácia súborov z dôvodu zvyšovania kapacity diskov má zas iné postavenie a preto túto úlohu možno študenti ignorujú (nevedelo 96 študentov), alebo to nebolo nápl ou predmetu na strednej škole, alebo si neuvedomujú obmedzenia elektronickej pošty. Výsledky vstupného testu z aplikácie AutoCAD mohli by ovplyvnené typom strednej školy, ktorú študenti ukon ili, poradím tejto úlohy v teste, nepre ítaním celého textu zadania a aj nezvolením optimálneho postupu vypracovania úloh vzh adom k ich vedomostiam. Krivka predstavujúca po ty študentov pre jednotlivé bodové kategórie má najhorší priebeh a ukazuje nepripravenos študentov na štúdium technického smeru. Po vyhodnotení testu sme dospeli k názoru, že vedomostná úrove študentov je nedostato ná. Osnovy predmetov stredných škôl majú široký záber a študenti majú vedomosti vo 24 všeobecnosti ve mi povrchné a nezodpovedajú požiadavkám praxe. Absolventi vysokých technických škôl by mali ovláda opera ný systém, spracovanie textov, tabu kový procesor, elektronickú prezentáciu, tvorbu výkresovej dokumentácie, algoritmizáciu úloh a vyh adávanie konkrétnych informácií na Internete, tak aby sa dobre uplatnili po skon ení štúdia. Literatúra: [1] ŠIPOŠ L., CSONGRÁDY T., PIVAR IOVÁ E. 2006. Aplikovaná informatika. Skriptá. Vydavate stvo TU vo Zvolene. 2006. [2] RÉVESZOVÁ L. 2006. Informatika v škole a praxi. In.: Informatika v škole a praxi, Ružomberok, 11.-13.9.2006. Edi né stredisko pedagogickej fakulty, Ružomberok, 2006. [3] Štátny pedagogický ústav: Pedagogická dokumentácia, http://www.statpedu.sk/buxus/generate_page.php?page_id=267, (máj 2007). Recenzia: Ing. Janka Majherová, KI PF KU Adresa: Ing. Marta abounová Katedra informatiky a automatiza nej techniky, Technická univerzita vo Zvolene Masarykova 24, 960 53 Zvolen E-mail: [email protected] 25 Interaktívne a neinteraktívne zdroje virtuálnej katedry Igor ernák, Anna Kútna Abstrakt: Zdroje pre neinteraktívny príjem poznatkov popisujú informácie v tomto modeli vzdelávacej komunikácie, ktoré idú jedným smerom od zdroja k študentovi, ktorý si sám ur uje tempo v procese získavania vedomostí. Do kategórie neinteraktívnych zdrojov poznatkov patria moduly tla ené texty, hypertextové u ebné texty, elektronické u ebnice, videotutoriály, reálne video a virtuálna nástenka a pod. Zdroje pre interaktívny príjem poznatkov sú informácie, ktoré umož ujú obojsmernú komunikáciu, rozširujú možnosti tútora riadi študenta, odstra ova chyby na jednej strane a zvyšova spôsob získavania vedomostí pre študenta. Do tejto kategórie zara ujeme študijné denníky, virtuálne laboratóriá, asynchrónne diskusie (diskusné fóra), elektronickú poštu, synchrónne diskusie (chat), a pod. Úvod Jedným z významných alternatívnych procesov, ktoré v sú asnej dobe prebiehajú vo vzdelávaní, je proces vytvárania virtuálnych univerzít, fakúlt, katedier a tried. Virtuálna katedra mapuje innos reálnej katedry a je ur ená pre ten istý okruh užívate ov ako reálna katedra. Na prvom mieste sú to denní študenti a pracovníci katedry. alšími užívate mi sú dištan ní študenti, pre ktorých je tento druh komunikácie efektívnejší a hlavne lacnejší. Internet zrých uje a zjednodušuje prístup k informáciám. alšou skupinou možných užívate ov virtuálnej katedry sú univerzitní pracovníci, ktorí potrebujú získa informácie o katedre. Ostatnou skupinou, ktorej prístup do systému môže by obmedzený, sú užívatelia (verejnos ), ktorí h adajú základné informácie o katedre, o študijných odboroch, o aktivitách katedry. Informa ný systém virtuálnej katedry je charakteristický vypisovaním termínov skúšok u ite mi a prihlasovaním študentov, informáciami o výsledkoch, prácou na projektoch a výpisom rozvrhov. 1. Moduly pre interaktívny a neinteraktívny príjem poznatkov Vo výu be podporovanej informa nými a komunika nými technológiami sa zdrojmi poznatkov stávajú elektronické didaktické médiá – moduly, ktoré sú zdrojom vstupných informácií pre potrebu riadenia študentov u ite mi. Z modulov študent prijíma poznatky interaktívne alebo neinteraktívne. Moduly majú dva druhy aktivít potenciálne a aktuálne, ktoré prebiehajú medzi študentom a u ite om. Potenciálne aktivity modulov charakterizujú tvorcov modulu, ktorí navrhujú obsah, rozvrhnutie u iva, grafický dizajn at . Aktuálne aktivity popisujú innos tútora sprevádzajúceho študenta pri u ení. Zdroje pre neinteraktívny príjem poznatkov popisujú informácie v tomto modeli vzdelávacej komunikácie, ktoré prúdia len jedným smerom od zdroja (modulu) k študentovi, ktorý si sám ur uje tempo v procese získavania vedomostí z modulu. Pasivita študenta je chápaná v zmysle produkovania informácií študentom pre vzdelávací proces. Charakteristickými rtami modulov pre neinteraktívny príjem poznatkov sú kombinované informácie obsahujúce klasickú textovú informáciu, obraz, zvuk a informácie lenené do viacerých úrovní, v ktorých sa možno pohybova rôznymi smermi. Do kategórie neinteraktívnych zdrojov poznatkov patria moduly, tla ené texty, hypertextové u ebné texty, elektronické u ebnice, videotutoriály, reálne video, prípadne ia virtuálna nástenka. Zdroje pre interaktívny príjem poznatkov sú informácie, ktoré umož ujú interaktivitu (obojsmernú komunikáciu), rozširujú možnosti tútora riadi študenta, zvyšova spôsob získavania 26 vedomostí pre študenta. Do tejto kategórie zara ujeme študijné denníky, virtuálne laboratóriá, asynchrónne diskusie (diskusné fóra), elektronickú poštu, synchrónne diskusie (chat), telefónie a viedotelefónie. Projekt Virtuálnej katedry na Katedre informatiky Pedagogickej fakulty Katolíckej univerzity v Ružomberku je realizovaný od roku 2005. Motiváciou pre návrh a jej vybudovanie je nárast po tu študentov dištan ného štúdia, ale i šanca k teoreticko-technickej realizácii vlastného systémového riešenia našej virtuálnej katedry. Cie om projektu „Virtuálna katedra“ je elektronické zrkadlenie sa života celého zložitého systému „živého organizmu“ katedry. Zámery katedry vo virtuálnej oblasti sú výrazne podporované získaním grantu KEGA, vnútorným rozvojovým projektom aj rozvojovým projektom MŠ – SR. Na Virtuálnej katedre boli už realizované videosekvencie, video hovory a diskusné fóra. Pracuje sa na tvorbe elektronických u ebníc pre jednotlivé predmety, na aktualizácii systému a tvorbe alších astí. V tomto školskom roku sme vytvorili virtuálnu nástenku, študentské denníky, systém rezervácie po íta ových u ební. Taktiež sme vypracovali návrh a uskuto nili realizáciu vlastného redak ného systému pre potreby jednoduchšieho portálového prístupu. Do konca roka chceme ešte vytvori administratívny portál a sprístupni portál pre vo ný as a zábavu. 1.1 Virtuálna nástenka na Katedre informatiky PF KU Virtuálna nástenka je pomôcka pre kontakt študentov s u ite mi, ktorí zverej ujú svoje oznamy. Vytvorenie interaktívnej virtuálnej nástenky vo forme internetovej stránky umož uje študentom sledova oznamy od jednotlivých pedagógov a tým sa zapája do aktuálneho diania na Katolíckej univerzite. Informa ný portál elektronická nástenka Katedry informatiky je ur ený najmä pre jej študentov a pedagógov Pedagogickej fakulty Katolíckej univerzity v Ružomberku. Prihlási sa do systému môžeme loginom a heslom. Po prihlásení sa dostaneme do menu, ktoré umožní vstup do jednotlivých ro níkov, dôležitých akcií, FAQ študentov a presun výu by. Virtuálna nástenka je rozdelená na administrátorskú a užívate skú as . Ke chce pedagóg prida nový oznam do predmetu, otvorí si ro ník, klikne na ikonu vytvor podpoložku, napíše názov napr.: skúška a obsah oznamu, uloží. Môže povoli komentáre alebo nie. Po prihlásení ako administrátor môže upravova menu, skupiny administrátorov, nastavenie práv administrátorov, skupiny užívate ov a osobné nastavenia. Všetky heslá v databáze sú kryptované. V položke „Rozba skupiny administrátorov“ môžeme vytvára a meni rôzne skupiny administrátorov, pri om v položke „nastavenie práv administrátorov“ definujeme pre každú hlavnú položku menu skupinu, ktorá bude môc danú kategóriu s jej položkami editova . Každý užívate si môže upravova svoje osobné informácie „moje nastavenia“. V elektronickej nástenke má užívate právo meni svoje údaje okrem mena. 27 Obr. 1 Virtuálna nástenka Katedry informatiky Aplikácia je naprogramovaná v skriptovacom jazyku PHP4 a XHTML, pri om sa vyžíva aj JavaScript. Všetky informácie sú v databáze MySQL. Heslá prístupov sú kryptované. Elektronická nástenka v administratívnom móde využíva vlastný CMS – Central Management System. V tomto móde môžu registrovaní administrátori editova kompletný obsah virtuálnej nástenky, pridáva administrátorov, skupiny administrátorov a užívate ov. Administrátori v skupine GODs môžu nastavova práva pre editáciu jednotlivých okruhov menu (pod a hlavných kategórií), pre ostatné skupiny administrátorov. V praxi to znamená, že prihlásený administrátor, ktorý nie je v skupine GODs môže v celom CMS upravova iba položky menu, ktoré mu boli sprístupnené. Informácie do nástenky môžu pridáva aj študenti a pedagógovia formou diskusných príspevkov na aktivovaných fórach, ktoré je možné aktivova v každej položke menu v „admin móde“. 1.2. Elektronický študijný denník Zaujímavou aktivitou študentov je písanie študijných denníkov študentmi vo forme webovských stránok. Študijný denník (Learning Diary) spája v sebe metódu bádania, s metódou písania klasickej eseje (referátu) s denníkom formou hypertextového dokumentu. Prvá vec, na ktorú prídu študenti je, že denník ich núti vráti sa k poznámkam z prednášok a cvi ení. Ak si chcú doplni odrážky so stru nými heslami, musia siahnu po literatúre. Študent v dennej forme štúdia ak vynechá prednášku, musí samostatným štúdiom zameškané dobehnú už do nasledujúceho týžd a. Stránky denníkov sú dostupné všetkým lenom študijnej skupiny, ktorí získajú prístup k poznatkom ostatných, môžu ich konfrontova s poznatkami vlastnými a získa nové informácie, ku ktorým sa jednotliví študenti dopracovali. Denník umož uje tútorovi sledova samostatné štúdium študentov, je to výborná spätná väzba, umož ujúca zisti , ako boli prednášané a precvi ované poznatky pochopené a ako si ich študenti zapamätali. Samozrejme, že študijné denníky majú aj slabé stránky. Prvým kame om úrazu je nutnos , aby mali študenti základné poznatky z tvorby dokumentov v jazyku HTML. Druhým nedostatkom je stav, ke študenti nevenujú predmetu dostato nú pozornos a potom denník obsahuje len citovanie pojmov z prednášok bez vysvetlenia, opis deja na cvi eniach s komentárom rovnajúcim sa hospita nému záznamu prednášky. Denník nie je len rekapituláciou výkonu u ite a, ale má obsahova predovšetkým vlastné názory o preberaných javoch. Písanie denníka nie je vždy ob úbenou innos ou najmä študentov informatiky, pre ktorých je písomný prejav asto nezáživnou innos ou. Tu je zaujímavé využi motiva nú silu informa ných technológií a transformova vedenie denníkov na vytváranie vlastných webovských stránok. 28 V prípade, že študent v dennej forme štúdia vynechá prednášku, musí samostatným štúdiom zameškané dobehnú už do nasledujúceho týžd a. Tým sa minimalizuje bežná tendencia vysokoškolských študentov presúva u enie na koniec semestra alebo k termínom blížiacich sa testov. Pri tlaku kreditového štúdia na znižovanie po tu kontaktných hodín je denník prostriedkom, ktorý umož uje tútorovi sledova samostatné štúdium študentov. Študentský denník nie je len rekapituláciou výkonu jednotlivého študenta (kvality zdroja informácií), ale obsahuje predovšetkým jeho vlastné názory o preberaných javoch. Tvorbu študentských denníkov môžeme rieši rôznymi spôsobmi webovkými stránkami, na našej katedre študentské denníky budeme rieši cez systém Moodle. Na obrázku 2 je ukážka riešnia formou webovskej stránky. Obr. 2 Študentské denníky Študentské denníky slúžia študentom, ktorí vynechajú prednášku a potrebujú si zameškané u ivo doplni . Na webovskej stránke je menu s predmetmi a poznámkami. Predmety obsahujú zoznam všetkých predmetov pod a ro níkov a semestrov. Po prihlásení si študent vyberie ro ník a daný predmet, na ktorom sa mu zobrazia všetky témy za semester. Kliknutím na ponuku editova môže študent danú tému za a písa alebo pokra ova v písaní svojich poznámok. Študent mení len svoje poznámky. Študent má na stránke prístup k poznámkam spolužiakov, môže si ich porovna s vlastnými a získa nové informácie, ku ktorým sa dopracovali spolužiaci. Je to výborná spätná väzba pre u ite ov, umož uje zisti , ako si študenti zapamätali a pochopili prednášané informácie. 2. Záver Cie om príspevku bolo informova o interaktívnych a neinteraktívnych zdrojoch virtuálnej katedry v podmienkach Katedry informatiky Pedagogickej fakulty KU v Ružomberku. Chceme poukáza na tvorbu iastkových prác virtuálnej nástenky a študentských denníkov na virtuálnej katedre. Proces vytvárania virtuálnych univerzít, fakúlt, katedier a tried, nevidíme iba ako alternatívny, i ved ajší. Najmä v prípade katedier informatiky to cítime nielen ako povinnos by lídrami tohto procesu z odborného h adiska, ale vidíme ho aj ako nevyhnutný vzh adom na charakter prudkého rozvoja IKT a vo všeobecnosti i informa nej doby, ktorú žijeme. Literatúra: [1] ernák, I., Mašek, E.: Základy elektronického vzdelávania. Edi né stredisko PF KU v Ružomberku. 2007.s.165-176, ISBN 978-80-8084-1713 29 [2] ernák, I., Mašek, E.: Skúsenosti zo zavádzania e-learningu na Katedre informatiky PF KU v Ružomberku. In: Zborník s medzinárodnou ú as ou Informatika v škole a v praxi, 2006, Ružomberok, 20-24 s. ISBN 80-8084-112-8 [3]KEGA: . 3/3107/05 „Virtuálna katedra a e-learning vo výu be“ Vedúci riešite projektu: doc. Ing. Igor ernák, PhD., KI PF KU [4]Sziladi, V., Klimeš, J., Trajte , ., Škrinárová, J., Gašperanová, A.: Virtuálna katedra. In: zborník z konferencie DIDINFO 2000, Banská Bystrica, s.62-64. Banská Bystrica: Metodické centrum v Banskej Bystrici, 2000 Recenzia: PaedDr. Michal Roj ek, KI PF KU Adresa: doc. Ing. Igor ernák, PhD., m.prof. KU Ing. Anna Kútna Katedra informatiky, Pedagogická fakulta, Katolícka univerzita v Ružomberku Námestie A. Hlinku 56/1, 034 01 Ružomberok E-mail: [email protected], [email protected] 30 Analýza aplikácie elektronického testovania študentov Analysis aplication of electronic testing of students Libuša Gasidlová Abstrakt: Každý dostupný e - learningový systém poskytuje aplikácie pre elektronické testovanie študentov. Tieto aplikácie môžu by i už vo forme tzv. testov na ne isto alebo vo forme klasických testov slúžiacich ako podklad pre klasifikáciu. Nie všetky typy u iva môžeme ale testova najjednoduchšou formou multiple-choice otázok. Sú predmety, ktoré pre zistenie úrovne znalostí vyžadujú náro nejšie technológie. Tento lánok rozoberá špecifiká elektronického testovania pre rôzne predmety a rôzne typy u iva. Vychádza pritom z praktických skúseností autora testovacej aplikácie e - learningového informa ného systému MOODLE v AOS Liptovský Mikuláš. Didaktické testy sú asovo nenáro nou a efektívnou formou kontroly v pedagogicko-vzdelávacom procese. Tieto testy môžu poskytova z h adiska vyu ujúceho istú spätnú väzbu a z h adiska vyu ovaného testovanie a hodnotenie vedomostí. Moderné internetové technológie umož ujú realizáciu didaktického testu v elektronickej podobe, o prináša nové možnosti využívania takého testovania. Ke že po íta je objektívny a nekompromisný, je to vhodný prostriedok na vyhodnocovanie testovania. V tomto lánku sa venujem problematike zautomatizovania testovania znalostí pomocou po íta a. Zavedenie pravidelného testovania vedie k motivácii študentov pripravova sa na vyu ovanie. Abstract: Every available eLearning system provides applications for electronic students testing. These applications can be in form of the training tests or in classic form for classification as well. Although not all subject types can be tested with the simplest form – with multiple choice questions. There are subjects, which for the knowledge level evaluation needs more advanced technologies. This paper deals with specifics of electronic testing for various subjects and various types of curriculum. It issues from practical experiences of author testing application of the eLearning information system MOODLE at AOS in Liptovský Mikuláš. Didactic test is a time unassuming and effective form of proofing in educational process. Such a test can present from teacher point of view some feedback and from the point of view testing and valuation of knowledge. Modern Internet technologies enable didactic test realization in electronic form, what brings new possibilities of such testing exploitation. As a computer is objective and uncompromised, it is suitable for testing. In this paper, we are dealing with the problem of computer testing in knowledge. Establishing regular testing motivates students to learn and prepare for lessons. Úvod V sú asnosti sa dostáva do popredia problematika objektívneho merania výkonov loveka. Z viacerých aspektov potrebujeme pozna jeho kvality, výkonnos , vedomosti, zru nosti a schopnosti. Problematika preverovania študenských výkonov zaujíma nielen u ite skú verejnos , ale hlavne študentov. Preverovanie vedomostí študentov je sú as ou vyu ovacieho procesu. Efektívnos skúšania vedomostí študentov má logickú súvislos s ostatnými prvkami vyu ovacieho procesu. Medzi nedostatky vyu ovania na našich školách patrí aj subjektívnos hodnotenia výkonov študentov. Niektoré požiadavky kladené na študentov nezodpovedajú potrebám praxe. Zdrojom nedorozumení a konfliktov je práve známka, s ktorou nie je spokojný študent, prípadne nadriadení u ite a. Známka býva asto jediným motívom výkonov študenta. 31 Objektívnos hodnotenia vedomostí študentov sa môže dodrža vhodnou formou ich preverovania. Medzi prí iny rozdielov v hodnotení študentov patrí hlavne nedodržanie rovnakých podmienok a rovnakých požiadaviek pri skúšaní, ako aj hodnotenie odpovede pod a rozdielnych kritérií.. Jedným z prostriedkov, ktoré umož ujú rieši problém objektivizácie zis ovania a hodnotenia vedomostí študentov sú didaktické testy. Ich tvorba je náro ná z vecného i didaktického aspektu. Úlohy didaktického testu musia by jednozna né, zrozumite né a presné. Hodnotenie a klasifikácia študenta by mali nasledova ihne po preverovaní vedomostí. Najmä štatistická analýza výsledkov preverovania vedomostí študentov by mohla prispie k štandardizácii didaktických testov, pretože z takto spracovaných údajov je možné odhadova trendy vývoja vedomostí a zru ností, porovnáva výsledky jednotlivých ro níkov, motivova študentov k lepším výkonom. 1 Testy Testy sú zamerané na zis ovanie úrovne vedomostí študentov alebo ú astníkov kurzu. CMS Moodle nám dáva k dispozícii dva typy takýchto aktivít - Test (Quiz) a Test Hot Potatoes. Obe možnosti sú implementované vo všetkých verziách Moodle, avšak test Hot Potatoes je priamo po inštalácii skrytý. Modul Test dovo uje u ite ovi vytvára a nastavova testy skladajúce sa z rôznych typov otázok. Otázky sa ukladajú do kategorizovanej databázy a môžu sa viacnásobne použi vo viacerých testoch kurzu alebo zdie a v rôznych kurzoch. V testoch je možné povoli viacnásobné pokusy ich vykonania, pokusy sú automaticky zaznamenávané. U ite môže pre každú otázku nastavi spätnú väzbu a percentuálnu váhu odpovedí. Nastavovanie aktivity Test V aktivite test je možné okrem iných vytvori otázky typu: výber z viacerých možností (multiple choice), áno/nie (true/false), krátka odpove (short answer), zodpovedajúci (matching). Tvorba a administrácia otázok je pomerne jednoduchá záležitos , vyžaduje minimálne skúsenosti s HTML. Konkrétny test je potom ur ený nielen po tom otázok, ale aj spôsobom ich výberu. Bu je test vytvorený napevno a každý ú astník kurzu vidí vždy tie isté otázky, alebo je možné nastavi náhodný výber otázok z ur enej kategórie . Výhody testov sú: jednoduchos tvorby otázok, znovupoužite nos a kompletný preh ad o aktivitách každého ú astníka testu. Test je možné nastavi do adaptívneho módu, kedy je možné tú istú otázku absolvova až do momentu zadania správnej odpovede. Adaptívny mód je vhodné nastavi v prípade, ak cie om testu je precvi ovanie. Modul „HotPot“ dovoluje u ite ovi administrova Hot Potatoes testy prostredníctvom Moodle. Tieto testy vytvára u ite (ú astník s právomocami u ite a alebo administrátora) na svojom po íta i a až potom sú uploadované do kurzu na server 1.1 Význam a charakteristika didaktických testov Didaktické testy sú moderným prostriedkom preverovania a hodnotenia výsledkov procesu u enia sa jedinca (vo vyu ovacom procese alebo aj v procese individuálneho samoštúdia), najmä v kognitívnej oblasti. Zis uje sa nimi kvantita i kvalita vedomostí a zru ností u iacich sa subjektov. Didaktické testy obsahujú spravidla pomerne ve ký po et úloh navrhovaných tak, aby odpovede na ne boli asovo nenáro né, ale aby sú asne zah ali celý obsah u iva a pritom sa nenarušila náro nos ich riešenia. Tieto úlohy môžu naraz rieši študenti študijnej skupiny, alebo viacerých študijných skupín, rovnako však umož ujú aj individuálnu evalváciu. Didaktické testy najmä umož ujú: • Za rovnaký as uloži viacej úloh a preveri tak osvojenie si vä šieho množstva u iva (jeho preverenie do vä šej h bky). 32 • • • Objektívnejšie hodnoti výkon študentov, nako ko sa vylu uje subjektívny vplyv osobnosti u ite a, pri om majú všetci študenti rovnaké podmienky. asovú ekonomickos , ke v krátkom ase je možné preveri všetkých študentov danej študijnej skupiny. Relatívne vysokú spo ahlivos získaných výsledkov. 1.2 Klasifikácia testov Význam a použitie jednotlivých DT je didakticky determinované. Testy je preto možné klasifikova pod a rôznych h adísk: a) Diagnostického: - testy vedomostné (v kongnitívnej oblasti výchovno-vzdelávacích cie ov), - testy predpokladov zvládnutia u iva, - testy zru ností a schopností (v psychomotorickej oblasti výchovno-vzdelávacích cie ov), - testy postojov (dotazníky, škály v afektívnej oblasti výchovno-vzdelávacích cie ov) b) Spôsobu interpretácie a využívania testu: - testy rozlišovacie (NR - test „norm - referenced“ - testy relatívneho výkonu), - testy overovacie (CR - testy „criterion - referenced“ - testy absolútneho výkonu). c) Spôsobu vzniku testu: - neštandardizované, tzv. „u ite ské testy“ – zostavuje sám u ite , na zis ovanie úrovne vedomostí jednotlivých študentov v ur itej fázy výu by predmetu, alebo po jeho ukon ení, - štandardizované, tzv. „profesionálne testy“ – zostavované z h adiska zadania, formulácie otázok a ich interpretácie. Umož ujú zaradi študenta pod a testovaného výkonu do poradia medzi ostatných rovnako testovaných študentov (prípadne až v celej populácii - platí Gaussovo rozloženie výkonnosti). d) Ú elu testu: - vstupné testy (prijímacie testy na stredné, resp. vysoké školy alebo kurzy), - výstupné testy (napr. písomné maturitné skúšky, testy na záver vzdelávacieho kurzu a pod.), - postupové testy, - priebežné testy (pre zabezpe enie spätnej väzby študent – u ite ), - diferen né testy (delia testovaných do skupín pod a výsledku testu), - akredita né testy (výsledky podmie ujú získanie alebo zachovanie licencie pre vzdelávanie), - poradenské testy (pre vo bu profesijnej dráhy), - inšpek né testy (kontrola efektívnosti práce u ite ov, resp. študentov). 1.3 Vlastnosti testov Základnými charakteristikami didaktických testov sú: a. validita, b. reliabilita, c. diskrimina ná hodnota, d. objektivita, e. pragmatickos . a. Validita Validita je miera vhodnosti (platnosti) testu pre konkrétny ú el. Prakticky u vedomostných testov je test považovaný za validný, ke zis uje skuto né vedomosti z oblasti 33 u iva, ktorú preveruje. Je vyjadrením, že sa jedná o platnos záverov, ktoré možno z výsledkov testu vyvodzova . Validita vyjadruje mieru daným stup om validity (test má vysokú, strednú, alebo nízku validitu). Ur itý test má validitu stanovenú pre rôzne ú ely. Existuje viacej druhov validity: a) Obsahová validita (content validity, curricular validity) – jedná sa o kvalitatívny posudok – expertné posúdenie skúsenými pedagógmi, ktorí zrovnávajú, do akej miery je obsah testu v súlade s tým, ako je u ivo prezentované v odbornej literatúre, v osnovách, u ebných textoch, ako bolo u ivo prezentované pri výu be, i je obsah testu v súlade s pojatím disciplíny, s profilom absolventa, so sú asnými poznatkami vedy, potrebami praxe a pod. Jedná sa o jeden z najdôležitejších druhov validity. b) Súbežná validita (concurrent validity) – porovnáva výsledky testovania s nejakým iným meraním. Môže to by iný test, ústne skúšanie, známky študenta a iné. Sleduje sa korelácia dvoch spôsobov preverovania. Korela ný koeficient blízky 1 ukazuje na vysokú súbežnú validitu. c) Predik ná validita (predictive validity) – pod a skóre dosiahnutého v teste sa predpokladá úspešnos testovaného v alšom štúdiu (testy pri prijímacích skúškach). Zis uje sa výpo tom korela ného koeficientu z výsledkov testu a požiadaviek z príslušnej disciplíny (hodnota korela ného koeficientu nad 0,7 je uspokojujúca hodnota predik nej validity). b. Reliabilita (spo ahlivos ) Reliabilita udáva, do akej miery sa v teste podarilo potla i vplyv náhody, resp. nako ko by ú astníci testu dosiahli rovnaké i podobné výsledky pri opakovanom testovaní podobných úloh. Vysoká reliabilita testu znamená, že korela ný koeficient sa blíži v ideálnom prípade hodnote 1. Po íta sa však vždy s ur itým rozptylom (hovoríme o celkovej chybe merania). Reliabilita je íslo, ktoré sa udáva v rozsahu [0 až 1]. ím je reliabilita vyššia, tým menší vplyv na výsledok má náhoda na riešenie úlohy. Pri reliabilite 0 by išlo o výsledky celkom náhodné, pri reliabilite 1 sú výsledky úplne presné. Pretože sa však testujú intelektuálne schopnosti, presnosti 1 (a ani jej blízke hodnoty) sa spravidla nedosahujú. (V praxi sa reliabilita pohybuje v rozsahu 0,5 až 0,95.) Všeobecne uznávané hranice reliability sú: - test s reliabilitou nad 0,95 je pokladaný za vynikajúci, - reliabilita nad 0,85 (niekedy nad 0,90) sa pokladá za dostato nú k tomu, aby na základe jednej skúšky bolo možné ini rozhodnutie, - nad 0,65 možno skúšku použi ako jeden z podkladov pre rozhodnutie, - pod 0,65 už nemožno skúšku poklada za spo ahlivý ukazovate a nemožno ju použi k rozhodovaniu. To ale neznamená, že testy s reliabilitou nižšou ako 0,65 sú nepoužite né. Môžu dobre poslúži k motivácii, k diagnostikovaniu konkrétnych nedostatkov, a pod. Nemali by však by použité pre klasifikáciu a rozhodne nie ako záver o prijímacej skúške na akejko vek úrovni. Reliabilita je ukazovate om presnosti a spo ahlivosti merania. Preto ke je test validný bude i reliabilný. Na druhej strane môže by test reliabilný, no nemusí by validný pre daný ú el. c. Diskrimina né hodnota testu Diskrimina ná hodnota testu charakterizuje schopnos testu rozlíši študentov pod a úrovne znalostí študentov. Test, ktorý „prekvapil“ ve mi dobrými výsledkami u všetkých študentov má nízku diskrimina nú hodnotu. Test, ktorý v celej skupine „dopadol zle“, má naopak diskrimina nú hodnotu nízku. Vysokú diskrimina nú hodnotu musia ma rozlišujúce testy. Dobre zostavené štandardizované testy majú vhodnú diskrimina nú hodnotu (tá sa prejaví vo výsledkoch, ktoré u rozlišujúceho testu sleduje Gaussovo rozloženie). Diskrimina ná hodnota testu súvisí so zara ovaním otázok s rôznou obtiažnos ou ( ahké, 34 stredné a ažké otázky). Preto je nutné po „pilotáži“ testu analyzova jednotlivé otázky, ich diskrimina nú hodnotu. Ke test celkovo málo diskriminoval, vyradia sa otázky ktoré takmer všetci testovaní zodpovedali správne, a zaradia sa otázky obtiažnejšie. d. Objektivita testu Rozlišujeme objektivitu formálnu a obsahovú. Formálna objektivita – znamená, že vypracovanie testu nemajú ovplyv ova žiadne vonkajšie initele. U vedomostných testov by mal by výsledok testu len odrazom získaných vedomostí. Táto vlastnos testu súvisí so zaistením vhodných a rovnakých podmienok pre všetkých testovaných (k ud, svetlo, primeraný as, samostatnos – o zna í vylú i opisovanie a používanie nedovolených pomôcok, rovnaký spôsob administrácie testu, a pod.) Zaisti tieto podmienky býva niekedy v pedagogickej praxi obtiažne. Obsahová objektivita – jej predpokladom je to, že nemá existova ani najmenšia pochybnos pri posudzovaní správnej odpovede. Nepresnosti a nejednozna nos môžu vies k nezhodám u rôznych hodnotite ov. Dôkladné kontrolné autorské hodnotenie testovaných úloh poslúži objektivite zostaveného testu, ktorý nemá by výhodný pre ur itú skupinu (napr. test z fyziky nemá preferova praktické príklady o konštrukcii automobilov, nako ko v nevýhode sú v tomto prípade diev atá, a pod.) e. Pragmatickos testu Táto vlastnos testu je v podstate požiadavka ekonomickosti a operatívnosti jeho použitia, má zaisti zadávate ovi ahkú opravu, vyhodnotenie a závery z výsledkov testov. Súvisí s konštrukciou testu, s použitím techník pre jeho spracovanie a vyhodnotenie. Ekonomickos a operatívnos testu ho predur uje ob úbenejším najmä u používate a a výrazne zlepší možnos využívania po íta ov pri testovaní. 2 Záver U itelia považovajú za prioritné tieto funkcie preverovania a hodnotenia vedomostí študentov: motiva ná, spätnoväzbová, a diagnostická. Z aspektu priorít funkcií hodnotenia vedomostí študentov vidíme, že objektívnos hodnotenia by mohla ma silný motiva ný ú inok. Výkon študenta meraný pomocou testov s vysokou reliabilitou a validitou priebežne, dáva u ite ovi presnejší obraz o jeho vedomostiach. Riadenie vyu ovacieho procesu môže by v takom prípade operatívnejšie. Podobný ú inok má zvýšenie frekvencie hromadného preverovania vedomostí študentov. Literatúra: [1]Gasidlová, L.: Hodnotenie výkonnosti študentov v technicko-odborných predmetoch pri vysokoškolskom štúdiu, dizerta ná práca, Liptovský Mikuláš, 2004. [2] Muži , V.: Testy v domostí. SPN Praha, 1971. [3] Lapitka, M.: Tvorba a použitie didaktických testov. Slovenské pedagogické nakladate stvo. Bratislava, 1990. ISBN 80-08-00782-6. [4] Grondlund,N.F.: How to Construct Achievement Tests.( 4th ed.). Englewood Cliffs: Preventice Hall. 1988. [5] Holmberg, B.: Theory and Practice of Distance Education. London. Routledge 1989. Recenzia: doc. Ing. Eduard Mašek, CSc., KI PF KU Adresa: Ing. Libuša Gasidlová, PhD Katedra informatiky, Akadémia ozbrojených síl, Liptovský Mikuláš E - mail: [email protected] 35 sk.openacademy.eu – portál zameraný na propagovanie a šírenie otvoreného softvéru na školách Vladimír Had, Marek Nagy, Miloš Šrámek Abstrakt: Cie om portálu sk.openacademy.eu je propagácia používania otvoreného softvéru na slovenských školách; sú asne je však aj priestorom pre diskusiu, vyjadrovanie názorov a návrhov i h adanie a poskytovanie pomoci s používaním otvoreného softvéru v školskom prostredí, ale aj mimo neho. V príspevku uvádzame naše skúsenosti s prevádzkovaním portálu, ako aj výsledky prieskumu medzi u ite mi, ktorý sme prostredníctvom neho uskuto nili. Úvod Dnes zrejme každá základná alebo stredná škola na Slovensku vlastní isté základné po íta ové vybavenie. Jeho hlavnými zdrojmi boli projekt Infovek [1] a aktivita spolo nosti Deutsche Telekom (DT, [2]) ktorú k takejto podpore zaviazala zmluva. Z týchto zdrojov školy dostali nie o viac ako 10 po íta ov a softvér vo forme tzv. Edubalíka. Sú as ou dodaného softvéru bola infraštruktúra, orientovaná najmä na otvorené prostriedky – Linux a používate ské programy, orientované na MS Windows. Dodato né po íta ové vybavenie mimo týchto zdrojov závisí najmä na iniciatíve a zápale vedenia školy a najmä samotných u ite ov [3]. Podpora Infoveku, rovnako ako aj zmluva s DT boli politickým rozhodnutím, takže nie je žiadna istota, i a ako táto podpora bude pokra ova . Lenže vývoj ide alej a s desiatimi po íta mi na škole dnes nevysta íme. Otázka teda znie, ako alej. V r. 2004 – 2005 bola na objednávku MŠ SR v rámci úlohy výskumu a vývoja „Open Source infraštruktúra“ (OSIN), vypracovaná štúdia o možnostiach nasadenia otvoreného softvéru v štátnej správe a školstve [4]. Analyzovaný bol sú asný stav, ale jej hlavný prínos spo íva v návrhu riešení, zameraných na základné modely hardvérovej a softvérovej infraštruktúry, kde boli porovnávané ekvivalenty na proprietárnej a otvorenej báze. Záver je takmer ohromujúci: pri konzervatívnom odhade by sa použitím otvorených prostriedkov v jednom obnovovacom cykle (6 – 8 rokov) dalo ušetri až 18 miliárd korún. Táto zmena by mala, samozrejme, aj nepe ažné dôsledky, spo ívajúce najmä v zlepšení dostupnosti moderných technológií. Bohužia , praktická realizácia výsledkov uvedenej štúdie a ich zavedenie do života opä závisia na politickom rozhodnutí, a to, ako sme už písali skôr, nedáva žiadnu istotu. Takže otázka ako alej zostáva zatia nezodpovedaná. Alebo že by nie celkom? Otvorený softvér má totiž jednu výhodu oproti všetkým ostatným komoditám – je dostupný zadarmo. Takže pri jeho používaní netreba aka na ministerské rozhodnutia. Sta í odvaha a chu , nieko ko po íta ov, trebárs z tých infovekovských, a možno za a experimentova . Na Slovensku je viacero škôl, kde sa už touto cestou vydali. Portál openacademy a otvorený softvér Cie om iniciátorov portálu sk.openacademy.eu je vytvori priestor pre školy a u ite ov, ktorí majú s otvoreným softvérom (tiež open source softvér i softvér s otvoreným kódom, FOSS1) skúsenosti a chcú sa s nimi podeli . Rovnako je aj pre tých, ktorí sa chcú dozvedie , ako s ním za a a ako ho použi pri vyu ovaní na školách, a pre tých, ktorí h adajú nové možnosti pre vyu ovanie i pomoc s problémami. Je ur ený aj pre žiakov, ich rodi ov, proste pre všetkých, ktorí majú tú trochu odvahy, ktorá je potrebná na vydanie sa svojou, možno nie celkom prebádanou cestou. 1 Free and Open Source Software 36 Najskôr však zopár slov o tom, o je otvorený, i, ako sa mu tiež hovorí, slobodný softvér. Oba názvy sú výstižné: otvorený je preto, lebo do neho môžme nazrie a ktorý teda môžeme skúma i zis ova , ako funguje – môžeme si ho dokonca aj prispôsobi a, ak treba, aj opravi ; slobodný je tým, že tieto práva zaru uje pre všetkých. Otvorené programy si môžeme stiahnu z Internetu, CD- ka si môžeme poži a od kamaráta, ba dokonca aj objedna a prídu nám poštou. V aka týmto atribútom je otvorený softvér priam ideálny pre školy: netreba plati licen né poplatky, umožní lepšie využitie hardvéru, možno si ho prispôsobi alebo aj rozdáva žiakom, aby sa s ním doma lepšie nau ili pracova . Navyše, máme na výber zo širokej palety programov pre všetky predmety – nemusíme teda aka na ministerstvo, o nám ponúkne. Ako je toto všetko vlastne možné, ve vývoj softvéru je náro ný a drahý. Ako teda môže by zadarmo? A ke už zadarmo je, nie sú to len nejaké amatérske program eky plné chýb, s obmedzenou funk nos ou, ktoré sa na skuto nú prácu vôbec nedajú použi ? Nie, nie je tomu tak. Zadarmo je preto, lebo ho vyvíjajú nadšenci vo svojom vo nom ase, alebo sú sponzorovaní i priamo zamestnávaní firmami, ktoré na softvéri, ktorý je zadarmo zarábajú. Takéto firmy totiž takto získajú kvalitný a stabilný softvér, na základe ktorého predávajú svoje alšie produkty alebo služby. Známym príkladom sú spolo nosti IBM alebo Nokia. S otvoreným softvérom a jeho spo ahlivos ou sa však dnes stretáva prakticky každý. Samotný Internet je vybudovaný pomocou otvoreného softvéru, bez neho by nebol tak ahko prístupný, ako tomu dnes je. Iným príkladom je prehliada Firefox, ktorý na Slovensku používa každý tretí používate na Internete. Skúsenosti s portálom Portál sk.openacademy.eu ešte nemá ani rok. Vznika za al koncom minulého leta, spo iatku v diskusiách na pôde SKOSI2, kde sme sa zamýš ali na tým, pre o Linux, o ktorého vysokej technickej úrovni sme na základe našich skúseností presved ení, nemá takú popularitu, akú by si pod a nás zaslúžil. Uvedomili sme si, že jednou z prí in by mohlo by všeobecné povedomie o Windows, ako základnej sú asti po íta a – tak je to prezentované nielen v po íta ových predajniach (Windows ako povinný komponent zostavy), v médiách (a to dokonca aj v odbornej tla i), ale aj na školách. Jeden z autorov (MŠ) sám má skúsenos s tým, ako u ite jeho syna na strednej škole automaticky predpokladal, že žiaci majú doma MS Word, pomocou ktorého môžu vypracova projekt. Tu sme si uvedomili, že s propagáciou treba za a práve na školách. Samotný portál nie je len na otvorený softvér zameraný, je pomocou neho aj vytvorený. Všetky potrebné komponenty sú otvoreným softvérom, i už opera ný systém servera (FreeBSD), web server (Apache), programové prostredie (PHP) a samotná stránka (Drupal), podobne ako tisíce podobných. Oficiálne sme portál uviedli do prevádzky po as konferencie Aplimat3 v marci 2007, kde sme zorganizovali sekciu „Otvorený softvér vo vede a vyu ovaní“ [5], v rámci ktorej odznelo viacero príspevkov na túto tému. Portál doposia má 60 prihlásených používate ov, v priemere má 500 návštev a 2000 prezretí stránok mesa ne. Vä šina návštevníkov je z Bratislavy, ostatní pristupujú viac-menej rovnomerne z celého Slovenska. Je to ve a? Málo? ažko poveda . Ur ite by nám dobre padlo viac aktívnejších používate ov, ale zatia nám na stránke aj chýba obsah, ktorý by viac pri ahoval alších. Sná sa ním stane CD s linuxovskou distribúciou a mnohými eduka nými programami v slovenskej lokalizácii, ktoré chystáme. 2 3 Slovak Open Source Initiative, http://www.skosi.org http://www.aplimat.com 37 Anketa Sú asný stav na školách z poh adu Linuxu a otvoreného softvéru všeobecne bola pre nás vždy zaujímavá téma. Náš portál sme preto využili na usporiadanie ankety medzi u ite mi, pomocou ktorej sme sa pokúsili zisti , aké sú ich podmienky, v akom prostredí pracujú, ako vnímajú sú asný stav a najmä sme sa pokúsili zisti , i má Linux v ich o iach šancu na úspech. Táto anketa bola sú as ou diplomovej práce [6], kde je aj jej úplné vyhodnotenie. Anketa je stále online4, kto má záujem, môže je vyplnením prispie k získavaniu alších údajov. Slobodný a otvorený softvér existuje pre otvorené, ako aj pre proprietárne opera né systémy. Anketa bola v tomto smere skôr orientovaná na najrozšírenejší otvorený opera ný systém Linux. Bolo to z toho dôvodu, že ak niekto používa tento systém, možno predpoklada , že je už informovaný o výhodách a nevýhodách FOSS a mohol už nadobudnú praktické skúsenosti s novým prostriedkom. Preto sme jeho odpovede považoval za kvalitnejšie vzh adom na získané skúsenosti. Z výsledkov možno vyvodi závery, ktoré svojím charakterom iasto ne zodpovedajú našim skúsenostiam. Mnohí pedagógovia, ktorí už majú zaužívané svoje postupy, nie sú ve mi pozitívne naladení k budúcemu používaniu nových prostriedkov. Hoci niektorí u itelia používajú pri vyu ovaní slobodný a otvorený softvér, ve kú podporu od alších kolegov nemajú. Ako bolo spomenuté v ankete jedným z respondentov, ,,je potrebné prekona svoju pohodlnos a zotrva nos zo strany u ite ov a žiakov“. V alšom texte stru ne uvádzame najvýznamnejšie výsledky ankety. 1.Vo vyu ovacom procese sa vo ve kej miere, až 70%, používa opotrebovaný hardvér. Na vykonávanie moderného vyu ovania prostredníctvom IKT je potrebný hlavne fungujúci po íta . Vo výuke sa bežne používajú po íta e staršie ako štyri roky, hoci upgrade u ební prebehol za posledné roky na 77% škôl. Vo vyu ovaní samozrejme nemusíme používa najnovší hardvér, dôležitá je však jeho spo ahlivos , o sa o momentálne používanom poveda nedá. 2.Finan né zdroje na prevádzkovanie po íta ových miestností sú dostato né a neplánujú sa zvyšova . Škola by mala by vybavená dostato ným množstvom informa ných pomôcok, aby mohol každý žiak na hodine používa svoj po íta 5. Informatizácia školy by mal by pod a nášho názoru v prvom rade proces a nie jednorázová záležitos . Mal by to by kolobeh, ktorého jedna fáza pozostáva zo zaintegrovania po íta ov do vyu ovania a druhá z údržby. Fázy by mali prebieha paralelne a prvá by mala by aktívna dovtedy, pokia by neza al by prebytok po íta ov. Niektoré školy dokonca nemajú ani vo ne prístupné po íta e. S týmto bežiacim procesom súvisia aj vä šie náklady, avšak školy ich neplánujú zvyšova . 3.90% respondentov by rado investovalo finan né prostriedky do zlepšenia po íta ovej u ebne, avšak investícia sa spája s upgradom na nový opera ný systém Microsoft Windows. Nevýhodou proprietárnych produktov je závislos na poskytovate ovi produktu. Na mnohých školách si neuvedomujú, že upgrade na novú verziu systému MS Windows je spojený s potrebou nového a výkonného hardvéru, je to za arovaný kruh. Zdokonalenie opera ného systému je nutnos ou, pretože ani momentálne najviac používaný opera ný systém nie je navrhnutý na správne fungovanie o pár rokov. Preto vznikajú nové, avšak pre 4 http://sk.openacademy.eu/sk/node/82 5 Ako ideál by sme sná mohli uvies situáciu v provincii Extremadura v Portugalsku, kde jeden po íta pripadá na dvoch žiakov. Tento stav bol dosiahnutý aj systematickým používaním otvoreného softvéru http://www.osnews.com/story.php/12611/Forget-Munichs-Linux-Migration-Its-Already-Done-by-Extremadura 38 moderné po íta e. Používanie moderného systému na zastaranom hardvéri je nevýhodná investícia do budúcnosti. Pokia škola disponuje dostato ným množstvom finan ných prostriedkov, proprietárny softvér pre u nie je bariérou. Pre vä šinu škôl však je. 4.Momentálne na 20% po íta och na ZŠ je nainštalovaný opera ný systém Microsoft Windows 95/98 z dôvodu spustenia aplikácií z Edubalíka. Na jednej strane by školy rady investovali do nových systémov, avšak sú obmedzené vzh adom na používané aplikácie z Edubalíka. V našej spolo nosti by sa mal vyrieši tiež problém ako aplikácie z Edubalíka aktualizova . Encyklopédie starších dát môžeme prirovna k zastaralým atlasom, niektoré rozdelenia máp sú nepresné a v praxi už nepoužite né. Didakticky zamerané aplikácie použite né sú, ale môže nasta prípad, že nebudú spustite né pod novým systémom. Táto otázka je dôležitá najmä z uhla poh adu našej aktivity. Je potrebné preveri , ako takéto programy spúš a pod Linuxom a prípadne sa spoji s ich autormi a iniciova ich portovanie pre Linux6. Avšak aj pre Linux existujú vhodné eduka né programy, dokonca aj pre najmenších [7]. 5.77% respondentov považuje používanie eduka ných aplikácií v domácom prostredí za výhodu. Hoci je momentálny vyu ovací proces v znamení proprietárnych programov, pedagógovia si uvedomujú, že by sa mal študent stretnú s eduka nou aplikáciou aj doma, o je zárove aj hlavná myšlienka slobodného a otvoreného softvéru z eduka ného a didaktického h adiska. Z tohto dôvodu si myslíme, že integrácia FOSS do školstva má svetlú perspektívu. 6.Otvorený opera ný systém Linux používa na výuku 27% škôl, pri om najviac zastúpená konfigurácia je v dual boote s MS Windows. Tu sa však reálne používa (bootuje do Linuxu) iba v 28%. Vyu ovanie pomocou slobodného a otvoreného softvéru sa nedá v sú asnosti považova za alternatívu, ozna ili by sme to za ,,experiment''. Reálne sa používa len vo ve mi malom množstve. Problém je v informovanosti riadite ov a u ite ov, že nie o ako FOSS vôbec existuje. Preto by sme navrhovali podporova popularizáciu FOSS v u ite ských kruhoch. Pedagógovia by takto získali konkrétnu predstavu o výhodách a nevýhodách pri používaní a vytvorili by si komplexný poh ad na informa nú spolo nos . Tento proces by smeroval k odbornému poh adu na používanie FOSS v školstve a jeho spôsobu, akým by sa dal integrova do výuky. 7.Za negatíva slobodného a otvoreného softvéru respondenti považujú malú podporu, neexistujúce u ebné osnovy a motiva né plány, hardvérovú kompatibilitu a vä šiu asovú prípravu na hodiny. Každá nová technológia alebo prostriedok, ktorý by mal by integrovaný do školstva, si vyžaduje ur itý as, aby sa identifikovali všetky negatíva a problémy spojené s daným prostriedkom. Negatíva, ktoré uviedli respondenti v ankete, iasto ne vyplývajú z dnešného výlu ného zamerania podpory IKT na školách smerom k proprietárnemu SW a iasto ne z neznalosti filozofie FOSS. Tieto problémy sa však dajú odstráni . Sami u itelia by si mohli vytvára motiva né plány a príklady, ako daný softvér používa . Zozbierané skúsenosti by boli v duchu samotného FOSS vo ne dostupné pre všetky školské inštitúcie, ím by sa alej zdvíhala úrove informovanosti a vzdelanosti vo FOSS. 8.V spolo nosti dominuje monopol korporácie Microsoft a jej opera ného systému Windows, preto aj majú žiaci o neho záujem. Vo všeobecnosti však správcovia systémov, ako 6 Ukážka programu Imagine na Linuxe: http://sk.openacademy.eu/sk/node/67 39 administrátori a u itelia informatiky, sú za nasadenie slobodného a otvoreného softvéru do škôl. Lenže stretávajú sa s faktom, že ostatní pedagógovia nie sú otvorení novým technológiám. Monopol Microsoftu dominuje softvérovému priemyslu v celej Európe a výnimkou nie je ani Slovenská republika. Existujú snahy, ktorých zámerom je zabráni presadzovanie jedného druhu softvéru a vytlá anie konkurencie. Ak by mal protimonopolný úrad v našej spolo nosti právomoci na potla enie monopolu v akademickom priestore, ur ite by sa to nezaobišlo bez sankcií. Používanie didaktických aplikácií vo vyu ovacom procese sa však nedá nariadi , pretože nie vždy sú dostupné alternatívy proprietárnych programov, ktoré by poskytovali rovnakú funkcionalitu. Je potrebné si uvedomi , že cie om moderného vzdelania prostredníctvom IKT je dosiahnu komplexný poh ad na informa ný svet, ktorý sa pomocou slobodného a otvoreného softvéru získa dá, pretože základné princípy výpo tovej techniky a informatiky nie sú závislé od konkrétnej implementácie. Je našim názorom, že FOSS má by primárnym prostredím pre vyu ovanie a proprietárne nástroje majú by jeho doplnkom. Absolventi škôl majú by pripravení tak, aby boli v praxi schopní pracova s ímko vek – úlohu výcviku v práci s konkrétnymi prostriedkami majú zabezpe i ich budúci zamestnávatelia, pretože práve oni vedia, o konkrétne zamestnanci pre svoju prácu potrebujú. Rovnako majú znáša aj náklady spojené s týmto výcvikom – nie je to úloha da ových poplatníkov. Záver Vieme, že vybudovanie takéhoto portálu nie je malý cie , a tiež vieme, že bude nejakú dobu trva , kým si nájde svojich používate ov a za ne ži svojim vlastným životom. Preto potrebujeme pomoc a pozývame na spoluprácu. Prispie môžno mnohými spôsobmi. Od jednoduchých poznámok, o je u nás dobré a o nie, od zverenia sa so skúsenos ami s u ením pomocou otvoreného softvéru, cez upozornenie na zaujímavé programy, hlasovanie v anketách, pomoc pri prekladoch, zapájaní žiakov i zostavovaní CD (aj také bude), až po prispievanie vlastnými programami i u ebnými materiálmi. Veríme, že asom, za Vašej pomoci, sa táto stránka naozaj stane miestom, kde sa naozaj budú da získa odpovede na všetky otázky súvisiace s otvoreným softvérom na školách a bude pri ahova alších a alších u ite ov. Najvä šou prekážkou, ktorá pred nami stojí, je zotrva nos myslenia. Sme presved ení, že otvorený a slobodný softvér má budúcnos a že asom sa bude ešte v širšom rozsahu ako dnes používa od domácej zábavy až po zložité firemné aplikácie. Dnes však všade, i už v školách, v novinách i asopisoch po u najmä o komer ných, uzatvorených programoch. Preto budujeme portál openacademy a prostredníctvom neho pozývame u ite ov do spolupráce v propagovaní otvoreného softvéru na mieste, kde to bude najú innejšie, v škole medzi žiakmi. Za to ponúkame pomoc pri jeho používaní, aby si školy prostredníctvom neho mohli zlepši a zve adi svoje u ebne a aby tak žiakov lepšie pripravili do života. Literatúra [1]Peter Sýkora: Filozofia projektu INFOVEK. [online]. [cit: 22. máj 2007]. Dostupné na Internete: http://www.infovek.sk/konferencia/2000/prispevky/filozofia.html [2]Po íta e pre školy. [online]. [cit: 22. máj 2007]. Dostupné na Internete: http://www.slovaktelekom.sk/Default.aspx?CatID=1482&Section=3 [3]Karol Pauchly: HW a SW riešenie u ebne na ZŠ. In: 6th International Conference APLIMAT, Part IV, Otvorený softvér vo vede a vzdelávaní. Bratislava: Fx, 2007, ISBN 978-80-969562-7-2, s. 97 – 108. 40 [4]Riešite ský kolektív: Návrh koncepcie nasadenia a podpory OS softvéru. [online]. [cit: 22. máj 2007]. Dostupné na Internete: http://www.eea.sk/osin/doc/KoncepciaNasadeniaAPodporyOSS.pdf [5]Michal Kauki , Miloš Šrámek, Ladislav Šev ovi a Ján Buša: Otvorený softvér vo vede a vzdelávaní. Bratislava: Fx, 2007, ISBN 978-80-969562-7-2, 121 strán. Dostupné na Internete: http://sk.openacademy.eu/en/node/87 [6]Vladimír Had: Poh ad na Open Source a jeho využitie v slovenskom školstve. Bratislava: FMFI UK, 2007, 76 s., Diplomová práca. [7]Zuzana Pauchlyová: Vyu ovanie na ZŠ v LTSP u ebni s využitím OSS. In: 6th International Conference APLIMAT, Part IV, Otvorený softvér vo vede a vzdelávaní. Bratislava: Fx, 2007, ISBN 978-80-969562-7-2, s. 109 – 120. Recenzia: doc. Ing. Eduard Mašek, CSc., KI PF KU Adresy: Vladimír Had Katedra základov a vyu ovania informatiky FMFI UK, Mlynská dolina, 842 48 Bratislava. E-mail: [email protected] doc. Ing. Miloš Šrámek, PhD. RNDr. Marek Nagy Katedra aplikovanej informatiky FMFI UK, Mlynská dolina, 842 48 Bratislava. E-mail: [email protected], [email protected] 41 Detekce a odstran ní artefakt v EEG signálu Martin Hošna, Pavel Mautner, Jind ich Ciniburk Abstrakt: Jedním z problém , se kterými se setkáváme b hem analýzy EEG signálu, je p ítomnost artefakt vznikajících b hem samotného procesu m ení signálu. Tyto artefakty nejsou projevem mozkové aktivity, ale jsou zp sobeny nap . technickými za ízeními užitými p i m ení. Jedním z astých svalových artefakt je i mrkání o í. Metodou detekce a odstran ní tohoto artefaktu se zabývá tento lánek. Metoda je založena na sledování rychlých zm n v amplitud EEG signálu nam eného ve frontálních oblastech pokožky hlavy. lánek obsahuje detailní popis metody, popis parametr metody a dosažené výsledky. Úvod Jedním z hlavních problém p i automatickém zpracování EEG signálu je detekce r zných druh artefakt signálu. Tyto artefakty p edstavují r zné elektrické potenciály nepocházející z mozku. Zkušený lov k dokáže lehce odhalit v tšinu artefakt vizuální kontrolou signálu v asové oblasti. V p ípad automatického zpracování signálu je ovšem nutné signál p edzpracovat a tyto artefakty v n m automaticky odhalit. V p ípad ponechání artefakt v signálu by mohlo dojít k chybnému výkladu významu n které ásti signálu obsahující jeden z artefakt . Výzkum signál i konzultace s léka i potvrdily, že nejvýznamn jší (nejvíce ovliv ující) artefakty vznikají p i zavírání, otvírání ví ek a p i pohybech o ních bulv. Potenciál vznikající p i otvírání a zavírání o ních ví ek m že být až desetkrát vyšší než potenciál, který produkuje mozek viz. obrázek 1. Tyto artefakty se nejvíce projevují na frontálních elektrodách Fp1 a Fp2, u n kterých pacient se však objevují na všech elektrodách sou asn (což m že být áste n zp sobeno vyšší aktivitou sval p i zavírání a otvírání o í a v d sledku toho i jemném pohybu epice s elektrodami, viz. obrázek 3). Obrázek 1 ukazuje tzv. o ní artefakt (vznikající p i zavírání a otvírání ví ek), nam ený m ícím p ístrojem (obrázek 3). Je snadno viditelné, že o ní artefakt na obrázku 1 ovliv uje pouze frontální elektrody Fp1 a Fp2. Na obrázku 2 je vid t p íklad o ního artefaktu ovliv ujícího elektrody po celé hlav . Obr. 1 O ní artefakt ovliv ující pouze frontální elektrody Fp1 a Fp2. O ní artefakt je vid t v ase jedné minuty a v ase mezi 1:03 a 1:04. 42 Obr. 2 O ní artefakt ovliv ující všechny elektrody. Na obrázku jsou pro ilustraci vid t jen n které elektrodami. Obr. 3 M ící p ístroj EEG a epice s vestav nými elektrody. 1 Analýza artefakt V klinické praxi jsou artefakty identifikovány vizuální kontrolou signálu. Existuje n kolik jednoduchých kritérií pro rozpoznání o ního artefaktu (tak jak byl ukázán na obrázku 1 a 2), tyto kritéria jsou zejména: - vysoká amplituda delta vln (0,5 – 4 Hz) signálu na elektrodách Fp1 a Fp2, - podobnost signál na elektrodách Fp1 a Fp2, - vysoký rozdíl amplitud signál z elektrod Fp1 a Fp2 oproti signál m z ostatních elektrod (toto nelze uplatnit na p ípady, kdy se o ní artefakt projevuje ve všech elektrodách – p íklad je vid t na obrázku 2). Z d vodu dalšího zpracování EEG signálu v reálném ase je t eba volit metody co nejmén náro né na as procesoru a s pokud možno minimálním zpožd ním. Z tohoto d vodu je 43 provád na detekce o ních artefakt v asové oblasti signálu. Návrh metod pro automatickou detekci o ních artefakt používá již známá kriteria, dle kterých jsou artefakty odhalovány (vizuální kontrolou) odborníky z léka ské praxe. Zpracování signálu se provádí po asových oknech, jejichž délka je navržena s ohledem na nízkou latenci a st ední vypozorovanou délku o ního artefaktu. Okna se navzájem p ekrývají o tvrtinu jejich délky. Každé asové okno je nejprve vyhlazeno Gaussovým filtrem a po té je popsáno p íznaky. T mito p íznaky je natrénována neuronová sí , která je po té použita k detekci o ních artefakt . 2 Vyhlazení signálu Elektrický potenciál vyvolaný o ními artefakty má pom rn dlouhou vlnu – abychom jej zvýraznili vzhledem ke zbytku signálu, m žeme použít bu dolní propust nebo jej m žeme vyhladit. Vzhledem k nízké výpo tové náro nosti bylo zvoleno vyhlazení signálu Gaussovým filtrem další d vodem je vyšší míra zkreslení p ípadného artefaktu p i použití dolní propusti. Gauss v filtr je konvolu ní filtr s gaussovským jádrem (dále Gauss v filtr) [3]. Gaussovské jádro lze vypo ítat použitím Gaussovy distribu ní funkce. Pro vyhlazení signálu byl použit Gauss v filtr s velikostí konvolu ní masky 7. Na obrázku 4 je vid t originální signál a signál po aplikaci Gaussova filtru. Obr. 4 Ukázka funkce filtru – vlevo detail p vodního signálu, vpravo stejný detail signálu po aplikaci filtru. 3 Zvolené p íznaky pro detekci artefakt Aby bylo možné provést rozhodnutí, zda n jaká ást signálu je i není artefakt, je nejprve nutné tuto ást signálu popsat p íznaky, které dob e charakterizují a rozlišují potenciál pocházející z mozku a artefakty. V ásti Analýza artefakt byla popsána kritéria, podle kterých vizuáln identifikují artefakty odborníci. Dle t chto kritérií byli vybrány následující p íznaky vybrané z asové oblasti signálu: - celková energie v asovém okn signálu z elektrody Fp1, - korelace mezi asovým oknem signálu z elektrody Fp1 a signálu z elektrody Fp2, - korelace mezi asovým oknem signálu z elektrody Fp1 a signálu z elektrody F7, - maximální a minimální amplituda v asovém okn signálu z elektrody Fp1 a té t etí. 4 Klasifikace P edm tem klasifikace je v tomto p ípad ur ení, zda se ve zpracovávaném asovém okn nachází o ní artefakt i nikoliv. Klasifikaci je možné provád t bu to klasickým zp sobem (klasifikace podle minima vzdálenosti, pop. použití diskrimina ních funkcí) nebo je možné využit „neuronový“ klasifikátor. V našem p ípad byla klasifikaci použita um lá neuronová 44 sí vícevrstvý perceptron. Informace o vícevrstvém perceptronu a podrobný popis algoritmu trénování lze nalézt v [2] a [1]. 5 Dosažené výsledky a záv r Cílem práce je automatická detekce o ních artefakt v signálu EEG, významným požadavkem je online zpracování, tedy minimální zpožd ní a co nejmenší výpo tová náro nost. V tomto smyslu byla navržena a popsána metoda vyhlazení signálu a zp sob výb ru p íznak pro klasifikaci. V dob psaní p ísp vku probíhaly testy navržených metod a tudíž nebyly známy konkrétní výsledky detekce o ního artefaktu. Tyto výsledky budou zve ejn ny v rámci prezentace p ísp vku. Pod kování: Tato práce vznikla v rámci ešení projektu MŠMT . ME701 "Vytvá ení neuroinforma ních bází a vyt žování poznatk z nich". Literatura: [1] [2] [3] http://cmp.felk.cvut.cz/cmp/courses/recognition/resources/nnBook.ps.gz Hristev R. M.: The ANN Book Lippmann R. P.: An introduction to computing with Neutal Nets. IEEE ASSP Mag., 1987. http://www.cee.hw.ac.uk/hipr/html/hipr_top.html HyperMedia Image Processing Reference. Recenzia: doc. RNDr. Milan Lehotský, CSc., KI PF KU Adresa: Ing. Martin Hošna Ing. Pavel Mautner, Ph.D. Jind ich Ciniburk Katedra informatiky a výpo etní techniky, Západo eská univerzita, Univerzitní 8, 30614 Plze , eská Republika E – mail: [email protected], [email protected], [email protected] 45 Automatická kontrola konvencí a n kterých chyb v jazyce Java Martin Hošna, Roman Mou ek Abstrakt: Mezi velké problémy ady programátor pat í i špatné návyky a nedodržování konvencí v daném programovacím jazyce. Tento lánek pojednává o aplikaci umož ující automatickou kontrolu konvencí, zásad a n kterých programátorských chyb v jazyce Java. Jedná se o ve ejn p ístupnou aplikaci (p es webové rozhraní) pro u itele i studenty. Aplikace umož uje správu více profil , kde každý profil m že kontrolovat jinou u itelem definovanou množinu chyb. Hlavní výhody této aplikace jsou pr b žná kontrola práce samotným studentem a ušet ení asu u itele v pr b hu hodnocení práce. 1 Úvod a motivace V dnešní dob existuje ada nástroj na automatickou kontrolu konvencí v jazyce Java, ada t chto nástroj je ší ena pod n kterou z public licencí (nap . CheckStyle). Krom kontroly konvencí existuje také ada nástroj na automatickou kontrolu n kterých astých programátorských chyb (nap . FindBugs, Hammurapi). Dalo by se tedy íci, že programáto i mají v jazyce Java velké množství nástroj pro kontrolu jak programátorských konvencí, tak n kterých astých chyb. Mohlo by se zdát, že zkušen jší programátor tyto nástroje nepot ebuje, protože má již mnoho zkušeností a dává si pozor na styl i chyby. V tabulce 1. lze vid t výsledky automatické kontroly chyb na n kterých velkých projektech jako Eclipse, jdk1.6.0 atd. Tyto výsledky jsou p evzaté ze stránek [2]. Tabulka 1. Výsledky hledání chyb z vybraných projekt p evzaté z [2]. Významy sloupc v tabulce 1 jsou následující: - korektnost - pravd podobn chyba (PR Chyba) – zjevná chyba v kódu – pravd podobn nebylo zamýšleným cílem programátora, - KNCSS - tisíc ádek zdrojového kódu nekomentovaných blok , - špatné praktiky - nesprávné použití základních a doporu ených kódovacích praktik. Jako p íklad lze uvést hashCode & equals problém, zahozené výjimky, problémy v serializaci a nesprávné použití finalize, - dodgy - kód, který je matoucí, neobvyklý nebo zp sobem, který vede k chybám. K p íklad m pat í inicializace lokálních prom nných, které nejsou dále využity, blok switch bez jediného breaku, p etypování bez kontroly typu objektu a nadbyte né zjiš ování, zda je objekt roven null. V této kategorii je možné, že se vyskytnou hlášení (varování) o chyb , která chybou být nemusí (nap . switch bez jediného breaku). 46 Podle tabulky 1 je patrné, že je velmi obtížné se vyvarovat chyb a dodržovat programátorské konvence. Aby mohl lov k vlastní chyby korigovat, musí o nich v prvé ad v d t a k tomu mu v oblasti programování v jazyku Java mohou také pomoci nástroje pro automatickou kontrolu kódu. Pro je dobré dodržovat kódovací standardy (konvence)? Dodržování standard : - zvýší p ehlednost kódu, - zvýší schopnost porozum ní cizímu kódu a jeho následnou údržbu (snižuje i náklady p i údržb kódu), - zajistí konzistenci zdrojového kódu psaného týmem v rámci projektu, - zvýší znuvupoužitelnost kódu v rámci jiných projekt , - zvýší možnost nalezení chyb programátorem, který není autorem p vodního kódu. 2 Popis ešení N které existující nástroje pro automatickou kontrolu konvencí a astých programátorských chyb jsou ší eny zdarma pod n kterou z public licencí. Cílem našeho projektu tedy nebylo konkurovat již stávajícím ešením a vyvinout nový nástroj pro kontrolu konvencí i chyb. Cílem bylo využít již existující nástroje k vyvinutí komplexní kontroly jak konvencí, tak astých chyb v jazyce Java, a umožnit využití t chto nástroj p i hodnocení studentských prací vytvo ených v rámci p edm t orientovaných na vývoj aplikací v jazyce Java. Mezi hlavní výhody nasazení takovéto kontroly semestrálních prací pat í zejména usnadn ní a zrychlení kontroly t chto prací u itelem. Navržená aplikace pro automatickou kontrolu kódu se skládá ze dvou hlavních ástí: - prezenta ní ást – grafické uživatelské rozhraní (GUI) má webovou formu a je p ístupné prost ednictvím webového prohlíže e. Pro realizaci této ásti byl zvolen jazyk php a to zejména pro jeho nízkou náro nost na výkon procesoru a dobrou dostupnost webového serveru s interpretem php jak pro opera ní systém Windows, tak pro distribuce linuxu. - kontrolní ást – aplika ní logika realizující vlastní automatickou kontrolu kódu. Pro realizaci této ásti byl zvolen jazyk Java, zejména pro možnost p ímo aré integrace již existujících nástroj pro kontrolu kódu, jež jsou p evážn vyvinuty též v jazyce Java. Tato ást v sob integruje tyto voln ši itelné nástroje: CheckStyle, FindBugs a PMD. Stru ný popis funkce t chto nástroj lze nalézt níže. 3 CheckStyle CheckStyle je nástroj pro kontrolu stylu zdrojových kód v jazyce Java. Umož uje kontrolu zdrojového kódu z mnoha hledisek, nap : - javadoc komentá e – kontrola, zda mají nap . všechny balíky, metody a konstruktory javadoc komentá e, - konvence pojmenování (t íd, atributu, prom nných…) - kontrola korektního pojmenování konstant, atribut , t íd, metod, balík atd., - hlavi ky - kontrola n kterých astých chyb v hlavi kách t íd, - importy - kontrola redundantních import , azení import , - p ekro ení velikosti - kontrola p íliš dlouhých metod, zdrojových soubor , anonymních vnit ních t íd, p íliš mnoho parametr metody apod. - bílé znaky - kontrola p ítomnosti bílých znak dle konfigurace (v našem p ípad je to dle standard vydaných firmou Sun viz [1]), - modifikátory - kontrola správného po adí modifikátor (dle Java Language specification viz [5]), - bloky - kontrola blok –kontrola, zda se nevyskytují nap . prázdné bloky i bloky neohrani ené složenými závorkami, 47 kontrola chyb - v etn užite ných kontrol jako nepot ebné System.out, printstackTrace a kontrola nepot ebných import . CheckStyle je vysoce konfigurovatelný a m že podporovat tém jakýkoliv kódovací standard. P íkladem konfigura ního souboru je podpora „Sun Code Conventions“ viz [1]. Další konfigurace realizují další dob e známé konvence. Mezi základní vlastnosti CheckStyle pat í i integrace s nejpoužívan jšími IDE nástroji jako je NetBeans, Eclipse, jEdit a JDeveloper. Integrace do IDE nástroje velmi zjednodušuje proces kontroly kódu; výsledky kontroly jsou zobrazeny p ímo v rámci IDE nástroje. Po ozna ení chybového hlášení IDE nástroj zobrazí ádku zdrojového kódu související s daným chybovým hlášením. Další informace lze nalézt ve [4]. - 4 FindBugs FindBugs je „open source“ nástroj provád jící statickou analýzu Java kódu a hledající defekty; není tedy kontrolován styl psaní ani konvence. V tabulce 2 jsou vid t výsledky hledání chyb na rozsáhlých aplikacích jako NetBeans, Eclipse i JDK od firmy Sun. Nalezené chyby jsou skute né defekty, které by m ly být odstran ny. Chyby jsou rozd leny do následujících kategorií: - Správnost (Correctness) - nap . nekompatibilní bitové masky, kód, který vždy vyhazuje výjimku NullPointerException, chybná syntaxe regulárního výrazu (bude vždy vyhozena výjimka PatternSyntaxException), ignorování návratové hodnoty metody atd. - Špatné praktiky (Bad Practice) - nap . p ekrytí metody equals bez p ekrytí metody hashCode, chybná serializace, porovnávání String pomocí ==, equals by m lo ošet ovat argument rovný null, metoda m že skon it, aniž by zav ela stream atd. - Dodgy - zbyte né p i azení do lokální prom nné, v kódu jsou použity absolutní cesty, t ída implementuje stejné rozhraní jako rodi atd. - Výkonnost (Performance) - volání garbage collectoru, metoda spojuje et zce (t ídu String) ve smy ce použitím operátoru plus, nepoužité i nikdy ne tené atributy, vytvá ení objektu string s parametrem stringu, použití mapy i setu s objekty typu URL (p edstavuje velký výkonností problém – metody java.net.URL.equals a hashCode vytvá ejí blokující internetové p ipojení) atd. - Korektní použití více vláken (Multithreaded correctness) - volání notify i notifyAll bez držení zámku (povede k výjimce IllegalMonitorStateException), volání metody run na vlákn místo metody start, nekone né ekání, volání metody wait mimo smy ku, konstruktor volá Thread.start() (chybné – v p ípad odd d ní této t ídy se spustí vlákno d íve než li se zavolá konstruktor podt ídy) atd. - Malicious code vulnerability - metoda vrací p ímou referenci na kolekci – atribut t ídy (m la by vracet kopii kolekce – z bezpe nostních d vod ), metoda finalize() by m la být protected nikoliv public atd. Další informace lze nalézt ve [2]. 5 PMD PMD je nástroj pro statickou kontrolu Java kódu vyvinutý týmem zkušených programátor v jazyku Java. PMD umí hledat potenciální problémy jako nepoužívané prom nné, vytvá ení dále nepoužívaných objekt atd. a m že tak být použit pro vývoj lepšího a optimalizovaného kódu. Cílová skupina programátor zahrnuje za áte níky, nadšence i vývojové týmy. Nástroj je také vhodný pro každého programátora, který chce použít PMD pro testování svého kódu na jistá pravidla konzistence a optimalizace. PMD je „open source“ a podporuje integraci do ady IDE nástroj . Nástroj obsahuje následující kategorie kontrol: 48 Základní - obsahuje kontrolu nap . prázdných blok catch, if, while, try, finally, switch nebo kontrolu, zda n které podmínky nejsou stále pravdivé. - Pojmenování - obsahuje kontrolu pojmenování, jako nap . použití p íliš krátkých i p íliš dlouhých názv , kontrolu konvencí v pojmenování t íd, atribut a balík . - Optimalizace - obsahuje nap . kontrolu lokálních prom nných a atribut (pokud nejsou znovu p i azovány, m ly by být ozna ené jako final), kontrolu, zda se v cyklu nespojují et zce (t ída String) operátorem plus (m la by být použita t ída StringBuffer). - Design - kontrola nap . zbyte ných boolean porovnání (nap . if (hodnota==true) ...), volání p ekrytelné metody v konstruktoru, užití abstraktní t ídy bez deklarace jakýchkoliv abstraktních metod. - Importy- obsahuje kontrolu nap . duplicitních import , import t íd ve stejném balíku nebo import celých balík . - Stringy - kontroluje správné použití objekt String a StringBuffer. - Nepoužitý kód – kontroluje, zda není p ítomen kód, který nemá žádný efekt na b h programu, nap . nepoužité privátní atributy i nepoužité parametry metody. Další informace lze nalézt ve [3]. - 6 Shrnutí a záv r V následujících odstavcích budou popsány výhody navrženého ešení. Projekt je zam en na vzd lávání za ínajících a st edn pokro ilých programátor . Jedním z cíl je také centrální ízení požadavk na dodržování konvencí p i psaní kódu v jazyce Java. Popsané výhody jsou popsány s ohledem na cílové využití. Aplikace umož uje vytvá et profily a ty pak nastavovat. U profilu je možné nastavit, které chyby se objeví ve výstupním chybovém výpisu. Je tak možné s postupným nabýváním schopností programátor b hem jejich vzd lávání p idávat kontroly a postupn tak zvyšovat nároky na kvalitu kódu a dodržování konvencí. Kontrola je ve ejn dostupná p es webové rozhraní. Ve ejná dostupnost umož uje student m pr b žnou kontrolu jejich prací, ímž se mohou vyvarovat „velkého t esku“ p ed i p i odevzdání své práce u iteli. V hlášení o chybách je ke každé chyb k dispozici její popis a u n kterých chyb i návod k oprav (popisy jsou dopl ovány dle pot eby, asto jako reakce na dotazy student ešících n kterou chybu s chyb jícím návodem k oprav i nedostate ným popisem). Vzhledem k tomu, že je kontrola dostupná online p es webové rozhraní, lze tak i uprost ed semestru centráln „polevit“ z nárok na studenty ve v ci kontroly konvencí a chyb. M že nap . nastat situace, kdy je n jaká chyba pro studenty velmi obtížn odstranitelná i odstran ní je asov velmi náro né. U itel se m že na základ dotaz a konzultací se studenty rozhodnout tuto kontrolu odstranit, což lze snadno provést úpravou p íslušného profilu. Tato situace by se obtížn ešila p i distribuci profilu p ímo k n kterému programu pro automatickou kontrolu kódu. eská lokalizace je další výhodou tohoto ešení. Ukázalo se, že pro n které studenty jsou chybová hlášení v anglickém jazyce stále ješt obtížn itelná. Praxe ukazuje, že s anglickým hlášením o chyb m žou mít problémy i studenti ovládající základy anglického jazyka – p í inou jejich neporozum ní z ejm bude ten fakt, že s programováním teprve za ínají. Na eské lokalizaci chyb se v sou asné dob pracuje a prioritn je dopl ována o chybová hlášení, na která p ichází od student nejvíce dotaz . Tato služba je dostupná pro studenty Západo eské univerzity. V p ípad zájmu je možné ji zp ístupnit i pro jinou univerzitu i školu nebo ji spustit i na jiném serveru v rámci Západo eské univerzity i p ímo na serveru zájemce. 49 Pod kování: Tato práce byla podporována Ministerstvem školství, mládeže a t lovýchovy eské republiky – „Univerzitní specifický výzkum 1311“. Recenze: Mgr. Michaela A ová, ÚI FPF SU Opava Literatura: [1] http://java.sun.com/docs/codeconv/ Code Conventions for the Java Programming Language, 1997 [2] http://findbugs.sourceforge.net/ FindBugs [3] http://pmd.sourceforge.net/ PMD [4] http://checkstyle.sourceforge.net/ CheckStyle [5] http://java.sun.com/docs/books/jls/ The Java Language Specification Adresy: Ing. Martin Hošna Ing Roman Mou ek, Ph.D. Katedra informatiky a výpo etní techniky, Západo eská univerzita, Univerzitní 8, 30614 Plze , eská Republika E – mail: [email protected], [email protected] 50 Využití aplikace FreeMind v projektovém vyu ování Magdalena Chmela ová, Eliška Treterová Abstract: Usage of Application FreMind in Project Teaching. In this paper we introduce the application FreeMind which is intended for generating mind maps, and possibilities of its usage on schools in project teaching. Mind maps act as an activating element and they alter approaches to teaching on basic and secondary schools. Úvod V p ísp vku p edstavujeme aplikaci FreeMind, kde lze zajímavým zp sobem aplikovat jednu z technik tvo ivého myšlení – myšlenkovou mapu. V eské republice se pedagogická ve ejnost sžila s novými pojmy, jako je na státní úrovni RVP7 (který vymezuje to, co je spole né a nezbytné v povinném vzd lávání, specifikuje úrove klí ových kompetencí, vymezuje vzd lávací obsahy, za azuje pr ezová témata). P íslušný rámcov vzd lávací program je závazný pro všechny typy škol. Kurikulární dokumenty na státní úrovni jsou rozpracovány do národního programu ve vzd lávání (NPV) a do p íslušných rámcov vzd lávacích program . Na úrovni škol vznikají ŠVP8, které staví školy a jejich vyu ující p ed zcela nové úkoly, vytvá í širší nabídku povinn volitelných p edm t pro rozvoj zájm a individuálních p edpoklad žák , vytvá í p íznivé klima založené na ú inné motivaci, spolupráci a aktivizujících metodách výuky. M ní se hodnocení žák a na st edních školách dokonce koncepce maturitní zkoušky. Tyto zm ny jsou zam eny na posilování žákovských kompetencí. Kon í tradi ní model výuky, kde u itel s k ídou u tabule probírá, vysv tluje, opakuje nebo zkouší. Nové moderní metody jako projektové vyu ování, myšlenkové mapy a e-learningové kurzy už nejsou na tomto typu škol novinkami. Informa ní a komunika ní technologie m ní výuku a myšlenková bou e jako jedna z moderních technik byla p vodn ur ena pro ídící pracovníky, konstruktéry i ekonomy, se nyní za íná uplat ovat také ve školním prost edí. Pro ty, kte í si oblíbili metodu myšlenkové bou e jako techniku, která se opírá o skupinovou diskusi a ešení problém , mohou své nápady, inspirující myšlenky zobrazit v aplikaci a tím najít netradi ní ešení bez papíru a tužky nebo bez tabule a k ídy. V aplikaci FreeMind m žou žáci své nápady analyzovat, seskupovat, modifikovat i dopracovávat s cílem nalezení co nejlepšího ešení. Možnosti aplikace a její instalace Aplikace FreeMind pat í mezi softwarové licence GNU General Public Licence a proto ji lze voln používat, modifikovat a ší it. Pro programátory je vhodné u této licence i to, že jsou mu k dispozici zdrojové kódy. Aplikaci lze stáhnout z internetu a jednoduchým zp sobem nainstalovat v prost edí libovolného opera ního systému. Pouze musíme mít na po íta i korektn nainstalované Java Runtime Environment. Toto prost edí je k dispozici voln ke stažení na stránkách http://java.sun.com. 7 8 RVP Rámcov vzd lávací program ŠVP Školní vzd lávací program 51 Aplikace FreeMind umož uje komunikaci také s dalšími aplikacemi, p enos dat pomocí schránky nebo importy a exporty dat do r zných datových formát . Nej ast ji je používán export do HTML souboru, který lze prohlížet v libovolném internetovém prohlíže i. Pro pot eby tisku myšlenkové mapy je vhodný její export do PDF (Portable Dokument Format). Myšlenkové mapy lze exportovat také do formátu rastrového obrázku, ale obrázky jsou objemné a následný tisk je nekvalitní. Mapu m žeme exportovat také do formátu aplikace OpenOffice.org a pak ho v této aplikaci zpracovávat. Hierarchie uzl a poduzl myšlenkové mapy je p evedena na kapitoly a podkapitoly v textovém dokumentu. Aplikace FreeMind ukládá myšlenkové mapy do soubor s koncovkou .mm. Tento formát je založen na zna kovacím jazyku eXtensible Markup Language (XML). Myšlenkové mapy na podporu návrhu projekt Myšlenkové mapy (grafické ztvárn ní myšlenkových pochod ) m že u itel využívat i p i plánování svých pedagogických zám r nebo v hodinách p i výuce, p i práci s talenty nebo p i práci s d tmi se specifickými pot ebami, kde pat í dyslektici, dysgrafici a d ti, které se neumí soust edit na výuku. U itel m ní výuku, protože hledání souvislostí, spojování a t íd ní pojm , které se p i azují ke kategoriím, je významnou etapou ve zvládání tvorby myšlenkových map. Jejich používání ve výuce umož uje žák m u it se aktivn , uplat ovat dosavadní zkušenosti, povzbuzuje jejich zájem o u ení, prohlubuje jejich poznání v pojmech a ve vztazích mezi nimi. Žáci využívají pot ebné dovednosti v práci s informacemi v nelineární podob , která je vede k p emýšlení a rozvíjí myšlení. U iteli dává možnost využívat individuální p ístup k žák m a diferencovat výuku. Ve chvíli, kdy hledáme souvislosti a vazby, pot ebujeme mazat, p idávat, m nit i jinak p emís ovat. A pro tyto ú ely je vždy vhodná aplikace na po íta i, která spl uje tyto body ešení. Z hlediska fáze vyu ovací hodiny se myšlenková mapa m že využívat na za átku výuky daného tématu (nové u ivo, nové pojmy, navázání na rozpracované úkoly, vazba na jiné u ivo), v pr b hu, kdy u itel má kategorie, pojmy a témata p edem p ipravené a žáci je podle úkol t ídí, nebo na konci hodiny (záv re né individuální nebo skupinové ut íd ní myšlenek, zápisy do sešit ). Myšlenkové mapy lze smyslupln využívat ve všech p edm tech (nap íklad v informatice p i výuce algoritmizace, výuce technického vybavení po íta , p i konfiguraci po íta ových sítí atd.). Myšlenková mapa m že být n kdy za átkem projektového vyu ování. Rámcov vzd lávací programy definují klí ové kompetence, které jsou vždy propojeny se vzd lávacím obsahem. Klí ové kompetence v sob zahrnují v domosti, dovednosti, názory a postoje žák , které získávají ve vyu ovacím procesu. Pro základní školy jsou definovány tyto kompetence: kompetence k u ení, kompetence k ešení problém , kompetence komunikativní, kompetence sociální a personální, kompetence ob anské a kompetence pracovní. Projektové vyu ování a vazba na klí ové kompetence Projektová metoda je metodou efektivní, umož uje plánování, organizování a ízení vlastního u ení. Podporuje u žák chu po dalším poznání a tím pozd ji k celoživotnímu u ení. Projektem ešíme problém (úkol), který má pro žáky smysl a vychází z jejich pot eb a zájm . Problém by m l souviset se životem a m la by tam být vid t integrace p edm t . 52 Kompetence k u ení Projekt nutí žáky informace vyhledávat a t ídit podle zadaných kritérií. Takto upravené informace využívají v procesu u ení, tv r í innosti a v praktickém život , nebo projekt má vždy vazbu na praxi. P i práci na projektu žáci uvád jí v ci do souvislostí. Propojují do širších celk poznatky z r zných vzd lávacích oblastí a vytvá ejí si komplexn jší pohled na sv t. Žáci pozorují, experimentují, porovnávají výsledky, kriticky posuzují a vyvozují záv ry pro jejich využití. Sebehodnocení a diskuse umož ují posuzovat vlastní pokrok, ur it problémy bránící v u ení, plánovat si, jak u ení zdokonalit a zvýšit kompetence k u ení. Obr. 1 Ukázka myšlenkové mapy v aplikaci Kompetence k ešení problém Dobrý projekt v sob zahrnuje problém, kterým se žáci musí zabývat. Problémy je nutí p emýšlet o nesrovnalostech a nutí je hledat informace vhodné k ešení. Žáci objevují r zné varianty a zp soby ešení problém , p ezkoumávají a aplikují osv d ené postupy. Kompetence komunikativní P i práci na projektu ve skupin a p i její prezentaci se žáci u í formulovat své myšlenky, vyjad ovat se výstižn a kultivovan v písemném a ústním projevu. U í se naslouchat druhým, zapojovat se do diskuse, obhajovat sv j názor, argumentovat. Pracují s r znými typy text , u í se v nich orientovat a vybírat podstatné. P i domlouvání s druhými využívají komunikativních dovedností k vytvá ení pot ebných vztah soužití a spolupráce s ostatními. Kompetence sociální a personální Žáci pracují ve skupin , vytvá ejí pravidla práce v týmu, poznávají a plní r zné role. Podílejí se na utvá ení p íjemné atmosféry na základ ohleduplnosti a úcty. V p ípad pot eby poskytnou pomoc nebo o ni požádají. Práce na projektu p ímo vyžaduje diskusi a spolupráci p i ešení daného úkolu, respektování r zných hledisek. Umož uje pou ení z toho, co si druzí lidé myslí, íkají a d lají. Sebehodnocení podporuje jejich sebed v ru, sebeuspokojení a sebeúctu, napomáhá k ovládání a ízení vlastního jednání a chování. Kompetence ob anské V projektech se rozvíjejí i kompetence ob anské. Jak jinak lze spolupracovat bez respektování druhých? Výuka podle demokratických princip , kterou projektové vyu ování je, u í žáky tyto principy chápat a být si v domi svých práv a povinností. Mnohá témata se týkají našich tradic, historického d dictví, poznávání um leckých d l a aktivního zapojení do kulturního d ní. 53 Kompetence pracovní Protože projektová metoda je metoda innostní, žáci se u í používat r zné materiály a dodržovat vymezená pravidla vzhledem k bezpe nosti práce. V mnoha projektech se rozvíjí i podnikatelské myšlení a praktické využití získaných poznatk . Záv r Z uvedeného p ísp vku vyplývá, že informa ní a komunika ní technologie nám dávají možnosti, jak více zaujmout a motivovat žáky, jak zm nit výuku, jak používat nové metody pro vedení žák k samostatnosti v u ení, jak je u it komunikovat a ešit komplexní problémy. P edpokladem úsp šné práce je také to, aby u itel sám um l s novými technologiemi pracovat, znal jejich možnosti a sám využíval tyto technologie p i p íprav u iva. Literatura: [1] Portál Kritické myšlení: http://www.kritickemysleni.cz/aktuality.php Recenzia: RNDr. Daniel Pol in, CSc. Adresa: Magdalena Chmela ová Filozoficko-p írodov decká fakulta, Slezská univerzita v Opav Bezru ovo nám stí 13 746 01 Opava Eliška Treterová P írodov decká fakulta, Ostravská univerzita v Ostrav Dvo ákova 7 701 03 Ostrava 54 Efektivní tvorba multimediálních studijních materiál Vladimír Jehli ka Abstrakt: Rozvoj e-learningu je úzce spojen s tvorbou elektronických studijních materiál , a to p edevším s multimediálním charakterem. Sou asné technické prost edky umož ují tyto materiály vytvá et jak v rámci velkých profesionálních autorských tým , tak i ve velice skromných podmínkách malých kolektiv . P edložený p ísp vek je zam en na zkoumání vyváženosti vynaložených náklad na jedné stran a p ínosu vytvo eného materiálu ke zefektivn ní pedagogického procesu na stran druhé. Úvod D íve než za neme vytvá et jakékoliv studijní materiály, musíme si zodpov d t otázku pro koho jsou tyto materiály ur eny a k emu budou využity. Jedná se p edevším o to, zda studijní materiál bude využíván jako dopl kový v rámci prezen ní formy výuky, nebo zda má v rámci distan ní formy výuky zcela nahradit p ímý kontakt studenta s vyu ujícím. Dále je t eba si rozmyslet, zda vytvo ený multimediální studijní materiál bude zam en pouze na vybranou omezenou ást probírané látky, nebo zda má svým rozsahem pokrývat látku probíranou v rámci celého semestru. Zdá se, že nejžádan jším multimediálním studijním materiálem by byl takový materiál, který by byl ur en pro samostatné studium p edevším v rámci distan ních forem výuky a svým rozsahem by pokrýval látku probíranou v rámci celého semestru. 1 Studijní materiály pro prezen ní a distan ní formy výuky V prezen ních i v distan ních formách výuky lze užívat adu stejných studijních materiál s texty, obrázky, grafy a schématy. Jedná se p edevším o tišt né u ebnice a skripta, které svým rozsahem pokrývají látku probíranou v rámci celého semestru. Ale i zde mohou existovat zna né rozdíly. S klasickou u ebnicí pracuje student pod vedením svého u itele v hodinách p ímé výuky a následn ji používá doma p i samostatném studiu. Tišt né u ební materiály, které jsou cílen ur eny pro samostatné studium, musejí být proti klasickým u ebnicím p edevším dopln ny o návod jak s nimi pracovat. M ly by obsahovat ty chyb jící informace, které student m v prezen ní form výuky poskytuje vyu ující. V prezen ních i v distan ních formách výuky lze pro konkrétní vybrané ásti probírané látky využít audio i videozáznamy reálných d j . Nap . p i výuce cizích jazyk se m že jednat o nahrávky projev rodilých mluv ích, p i výuce historie a politologie to mohou být záznamy d ležitých projev státník apod. Videozáznamy mají velký význam p i výuce p írodov dných a technicky zam ených obor . Realizace konkrétních pokus a experiment v laborato ích ve fyzice, v chemii nebo v biologii by však nikdy nem la být nahrazena pouhým p edvedením videozáznamu daného experimentu. Videozáznamy by v t chto p ípadech m ly sloužit pouze jako nedokonalá náhražka experimentální práce v laborato ích. Videozáznamy vybraných experiment však lze použít i v p ímé výuce, nebo umož ují zpomalit promítání zaznamenaných pokus a zastavit projekci v libovolném okamžiku. Lze tak zkoumat jevy, které nejsou pouhým okem post ehnutelné. V sou asné dob jsou zve ej ovány výukové programy na kompaktních diskách, které svým rozsahem zpravidla pokrývají mnoho rozli ných témat. Principiáln se nejedná o nic nového, nebo již p ed desítkami let byly ve školství využívány krátké výukové filmy. Zásadní zm na však spo ívá v interaktivnosti sou asných výukových program a v jejich snadném p ehrávání. Praktické využití výukových program bývá mnohdy problematické, 55 protože v tšinou jejich obsah nekoresponduje s práv probíranou látkou na dané škole. Obdobné problémy byly v minulosti s využitím výukových film . Ve výuce jsou zpravidla využívány pouze vybrané ásti výukových program . 2 Multimediální studijní materiály Sou asná záznamová technika umož uje relativn snadné zaznamenání experiment provád ných v laborato ích a vytvo ení multimediálních studijních materiál úzce zam ených na konkrétní probíranou látku. Studijní materiál si m že vyu ující vytvo it sám nebo ve spolupráci s technikem. Programátorsky zdatný vyu ující je schopen samostatn vytvá et malé simula ní a výukové programy, které lze úsp šn využít p i výkladu probírané látky. V obou p ípadech je výsledek práce použitelný jako dopl kový studijní materiál jak v prezen ní tak v distan ní form výuky. Profesionální tvorba ucelených výukových program je velice náro ná a p edpokládá vznik týmu, který je analogií profesionálních tým vytvá ejících filmy. Z pohledu vysokoškolské výuky, která by m la pružn reagovat na aktuální rozvoj v dy a techniky, se jeví takováto tvorba výukových program jako ekonomicky nevýhodná. Mohla by p icházet do úvahy pouze v omezeném rozsahu, a to u p edm t , které mají svoji nápl ustálenou a jsou ur eny pro stovky student . 3 Náhrada p ednášky multimediálním studijním materiálem Zam me se nyní na p ípravu multimediálního studijního materiálu, který by mohl nahradit ucelený cyklus vysokoškolských p ednášek v rámci celého semestru. Byl by použitelný p edevším jako základní studijní materiál v rámci distan ní formy výuky, ale také jako dopl kový materiál pro studenty v prezen ní form výuky. 3.1 P íprava a realizace p ednášky P ednášející na vysokých školách zpravidla mají v p ednáškové místnosti k dispozici po íta s dataprojektorem a vizualizérem, nebo dotykovou tabulí. Základní texty p ednášek si zpracovávají v tšinou sami v prost edí programu PowerPoint. V n kterých p ípadech, nap . p i práci s matematickými texty, lze p ednášky p ipravit i v textovém editoru Word p i použití dostate n velkého písma. P ipravený text p ednášející komentuje a dopl uje dalším textem, obrázky a schématy, které vytvá í v pr b hu p ednášky. Pro ru ní psaní b hem p ednášky lze využít vizualizér nebo dotykovou tabuli. P ednášející m že p edem vytvo ené prezentace zve ejnit student m p ed nebo po p ednášce. Ru n psaný text pod vizualizérem zpravidla nebývá uchováván a následn zve ej ován. Texty vytvá ené na dotykové tabuli lze v elektronické form snadno archivovat a zve ej ovat, ale pro svoje malé rozm ry se dotykové tabule do velkých p ednáškových místností nehodí a v tšinou zde také nebývají instalovány. P ednášející, pro takto vedené p ednášky, nemusí mít hluboké znalosti z oblasti využití informa ních a komunika ních technologií. Sta í, aby m l znalosti na úrovni tzv. evropského idi áku na po íta (ECDL – European Computer Driwing Licence). 3.2 Záznam p ednášky po ízený studenty Klasický záznam z p ednášek si studenti po izují formou vlastních poznámek. Pokud se p ednášející pr b žn odkazuje na skripta, pak si studenti zpravidla tato skripta nosí na p ednášky a citované texty si v nich zvýraz ují. Vlastní poznámky si pak píší bu do samostatných sešit nebo p ímo do skript, nebo na samolepicí lístky, které do skript vlepují. Jestliže p ednášející p edem zve ejní svoji PowerPointovou prezentaci p ednášky na 56 internetu, pak n kte í studenti p icházejí na p ednášku s vytisknutou prezentací, do které si vpisují svoje poznámky. S rozvojem záznamové techniky dochází k tomu, že si studenti po izují zvukové záznamy p ednášek. N kte í p edem požádají p ednášejícího o souhlas, jiní tak iní bez souhlasu p ednášejícího a vzhledem k miniaturizaci záznamové techniky zcela nepozorovan . V sou asné dob se již n kte í studenti nezat žují opisováním text z tabule i projek ního plátna, ale v pravidelných intervalech si vše fotí digitálním fotoaparátem nebo kvalitním mobilním telefonem. Po ízené snímky si nahrávají do svých notebook . Jsou i studenti, kte í si nosí notebooky do p ednášek s již nahranými prezentacemi p ednášejícího. Vlastní poznámky si vpisují p ímo do prezentací a vše dopl ují digitálními snímky text , graf a obrázk na tabuli i plátn . Vytvá ejí si tak vlastní elektronické studijní materiály. N kte í si nosí notebooky i do cvi ení, kde konfrontují výuku cvi ícího s p edcházejícím výkladem p ednášejícího. 3.3 Záznam p ednášky po ízený vyu ujícím Sou asné technické vybavení velkých p ednáškových sál v tšinou umož uje zaznamenat zvukový i obrazový záznam celé p ednášky. Má-li být zaznamenán text, který je promítán dataprojektorem, pak je t eba nahrávat signál, který vstupuje do dataprojektoru. Je naprosto nevhodné snímat kamerou plátno s promítaným textem, nebo tak dochází k výraznému zhoršení itelnosti textu. Po ízený záznam p ednášky m že sloužit jako archiválie, ale jako studijní pom cka je nevhodný. Vždy obsahuje adu tzv. hluchých míst, není strukturovaný a nelze se v n m snadno a rychle orientovat. Záznam p ednášky je tedy t eba podrobit st ihu a zachovat pouze podstatné ásti. Celý záznam je nutno rozd lit na díl í sekvence, které budou vhodn dopln ny titulky tak, aby student p i následném samostatném studiu snadno a rychle našel požadovanou látku. Uvážíme-li, že vlastní záznam p ednášky lze po izovat tém automaticky, bez pot eby další obsluhy, pak p íprava multimediálního studijního materiálu spo ívá p edevším ve st ihu po ízeného záznamu. V této fázi je nezbytná spolupráce p ednášejícího a p íslušného technika pokud si p ednášející nechce ud lat st ih videa sám. Výsledný materiál je t eba vhodn upravit pro zve ejn ní na kompaktním disku nebo prost ednictvím internetu. Z asového hlediska je nutno vzít v úvahu, že p ednášející si vyslechne záznam svojí p ednášky, podrobí jej ur ité autocenzu e a rozd lí do díl ích malých kapitol, ze kterých pak ve spolupráci s technikem sestaví výsledný studijní materiál. Tato práce zabere alespo dvakrát tolik asu, kolik trvala p edcházející vlastní p ednáška. P esto jde o nejjednodušší, nejlacin jší a asov nejmén náro ný zp sob p ípravy multimediálního studijního materiálu. Protože se ale jedná o autentický záznam p ednášky, m že výsledný materiál obsahovat drobné chyby, kterých se dopustil p ednášející, jako jsou p e eknutí apod. Mohou se vyskytnout i problémy technického rázu, které souvisejí s kvalitou po ízeného záznamu p ednášky. 3.4 Simulovaná p ednáška P ednášející, který má jisté obavy ze zve ejn ní autentického záznamu vlastní p ednášky, m že ve spolupráci s technikem zaznamenat simulovanou p ednášku, kdy má možnost postupn nahrávat jednotlivé sekvence, p ípadn je opakovat a vybrat si nejkvalitn jší verzi záznamu. Z asového hlediska je t eba po ítat se vším, co bylo uvedeno u p edcházející varianty a k tomu ješt p idat asy, které je nutno v novat opakovanému nahrávání jednotlivých sekvencí. Je z ejmé, že p ednášející, který není spokojen se zve ejn ním autentického 57 záznamu p ednášky, nebude zcela ur it spokojen s první nahrávkou dané sekvence. Dá se p edpokládat, že pr m rn každou sekvenci bude nahrávat t ikrát až p tkrát. Jedná o asov mnohem náro n jší práci, která však m že poskytnout kvalitn jší výstup než v p edcházejícím p ípad . 3.5 P ednáška jako hraný film Jestliže v p edcházejících dvou variantách byla využita p edem p ipravená elektronická prezentace p ednášky a ru n psané dopl ující texty byly zaznamenány pomocí vizualizéru nebo dotykové tabule, pak v této variant jsou všechny texty p edem vytvo eny v elektronické podob . Komentá p ednášejícího je nahráván dodate n postupn k jednotlivým sekvencím. Op t je t eba si uv domit, že kvalitní komentá nelze nahrát na první pokus. M že se stát, že p ednášející p ipraví i komentá e v písemné podob a nechá jej namluvit nap . profesionálním hercem. Formáln se tak op t zlepší kvalita výukového materiálu, ale ztratí se autenti nost p vodní p ednášky. Z asového hlediska je k p edcházející variant t eba p i íst asy pot ebné na p evod p vodn ru n psaných text do elektronické formy. Chceme-li alespo áste n zachovat dojem p vodní p ednášky, pak je t eba ve vhodném programu tyto texty animovat, což p edstavuje další nároky na as. Z uvedených t í variant se jedná o asov výrazn nejnáro n jší variantu. Výsledkem by však m l být bezchybný multimediální studijní materiál. Záv r Multimediální studijní materiály, které jsou úzce oborov zam ené, si zpravidla vytvá ejí vyu ující sami, p ípadn ve spolupráci s technikem. Tvorba rozsáhlých výukových program je výsledkem práce velkých profesionálních tým , ale využitelnost t chto produkt v reálné výuce je asto dosti problematická. P i vynaložení relativn nízkých náklad lze vytvo it kvalitní multimediální studijní materiály, kterými je možno nahradit ú ast na p ednášce. Mezi výše uvedenými variantami realizace t chto materiál je t eba volit p edevším s ohledem na jejich budoucí využití a zvážit, zda má smysl mnohokrát opakovat nahrávání jednotlivých sekvencí a vybírat si stále lepší varianty. Recenzia: doc. Ing. Eduard Mašek, CSc., KI PF KU Adresa: Doc. Ing. Vladimír Jehli ka, CSc. Katedra fyziky a informatiky, Pedagogická fakulta, Univerzita Hradec Králové Rokitanského 62, 500 03 Hradec Králové, eská republika E – mail: [email protected] 58 Vývoj softwaru pro zpracování EEG signál Petr Ježek, Martin Hošna, Roman Mou ek Abstrakt: Práce si klade za cíl vytvá et software, který bude sloužit jako podpora pro plnohodnotné na ítání, zpracování a zobrazování nam eného EEG signálu. Aplikace, která zmín né umož uje, se pln zam uje na pokrytí veškerých požadavk , které p icházejí ze strany výzkumu. Návrh aplikace je tvo en tak, aby p idávání další funkcionality i dalších modul ne inilo žádné potíže, a projekt tak mohl snadno a pružn reagovat na zm ny p icházející spole n s novými objevy a požadavky v dané oblasti. Do vývoje softwaru je zapojeno n kolik studentských tým z r zných ro ník . V praxi se velmi osv d ilo, že studenti vyšších ro ník figurují jako zadavatele prací pro ro níky nižší. Studenti tvrtých a pátých ro ník pak ve velké mí e zastávají role konzultant a odborných poradc . Pro zajišt ní vysoké flexibility a efektivnosti práce jsou využívány moderní technologie pro správu zdrojových kód a správu požadavk . Úvod Na naší kated e se již delší dobou zabýváme výzkumem m ení mozkové aktivity ozna ované zkratkou EEG. V prvopo átcích našeho výzkumu byla velmi významná spolupráce s Neurologickou klinikou Fakultní nemocnice v Plzni. V sou asné dob se více soust edíme na vlastní výzkum. Jedná se o zpracování vlastního scéná e m ení, kde zachycujeme reakce mozku na r zné podn ty, nap . v situacích, kdy se m ený subjekt musí soust edit, kdy relaxuje a podobn . Na základ jednotlivých m ení a pokus v oblasti výzkumu p icházejí stále nové požadavky, které je t eba um t zpracovávat. Abychom mohli požadavky výzkumu pokrýt a pružn reagovat na zm ny p icházející s postupujícím výzkumem, bylo t eba vy lenit expertní skupinu soust e ující se na vývoj softwaru. 1 Charakteristika projektu M ení mozkové aktivity zahrnuje sb r a zpracování velkého množství r zných dat, která jsou jednotlivými m eními získávána. Dále se v každém m eném záznamu hledají zajímavé úseky. Z toho vyplývá pot eba zpracovávat a uchovávat velké množství údaj a informací. Pro efektivní vývoj je t eba vytvo it robustní software, který dokáže reflektovat požadavky ve výzkumné oblasti. Software bude schopen efektivn nam ená data uchovávat a zpracovávat. Pro jednotlivé díl í úkoly byly již d íve vytvo eny jednotlivé menší aplikace. Tyto aplikace jsou však asto dostupné pouze lidem, kte í s nimi pracují a kte í je využívají. Je však obtížné k t mto aplikacím zajistit p ístup i jiným uživatel m, kte í by jejich funk nost mohli využít. Nev dí však, že je daný software k dispozici, a tedy na koho se mají obrátit. Stávalo se tak v minulosti, že n která funkcionalita byla psána duplicitn více lidmi, a docházelo tak k neefektivní práci. Navíc problém ady softwarových produkt je takový, že se píší narychlo pouze za ú elem splnit jeden konkrétní úkol a nepo ítá se s možností p ípadného p idání další funkcionality. P idání nové funk nosti do takové aplikace pak bývá velice obtížné a asto i nemožné. 1.1 Pot eba nové aplikace Po více než roce, kdy jsme se aktivn výzkumem v oblasti EEG zabývali, jsme postrádali univerzální aplikaci, která bude navržena tak, aby její vývoj mohl pružn reagovat na nové pot eby. Návrh architektury nové aplikace je modulární (jednotlivé funk ní celky budou tvo it moduly). P idání nové funk nosti pak znamená pouze p idání dalšího modulu. Jádro aplikace 59 je ešeno tak, že bude um t s nov p idanými moduly pracovat bez nutnosti zásahu do zdrojového kódu jádra. Aplikace je psaná tak, aby maximáln využívala dostupné moderní technologie, aby mohla být psána rychle a efektivn bez nutnosti ešit problémy na nízkých úrovních, nap íklad na úrovni platformy. Protože do práce je zapojeno n kolik lidí tvo ících jednotlivé týmy, je nezbytn nutné použití technologií umož ujících spravovat zdrojové kódy a p edávat si úkoly pomocí systému pro správu požadavk . 1.2 Návrh aplikace D ležitým bodem celé práce byl návrh struktury aplikace. Bylo tedy nutné zvážit sou asné a n které možné budoucí cíle výzkumu. Samotný proces m ení a zpracování EEG záznam probíhá ve t ech fázích a to: 1. na tení a p ípadná úprava nam ených dat, 2. zpracování dat, 3. prezentace výsledk uživateli. Použili jsme osv d enou t ívrstvou architekturou, kde v datové vrstv probíhá tení dat, na tená data se p edávají o úrove výš aplika ní logice, která provádí nad daty pot ebné operace. Zpracovaná data jsou poté p edány nejvyšší vrstv , která slouží jako uživatelské rozhraní. 1.3 Technologie Dalším úkolem byla volba programovacího jazyka. Rozhodli jsme se pro jazyk Java [1], a to z d vodu, že se jedná o moderní jazyk, který je navíc na naší univerzit vyu ován jako hlavní a tedy studenti, pr b žn se zapojující do našich tým , zpravidla se zvládnutím tohoto jazyka nemají problémy. Jelikož na aplikaci pracuje n kolik tým , kde každý tým se skládá z n kolika len , je nutné sdílet zdrojové soubory. Pro správu zdrojových kód jsme zvolili nástroj subversion [2], který dob e vyhovuje našim pot ebám. Aby bylo možno zadávat úkoly mezi jednotlivými týmy, i jednotlivými leny tým , využili jsme software RequestTracker [3], jedná se o systém, kde má každý uživatel založen sv j ú et a vypln ný email. Tento systém umož uje zadávat požadavky do fronty, a to bu jednotlivým uživatel m, i jednotlivým skupinám. Tento požadavek je zárove zaslán na email lov ka, kterému je sm ován. Pokud daný uživatel zadaný úkol vy eší, ozna í jej jako vy ešený, a ostatní mají okamžitý p ehled, jaké úkoly jsou komu zadány, jaké jsou vy ešeny, a které se práv zpracovávají. 2 Požadavky Shromáždili jsme následující požadavky na aplikaci: • na ítat nam ený EEG signál, • nam ený signál um t zpracovávat, • p ehrávat na tenou k ivku s pr b hem záznam z jednotlivých elektrod, • p ehrávat videozáznam, pokud je p i m ení eeg po ízen, • poskytnout možnost konvertovat EEG záznam mezi r znými používanými typy soubor (formát ), • poskytnout možnost p ipojení nových modul , • prezentovat výsledky ve hodném grafickém uživatelském rozhraní. 60 2.1 P evodníky formát P i m ení EEG signálu se pro ukládání nam ených dat používají r zné typy formát soubor . Jedná se o formáty textových soubor (ASCII) i binárních soubor (EDF). Dále pro interní pot eby používáme náš vnit ní formát. P i práci s EEG záznamy je tak pot eba mít nástroj, který bude um t mezi t mito formáty provád t konverze. Aplikace je schopna na íst data z jednoho formátu, p evést je do jiného a op t uložit. Aplikace je také navržena tak, že se k ní dá kdykoliv p ipsat další konvertor, pokud vyvstane požadavek nového formátu, který bude pot eba zpracovávat. P idání nového konvertoru je možné provést bez zásahu do aplika ní logiky. 2.2 Zpracování dat a prezentace výsledk Aplikace na te data z EEG m ení do vnit ní reprezentace. Na tená data reprezentují nap ové úrovn jednotlivých elektrod umíst ných na hlav m ené osoby. Tato data jsou zobrazována ve form k ivky v reálném ase. Na obrazovce má uživatel možnost vid t k ivky, kde každá reprezentuje záznam z jedné elektrody. V m eném záznamu se mohou vyskytovat zajímavé úseky, které je t eba ozna it. Uživatel má možnost kliknutím do n jakého místa k ivky vložit do záznamu zna ku, která se dá p ípadn zp tn dohledat. Dále má uživatel možnost se v m eném záznamu libovoln p esouvat dop edu i zp t, p ípadn p ehrávat záznam zrychlen . P i m ení EEG signálu m že být po ízen i videozáznam; pokud je takovýto záznam k dispozici, musí jej aplikace spole n s k ivkou um t p ehrát. 2.3 Možná rozší ení V sou asné dob provádíme r zná m ení, pro která máme p ipravené automatizované scéná e. Jedná se o scéná e, kde m ená osoba sleduje pokyny na obrazovce po íta e a t mito pokyny se ídí. Takovýto proces m ení je velmi efektivní, protože se dá stejné m ení provést na více osobách a m že probíhat prakticky bez obsluhy. Scéná e jsou navíc modifikovány tak, že jejich úprava je velice snadná, a to pouze pomocí konfigura ních soubor bez zásahu do zdrojového kódu. V budoucnu by bylo výhodné, pokud by i tento systém scéná byl zapojen do naší univerzální aplikace. Své uplatn ní by našla i podpora pro práci s databází, a vytvo ení centrálního úložišt nam ených dat. 3 Spolupráce tým Spolupráce je vedena tak, že jsou do projektu zapojeni studenti z r zných ro ník . Studenti tvrtých i pátých ro ník , kte í se již n jakou dobu ú astní prací na projektu, a mají tedy s daným projektem zkušenosti, p ijímají do svých tým studenty ro ník nižších. Student z vyššího ro níku má na starost tým skládající se obvykle z t í až p ti lidí. Tento student je v roli zadavatele práce. Týmy se se svým zadavatelem pravideln scházejí, obvykle s týdenní periodou. Na t chto sch zkách zadavatel tlumo í požadavky své, i požadavky zadané jinou skupinou a eší problémy, na které týmy b hem vývoje narazily. Jednotliví vedoucí tým mají pak své pravidelné sch zky, na kterých se eší, jak si který tým vede, a eší se jednotlivé požadavky i nám ty na další práci. Výhodou tohoto p ístupu je, že studenti z nižších ro ník mají možnost za lenit se do práce na zajímavých projektech, které jsou do budoucna perspektivní. Práce na t chto projektech se dá velmi dob e zadat formou semestrální práce i oborového projektu, a pokud práce daného lov ka zaujme, m že na ni pokra ovat ve své bakalá ské i diplomové práci. Studenti vyšších ro ník naopak s výhodou mohou využít toho, že mají k dispozici studenty, kte í jsou schopni jim dodávat pot ebný software, a sami se tak mohou v novat dalšímu rozvoji projektu. 61 4 Záv r Poda ilo se nám nastartovat vývoj softwaru, který bude schopen pln reflektovat požadavky p icházející z oblasti výzkumu. Zárove se nám poda ilo vytvo it mnoho p íležitostí pro témata semestrálních prací z nejr zn jších p edm t v etn mnoha témat bakalá ských i diplomových prací. Pod kování: Tato práce vznikla v rámci ešení projektu MŠMT . ME701 "Vytvá ení neuroinforma ních bází a vyt žování poznatk z nich". Literatura: [1] java.sun.com – instala ní balík jazyka, dokumentace [2] subversion.tigris.org – SVN – software pro správu zdrojových kód [3] http://bestpractical.com/rt - Request Tracker - Systém pro sledování požadavk Recenzia: doc. RNDr. Milan Lehotský, CSc. Adresa: Bc. Petr Ježek Ing. Martin Hošna Ing. Roman Mou ek, Ph. D. Katedra informatiky a výpo etní techniky, Západo eská univerzita v Plzni Univerzitní 8, 306 14 Plze Email: [email protected], [email protected], [email protected] 62 Algoritmická krása Alica Kelemenová Abstrakt: Príspevok je upútavkou na tri knižné publikácie, ktoré využívajú algoritmický prístup v netypických oblastiach, pri modelovaní biologických objektov. Môže by podnetom pre spestrenie výu by algoritmických postupov alebo aj podnetom pre alternatívny prístup k výu be algoritmizácie pre niektoré vekové alebo záujmové skupiny, od žiakov základných škôl až po posluchá ov univerzity tretieho veku, i pre študentov netechnických odborov. Úvod Príspevok predstaví tri zaujímavé knižné publikácie, ktoré na rôznej úrovni náro nosti využívajú algoritmický prístup v modelovaní biologických objektov. Pôsobivo a prekvapivo sa v ich názvoch aj v obsahu spájajú dva na prvý poh ad na míle vzdialené pojmy. Pojem algoritmu, typický pre rigorózne postupy a formalizmus teoretických a technických disciplín a krása, ktorú spravidla spájame s umením alebo estetikou, ale nie so strohými postupmi a výpo tami. Obsah týchto publikácií môže slúži na spestrenie a doplnenie výu by algoritmizácie. Môže by podnetom, inšpiráciou pre netradi ný prístup k ilustrovaniu algoritmických postupov, konceptu vypo ítate nosti a netradi nú ilustráciu pojmov spojených s výu bou algoritmizácie na školách netechnického zamerania, ako aj pri predstavení typických výpo tových postupov pre rôzne vekové skupiny posluchá ov, za ínajúc od žiakov základných škôl až po posluchá ov univerzity tretieho veku. 1 Algoritmická krása rastlín Prvou zo série predstavovaných kníh je publikácia autorov Przemyslawa Pruzinkiewicza a Aristida Lindenmayera The Algorithmic beauty of Plants (Pruzinkiewicz, Lindenmayer, 1990). Prostredníctvom modelovania rastlinných orgánov a animácie vývoja rastlín ilustruje ako je možné vystihnú rôznorodos vývoja rastlín malým po tom vývojových pravidiel. Prostriedok na popis vývoja rastlinných organizmov, ktorý kniha predstavuje, ktorý dnes poznáme pod názvom L systémy navrhol teoretický biológ Aristid Lindenmayer v roku 1968. Tematika je ve mi podnetná pre po íta ovú grafiku, o om sved í nepreberné množstvo internetových zdrojov, z ktorých upozor ujeme na kolísku tohto výskumu prezentovanú na http://algorithmicbotany.org a slovenskú stránku http://alife.tuke.sk/. Kniha je prístupná na internetovej adrese http://algorithmicbotany.org/papers/abop/abop-fm.pdf. Záujemcom o alšie informácie o L systémoch a ich tvorcovi odporú ame publikácie [3-5]. 2 Algoritmická krása morských rias, húb a koralov alšou z trojice kníh, ktorú sme sa rozhodli predstavi je publikácia Jaapa A. Kaandorpa a Janet E. Kübler The algorithmic Beauty of Seaweeds, Sponges and Corals. Vznikla na základe podnetu na Workshope „O modelovaní rastu a tvarov morských prisadnutých orga-nizmov“ v Národnom centre pre ekologickú analýzu a syntézu, Santa Barbara, California v auguste1999. Približuje modelovanie tvarov a rast morských organizmov pomocou množstva výpo tových 63 techník, techník vizualizácie, metód pre analýzu 2D and 3D foriem a modelovacích techník založených na delení na sú asti. V knihe sú popísané postupy potrebné na vytvorenie a experimentálne overenie morfologických modelov, vrátane zberu biologických informácií a metód potrebných na ur enie a porovnanie tvarov. Sú tu uvedené: príklady aktuálnych modelov na simuláciu, aplikácie rastových modelov, morfologická analýza, paleo-biomonitoring, ur ovanie zmien v prostredí, konzervácia a obnovenie morského ekosystému a akvakultúry. Kombinácia simula ných modelov a laboratórnych experimentov poskytuje silný prostriedok na pochopenie toho, ako emergujú rastové tvary morských organizmov z fyzikálnych a genetických vplyvov a vplyvov prostredia. 3 Algoritmická krása mušlí Obrazce na mušliach slimákov z tropických morí sú nielen prekrásne, ale rozprávajú príbehy svojho biologického vývoja. Dekoratívne obrázky sú záznamy o ich vlastnom vývoji, ktorý vyplýva z ich vlastných pravidiel. Hans Meinhardt v publikácii The Algoritmic Beauty of Sea Shells analyzoval dynamické procesy, ktoré vytvárajú tieto obrazce a verne ich sledoval v po íta ovej simulácii. Kniha odha uje vedecké poznatky a poskytuje fascinujúce obrázky. Priložená disketa s algoritmami dáva široký priestor tým, ktorí chcú vyskúša simulácie alebo vytvori variácie obrazcov. Kniha do podrobností prezentuje a rozpracováva teóriu dynamiky generovania obrazcov. Táto kniha obsahuje štúdium matematiky a algoritmizácie pre modelovanie zmienených obrazcov, ako aj stovky ilustrácií – farebných fotiek mušlí s ich odpovedajúcimi obrazcami generovanými po íta om. Literatúra: [1] Flake, G. W.: The Computational Beauty of Nature. 1998 [2] Kaandorp, J. A., Kuebler, J.E.: The algorithmic Beauty of Seaweeds, Sponges and Corals. Springer Verlag, Heidelberg, 2001 [3] Kelemenová, A., Kelemen, J.: O biológii, matematike a výpo toch – rozhovor s A. Lindenmayerom. Pokroky matematiky, fyziky a astronómie 31 (1986) 96-105 [4] Kelemenová, A.: Genéza Lindenmayerovych systémov. In: Týžde európskej vedy na PF KU v Ružomberku, 7.-10.11.2005, Zborník prednášok. Pedagogická fakulta Katolíckej univerzity, Ružomberok, 2006, 29-37 [5] Kelemenová, A.: Lindenmayerove systémy a ich tvorca v spomienkach, faktoch a citátoch. In: Kognice a um lý život V. Sestavili J. Kelemen, V. Kvasni ka, Slezská univerzita v Opav , 2005, 235-250 [6] Meinhardt, H.: The Algoritmic Beauty of Seashells. Springer-Verlag, New York, 1995 Published on: 1998-02-27, 2002 [7] Prusinkiewicz, P., Lindenmayer, A.: The Algorithmic Beauty of Plants. Springer-Verlag, Berlin. 1990 (druhé vydanie 1996) Recenzia: doc. Ing. Eduard Mašek, CSc., KI PF KU Adresa: Doc. RNDr. Alica Kelemenová, CSc. Katedra informatiky, Pedagogická fakulta, Katolícka univerzita v Ružomberku E – mail: [email protected] 64 Využitie systému PostgreSQL vo výu be predmetu Databázové systémy Roman Krakovský Abstrakt: História vzniku a rozvoja databáz je ve mi silne spätá s praxou. Štandardom pre prácu s databázami sa stal jazyk SQL – structured query language. Ke že naša univerzita nemá zakúpenú licenciu na žiadny z komer ných databázových serverov, rozhodli sme sa, že cvi enia z predmetu Databázové systémy budú beža na najrozšírenejšom Open source databázovom serveri, ktorým je práve PostgreSQL. Predmet Databázové systémy je rozdelený do 2 hodín prednášok za týžde a 1 hodiny cvi ení. Výu ba je orientovaná na objasnenie základných pojmov, výu bu štandardného dotazovacieho jazyka rela ných databáz a sprístupnenie najnovších trendov vývoja databázových technológií v sú asnosti. Vzh adom na rastúcu popularitu systému PostgreSQL v praxi, pokladáme praktické skúsenosti jeho používate ov a teda aj našich študentov za pozitívny krok v ich odbornom informatickom rozh ade a raste. K ú ové slová: databáza, IKT, Open source , PostgreSQL, SRBD, konzola, SQL Úvod Rozvoj informa ných technológií je v dnešnej dobe nevyhnutnou sú as ou nášho života. V praxi sa od odborníkov vo všetkých oblastiach predpokladá používanie po íta a ako pracovného nástroja. V súvislosti s nárastom množstva informácií a údajov rôzneho druhu, vznikla potreba ich vhodného ukladania, spracovania a zálohovania. A tak vznikli databázy a za ala sa rozvíja jedna zo sú astí informa ných a komunika ných technológií, ktorou sú databázové technológie. Tak sa aj do osnov predmetov pre štúdium informatiky na vysokých školách dostal predmet Databázové systémy. Databázy a databázové servery Na spracovanie ve kého množstva údajov, s ktorými prichádzame denne do styku poskytujú výrobcovia tri základné kancelárske aplikácie: • textové procesory – umož ujúce vytvára textové dokumenty. • tabu kové procesory – používané na rôzne druhy výpo tov, tvorbu analýz, ukladanie údajov do st pcov s pevnou štruktúrou. • databázy – na ukladanie a vyh adávanie ve kého množstva údajov, ktoré sa asto aktualizujú alebo preh adávajú. Základným stavebným prvkom databáz sú tabu ky, pozostávajúce zo st pcov (atribútov) a riadkov (n-tíc), nad ktorými existuje množina programov nazývaných Systém riadenia bázy dát (SRBD). Hlavnou úlohou SRBD je zabezpe enie ochrany dát, definovanie dát, manipuláciu s údajmi, riadenie prístupu, obnova databázy a riadenie katalógov. Štandardom pre prácu s databázami sa stal jazyk SQL – structured query language. História vzniku a rozvoja databáz je ve mi silne spätá s praxou. Od vzniku prvých databázových systémov v druhej polovici 60. rokov sa na svetovom trhu s vä šími i menšími úspechmi za ali presadzova komer né zna ky ako sú Oracle, Sybase, DB2, Informix, Progres, MSSQL, Foxpro at . 65 PostgreSQL Predchodcom systému PostgreSQL bol systém Ingres rovnomennej komer nej spolo nosti. PostgreSQL vznikol v roku 1996 ako malý projekt, ktorého cie om bola renovácia staršieho systému Postgres95 študentami a zamestnancami Kalifornskej univerzity v Berkeley, ako aj obrovskou potrebou Open Source databázového serveru medzi používate mi. PostgreSQL je plnohodnotným rela ným databázovým systémom s otvoreným zdrojovým kódom. Beží na všetkých rozšírených opera ných systémoch vrátane Linuxu, UNIX-ov (AIX, BSD, HP-UX, Mac OS X, Solaris) a Windows. Plne sp a podmienky transak ného spracovania : • atomicitu – v rámci transakcie sa vykonajú všetky zmeny alebo žiadna • konzistenciu – transakcia zabezpe í prechod z jedného konzistentného stavu do druhého • izoláciu – transakcia nie je ovplyvnená súbežnými transakciami • trvácnos – ak je transakcia potvrdená, zmeny dát sú trvalé aj keby nastala havária systému Zo základných operácií nad rela nými databázami podporuje používanie cudzích k ú ov, operácie spájania tabuliek pomocou klauzuly JOIN, manipuláciu s poh admi a triggrami. Silnou stránkou systému je aj vkladanie a používanie uložených procedúr. Tie môžu by napísané v nieko kých programovacích jazykoch ako je Perl, Python, v jazyku C, alebo v špeciálnom jazyku PL/PgSQL, vychádzajúceho z procedurálneho jazyka firmy Oracle. Pre klientské aplikácie existujú rôzne varianty rozhraní, pomocou ktorých je možné pripojenie a práca s databázovým serverom. Medzi najpoužívanejšie patria hlavne JDBC, ODBC, dbExpress, Open Office, PHP, .NET, Perl nativne rozhranie. K PostgreSQL existuje aj samostatný preklada Embedded SQL jazyka C a C++. Vä šina príkazov vychádza zo štandardu jazyka SQL z roku 1992 ozna ovaného aj ako SQL92. K systému existuje kvalitná a vo ne dostupná dokumentácia v pôvodnom anglickom jazyku, a tiež slovenské a eské preklady FAQ. PostgreSQL v predmete Databázové systémy Ke že naša univerzita nemá zakúpenú licenciu na žiadny z komer ných databázových serverov, rozhodli sme sa, že cvi enia budú beža na najrozšírenejšom Open source databázovom serveri, ktorým je práve PostgreSQL pod opera ným systémom Linux. Dokonca vlastný akademický informa ný systém Abakus, ktorý už 5 rokov vyvíjame a prevádzkujeme na fakultách našej univerzity, používa na správu dát tento databázový server. Predmet Databázové systémy je rozdelený do 2 hodín prednášok za týžde a 1 hodiny cvi ení. Výu ba je orientovaná na objasnenie základných pojmov z databázových systémov, výu bu štandardného dotazovacieho jazyka rela ných databáz a sprístupnenie najnovších trendov vývoja databázových technológií v sú asnosti. Osnovy prednášok obsahujú stru ný poh ad do histórie DBS, existujúce architektúry a definovanie základného pojmotvorného aparátu pre prácu s databázami. Nemalá as je venovaná základným príkazom jazyka SQL s názornými ukážkami ich použitia. Závere né kapitoly sú venované najnovším trendom sú asnosti, medzi ktoré patria OLAP technológie, budovanie dátových skladov a data mining. Úlohou cvi ení v priebehu celého semestra je ukážka a osvojenie si základných SQL príkazov, vytváranie, rušenie a manipulácia s databázami, tabu kami, poh admi, funkciami, triggrami a správa užívate ov DBS. Na konci semestra študenti vypracovávajú závere ný projekt, v ktorom sa na praktickom zadaní zaoberajú návrhom architektúry databázy, prepojením tabuliek, nap aním konkrétnych dát, 66 nastavovaním prístupových práv a podobne. Po konceptuálnom návrhu serverovej asti riešenia zadania môžu schopnejší študenti pristúpi aj k programovaniu užívate ského rozhrania napríklad pre webovú aplikáciu v jazyku PHP, alebo v jazyku C++. Nutnou podmienkou absolvovania cvi ení je ovládanie niektorého štandardného textového editora (napr. vi, sed, nano, pico), v ktorom posluchá i vytvárajú požadované skripty, ako aj znalos opera ného systému Linux. Preto je potrebné, aby študenti mali úspešne absolvované predmety Opera né systémy 1 a 2. Kvôli hlbšiemu pochopeniu problematiky pracujú študenti po as cvi ení na konzole v superužívate skom režime. Tak si môžu prakticky vyskúša možnosti, ale aj úskalia administrátora databázového servera. Na cvi eniach pracujeme so štandardne dodávaným konzolovo-orientovaným užívate ským rozhraním psql. Pomocou tohto nástroja je možné písa interaktívne sql dotazy s možnos ou okamžitého zobrazenia výsledkov, spúš a príkazy zo súborov, pracova v príkazovom režime. Okrem toho poskytuje možnos ladenia zložitých sql dotazov v prípade potreby ich zrýchlenia. Okrem jednoduchého príkazového ovládania systému pomocou psql, je možné používa aj grafickú nadstavbu pgaccess, ktorú však na cvi eniach nepreferujeme. Ke že PostgreSQL je vyvíjaný pre viac platforiem opera ných systémov, môžu si študenti svoje semestrálne projekty vypracováva nielen pod OS Linux, ale aj Windows i Mac OS. Obr. 1 Rozhranie Psql Záver Cie om tohto príspevku bolo poukáza na možnosti, ktoré poskytuje softvér s otvorenými zdrojovými kódmi pre oboznámenie sa s technológiami v oblasti databázových systémov. Vzh adom na rastúcu popularitu systému PostgreSQL v praxi, pokladáme praktické skúsenosti jeho používate ov a teda aj našich študentov za pozitívny krok v ich odbornom informatickom rozh ade a raste. Osved ilo sa nám, že dobre vypracované semestrálne projekty poslúžili neskôr ako podklady na tvorbu bakalárskych i diplomových prác, poprípade ŠVO -iek. Okrem toho sa nám tiež potvrdilo, že našim študentom nerobí problém prechod zo systému PostgreSQL na inú databázovú platformu. 67 Literatúra [1] [2] [3] [4] [5] [6] Date, C.J.: An introduction to database systems, Prentice Hall, 1988. Gruber, M.: Mistrovství v SQL, Soft Press, 2004. Lacko, .: Dátové sklady, Analýza OLAP a dolování dat, CPress Brno, 2003. Momijan, B: PostgreSQL – Praktický pr vodce, CPress Brno, 2003. Pokorný, J.: Databázová abeceda, Science s.r.o., 1992 Považan, J., Krakovský, R., Galan, R., Debnár, P.: ABAKUS – Študijný informa ný systém Katolíckej univerzity v Ružomberku, Uninfos 2004, Bratislava, str. 219-223. [7] www.pgsql.cz [8] www.postgresql.org [9] www.opensource.org Recenzia: doc. RNDr. Milan Lehotský, CSc. Adresa: Ing. Roman Krakovský Katedra Informatiky, Pedagogická fakulta, Katolícka univerzita, Nám. A. Hlinku 56/1, 034 01 Ružomberok E-mail: [email protected] 68 Modely a algoritmy používané pri syntéze re i Pavol Laj iak Abstrakt: Tento lánok popisuje modely a algoritmy na syntézu re i a ich vývoj. Stru ne sazaoberá rôznymi druhmi syntézy a metódami, ktoré sa na tento ú el používajú. 1 Syntéza re i Úsilie o napodobenie udskej re i zaznamenávame už od konca 18. storo ia. Na tento ú el boli používané rôzne prostriedky a to pnematické, mechanické, elektrické, elektromechanické. V dvadsiatom storo í s rozvojom výpo tovej techniky sa otvorili nové možnosti pre syntézu re i, ktoré umož ujú jednoduchšie využitie prostriedkov modelovania a simulácie pre tvorbu syntetickej re i. Vývoj re ovej syntézy je zrejmý z obr. 1. Po íta ová syntéza re i je umelé vytváranie udskej re i pomocou prostriedkov výpo tovej techniky. Existujú dva hlavné prístupy k syntéze re i. Prvým je vlnová syntéza, alebo tiež syntéza v asovej oblasti. Druhým prístupom je syntéza na základe matematického modelu, kde re ový signál vytvárame na základe známych charakteristík udského hlasu alebo hlasového traktu. Syntéze na základe matematického modelu tiež hovoríme syntéza vo frekven nej oblasti. Matematický model syntetizovanej re i môže by postavený na základe modelu signálu alebo modelu hlasového traktu. Špeciálnym druhom syntézy na základe matematického modelu je artikula ná syntéza, kde výsledná re je generovaná na základe známych charakteristík hlasového traktu. V súvislosti s syntézou re i pri budovaní a prevádzkovaní re ového syntetizátorov zapájame do tohoto procesu viacero techník a algoritmov. Syntéza re i v širšomzmysle znamená vytvorenie kompletného TTS (text-to-speech) systému. Jeho vstupom je text v písanej forme a výstupom je syntetická re . TTS systém môžeme rozdeli do dvoch astí a to modulu spracovania textu a modulu syntetizátora. Obr. 1 Preh ad vývoja metód syntézy Obr. 2 Všeobecná schéma TTS systému Prvou as ou TTS systému je modul spracovania textu, ktorý upraví vstupný text tak, aby bol vstupom pre druhú as . Tento modul nazývame aj frontend alebo niekedy aj modul spracovania prirodzeného jazyka (NLP). Jeho úlohou sú rôzne analýzy textu, jeho úprava a doplnenie o potrebné informácie. Modul spracovania textu môže analyzova text v rovine syntaktickej, morfologickej, kontextovej, semantickej, prípadne alších rovinách. Jednou z typických úloh je normalizácia a rozširovanie textu. Skratky, ísla, symboly sa v tomto 69 prípade nahradia ekvivalentnou textovou podobou. Okrem toho sa v tejto asti pridávajú informácie o prozódii. Výstupom tohoto modulu je text vo forme symbolickej lingvistickej reprezentácie (SLR), oby ajne fonetickej transkripcie, spolu s informáciami o prozódii. Fonetickej transkripcii spolu s informáciami o prozódii hovoríme tesná fonetická transkripcia. Takto analyzovaný a upravený text postupuje do druhej asti a to modulu syntetizátora, ktorý sa volá aj backend. Syntetizátor na základe týchto informácií generuje text. Tu sa vykonávajú DSP operácie a preto sa niekedy nazýva aj modulom DSP. V užšom zmysle slova ide o vytvorenie samostatného syntetizátora, ktorý prevádza text vo forme fonetického prepisu spolu s prozodickými informáciami na jeho zvukovú podobu syntetická re . Na vytvorenie modulu syntetizátora sa používajú metódy DSP, ktoré oby ajne vykonáva digitálny signálový procesor (DSP) alebo mikrokontrolér obohatený o prvky DSP. Môže by použitý a všeobecný procesor, ktorý má na tento ú el naprogramované rutiny, o však vyžaduje vyšší výpo tový výkon na tento druh úloh. Výrobe komponentov, ktoré poskytujú DSP sa v sú asnosti venuje nieko ko renomovaných firiem a ich cena je na úrovni od nieko kých do nieko kých stoviek dolárov. Hotový TTS systém je potrebné pripoji k iným aplikáciam. Na tento ú el boli vyvinuté špecializované rozhrania spolu s zna kovacie jazyky, ktoré sú bránou do TTS systému. 1.1 Syntéza založená na spájaní re ových jednotiek Akúko vek metódu, ktorá prevádza spojitý akustický signál na digitálny kód preto, aby mohol by tento signál vo vhodnom okamžiku znovu z uchovaného kódu rekonštruovaný, je možné považova za syntézu v asovej oblasti. Syntéza v asovej oblasti zah a dve fázy: 1. kódovanie kmitov re i, digitalizácia a uchovanie vzoriek v pamäti, 2. dekódovanie digitalizovaných vzoriek re i do analógového tvaru pre reprodukciu ([1], str. 111). Zdroj pre syntézu založenú na spájaní re ových jednotiek sa používa re ová databáza, v ktorej sú zaznamenané jednotlivé re ové jednotky napr. fóny, slabiky, difóny, trifóny, tetrafóny, morfémy, slová, frázy alebo vety. Re sa vytvára pospájaním týchto jednotiek, ktoré sa vyberú z re ovej databázy a pospájajú sa. Obr. 3 Princíp konkatena nej syntézy 1.1.1 Syntéza založená na výbere jednotiek Základnou premisou takéhoto druhu syntézy je, že môžeme syntetizova nový prirodzene znejúci prehovor výberom jednotlivých astí slova z databázy jednotiek zaznamenanej prirodzenej re i 70 1.1.2 Difónová syntéza Difónová syntéza používa minimálnu hlasovú databázu obsahujúcu všetky difóny (prechody z jedného zvuku do iného zvuku) vyskytujúce sa v danom jazyku. 1.1.3 Doménová syntéza Doménová syntéza - na vytvorenie výsledného kompletného výroku používa vopred zaznamenané slová a frázy. Je používaná v aplikáciách, kde rôznorodé texty, ktoré systém bude produkova sú obmedzené na ur itú oblas , ako dopravné informácie alebo hlásenia o po así. 1.2 Syntéza založená na pravidlách Syntéza založená na pravidlách je metóda, ktorá na vytváranie syntetickej re i nepoužíva vopred zaznamenané vzorky, ale syntetickú re generuje na základe matematického modelu. Jednotlivé stavebné jednotky re i sú reprezentované postupnos ou ísel, ktoré predstavujú extrahované parametre. 1.2.1 Formantová syntéza Formantová syntéza predstavuje historicky ve mi úspešnú metódu syntézy re i. Je založená ne teórii zdroja a filtra, o umož uje nezávisle na sebe modelova zdroj budenia a lineárny filter, ktorý predstavuje model hlasového traktu. Zjednodušeným spôsobom simuluje vytváranie re i lovekom. Formanty sú špi ky vo frekven nom spektre re ového signálu. Teória sa zrodila z predstavy udského artikula ného ústrojenstva ako skupín filtrov radených v kaskáde. Táto sústava je budená zo zdroja, ktorý má rozdielne vlastnosti pre znelé a neznelé úseky syntetizovaného signálu. Jednotlivé asti formantového syntetizátora, rezonátory, antirezonátory, zdroj budiaceho signálu a generovacia funkcia sú riadené softvérom. Potrebné je hlavne si pripravi kvalitnú analýzu re ového signálu, o je pomerne náro ný proces. 1.2.2 LPC syntéza LPC syntéza je založená na vyššie spomenutom algoritme na kódovanie re ového signálu. 1.2.3 Artikula ná syntéza Artikula ná syntéza je založená na výpo tovom modeli udského vokálneho traktu a artikula ného procesu, ktorý tu prebieha [6]. Ak by sme chceli porovna formantovú a artikula nú syntézu mohli by sme to prirovna k rozdielu, ktorý je medzi 2D a 3D grafikou. 1.2.4 Syntéza založená na HMM Re ový signál je generovaný samotným HMM založeným na kritériu maximálnej pravdepodobnosti. HiddenMarkovModel (HMM) je štatistický model, kde systém je modelovaný arkovými procesom - procesom, kde budúce stavy závisia len na prítomnom stave, nie na minulom. Každý stav generuje pozorovanie, z ktorého skrytá stavová postupnos môže by odvodená. Ak povieme, že skryté stavy budú reprezentova sadu viet alebo foném, pozorovanie reprezentujú audio signál, ako vidno pri aplikáciách HMM v rozpoznaní re i. HMM môžu by aplikované na syntézu re i, pri ktorej sa modeluje budenia a vokálny trakt a prozódia. Takýto vývoj v re ovej syntéze umož uje implementova u iace sa TTS [2]. 1.2.5 HNM syntéza V HNM syntéze (harmonic plus noise model) je vstupný signál je modelovaný pomocou dvoch zložiek: harmonickej zložky obsahujúcej amplitúdu a fázu harmonického základu a 71 šumovú as používajúcu pólový filter budený náhodným gausovýmšumom. Tátometóda potrebuje relatívne nízke množstvo parametrov a výpo tov a poskytuje kvalitný výstup. Dovo uje škálovanie výšky a asu bez explicitného odhadu parametrov hlasového traktu. Škálovanie výšky kvôli syntéze re i s interpolovanou amplitúdami a fázami na iné viaceré frekvencie vedie k neprirodzenej kvalite. [3]. 1.2.6 Hybridné metódy syntézy Spája výhody syntézy založenej na matematickom modelovaní s výhodami metód založených na spájaní úsekov. 2 Metódy, techniky a algoritmy používané pri syntéze re i v sú asnosti S pojmom syntetizátora re i sa stretávame v dvoch kontextoch. Prvý súvisí s vybudovaním kompletného TTS systému. Ten druhý sa spája iba s modulom syntetizátora, ktorého vstupom je fonetická transkripcia, prípadne tesná fonetická transkripcia (fonetická transkripcia spolu s informáciami o prozódii). V súvislosti s budovaním a používaním syntetizátora v prvom alebo druhom význame sa používajú rôzne algoritmy a to algoritmy na spracovanie textu až po generovanie samotnej re i. Neexistuje unifikovaný proces syntézy re i a každý syntetizátor používa rôzne modely a algoritmy. V tejto súvislosti môžeme hovori minimálne o troch druhoch algoritmov. 2.1 Algoritmy používané vo frontende Prvou skupinou sú algoritmy na spracovanie a prevod textu do formy fonetickej transkripcie, prípadne tesnej fonetickej transkripcie. Sú spojené s modulom spracovania textu a patria k nim rôzne druhy spracovania a analýzy textu, aby výsledný text po aplikovaní týchto algoritmov mal formu fonetickej transkripcie, prípadne tesnej fonetickej transkripcie. Táto je potom vstupom modulu samotného syntetizátora v užšom zmysle slova, ktorý z tejto transkripcie vytvorí syntetickú re . 2.2 Algoritmy používané v backende Druhým typom sú algoritmy používajú v module syntetizátora v užšom zmysle. Úlohou tohto modulu je z fonetickej transkripcie (tesnej fonetickej transkripcie) vygenerova syntetickú re . Na tento ú el sú používané techniky DSP. Tieto techniky by sme mohli rozdeli do podskupín pod a použitého typu syntetizátora, i ide o syntézu založenú na spájaní úsekov (konkatena nú syntézu) alebo o syntézu založenú na matematickom modeli, do ktorej patria hlavne formantová a artikula ná syntéza. 2.2.1 Algoritmy pre konkatena nú syntézu V prípade syntetizátora používajúceho syntézu založenú na spájaní úsekov ide hlavne o techniky na výber re ových jednotiek z databázy re ových jednotiek, techniky na vyhladzovanie koartikula ných prechodov, alej algoritmy starajúce sa o prehrávanie vzoriek signálu, zrých ovanie, spoma ovanie, zmena výšky. 2.2.2 Algoritmy pre syntézu založenú na matematickom modeli V prípade syntetizátora používajúceho syntézu založenú na matematickom modeli sa používajú techniky na generovanie jednotlivých vzoriek signálu na základe parametrov modelu jednotlivých re ových segmentov. Okrem parametrov jednotlivých hlások existujú všeobecnejšie parametre a tými sú prozodické parametre re i. Tieto parametre sú tiež 72 vstupnými parametrami spolu s parametrami modelu re ového segmentu. Pri syntéze re i založenej na matematickom modeli je potrebné vytvori model produkcie re i. Ten vychádza z modelu zdroja a filtra. Pre znelé hlásky je zdrojom budenia periodický signál a pre neznelé je zdrojom šum. Model hlasového traktu môžeme popísa pomocou pólového filtra, kde H(z) je prenosová funkcia hlasového traktu. V podstate na podobnom modeli sú založené aj ostatné modely z tejto kategórie. Obr. 4 Model produkcie re i 2.3 Algoritmy používané pri budovaní syntetizátora 2.3.1 Algoritmy používané pri budovaní re ovej databázy alšou skupinou sú algoritmy používané pri budovaní modulu syntetizátora a to algoritmy používané pri budovaní re ovej databázy. Sú to rôzne segmenta né a normaliza né algoritmy, ktoré môžu by automatické, poloautomatické alebo ru ne ovládané. Pri budovaní re ovej databázy sa používajú algoritmy, ktoré vhodne pracujú so zaznamenanými vzorkami re i. Ide napríklad o ur enie za iatku a konca hlások, i iných stavebných jednotiek re i, normalizácia hlasitosti alebo energie vzoriek. 2.3.2 Algoritmy používané pri extrakcii parametrov Pokia ide o o syntézu založenú na matematickom modeli je potrebné extrahova zo signálu vektor príznakov, ktorý je vhodným algoritmom rekonštruovate ný. Najjednoduchším príkladom je extrakcia formantov pre samohlásky, na základe ktorých je potom možné vhodným algoritmom hlásku rekonštruova . alej sú to algoritmy na analýzu vzoriek re ového signálu. Úlohou týchto algoritmov je extrahova zo vzoriek signálu ur ité parametre, ktoré budú potom slúži ako parametre re ového syntetizátora na základe týchto parametrov. 73 2.4 Algoritmy na kódovanie vzoriek 2.4.1 LPC Lineárne prediktívne kódovanie (Linear Predictive Coding - LPC) je jedna z najsilnejších techník na analýzu re i, a jednou z najpoužite nejších metód na kódovanie re i v dobrej kvalite pri nízkych bitových rýchlostiach. Poskytuje extrémne presné odhady re ových parametrov a je relatívne efektívna pre po ítanie. LPC za ína s predpokladom, že re ový signál je produkovaný bzu iakom na konci trubice. Glottis (štrbina medzi hlasivkami) rodukuje bzukot, ktorý je charakterizovaný svojou intenzitou (hlasitos ou) a frekvenciou (výška). Hlasový trakt (hrtan a ústa) vytvárajú trubicu, ktorá je charakterizovaná svojimi rezonanciami, ktoré sa volajú formanty. LPC analyzuje re ový signál odhadnutím formantov a odstránením ich príspevku zo signálu a odhadnutím intenzity a frekvencie zostávajúceho bzukotu. Proces odstránenia formantov sa nazýva inverzné filtrovanie a zostatkový signál sa nazýva rezíduum ísla, ktoré popisujú intenzitu a frekvenciu bzukotu, formanty a rezíduum môžu by uchované alebo prenesené niekde inde. LPC syntéza tento proces obracia: používa parametre bzukotu a rezidualny signál na vytvorenie zdrojového signálu a formanty používa na vytvorenie filtra. (ktorý reprezentuje trubicu) a prevedenie budenia cez filter vyústi k vytvoreniu re i. Pretože re ové signály sa menia v ase, tento proces je je vykonávaný v krátkych výrezoch z re ového signálu, ktoré sa nazývajú rámce. Oby ajne sa používa od 30 do 50 rámcov za sekundu, o poskytuje zrozumite nú re s dobrou kompresiou. Základným problémom LPC systému je ur enie formantov z re ového signálu. Základným riešením je diferenciálna rovnica, ktorá vyjadrí každú vzorku signálu ako lineárnu kombináciu predchádzajúcich vzoriek. Takáto rovnica sa nazýva lineárny prediktor, pod a ktorej je metóda nazvaná ako lineárne prediktívne kódovanie. Koeficienty diferenciálnej rovnice (koeficienty predikcie) charakterizujú formanty, a tak LPC systém potrebuje odhadnú tieto koeficienty. Odhad je vykonávaním minimalizácie strednej kvadratickej odchýlky medzi predikovaným signálom a aktuálnym signálom. Toto je v podstate jednoduchý problém. V praxi to zah a (1) výpo et matice hodnôt koeficientov a (2) riešenie sústavy lineárnych rovníc. Nieko ko metód (autokorelácia, kovariancia, recursive lattice formulation) môžu by použité na overenie konvergencie k jednozna nému riešeniu s efektívnym výpo tom. Lineárne prediktívne kódovanie je silná analytická technika re i na reprezentovanie re i pri malých bitových rýchlostiach.[4] 2.4.2 Speex Speex patrí do kategórie slobodného softvéru (open/free) a nie je patentovo za ažený. Je to formát pre kompresiu audia ur ený pre re . Úlohou projektu speex je zníži bariéru pre vstup do hlasových aplikácií poskytnutím slobodnej alternatívy k drahým re ovým kodekom. Moreover, Speex je dobre za lenený do internetových aplikácií a poskytuje užito né vlastnosti, ktoré nie sú mnohých iných kodekoch. A nakoniec, Speex je as ou projektu, ktorý je dostupný pod revidovanou BSD licenciou. Speex je založený na CELP a je navrhnutý na kompresiu hlasu pri bitových rýchlostiach v rozmedzí od 2 do 44 kB/s. Niektoré vlastnosti, ktoré Speex poskytuje: úzkopásmová kompresia (8 kHz), širokopásmová kompresia (16 kHz), and ultra-širokopásmová kompresia (32 kHz) pri rovnakom bitovom toku, stereo kódovanie intenzity, skrytie straty paketov, práca s premenlivou bitovou rýchlos ou, operácia s premenlivým dátovým tokom (VBR), detekcia hlasovej aktivity (VAD), prerušovaný prenos (DTX), potla enie akustického echa. Pracuje sa na verzii v pevnej rádovej iarke. 74 Speexmá nieko ko vlastností, ktoré nie sú v iných kodekoch, stereo kódovanie intenzity, integrovanie viacerých vzorkovacích frekvencií pri rovnakej bitovej rýchlosti [5]. Záver Modely, algoritmy a metódy popísané v tomto lánku našli využitie v mnohých sú asných syntetizátoroch. Do popredia skúmania sa v sú asnosti dostáva syntéza založená na HNM modeli, artikula ná syntéza a tiež metódy využívajúce sofistikované prostriedky umelej inteligencie. Referencie [1] JOSEF PSUTKA Komunikace s po íta em mluvenou ˇre í, Akademia, Praha, 1995. [2] JOZEF PSUTKA LUDˇE K MÜLLER, JINDˇRICH MATOUŠEK, VLASTA RADOVÁ Mluvíme s po íta em esky, Academia Praha 2006. ISBN 80-200-1309-1. [3] Lehana, Parveen K.; Pandey, Prem C. Speech synthesis with pitch modification using harmonic plus noise model. Acoustical Society of America Journal, Volume 114, Issue 4, pp. 2394-2394 (2003). http://adsabs.harvard.edu/abs/2003ASAJ..114.2394L, 2003 (27.4.2007) [4] Linear Predictive Coding (LPC). <http://www.otolith.com/otolith/olt/lpc.html> (27.4.2007) [5] Speex: A Free Codec For Free Speech: <http://www.speex.org/> (27.4.2007) [6] TractSyn, University of Rostock. <http://wwwicg.informatik.unirostock. de/simpiet/speak_main.html> (27.4.2007) Recenzia: doc. RNDr. Milan Lehotský, CSc. Adresa: Ing. Pavol Laj iak Katedra informatiky, Pedagogická fakulta, Katolícka univerzita, Námestie Andreja Hlinku 56/1, 034 01 Ružomberok E-mail: [email protected] 75 Virtuálna botanika a L systémy na strednej škole Janka Majherová, Alica Kelemenová Abstrakt: V prispevku popisujeme návrh výu by modelovania rastlín pomocou L systémov a korytna ej grafiky na predmete informatika na strednej škole. Ukážky modelov, ktoré sa v informatike používajú a modelovací prístup pomôžu žiakom pochopi algoritmickú tvorbu modelov. Úvod Modelovanie na hodinách informatiky môže by nielen prostriedkom, ale aj samotným predmetom výu by, ke žiaci pomocou nástrojov informatiky vytvoria model ur itej asti reálneho sveta, v našom prípade sveta rastlín. Použijeme na to L systémy, ktoré vytvoril v 70. rokoch 20. storo ia teoretický biológ A. Lindenmayer za ú elom skúmania vývoja rastlín. Na základe vytvoreného modelu nám L systémy umož ujú popísa a študova deje, ktoré sprevádzajú rast a vývoj rastlín. Vedomosti o rastlinách získavajú žiaci už na základnej škole ako aj na strednej škole v rámci predmetov prírodopis a biológia. Táto problematike bude pre nich blízka. Pri modelovaní rastlín na po íta i porozumejú niektorým pojmom teoretickej informatiky a spoznajú známe postupy pri vizualizácii v po íta ovej grafike. Cie om výu by je tiež preh benie algoritmického a logického myslenia a programátorských zru ností pri tvorbe modelu v programovacom prostredí. Modelovanie rastlín pomocou L systémov Teória L-systémov a ich grafická reprezentácia poskytujú bohatý materiál na metodické spracovanie tejto problematiky pre potreby stredoškolskej výu by. Hlavnou myšlienkou je vytvorenie modelu reálneho objektu – rastliny. Pôvodne boli L systémy zamerané na ú ely modelovania vývoja jednoduchých viacbunkových organizmov. Následne sa rozsah aplikácií L-systémov rozšíril na vyššie rastliny a zložité vetvené štruktúry (napr. súkvetia). alšie štúdium L-systémov viedlo k modelovaniu stále zložitejších typov rastlinných organizmov a k spoznávaniu vlastností modelu v rámci teoretickej informatiky (Kelemenová, Majherová, 2006). Preh ad možností aplikácie L systémov pri modelovaní rastlín nájdeme vo viacerých dostupných zdrojoch, z ktorých najznámejšou je The Alghoritmic Beauty of Plants (Prusinkiewicz, 2004). Postup modelovania pomocou L systémov musí dodržiava ur ité základné princípy modelovania, ktoré pozostávajú z troch nasledovných krokov: 1. Najskôr je potrebné vykona koncep nú analýzu problému, teda rozhodnú , ktoré faktory a veli iny sú v modelovanom procese relevantné a je nutné ich do modelu zahrnú a naopak ktoré je možné zanedba . Pri modelovaní rastlín si všímame morfológiu, stavbu rastlinného tela, napr. rozkonárenie stonky, postavenie listov na stonke a typy kvetov. Zanedbávame vplyv prostredia, napr. vietor, teplotu vzduch, slne né žiarenie, množstvo zrážok i úrodnos pôdy. Na vyššej úrovni priblíženia modelu k realite je možné prihliada aj na vlastnosti prostredia, napr. na úrove závlahy alebo množstvo hnojiva. 2. V druhom kroku nasleduje zostavenie samotného modelu z vybraných veli ín. Matematický model máva podobu matematickej rovnice alebo sústavy rovníc. Výber druhu modelu (typu matematického vz ahu) závisí od vlastností modelovaného procesu, od možností získania vstupných údajov a možnosti verifikácie výsledkov (potvrdenia alebo vyvrátenia pravdivosti vz ahu). V prípade L systémov ide o teoretický výpo tový model. 76 Rozhodneme, aký typ L systému použijeme: s interakciou, bez interakcie, parametrický alebo stochastický a aký tvar axiómu a prepisovacích pravidiel je vhodný. Axiom: Vstupný re azec Vstupný re azec Prepisovacie pravidlá P1 re azec 1 P2 re azec 2 .... Výstupný re azec Obr. 1 Názorná schéma vytvárania modelu pri aplikácii L systémov 3. Po zostavení modelu nasleduje overenie jeho správnosti. Overujeme, i model má žiadané vlastnosti, o je možné vykona vizualizáciou modelu v programovom prostredí na po íta i. Sledujeme napríklad etapy vývoja rastliny a jej tvar. Model rastliny pod a vývoja jej astí Pri konštrukcii teoretického modelu rastliny môžeme na rastlinu pozera ako na „stavebnicu“, ktorá sa skladá z pomerne malého po tu druhov „stavebných prvkov“ (stonka, listy, puky, kvety a plody) a postupne rastie. Vzájomné premeny prvkov môžeme formálne zachyti v podobe prepisovacích pravidiel. Prepisovacie pravidlá obsluhujú všetky moduly rastliny: rastový vrchol, stonka, listy alebo kvety. L-systémy reprezentujú objekty - rastliny ako re azce symbolov. Každý symbol predstavuje objekt v ur itom stave a má priradený istý geometrický význam, napríklad transformáciu alebo generovanie objektu pod a ur ených pravidiel. Re azcom symbolov môžeme reprezentova i bo né stonky, ak použijeme zátvorky na vyzna enie miesta vetvenia. Aj ve mi jednoduchá sústava pravidiel je schopná simulova proces rastu resp. morfológiu zložitých rastlinných štruktúr. Môžu to by rôzne typy stoniek so strapcovitým alebo vrcholíkovitým rozkonárením s rôznym postavením listov alebo jednoduché a zložené súkvetia. Pri tvorbe konkrétneho L systému predpokladáme, že sledujeme rast nejakej východzej štruktúry (ozna ovanej ako axióm, iniciátor), ktorej vývoj pozorujeme v nespojitom ase: medzi každými dvoma okamihmi pozorovania sa štruktúra premení tak, že všetky jej moduly paralelne nahradia moduly predpísané odvodzovacími pravidlami. Uvedený príklad vývoja rastliny by sme mohli popísa takto: axióm: vrchol pravidlo 1: vrchol stonka (vrchol) vrchol pravidlo 2: stonka stonka Ke použijeme symbol 0 pre rastový vrchol, z ktorého vyrastá nová vetvi ka, symbol 1 pre stonku, ktorá alej nerastie, symboly [] pre vetvenie, pravidlá môžeme zapísa takto: axióm: 0 p1: 0 1[0]0 p2: 1 1 Symbol, ktorého premenu nepopisuje žiadne pravidlo, sa nemení, iže [ [, ] ]. Zápis prvých 3 krokov odvodenia vyzerá nasledovne: 0 1[0]0 1[1[0]0]1[0]0 1[1[1[0]0] 1[0]0]1[1[0]0]1[0]0 77 Pri týchto príkladoch sa žiaci intuitívne oboznámia so základnými pojmami o formálnych gramatikách, napr. symbol, re azec, pravidlá a pod. Pravidlá a re azce symbolov môžeme znázorni graficky: Axióm: p1: p2: L systémy a korytna ia grafika Pre vykres ovanie re azcov generovaných pod a pravidiel L systému použijeme korytna iu interpretáciu L systémov známu z jazyka LOGO. Žiakov oboznámime s princípmi korytna ej grafiky, ktorú žiaci asto poznajú z výu by detského programovacieho jazyka Comenius LOGO alebo Imagine. Re azec symbolov je v tomto prípade považovaný za postupnos príkazov pre korytna ku. Korytna ka predstavuje pomyselné grafické zariadenie. Je ur ená svojím stavom a tabu kou akcií. Stav sa skladá z dvoch prvkov – z polohy korytna ky a z jej orientácie. Korytna ka íta postupne re azec a pod a tabu ky akcií vykonáva príkazy. Postupným vykonávaním príkazov vytvára obrazec reprezentovaný re azcom symbolov. Pri základnej grafickej prezentácii L systémov používame najmä symbol F pre posun korytna ky dopredu, o znamená nakresli iaru z po iato ného bodu [0,0] do koncového bodu [0, d], kde d je d žka kroku. Symboly + a – sú ur ené pre nato enie korytna ky do ava alebo doprava o daný uhol. Symbol zátvorky ( znamená zapamäta si súradnice koncového bodu a symbol ) znamená vráti korytna ku na zapamätané súradnice koncového bodu. Príklad 1. Chceme navrhnú štruktúru. L systém, ktorý bude generova jednoduchú rozvetvenú Axióm: Pravidlo: Zápis axiómu a pravidiel L systému pomocou príkazov pre korytna ku: axióm: F pravidlo: F F[+F][-F] F Pri použití pravidla dostaneme postupnos re azcov: 0. krok: F 1. krok: F[+F][-F]F 2. krok: F[+F][-F]F[+F[+F][-F]F][-F[+F][-F]F] F[+F][-F]F at . Po vizualizácii rastlina vytvorená týmto L systémom po 6 krokoch odvodenia pripomína krík (obr. 2). Všetky vizualizácie L systémov v tomto príspevku sú vytvorené v programe LSysMaker dostupnom na portáli Alife [1]. 78 Príklad 2. Pri modelovaní rastliny, u ktorej rozlišujeme, i ide o rastový vrchol, z ktorého rastú nové vetvy alebo as stonky, ktorá sa môže len pred ži , použijeme symboly X a F a dve prepisovacie pravidlá: axióm: X p1: X F-[+X]+F[-X]+X p2: F FF Zobrazenie rastliny po 5 krokoch odvodenia je na obr. 5. Uhol oto enia je 22.5°. Model rastliny je viac realistický ako na obr. 3. Takéto vetvenie stoniek – konárov má napr. jablo . Pomocou zmeny pravidiel môžeme so žiakmi vytvára rôzne modely jednoduchých rastlín. Obr. 2 Vizualizácia rastliny v LSysMaker Obr. 3 Rastlina s 2 pravidlami asové vz ahy a vplyv prostredia Aby bol model rastliny bližší realite, zavedieme do pravidiel prvok náhodnosti, o charakterizuje stochastický L systém. L-systém je obohatený o pravdepodobnos prepisu pravidlom. Pravidlá sa zapisujú v tvare: A p B , kde p je pravdepodobnos , že symbol A bude prepísaný práve týmto pravidlom. Sú et pravdepodobností pravidel s rovnakou avou stranou musí by rovný jednej. Príklad 3. axióm: F p1: F 0.33 F[+F]F[-F]F p2: F 0.33 F[+F]F p3: F 0.34 F[-F]F Rastlina generovaná týmto systémom je znázornená na obr. 4. Žiakom predstavíme aj L systémy s kontextom. Pri niektorých rastlinách je zmena rastového vrcholu na zárodok kvetu riadená signálom vo forme rastlinných hormónov, ktorý je vyslaný z dolnej asti rastliny smerom k vrcholu. V nasledujúcom príklade L systému modelujeme takéto šírenie signálu zdola nahor. Symbol F predstavuje stonku, E stonku so signálom. V pravidle zápis E<F E znamená, že ak v re azci symbolu F predchádza z ava symbol E, F sa prepíše na E, iže signál prejde alej. Príklad 4. Axióm: E[+F]F[-F]F[+F]F[-F]F Uhol 45° 79 Pravidlo: E<F E Po 3 krokoch odvodenia re azec má tvar E[+E]E[-E]E[+F]F[-F]F. Rastlina je zobrazená na obr. 5. obr. 4. Rastlina s náhodnos ou obr. 5. Šírenie signálu v rastline Záver Niektoré hodiny výu by L systémov môžeme venova práci s internetovými zdrojmi. V sú asnosti sú na vizualizáciu a experimentovanie s L systémami online dostupné rôzne aplety vytvorené v jazyku PHP alebo Java: • http://home.clara.net/niknak/fractal/lowres.html • http://zdeeck.borg.cz/wlse/l-system.php • http://www.alife.pl/portal/lsyst/e/index.html • http://www.vojtechmasa.com/applications/ Pri modelovaní rastlín pomocou L systémov chceme použi nielen hotové programy dostupné na internete. Naším cie om je, aby žiaci porozumeli a vyskúšali si vytvorenie modelu rastliny na po íta i. Pri výu be algoritmov a programovania pomocou vhodne zvoleného modelu, ktorý majú žiaci naprogramova , môžeme preh bi u žiakov skúsenosti s používaním riadiacich štruktúr a programovacích postupov (cykly, rekurzia,...). Vhodným prostriedkom na modelovanie a vytváranie simulácií sú detské programovacie jazyky Imagine alebo Baltie 4. C#, kde je programovanie interaktívne a vizuálne. Zdroje [1] ALIFE. http://alife.tuke.sk/index.php?clanok=685 [2] Bulmer, M.: Virtual worlds for teaching statistics. [online] <http://science.uniserve.edu.au/pubs/callab/vol11/CAL-aborate%20web.2004a.pdf> 12.5.2007 [3] Chvál, J.: Aplikácie Lindenmayerovych systémov. Košice: FEI TU 2003. [online] <http://alife.tuke.sk/~chval/index.php>12.10.2006 [4] Cvr ková, F.: Procházka virtuální zahradou. [online] <http://www.natur.cuni.cz/~fatima/texts/virtbot.htm>2.5.2007 [5] Kelemenová, A., Majherová, J.: L systémy v stredoškolskej informatike. In: Informatika v škole a v praxi. Ružomberok: PF KU 2006. Ed. ernák, I., Majherová, J. s. 193-197 [6] Kvasni ka, V., Pospíchal, J. : Informatika pre sociálne vedy. Bratislava: UK 2005. [7] Majherová, J., Ortan íková, H.: Vizualizácia algoritmov a modelovanie vo vyu ovaní informatiky. In: Konferencia DIDINFO 2007. Ed. Huraj, J. Banská Bystrica: UMB 2007. s. 21 80 [8] Prusinkiewicz, P., Lindenmayer, A.: The Algorithmic Beauty of Plants. New York: Springer Verlag. 2004. [online] <http://algorithmicbotany.org/papers/abop/abopfm.pdf>12.5.2007 [9] Prusinkiewicz, P., Hammel, M., Mech, R. : The Artificial Life of Plants. In: Artificial life for graphics, animation and virtual reality. SIGGRAPH 95. ACM Press 1995. [10] U ebné osnovy prírodopisu. [online] <http://www.infovek.sk/predmety/biologia/dokumenty/index.php> 12.5.2007 Recenzia: doc. RNDr. Milan Lehotský, CSc. Adresa: Doc. RNDr. Alica Kelemenová, CSc. Ing. Janka Majherová Katedra informatiky, Pedagogická fakulta KU Nám. A.Hlinku 56, 034 01 Ružomberok tel/fax. 044/ 4320960 E-mail: [email protected], [email protected] 81 Príprava dištan ného štúdia v podmienkach vysokej školy Eduard Mašek, Igor ernák. Abstrakt: Príspevok uvádza možnosti odhadu doby prípravy dištan ného štúdia v podmienkach vysokej školy na základe využitia metód odhadu doby výstavby informa ných systémov. Úvod Na prípravu systému dištan ného štúdia môžeme pozera ako na prípravu a realizáciu projektu špeciálneho riadiaceho a informa ného systému. Pôjde teda o návrh systému organiza ných, personálnych, finan ných, technologických, programových, prevádzkových a a ších opatrení a inností, vytvárajúcich predpoklady k realizácii procesov v rámci vzdelávacieho systému. Tento návrh je potrebné vyjadri formou organiza nej a študijnej dokumentácie. Pri riešení projektov vä šieho rozsahu, sa asto hovorí o životnom cykle výstavby nového systému vzdelávania. Jednotlivé ucelené úseky životného cyklu, ktoré vyjadrujú špecifickú innos nazývame etapami životného cyklu. Táto terminológia sa dá prirovna k terminológii, používanej k výstavbe informa ných systémov. Ke k tomuto cyklu pridáme ešte tak zvanú etapu prevádzky a údržby a etapu ukon enia prevádzky systému dištan ného vzdelávania, potom môžme hovori o životnom cykle systému dištan ného vzdelávania. V terminológii informa ných systémov (IS) sa používajú rôzne typy životných cyklov. asto používaným modelom je model, ktorý obsahuje tieto etapy: - predprojektová príprava, - analýza, - globálny návrh, - detailný návrh, - implementácia (vrátane testovania a skúšobnej prevádzky), - zavádzanie, - prevádzka a údržba, - ukon enie prevádzky. Pri príprave systému dištan ného vzdelávania je jednou z úloh, ktorú musí manažment vzdelávacej inštutúcie rieši , odhad doby, kedy je reálne zaháji nový systém vzdelávania. Pri odhadovaní doby je potrebné zváži o je nevyhnutné pripravi . Znamená to, aké etapy uvedeného typu modelu musia by vyriešené. Pôjde teda o odhad doby trvania d žky životného cyklu nového systému, v ktorom by sa nemalo po íta s dobou prevádzky, inovácií a ukon enia prevádzky. V projektovej práci sa používajú asové jednotky, ktoré sú vztiahnuté na tvorivú prácu projektanta. Vyjadrujú sa napríklad v lovekomesiacoch (jeden lovekomesiac je približne 110 až 130 projektových hodín), alebo lovekorokoch (jeden lovekorok je asi 1300 až 1500 projektových hodín). Tieto hodnoty vyjadrujú kvalitu priemerne skúseného pracovníka. Po posúdení charakteru riešeného problému je potrebné odhadnú , ko ko pracovníkov môže sú asne na riešení pracova . Vlastná asová náro nos riešenia nového systému sa potom zistí ako podiel asovej náro nosti výstavby systému a po tu týchto pracovníkov. Tieto údaje a prístupy sa môžu aplikova tiež pri príprave nového systému vzdelávania, nako ko tvorba nových študijných programov a potrebných študijných podpôr je porovnate ná, z poh adu asovej náro nosti, s projektovou prácou systémových analytikov a programátorov. 82 Typy projektov Pre vä šiu názornos sa projekty informa ných systémov rozdelujú napríklad pod a asovej náro nosti na: - malé do 5 lovekorokov, stredné od 5 do 20 lovekorokov, ve ké od 20 do 100 lovekorokov, rozsiahle nad 100 lovekorokov. Samozrejme, že sa neuvažujú kalendárne roky ale len skuto ne odpracované hodiny na riešenom projekte. Projekt nového systému vzdelávania, v našom prípade vzdelávania dištan ného, môžeme zaradi do kategórie projektov ve kých a rozsiahlych, ak ide o celofakultný alebo celouniverzitný systém vzdelávania. Pokia by sme uvažovali systém na úrovni jednej alebo nieko ko špecializácií, išlo by o kategóriu stredných projektov. Projekty sa môžu samozrejme deli aj pod a alších kritérií, ako sú napríklad zložitos projektu, pôvodnos riešenia, prevládajúci charakter riešenej problematiky at . Na odhad doby trvania výstavby IS je možné aplikova vä šinu metód používaných v organiza nom a systémovom inžinierstve pre odhad doby trvania d žky všeobecných projektov. Tieto metódy je vhodné aplikova tiež pri návrhu nového systému vzdelávania. Naj astejšie používanými sú: - metódy analógie, - metódy kvalifikovaného odhadu, - metódy vychádzajúce z rôznych modelov projektovej innosti, - metódy založené na presnom kvantitatívnom a kvalitatívnom posúdení prácnosti projektu na základe vykonanej analýzy. Metóda analógie Je asi naj astejšie používanou metódou. Je možné ju aplikova len v tom prípade, ke riešite v minulosti obdobnú problematiku už riešil a má ju podrobne zmapovanú z h adiska prácnosti a asovej náro nosti. Metóda je založená na objektívnom posúdení podobnosti a rozsahu už riešenej problematiky a práve riešenou problematikou. Pre jednoduchos posta í koeficient podobnosti a rozsahu vyjadri v percentách. V praxi sa niekedy pri aplikácii tejto metódy podce uje rozsah riešenej problematiky. Predpokladá sa, že riešenie sa už realizovalo v podobných podmienkach – napríklad pre nieko ko predmetov, s inou štruktúrou a pod. Z tohto dôvodu sa odporú a používa dva koeficienty – jeden pre podobnos a druhý pre rozsah riešenia. Metóda kvalifikovaného odhadu Je založená na myšlienke, že požiadame o vyjadrenie nieko ko odborníkov z praxe, ktorí majú dobrý preh ad o riešenej problematike a už nie o podobné sami riešili. Ak sú v ich vyjadreniach podstatné rozdiely, mala by prebehnú diskusia a vykonanie korekcií. Výsledný odhad je potom spravidla daný aritmetickým priemerom iastkových odhadov. U vä ších, napríklad fakultných a univerzitných systémov, by sme ale príliš túto metódu neodporú ali využíva . Rozdie nos fakúlt a univerzít je pomerne ve ká a to najmä v obsahovej stránke výu by a v organiza nom usporiadaní. Na druhej strane ale podobnos katedier s obdobným zameraním sa dá v ur itej miere využi . Metódy vychádzajúce z modelov založených na štúdiu realizovaných projektov Model projektu je spravidla vyjadrený sústavou vz ahov pre získanie požadovaných veli ín, v ktorých figuruje rad parametrov, popisujúcich napr. množstvo predmetov, rozsah predmetov 83 z poh adu hodín na semester, zložitos predmetov, pôvodnos obsahov predmetov a pod. Tieto modely sa zatia v praxi nevytvárali a ur ite by bolo vhodné pokúsi sa ich formulova a špecifikova pre typické študijné odbory, z poh adu asovej náro nosti pri prechodoch na nové spôsoby vzdelávania.. Metódy založené na presnom posúdení prácnosti projektu Sú najpresnejšie, ale patria medzi dos prísne strážené know-how firiem, ktoré projektujú IS. Základným východiskovým materiálom týchto metód je logická špecifikácia systému, na základe ktorej sa zistia po ty dôležitých prvkov pre výpo et asovej náro nosti projektu (napr. vstupy, výstupy, logické súbory). V alšom sa pod a presne definovaných pravidiel ohodnotí zložitos týchto prvkov a takto získané hodnoty sa s ítajú. Výsledný sú et sa potom pod a definovaných koeficientov, ktoré zoh ad ujú použité programové prostriedky, prepo íta napríklad na lovekomesiace. Tieto metódy sú vhodné na odhad ve kých komplexných a integrovaných informa ných systémov. Pre podmienky prechodu vysokej školy na nový systém vzdelávania sa tieto metódy dajú použi len v obmedzenom rozsahu, pretože neexistujú exaktné pravidlá na ohodnotenie zložitosti jednotlivých prvkov podobných škôl. Každý odhad však ostáva len odhadom a skuto ná doba výstavby bude ovplyvnená radom alších inite ov, ako sú napr.: - schopnos a skúsenos riešite ského tímu, - miera znalosti použitých technológií, - požiadavkami na prevádzku nového systému vzdelávania (študijné podpory, komunika né prostriedky, systémy na riadenie štúdia – LMS, spo ahlivos , jednoduchos a pod.), - zloženie a skúsenosti nového typu používate ov (e-tútorov, e-študentov, manažmentu) - zložitos spracovania študijných podpôr, - rozsah a spôsob využívania informa ných technológií, - rozsah a zložitos konverzie z prezen ného systému na nový a pod. Vplyv týchto inite ov sa pri tvorbe IS vyjadruje v tvare rôznych koeficientov. Napr. hodnota koeficientu pre ohodnotenie schopností a skúseností riešite ského týmu sa pohybuje pod a rôznych autorov v medziach od 0,7 do 1,8. Po vzájomnom vynásobení týchto iastkových koeficientov dostaneme tzv. koeficient celkového vplyvu, ktorým potom vynásobíme prvotný odhad a dostaneme výsledný odhad. Pre potreby prechodov škôl na nový systém vzdelávania tieto koeficienty neexistujú, ale ur ite pri hlbšej analýze by bolo možné niektoré koeficienty používané pre odhady doby výstavby IS využi . Úvaha Mnoho škôl usiluje v sú asnej dobe bu prejs , ale vo vä šine prípadov len zavies súbežne s klasickou formou vzdelávania, vzdelávanie dištan né. Úvahy manažmentov škôl z poh adu asových kalkulácií sa pohybujú v hodnotách jedného alebo dvoch rokov. Problémom týchto snáh manažmentov je ale to, že nemajú k dispozícii podklady na kvalifikované rozhodnutie. Stru ne povedané: nie sú k dispozícii potrebné podklady a materiály s kompetenciami jednotlivých prvkov systému, vz ahy a väzby medzi nimi a väzbami celého systému na okolie ( neexistencia niektorých základných legislatívnych otázok a pod.). Ukážeme si ale jedno možné riešenie, založené na tzv. prírastkovej metóde výstavby IS, ktoré je možné aplikova aj na podmienky prechodu na nový systém vzdelávania. Podstata spo íva v tom, že sa najskôr realizuje jadro IS a na toto jadro sa postupne naba ujú alšie prírastky tak, aby vytváraný IS bol neustále prevádzkyschopný. V prípade dištan ného systému vzdelávania by bolo vhodné celú realizáciu rozloži do 2 celkom samostatných fáz. V prvej 84 by napríklad externí pracovníci (firma so skúsenos ami v oblasti systémovej analýzy), alebo vlastní vy lenení pracovníci školy, vykonali dôkladnú analýzu, ktorej hlavným výsledkom by bola logická špecifikácia systému. V druhej fáze by sa realizovali etapy 3 až 6 životného cyklu (obr.1) Obr. 1 Prírastková metóda výstavby informa ného systému Pokúsime sa urobi aspo hrubý odhad doby prechodu na systém dištan ného vzdelávania v podmienkach Pedagogickej fakulty KU v Ružomberku. Budeme vychádza z toho, že sú už vytvorené všetky predpoklady na to, aby mohla by vykonaná presná analýza informa ného a vzdelávacieho systému. alej predpokladajme, že v rámci nového systému vzdelávania bude zahrnutých napríklad 15 iastkových systémov. Pritom z jednej polovice pôjde o prerobenie klasických textov do formy hypertextov, z jednej štvrtiny o vytvorenie nových študijných podpôr a jednej štvrtiny o multimediálne aplikácie. Na základe dostupných informácií by bolo možné napríklad približne odhadnú ( ísla slúžia len pre ilustráciu): - pred projektová príprava 5 lovekorokov, analýza 15 lovekorokov, globálny návrh 15 lovekorokov, detailný návrh 15 lovekorokov, implementácia 15 lovekorokov, zavádzanie 20 lovekorokov. Celkom vychádza odhad asovej náro nosti prechodu na nový systém vzdelávania na 85 lovekorokov. Za predpokladu, že by na riešení pracovalo paralelne v priemere 20 udí, vychádza doba prechodu na nový systém vzdelávania okolo 4 až 5 rokov. Záver V našom príspevku sme chceli ukáza , že príprava dištan ného systému štúdia na vysokej škole, z poh adu asovej náro nosti, nie je jednoduchou záležitos ou. Pri každom asovom odhadu doby, potrebnej na prechod na nový systém vzdelávania, je potrebné presne špecifikova , oho a akých etáp sa dotýka a za akých podmienok bol stanovený. Prezentované problémy majú za úlohu prispie k širšej informovanosti odbornej a ostatnej verejnosti v oblasti prechodov na nové spôsoby vzdelávania v podmienkach jednotlivých škôl. 85 Literatúra: [1] MAŠEK, E. - GALBA, .: Miesto a význam informa ného systému vojenskej vysokej školy v rezortnom informa nom systéme MO SR. Zborník referátov z konferencie "Štátny informa ný systém a Armáda SR". Topografický ústav Armády SR, Banská Bystrica, 1999. ISBN neuvedené. [2] MAŠEK, E. - GALBA, .: Odhad doby výstavby rezortného informa ného systému v podmienkach armády. Zborník referátov z konferencie "Štátny informa ný systém a Armáda SR". Topografický ústav Armády SR, Banská Bystrica, 1999. ISBN neuvedené. [3] ERNÁK, I. – MAŠEK, E.: Základy elektronického vzdelávania. VŠ u ebnica, Pedagogická fakulta Katolíckej univerzity v Ružomberku, 2007, 350 strán, ISBN: 978-80-8084-171-3. [4] ERNÁK, I. – MAŠEK, E.: Skúsenosti zo zavádzania e-learningu na Katedre informatiky Pedagogickej fakulty Katolíckej univerzity v Ružomberku In: Zborník z 2.ro níka konferencie s medzinárodnou ú as ou Informatika v škole a praxi, 11.9.13.9.2006, - Ružomberok, Katolícka univerzita v Ružomberku, Pedagogická fakulta, CD-ROM, ISBN 80-8084-112-8, Lit 2 zázn. [5] ERNÁK, I. - VOJTÁŠ, P. - MAJHEROVÁ, J.: Wykorzystanie TI w nauczaniu. In: Informatyczne przygotowanie nauczycieli. Kraków: Wydawnictvo naukove Akademii Pedagogicznej 2006. ISBN 83-7271-3715. [6] ERNÁK, I.: Miesto a úloha informa ných komunika ných systémov. Odborný seminár Využívanie multimédií a informa ných komunika ných systémov vo vyu ovaní informatiky, Ružomberok 1. – 2. februára 2007. ISBN: 978-80-8084-167-6. Recenzia: Doc. RNDr. Alica Kelemenová, CSc. Adresa: Doc.Ing. Igor ernák, Ph.D. Doc.Ing. Eduard Mašek,CSc. Katedra informatiky, Pedagogická fakulta KU Námestie A. Hlinku 56/1, 034 01 Ružomberok E-mail: [email protected], [email protected] 86 Zpracování esky psaných textových dokument Kohonenovou samoorganizující mapou Pavel Mautner, Roman Mou ek Abstrakt: Kohonenova samoorganizující mapa byla navržena pro shlukování vstupních vektor a mapování spojitého vícerozm rného signálu do diskrétního prostoru nižších dimenzí (nej ast ji 2D). Jednou z mnoha oblastí, ve kterých m že být tato mapa využita, je i oblast zpracování textových dokument . V rámci projektu WEBSOM byla vytvo ena ada metod založených na Kohonenov map . Tyto metody jsou vhodné jak pro vyhledávání informací v textových dokumentech, tak pro organizaci velké kolekce textových dokument . Metody byly testovány na kolekci anglicky a finsky psaných dokument . Tento lánek se zabývá aplikací metody WEBSOM na kolekci esky psaných dokument . Je zde popsán základní princip metody, zp sob p evodu textové informace na íselnou reprezentaci zpracovávanou Kohonenovou mapou a možné další modifikace zmín né metody. Úvod V dnešní dob jsou dostupné stále v tší kolekce dokument v elektronické podob . Nalezení relevantních informací v takto obsáhlých kolekcích, dostupných p evážn na internetu, je mnohdy obtížný a asov náro ný proces. Mezi základní zp soby vyhledávání informací v dokumentech pat í metoda založená na položení vhodného dotazu (nap . dotazu obsahujícího klí ová slova z vyhledávané problematiky) a následném porovnávání obsahu dokumentu s klí ovými slovy obsaženými v dotazu. Vzhledem k tomu, že p irozený jazyk nám umož uje ur itou volnost v použití slov p i kladení dotazu (nap . použití synonym), m že nastat situace, kdy seznam vrácených dokument obsahujících klí ová slova z položeného dotazu je velký a obsahuje celou adu nerelevantních dokument (pop . odkaz na dokumenty). Jedním ze zp sob urychlení vyhledávání informací v obsáhlých kolekcích je kategorizace dokument do n kolika t íd na základ tématu, o kterém daný dokument hovo í. Na základ slov obsažených v položeném dotazu je pak možné odhadnout t ídu (doménu), které se daný dotaz týká a tím pádem zúžit vyhledávací prostor na dokumenty z dané doménové oblasti. Je z ejmé, že použitím tohoto mechanismu dojde jak ke snížení asové náro nosti vyhledávání dokument , tak k redukci seznamu odkaz na vyhledané dokumenty. V minulosti byla navržena celá ada metod, které klasifikují dokumenty do daných doménových oblastí. Tyto metody však vyžadují vhodnou reprezentaci dokument uložených v databázi. Nej ast ji se k reprezentaci dokument používají klasické p ístupy založené bu to na vektorovém modelu dokumentu, pop . na latentní sémantické indexaci [3]. Jedním z pon kud netradi ních p ístup k reprezentaci dokument a jejich následné klasifikaci je metoda WEBSOM, založená na Kohonenov samoorganizující map [1]. Tato metoda byla navržena pro automatické zpracování a kategorizaci anglicky (pop . finsky) psaných dokument dostupných na internetu a následné vyhledávání informací v t chto dokumentech. Tento lánek se zabývá využitím metody WEBSOM pro automatickou klasifikaci esky psaných dokument . V kapitole 2 je popsána základní architektura Kohonenovy samoorganizující sít a architektura metody WEBSOM. Kapitola 3 se zabývá reprezentací dokument íselným p íznakovým vektorem, zp sobem vytvo ení slovních kategorií a následnou klasifikací dokumentu. V kapitole 4 jsou uvedeny výsledky n kterých experiment a další možné modifikace navržené metody. 87 1 Architektura systému pro klasifikaci esky psaných dokument Metoda WEBSOM je založená na dvouvrstvé architektu e znázorn né na obrázku 1. Obr. 1 Architektura WEBSOM První vrstva zpracovává vstupní vektor reprezentující jednotlivá slova v dokumentu a vytvá í tzv. mapu slovních kategorií WCM (Word Category Map), druhá vrstva, mapa dokument DM (Document Map) provádí kategorizaci dokument na základ výstupu produkovaného mapou slovních kategorií. Ob zmín né vrstvy WCM i DM jsou tvo eny Kohonenovou samoorganizující mapou (viz obr. 2), což je um lá neuronová sí , p vodn navržená ke shlukování vstupních dat a mapování spojitého vícerozm rného signálu do diskrétního prostoru nižších dimenzí (nej ast ji 2D). Obr. 2 Architektura Kohonenovy mapy Kohonenova mapa je složena z jedné vrstvy neuron , obvykle uspo ádaných do dvourozm rné m ížky. Každý neuron výstupní vrstvy je propojen p es váhový vektor wij s jednotlivými komponentami vstupního vektoru. Jednotlivé neurony pak po ítají výstupní odezvu podle následujícího vztahu: kde t asový okamžik, ve kterém sledujeme výstup, xi(t) jsou komponenty vstupního vektoru a wi(t) je váhový vektor neuronu, jehož výstup sledujeme. Následn je vybrán neuron, jehož výstup d má nejmenší odchylku od vstupního vektoru. Tento neuron je ozna en jako vít zný neuron (BMU- Best Matching Unit). Výb r BMU je zajišt n pomocí laterálních spoj mezi neurony výstupní vrstvy. Vít zný neuron definuje odezvu sít na vstupní vektor. Tato odezva 88 je využita jak v procesu trénování, kdy jsou postupn nastavovány váhy vít zného neuronu a neuron v jeho okolí, tak v procesu klasifikace, kdy vít zný neuron ur uje t ídu, do níž je za azen vstupní vektor. Podrobný popis Kohonenovy mapy, v etn algoritm trénování lze nalézt nap . v [2]. 2 Reprezentace dokument íselným vektorem V p edchozí kapitole byla nazna ena architektura systému pro zpracování a kategorizaci dokument . Vzhledem k tomu, že vstupní vrstva systému je tvo ena Kohonenovou mapou, která zpracovává íselné vektory, je nutné vhodným zp sobem transformovat vstupní text na odpovídající íselný vektor. Jedním ze zp sob , jak kódovat dokument, je použití tzv. vektorového modelu [3]. P edpokládejme, že máme doménovou oblast obsahující celkem n slov. Jednotlivé dokumenty z této doménové oblasti mohou být kódovány n-rozm rným vektorem, jehož komponenty reprezentují jednotlivá slova z doménové oblasti. P ítomnost daného slova v dokumentu je ve vektorovém modelu vyjád eno nastavením odpovídajícího prvku vektoru na jednotku (pop . na íselnou hodnotu reprezentující etnost výskytu slova v daném dokumentu). Je z ejmé, že tento zp sob reprezentace dokument je nevhodný z d vod pam ové náro nosti (rozm r vektoru je shodný s po tem slov v dané doménové oblasti) a s tím související i náro nosti asové. V [1] byl popsán zp sob reprezentace dokumentu vektorem slovních kategorií. Tento vektor má délku shodnou s po tem výstupních neuron mapy WCM, a je vytvá en na základ kontextu, v jakém se jednotlivá slova vyskytují v dokumentech. Vektor slovních kategorií je vytvo en pro daný dokument tak, že se jednotlivá slova dokumentu postupn p edkládají natrénované map WCM a sleduje se odezva mapy, tj. nalezne se BMU pro daný vstup a ve vektoru slovních kategorií se inkrementuje položka shodná s pozicí BMU v map WCM. Mapa WCM je trénována kontextovými vektory cvi, které jsou vytvo eny následujícím zp sobem: 1. Každému slovu ve slovníku pro danou doménovou oblast je p i azen jednozna ný náhodný n-prvkový vektor vi (tzv. reprezentující vektor), jehož prvky jsou reálná ísla. 2. Prohledá se zpracovávaný dokument a naleznou se všechny výskyty zpracovávaného slova (reprezentovaného vektorem vi). 3. Je nalezen kontext, ve kterém se slovo vi nachází, tj. vezme se m-slov (v našem p ípad m=1), která p edchází, pop . následují zpracovávané slovo vi a z takto nalezených slov se ur í hodnoty pi (pr m rný vektor stanovený z reprezentujících vektor všech slov dokumentu, která se vyskytují p ed slovem vi) a ni (pr m rný vektor stanovený z reprezentujících vektor všech slov dokumentu, která se vyskytují za slovem vi). 4. Kontextový vektor slova cvi je vytvo en z hodnot pi, vi, ni následovn : kde. je váha reprezentujícího vektoru slova vi. Je z ejmé, že slova, která se ve zpracovávaném dokumentu vyskytnou v podobném kontextu, budou mít i podobný reprezentující vektor a dá se tedy íct, že budou pat it i do stejné slovní kategorie. Mapa dokument DM zpracovává výstup WCM (což je vektor slovních kategorií) a na základ tohoto výstupu provádí za azení dokument do jednotlivých kategorií. Lze p edpokládat, že dokumenty s podobným obsahem budou mít podobné vektory slovních kategorií. Na základ tohoto p edpokladu je možné trénovat mapu DM pro kategorizaci 89 dokument . Vzhledem k tomu, že Kohonenova mapa je trénovaná bez u itele, vytvo í se b hem trénování DM pouze shluky podobných dokument a jednotlivé významové kategorie (tématické obsahy dokument ) je nutné p i adit jednotlivým neuron m až po natrénování sít . 3 Dosažené výsledky a záv r Systém pro kategorizaci dokument popsaný v p edchozí kapitole, byl testován na korpusu dokument obsahujících tiskové zprávy TK. Celkem bylo k dispozici 7600 dokument z 6 tématických okruh (kategorií), obsahujících celkem 145 766 slov (nevýznamová slova, byla z dokument odstran na). Simulace Kohonenovy mapy byla provedena jednak dostupnými simulátory (SOM-PAK, SOMtoolbox), jednak vlastní implementací. Ob Kohonenova mapy byly trénovány sekven ním algoritmem trénování. Vzhledem k asové náro nosti trénování byl po et dokument v trénovací množin redukován, a ve finálních testech bylo použito pouze omezené množství dokument (100, 500, 1000). Tyto dokumenty byly ru n kategorizovány do šesti t íd, podle tématu o kterém pojednávají (nap . sport, politika, zákonodárství apod.). Velikost mapy slovních kategorií (první vrstva systému) byla zvolena tak, aby v každé kategorii bylo pr m rn 25 slov. Ze slovníku, který byl použit k trénování, byla p ed vygenerováním reprezentujících vektor odstran na slova, jejichž etnost výskytu v dokumentu byla nižší než p edem zvolený práh. Mapa kategorií dokument (druhá vrstva systému) byla vytvo ena z devíti neuron uspo ádaných do dvourozm rné m ížky 3x3. Vstup mapy kategorií dokument tvo il výstup mapy slovních kategorií, který byl p edzpracován Gausovou konvolu ní maskou. Na obrázku 3 je zobrazena mapa slovních kategorií trénovaná jednotlivými slovy z množiny 100 dokument . Z obrázku je patrné z ejmé, že n které výstupní jednotky mapy reagují na slova, která odpovídají ur itým syntaktickým kategoriím (nap . slovesa, pop . vlastní jména), jiné jednotky vytvá í odezvu na slova z r zných syntaktických kategorií. Tento jev je dán vlastnostmi daného p irozeného jazyka a zp sob, jak ho odstranit, bude p edm tem dalšího zkoumání. Obr. 3 Mapa slovních kategorií 90 Tabulka 1: Výsledek kategorizace dokument V tabulce 1 jsou uvedeny výsledky klasifikace dokument pro vytvo enou mapu slovních kategorií z obr. 3. Testované dokumenty byly v tomto p ípad pouze ze 4 t íd a obsahovaly následující témata: sport, politika, zákonodárství a spole nost. P i azení odpovídající kategorie jednotlivým neuron m, bylo provedeno až po natrénování sít . Na první pohled je z ejmé, že výsledky kategorizace dokument nejsou p íliš p esv d ivé a jsou bohužel do zna né míry ovlivn ny výstupem mapy slovních kategorií. Je tedy nutné se v první ad zam it na modifikaci této mapy s cílem dosáhnout co nejlepších výsledk p i kategorizaci slov. V další fázi bude také ov ena možnost náhrady mapy kategorií dokument jinou neuronovou sítí (ART-2, pop . n kterou jinou sítí, využívající u ení s u itelem vícevrstvý perceptron, LVQ, apod.). Pod kování: Tato práce vznikla v rámci ešení projektu MŠMT . 2C06009 „Prost edky tvorby komplexní báze znalostí pro komunikaci se sémantickým webem v p irozeném jazyce“. Literatura: [1] Kaski, S., Honkela, T., Lagus, K., and Kohonen, T.: WEBSOM-self-organizing map of document collections, Neurocomputing 21 (1998) 101-117 [2] Kohonen, T.: Self-Organizing Map, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 2001 [3] Manning, C.D., Raghavan, P., Sch tze, H.: Introduction to Information Retrieval, Cambridge university Press, 2007 Recenzia: doc. RNDr. Milan Lehotský, CSc. Adresa: Ing. Pavel Mautner, Ph.D. Ing. Roman Mou ek, Ph.D. Katedra informatiky a výpo etní techniky, Fakulta aplikovaných v d, Západo eská univerzita v Plzni, Univerzitní 8, 306 14 Plze Email: [email protected], [email protected] 91 Software for EEG data analysis and visualization Martin Mojžíš, Roman Mou ek Abstract: This paper introduces a computer application named Brain Studio. Initially the application has been designed as a tool for visualization and analysis of sets of onedimensional EEG signals. Thus the primary goal of this application is to offer various aids to store, review and analyze recorded EEG signals as well as to incorporate and execute complex modular structures of signal processing methods. Except displaying aids, the application allows simultaneous playback of acquired EEG signals and optionally included video recordings of patient examinations and event logs of these examinations. Both the video playback and signal marks provided by the event log can be synchronized manually to match certain signal samples. Because of intended use of application as a tool for an analysis of long term brain wave data acquired by various recording instruments, the application is designed to visualize extensive data files in different file formats. Introduction Electroencephalography is a medical diagnostic method based on the measurement of the electrical activity of the brain by recording potentials from electrodes usually placed on the scalp. The resulting traces are known as an electroencephalogram [1] (EEG) and represent an electrical signal (postsynaptic potentials) from a large number of neurons. The various use of electroencephalography requires appropriate resources in order to store acquired data for further analysis, visualize it and even apply various methods of signal processing and review the outcomes. The result of EEG examination may be supplemented by time based event log of the examination or video recording. The goal of the BrainStudio project is to design and implement user friendly and flexible software, which provides all the necessary functionality for the signal visualization. It has to be able to cooperate with present EEG recording devices or their supportive software. A few programs concerning EEG data processing were designed [2, 3]. These programs offer wide variety of very useful functions, but they don’t meet all the special requirements of our research team. The BrainStudio has been developed in order to fulfill their wishes and supply all the required functionality (i.e. the synchronous video playback, mark management, module system). The program overview In summary, the application is supposed to load an acquired EEG recording along with additional video recording and play it simultaneously. It has to offer various aids for the comfortable review of the recording and shall provide the interface for other programs (modules or libraries) to analyze and process the recording. Data visualization The visualization is the primary goal of the application. It includes the visualization of the recorded signal, its description and overview of the results of signal analysis and processing. The figure 1 shows an appearance of the signal window, the essential element of the program. The signal lines are displayed at the main panel of the signal window. Each signal is displayed in its own strip containing the designation of the related electrode. There is a time 92 line in the top part of the window. The scale of the time line depends on the horizontal zoom factor. The color of the signal line is determined by the internal settings of the program or by the mark with the ability to change signal color. The color is changed from the position of such mark to the position of the following mark. When a user clicks on the signal panel, the sample selector appears and moves to the mouse cursor position. The selector itself contains also information about its time index. It is displayed on the top. The selector is positioned in the segment of signal affected by the mark changing its color, the name and text value of the mark appears at the selector. The immediate signal values of the sample picked by the selector are shown in boxes at the left panel. The checkbox in the panel determines the visibility of each signal line. Fig. 1: The signal window The application offers a number of options to adjust the signal panel appearance. It is possible to shift the signal stripes up and down by moving a mouse while its right button is pressed. The feature allows overlying a couple of signal stripes to see whether their immediate values match. The location of every signal strip can be easily set to the initial value. The signal panel can be zoomed in and out in both vertical and horizontal direction. There are three possibilities to move and scroll the signal panel. Apparently first of them is to use a scroll bar on the bottom of the window. It is also possible to use a tool located under the signal panel. It moves the selector to the left or to the right by clicking on arrow buttons. It is possible to set the length as the time interval or the number of samples to skip. The third one is to use the ”Go to sample” dialog and specify the particular sample by its sequence number or time index. 1 Video and signal playback The program allows attaching a video file to the signal recording. The video recording can be played in synchronization with the displayed signal. It is also possible to play the video independently on the signal recording. The program allows the manual synchronization of the video and signal playback. 93 2 Signal marking The marks are supposed to designate a particular sample of the brain pattern recording. The mark appears as the horizontal line in the signal panel. The mark can be assigned to the particular signal component. The program offers a number of options to control the displaying of marks. It is possible to show and hide the entire category of marks or use a filter. It allows filtering them out by their label, or their color. It is possible to specify a time span of the mark time index or a numeric range of the mark text value. These filter options can be combined, each filter is activated when its checkbox is checked. Like the video recording, the markers can be synchronized with the course of signal. There are three ways to add marks to the signal. The mark can be positioned manually. Another way to add marks to the signal is to import them from the separate file. The file has the same format as the mark file included to the BSB signal. Another method to add marks is to import the scenario result file. Each event contains a record with description and time index. 3 Additional data visualization The some marks of the signal could contain some additional data. The following example would explain it. A user decides to apply a frequency analysis method to signal segment of certain length. The method is also applied repeatedly to following segments. The segment origin is designated by a mark and the method result (a frequency spectrum for example) is attached to the mark. The application should be able to load such data and display them in a way convenient for the mutual comparison. Fig. 2: Additional data visualization The program uses a special window (see fig. 2) of variable width and height for the visualization with number of slots. A user can decide whether to add the desired additional data set into one of existing slots or into new one. The mutual position of the slots is not fixed; the layout of slots can be modified. These slots can be moved by dragging their icons with the mouse. Module system The processing of the input signal is carried out by various modules. The module is an object responsible for the signal or other data processing. The module itself is supposed to be implemented as an object, a class or a subroutine of a standalone executable program. That program is designated as a module library. The module library contains one or more independent or mutually linked modules. 94 Module designer The module designer is destined for a composition of a new module by using existing standalone external or composed modules. It activates by opening an existing composed module or creating new one. The following figure 3 shows the appearance of the designer. Fig. 3: Module designer The main workspace contains mutually linked blocks representing internal modules. The new module can be inserted by clicking on the button of the tool palette. The left panel consists of the edit controls for the attributes of selected module. The value of the attribute is typed into the textbox. Related textboxes are located in the separate group box. The module block representation contains a caption of the module (the caption can be modified in order to clarify the purpose of the module) and the input/output pin icons. Module activation There are two ways to run a module. When the module designer is active, the module can be run by choosing the menu item. When the signal window is active or there’s no active window at all, the module is run by clicking at its button at the toolbar or by the same menu item. Both actions lead to opening the module execution dialog. The configuration dialog allows setting up multiple configuration profiles. The module is going to be executed with using each of configuration profiles in sequence. The profile includes settings of each attribute, input and output pin of the module. The structure of pins and attributes defines the content of the Conclusion Although the development of the application dialog. There’s a number of group boxes, each one is related to the pin and labeled accordingly. The content of the group box is determined by the type of the pin. For example when the input pin requires a signal file, the group box contains the path to the file, initial and final time index of the signal and list of the signal components involved in the module run.reached has its final stage, the entire project is far from complete. The further development is expected in following areas. • A module library has to be developed. The complex module design and execution system of the program is useless, when there are no handy modules to run. The development of module framework will be the next priority. 95 • A support of other data formats will be implemented with reflection of available EEG recording equipment. • Users’ other requests and wishes will be considered and implemented as well. References [1] http://www.ebme.co.uk/arts/eegintro/index.htm, Smith, E.J., Introduction to EEG [2] http://www.volny.cz/slavij/DokumentaceHTML/Dokumentace.htm Slavík J., EEG Workshop [3] http://www.nefy.ucl.ac.be/facecatlab/mouraux/letswave/index.htm Mouraux A., Lets Wave Acknowledgement: This work was supported by grant of Ministry of Education No. ME701 „Building Neuroinformation Bases, and Extracting Knowledge from them“. Reviewer: doc. RNDr. Milan Lehotský, CSc. Address: Martin Mojžíš, Ing. Roman Mou ek, Ph.D. Department of Computer Science and Engineering, Faculty of Applied Science, University of West Bohemia, Univerzitní 8, 306 14 Pilsen E-mail: [email protected], [email protected] 96 Scéná e pro m ení EEG Roman Mou ek, Pavel Mautner, Martin Mojžíš Abstrakt: Abychom provád li m ení EEG na širší škále inností než-li je klasické m ení provád né v nemocnicích, a tak zjistili mozkovou aktivitu p i r zných innostech, vytvo ili jsme scéná e m ení EEG zahrnující soubor mentálních inností (okrajov i motorických inností) testovaného lov ka. Scéná e existují v n kolika variantách, p edev ím tzv. komplexní scéná e jsou blíže popsány v lánku. Jsou zpracovány ve form po íta ové aplikace a pr b h m ení je tak z velké ásti zautomatizován. Jednotlivé innosti v rámci scéná e jsou v tšinou striktn asov omezeny. a jsou pr b žn upravovány na základ výsledk experiment a zp tné vazby ú astník . Scéná e jsou také upravovány po konzultacích s pracovníky Neurologické kliniky Fakultní nemocnice v Plzni. V tšina scéná je již alespo áste n otestována. Díl í výsledky testování a možné úpravy scéná jsou také popsány v lánku. Úvod M ení EEG aktivity je pom rn náro ná innost, nebo vyžaduje zvýšenou spolupráci jak osob, které m ení provád jí, tak osob m ených. Klasická m ení EEG aktivity provád ná na nemocni ních pracovištích zahrnují zadávání n kolik standardních úkol testované osob (typicky scéná e zahrnující otev ení a zav ení o í, hyperventilaci a fotostimulaci) a zam ují se primárn na stanovení diagnózy (nap . epilepsie). Zna né vytížení nemocni ních pracoviš však nedovoluje klasická EEG m ení rozši ovat o další postupy, p edevším mentální aktivity, které m že testovaná osoba v pr b hu m ení provád t. Naše pracovišt se proto zam ilo na vytvo ení a testování dalších scéná m ení EEG aktivity, které zahrnují i postupy b žn neužívané (nap . audio stimuly, zobrazování sekvence obrázk , logické testy apod., viz Kapitola Komplexní scéná e). Oproti nemocni ním pracovištím jsou navíc testované osoby „zdravé“ (tj. nep icházejí na m ení z d vod stanovení diagnózy; m ení jejich EEG aktivity má výzkumný charakter). Jednotlivé innosti (tj. mentální, výjime n jednoduché motorické aktivity testovaných osob) v rámci scéná e jsou v tšinou striktn asov omezeny a jsou pr b žn upravovány na základ výsledk experiment a zp tné vazby ú astník . Vzniklé scéná e jsou také upravovány po konzultacích s pracovníky Neurologické kliniky Fakultní nemocnice v Plzni (zde se jedná v tšinou o prodloužení jednotlivých aktivit i omezení jejich po tu). V tšina scéná je již alespo áste n experimentáln odzkoušena. Díl í výsledky testování a možné úpravy scéná jsou popsány dále v lánku. 1 Typy scéná Vzniklé scéná e m ení EEG aktivity lze v zásad rozd lit do dvou kategorií: • komplexní scéná e zahrnující více druh aktivit, které v pr b hu m ení vykonává testovaná osoba, • specifické scéná e zam ené na jedinou, jednoduchou a opakující se mentální innost testované osoby (typicky je zjiš ována reakce na ur itý p edem definovaný stimul). Jestliže komplexní scéná e jsou zam eny spíše na hledání podobnosti i rozdílnosti celkové EEG aktivity testovaných osob (cíl experiment zahrnuje zkoumání možnosti identifikace jednotlivce dle jeho EEG aktivity), pak specifické scéná e jsou ur eny pro experimenty 97 v oblasti evokovaných potenciál . Obecn komplexní. jsou specifické scéná e kratší než scéná e 2 Požadavky na scéná e Pro tvorbu obou kategorií scéná lze ze softwarového hlediska specifikovat následující požadavky: - Scéná e jsou jednoduše konfigurovatelné, je možné p idávat, modifikovat a odebírat díl í aktivity, které má vykonávat m ená osoba). - Jednotlivé díl í aktivity scéná e lze striktn asov omezit, pokud je to nutné (krom dotazníku jsou všechny innosti asov omezené, viz kapitola Komplexní scéná e). - Jednotlivé díl í aktivity scéná e je možné doplnit e ovými pokyny. - P i spušt ní scéná e (tj. p i zahájení m ení EEG aktivity) je možné spustit i videozáznam m eného subjektu. - Ve scéná i se mohou objevit následující typy díl ích aktivit: o dotazník – otázky sm ující bu k jednozna nému výb ru z nabízených variant, i k možnosti volby více možných variant (multiple-choice questions); dále pak otázky vyžadující napsání odpov di, o textové popisy zadání díl ích aktivit, v p ípad pot eby doprovázené hlasovým komentá em, o sekvence obrázk , v p ípad pot eby doprovázené hlasovým komentá em, o audio nahrávky (hudba, instrukce), - P i ukon ení scéná e jsou všechny relevantní data (informace o m eném subjektu, záznamy o ase pln ní díl ích aktivit scéná e, odpov di na otázky v dotazníku apod.) uloženy do souboru. - Aplikace pro zpracování a vizualizaci EEG signál umí pracovat s jednotlivými verzemi scéná . 3 Komplexní scéná e Komplexní scéná e jsou v sou asné dob k dispozici ve dvou variantách, tzv. krátký a dlouhý scéná . Krátký scéná byl navržen s následujícími díl ími aktivitami: - úvodní dotazník – testovaná osoba jej vypl uje, pokud p ijde na m ení poprvé (zjiš uje základní osobní údaje, výšku, váhu, životní styl – alkohol, cigarety, sport, celkový životní postoj) - dodate ný dotazník – testovaný subjekt vypl uje p i každém dalším m ení (zjiš uje aktuální psychický stav, vyspalost, momentální náladu apod.) - standardní m ení (pr b h konzultován s FN Plze ) – zav ené, otev ené o i, hyperventilace, fotostimulace, - test na pozornost, soust ed ní – hraní her náro ných na pozornost (p ipraven soubor jednoduchých flashových her typu Arkanoid), - test na kreativitu - stavba z lega – konkrétní zadání (nap . postavte d m, auto, atd.), - emocionální test – v pr b hu m ení se na obrazovce ve dvou sekvencích objevují siln emociáln lad né obrázky (jednou pozitivn lad né, podruhé negativn lad né), - test jednoduchých motorických funkcí (p edevším t ch, u kterých p edpokládáme menší pravd podobnost vzniku artefakt ) – p ikývn te, zamávejte apod., - pam ový test (zp tné poznávání)– v asovém limitu je zobrazena básni ka, poté její ty i možné verze, testovaný subjekt má vybrat správnou verzi, - test na rychlost reakce – postupn zadávány jednoduché otázky na zjišt ní rychlosti reakce, - zát žový test - logické myšlení – hraní logické hry (typu Sudoku), 98 - test na innost mozku p i relaxaci - relaxace – poslech barokní hudby, záv re ný dotazník – zp tná vazba od testovaného subjektu – p íjemnost m ení, duševní rozpoložení po testování, apod. P vodn navržená doba trvání krátkého scéná e je 27 minut (celková doba, po kterou má testovaná osoba na hlav EEG epici, je potom cca 40-45 minut, nebo samotná p íprava m ení je pom rn asov náro ná). Scéná je krom obrazových instrukcí obohacen i o audio doprovod (namluvené instrukce – mužský i ženský hlas). Realizováno je i spušt ní nahrávání testovaných osob webkamerou pro snadn jší identifikaci artefakt . Motorické funkce jsou vybírány takovým zp sobem, aby p i jejich vykonávání docházelo pokud možno k omezenému výskytu artefakt (nejsou za azeny motorické akce vyžadující velké pohyby hlavou apod.). Dlouhý scéná vychází se scéná e krátkého, jeho p vodní verze navíc p idává následující díl í aktivity: - test na innost mozku p i tení - tení lánku potichu, - test na innost mozku p i zajímavém tení – tení zajímavého lánku (testovaný si vybere z širší nabídky), - test na innost mozku p i u ení se – tení s následným p ezkoušením (testovaný ví, že po p e tení lánku bude následovat test), - test na innost mozku p i psaní (samotný proces psaní slouží k získání dalších biometrických signál ) - psaní biometrickým perem – p episování textu, kreslení obrazc - test na innost mozku p i psaní a vybavování si z krátkodobé pam ti - psaní na elektronický tablet (nejprve je ukázán složit jší obrázek, potom je testovaný popam ti p ekresluje), - test na innost mozku p i hlasitém tení – zjiš ován rozdíl oproti tichému tení, - test na innost mozku p i relaxaci a možnosti vnímání v relaxovaném stavu - prodloužení doby poslechu relaxa ní hudby oproti krátkému scéná i, - poslech krátké pohádky, P vodn navržená celková doba trvání dlouhého scéná e je 53 minut (tato doba již nem že být p íliš zvyšována, nebo cca po jedné hodin za ínají mnohé testované osoby poci ovat nep íjemné pocity z EEG epice). Scéná je krom obrazových instrukcí také obohacen o audio doprovod (namluvené instrukce – mužský i ženský hlas). 3.1 Experimenty a výsledky Krátký komplexní scéná byl až do sou asné doby použit p i 20 m eních EEG aktivity, z toho p t m ených osob se zú astnilo m ení EEG aktivity dvakrát s asovým odstupem 14 dní i t i týdny. Dlouhý scéná nebyl zatím aplikován, a to zejména z asových d vod ( as m ení i s p ípravou p evyšuje jednu hodinu, samotné zpracování nam ených dat je také asov náro né) A koli jednotlivé EEG záznamy aktivit zaznamenaných aplikací krátkého komplexního scéná e nejsou pln zpracovány (prezentaci výsledk p edpokládáme v dalších láncích), ukazuje se, že bude vhodné provést následující úpravy scéná e: - snížit po et zadávaných díl ích aktivit, prodloužit dobu trvání díl ích aktivit (celková doba trvání celého scéná e z stane p ibližn stejná), n které díl í aktivity budou v rámci scéná e opakovány. 99 Krom úprav scéná e bude nutné i zajišt ní vyššího komfortu pro m ené subjekty. Mimo zachování n kterých d ležitých podmínek pro m ení (nap . opakované m ení se provádí ve stejném prost edí a ve stejný as v rámci týdne) v sou asné dob realizujeme nap . po ízení polohovatelných lehátek a další úpravu m ící místnosti tak, aby byla m ená osoba p ed za átkem m ení maximáln relaxována. Analýza nam ených EEG záznam se potom soust edí p edevším na: 1 porovnání EEG záznamu testovaného subjektu nam eného s asovým odstupem (možná zm na EEG v ase), 2 vyhodnocení možné zm ny EEG aktivity testovaného subjektu na základ fyzického a psychického stavu testovaného (fyzický a psychický stav testovaného je zjiš ován dotazníky vždy na za átku a konci scéná e), 3 porovnání EEG r zných testovaných subjekt p i stejných innostech – hypotézy, že v EEG nalezneme jak obecné, tak individuální složky signálu. Dalším pozitivním faktorem aplikace krátkého komplexního scéná e je vytvo ení databázi EEG záznam zdravých jedinc , která by mohl být v budoucnu využita p i možném onemocn ní testované osoby (bude možné porovnat EEG záznam nemocného s jeho „referen ním“ stavem). 4 Specifické scéná e Specifické scéná e slouží p edevším k výzkumu evokovaných potenciál . Jejich obsahem je typicky generování jednoduchých stimul , p i emž testovaný subjekt má mezi sekvencí stimul poznat stimul p edem definovaný, nap . jedni ku mezi nulami, specifický tón mezi jinými tóny apod. Rozpoznávané stimuly se b hem jednoho scéná e n kolikrát opakují. Detailní popisy scéná však p ekra ují rámec tohoto lánku. 5 Shrnutí a záv r Vzniklé scéná e slouží v první fázi p edevším k ur ení dalšího sm ru výzkumu. asování díl ích aktivit v rámci scéná e pak zaru uje standardizaci m ení. Navíc se významn snižují nutné zásahy obsluhy p i provád ní m ení, obsluha tak eší pouze neo ekávané situace. Protože testované subjekty poskytují výzkumné skupin citlivá data, je uchování a následné zpracování t chto dat právn ošet eno. Všechny testované osoby jsou p ed zapo etím m ení o cílech a pr b hu m ení informovány, stejn tak i o form zpracování údaj a podepisují p íslušný dokumenty, ve kterých s m ením i zpracováním údaj souhlasí. Vzniklé scéná e jsou na základ zkušeností s experimenty, a také dle výsledk konzultací s odborníky z Neurologické kliniky Fakultní nemocnice v Plzni pr b žn p epracovávány. V sou asné dob se provádí analýza EEG záznam získaných aplikací komplexního krátkého scéná e a provád jí se experimenty se specifickými scéná i. Další postup bude závislý na výsledcích t chto experiment , po ítáme však s ustálením a standardizací velmi omezeného množství scéná . Vybrané scéná e pak budou sloužit jako velmi užite ný nástroj pro realizaci dalších experiment . Pod kování Tato práce vznikla v rámci ešení projektu MŠMT . ME701 "Vytvá ení neuroinforma ních bází a vyt žování poznatk z nich". 100 Literatura [1] Lüders H.O., Noachtar S.: Atlas nad Classification of ElectroEncephalography, W.B. Saunders Company, Philadephia, USA, 2000. Recenzia: doc. RNDr. Milan Lehotský, CSc. Adresa: Ing. Roman Mou ek, Ph.D. Ing. Pavel Mautner, Ph.D. Ing. Martin Mojžíš Katedra informatiky a výpo etní techniky, Fakulta aplikovaných v d Západo eská univerzita v Plzni Univerzitní 8, 306 14 Plze E-mail: [email protected], [email protected], [email protected] 101 Simulácia regula ných obvodov ubomír Naš ák, Mária Hr ková Abstrakt: V príspevku je popísaný postup simulácie regula ných obvodov pomocou simula ného programu CC. Na základe obrazového prenosu regula ného obvodu program umož uje jednoduchý spôsob simulácie regula ných obvodov s názorným grafickým výstupom. Popísaný spôsob simulácie je vhodný vo výu be predmetov v oblasti automatizácie a riadenia. Úvod Simula né a eduka né programy slúžia na výuku žiakov a študentov, ale aj ostatných udí, ktorí majú záujem zdokona ova sa v jednotlivých vedných disciplínach, alebo sa chcú názorne oboznámi s problematikou v ur itej vednej oblasti. Hlavnou vlastnos ou všetkých simula ných programov je ich schopnos poda informácie vo forme grafických výstupov. Ve ký dôraz sa kladie na vizuálnu stránku, pretože prostredníctvom zraku vnímame 80% podnetov z nášho okolia. Pod vizuálnou stránkou rozumieme grafické možnosti názornej ukážky alebo možnos grafického vysvetlenia danej problematiky. Kvalitný program by mal obsahova o najviac obrázkov, ktoré zvyšujú schopnos vníma študujúci obsah. Program môže obsahova okrem obrázkov aj videá. Využívanie zvuku zvyšuje ú innos vzdelávania. Základným faktorom efektivity je správne navrhnutý mechanizmus výu by a tým aj zaujímavos programu pre užívate ov. Zaujímavos sa dosahuje ukážkami praktickej innosti na príkladoch, ktoré nasledujú po teoretickej asti. alším faktorom je hospodárenie s asom. Dôraz sa kladie na získanie o najvä šieho okruhu vedomostí v o najkratšom ase. Z h adiska vhodnosti pre výu bu predmetov v oblasti automatizácie(riadenie spojitých procesov) je vhodný simula ný program CC a to hlavne pre jeho možnosti grafickej reprezentácie simulovaných priebehov v regula nom obvode a pre jednoduchos zadávania štruktúry regula ného obvodu. Program je schopný v danom ase zobrazova medzivýsledky a reprezentova ich v grafickej podobe, porovnáva jednotlivé metódy výpo tu parametrov regulátora z h adiska kvality priebehu výstupnej veli iny. Používate získa presnú informáciu o tom, ako vplývajú jednotlivé metódy výpo tu parametrov regulátora na výsledok a do akej miery sme schopní ovplyvni výsledok zmenou jednotlivých parametrov. 1 Regula ný obvod a jeho možnosti simulácie Automatizáciou nazývame vývojový smer v technike, ktorý zavádza do výrobného procesu a iných oblastí innosti loveka stroje a zariadenia, ktoré umož ujú automatické (samo inné) riadenie i automatické(samo inné) vykonávanie týchto inností bez priamej ú asti loveka. Základnými prostriedkami automatizácie sú automatické uzavreté riadiace obvody. V riadiacom obvode riadiaci systém pôsobí na riadený systém, v ktorom prebieha riadiaci proces. Uzavretý systém automatického riadenia, iže riadenie v uzavretej slu ke je také riadenie, pri ktorom sa prostredníctvom sníma ov ur uje okamžitý stav riadeného systému a porovnáva sa so žiadaným stavom(cie om). Zistená odchýlka od žiadaného stavu sa automaticky odstra uje, a to nezávisle na tom, i vznikla vplyvom poruchy alebo zmenou žiadaného stavu (cie a). Riadenie v uzavretej slu ke teda zabezpe uje nastavenie systému na jeho žiadaný stav. Uvedený príklad riadenia predstavuje klasickú štruktúru regula ného obvodu, kde e(t) je regula ná odchýlka, u(t) je ak ná veli ina, y(t) je riadená regulovaná veli ina, w(t) je riadiaca referen ná veli ina - cie , t.j. žiadaná hodnota regulovanej veli iny y(t) a d(t) predstavuje poruchy (Obr. 1). 102 d(t) cie Riadiaci systém u(t) Riadený systém y(t) Sníma Obr. 1 Riadenie v uzavretej slu ke Pri skúmaní takýchto systémov a procesov, ktoré v nich prebiehajú sa vyžaduje riešenie diferenciálnych rovníc. Analytické metódy riešenia je možné použi v prípadoch, ke modely procesov sú lineárne diferenciálne rovnice s konštantnými koeficientmi. Ak sú modely procesov a systémov nelineárne diferenciálne rovnice, potom nájs analytické riešenie je ažké alebo nemožné. V takýchto prípadoch je nutné využi metódy numerického riešenia. V týchto metódach sú modely v tvare diferenciálnych rovníc transformované do tvaru diferen ných rovníc, ktoré môžu by riešené itera ným spôsobom na po íta i. Nedostatkom tohto typu riešenia je iasto ná strata všeobecnosti, pretože dopredu musia by ur ené numerické hodnoty za iato ných podmienok a parametrov, ako aj vstupov modelov. Vo vä šine prípadov však neexistuje iná alternatíva, ako numerické riešenie diferenciálnych rovníc. Použitie numerickej metódy na ur enie odozvy systému sa nazýva simulácia. Na numerické riešenie diferenciálnych rovníc existuje mnoho metód. Ako príklad môžeme uvies Eulerovu metódu a metódu Runge-Kutta. V oblasti automatizácie sú dostupné programy ur ené pre simulácie jednotlivých sústav a systémov realizované tak, že nie je nutné vytvori reálny model a všetky úkony na om aplikova . A preto je možné pomocou nich uskuto ni aj zložité výpo ty. Najbežnejšie programy ur ené pre modelovanie a simuláciu dynamických systémov sú: Matlab, Simulink, Mathcad, Scilab, Scicos Toolbox, VisSim, bOctave. 2 Výhody a nevýhody jednotlivých simula ných programov Medzi hlavné výhody programu MATLAB patrí jeho jednoduché ovládanie. Je to program ur ený na zložité matematické výpo ty pre rôzne oblasti použitia od štatistických predpovedí až po simulácie v oblasti leteckej techniky. Pri práci s týmto programom nepotrebujete pozna matematickú podstatu a napriek tomu ste schopní zvládnu inak zložité operácie. Jeho výpo tové jadro je pomerne rýchle, obsahuje optimalizované algoritmy slúžiace na výpo et a spracovanie zadaných údajov. V porovnaní s programom VisSim má vyššie požiadavky na konfiguráciu po íta a, na ktorom sa výpo ty realizujú. Program VisSim je schopný s programom MATLAB spolupracova a výpo ty uskuto uje v kratšom ase a s menšími nárokmi na po íta ako MATLAB. Ve kou prednos ou Simulinku sú jeho knižnice, ktoré obsahujú hotové prvky systémov a sta í len jednoduché nastavenie parametrov, aby bol program schopný sústavu odsimulova . MATHCAD je jednoduchý na u enie a nevyžaduje žiadne špeciálne programovacie schopnosti. Umož uje používa vstavané funkcie a operátory, vhodné pre matematické operácie. Programy OCTAVE a SCILAB sú postavené na základe vkladania výpo tov v textovej forme, preto je nevyhnutné, pozna programovací jazyk, ur ený na komunikáciu s programom. Programovací jazyk pre všetky programy vychádza zo základných a už dlhšie overovaných jazykov, a to hlavne jazyka Fortran a jazyka C. Ke že odlišnosti medzi 103 použitými programovacími jazykmi sú malé, komunikácia medzi programami je ve mi jednoduchá. Každý program je schopný komunikova a prebera jednotlivé výpo ty od iného programu aj v aka svojim vstavaným preklada om, ktoré sú schopné preloži príkazy jedného programu do takej formy, aby s nimi vedel pracova aj iný program. Dôležité h adisko pri posudzovaní jednotlivých programov je aj ich cena. Napríklad, firma alebo organizácia, ktorá pracuje na nižšej úrovni a potrebuje realizova zložitejšie výpo ty, uprednostní program, ktorý bude cenovo prijate nejší aj ke bude potrebné špeciálne zaškoli pracovníkov pre prácu s týmto programom. Najvhodnejšími pre prácu so simuláciami a zložitými výpo tami sú programy MATLAB, Simulink a VisSim, pretože nie sú až tak náro né na obsluhu a majú ve mi dobré prostredie pre reprezentáciu výsledkov v grafickej podobe. Ich ve kou výhodou je, že aj zložité výpo ty sa zadávajú v jednoduchej podobe, i už do pripravených blokov uložených v knižniciach, alebo do novovytvorených blokov. Poskytujú aj názorné ukážky simulácií systémov a sústav pre študentov študujúcich v oblasti automatizácie. Študent tak dostane lepší preh ad o danej problematike, ako len z isto matematických výpo tov. Program Výhody Nevýhody jednoduché ovládanie Matlab rýchle výpo tové jadro(možný výpo et zložitých matematických výpo tov) knižnice s aktívnymi prvkami Simulink grafická forma výpo tu jednoduchý a nenáro ný na ovládanie MathCad vstavané operátory a funkcie rýchla pomocná pamä SciLab nenáro ný na konfiguráciu PC nenáro ný na konfiguráciu PC VisSim nadradený Matlabu, Mathcadu a Simulinku nenáro ný na konfiguráciu PC Octave nižšia cena náro ný na konfiguráciu PC vysoká cena nevyhnutnos komunikácie s Matlabom náro ný na konfiguráciu PC náro ný na obsluhu cenovo náro ný náro ný na obsluhu nižšia úrove Tab. 1 Porovnanie výhod a nevýhod simula ných programov 3 Simula ný program CC Program CC je vhodný pre simuláciu a modelovanie dynamických systémov, ktorých štruktúra sa zadáva pomocou obrazových prenosov v textovom editore, porovnate nom s bežnými editormi vyšších programovacích jazykov. Poskytuje užívate ovi možnos rýchlo a jednoducho vytvára modely dynamických systémov sústav vo forme obrazových prenosov, z ktorých je možné vytvára zložité štruktúry na základe algebry blokových prenosov. 104 Obr. 2 Vývojové prostredie programu CC Simuláciu regula ného obvodu pomocou programu CC si ukážeme na jednoslu kovom regula nom obvode, so zápornou spätnou väzbou. Uvažujme regula ný obvod pod a obr. . 3. w(t) e(t) u(t) R(s) d(t) S(s) y(t) Obr. 3 Jednoslu kový regula ný obvod V uvažovanom regula nom obvode predpokladajme sústavu s prenosom S(s) a PI regulátor, ktorého prenos je R(s) (1). S (s) = K 0 .5 = , (1 + T ⋅ s ) n (1 + 5 ⋅ s ) 2 R ( s ) = r0 + r−1 0 .3 = 2+ s s (1) Na základe algebry blokových prenosov vieme vypo íta prenos otvoreného obvodu (2), prenos uzavretého regula ného obvodu (3), prenos ak nej veli iny (4) a tiež priebeh regula nej odchýlky (5). Fo (s ) = R ( s ) ⋅ S ( s ), Fw (s ) = R(s ) , 1 + R (s ).S (s ) (2) F w (s ) = R (s ).S (s ) 1 + R (s ).S (s ) Fw (s ) = ( 4) 105 1 1 + R(s ).S (s ) (3) (5) Uvedené vz ahy nasledovným jednoduchým spôsobom zadáme do programu CC a následným použitím kreslenia priebehov v závislosti od asu dostaneme názorné zobrazenie požadovaných priebehov. CC>gr=2+0.3/s CC>gs=0.5/(1+5*s)^2 CC>fo=gr*gs 1.1.1.1 CC>fo 0.5( 2s+0.3) fo(s) =—————— s( 5s+1)^2 CC>fy=fo/(1+fo) CC>fu=gr/(1+fo) CC>fe=1/(1+fo) Obr. 4 Komunikácia s programom CC u(t) y(t) e(t) Obr. 5 Simulované priebehy výstupnej, ak nej veli iny a regula nej odchýlky Uvedený príklad simulácie priebehov signálov v regula nom obvode študentom názorne ilustruje podstatu innosti základného typu regula ného obvodu. Pomocou programu CC sa dá porovnáva aj kvalita regula ných obvodov pri použití rôznych typov regulátorov, prípadne porovnáva výsledná kvalitu regula ného obvodu s PI - regulátorom, ktorého parametre boli vypo ítané rôznymi metódami (obr. 6). 106 Z-N metóda Obr. 6 Porovnanie kvality regulácie s použitím PI – reg. 4 Záver Simula ný program CC patrí, pod a nášho názoru, medzi najlepšie riešenia pre prácu so simuláciami a zložitými výpo tami, pretože je nenáro ný na zadávanie vstupných údajov a má ve mi dobré prostredie pre reprezentáciu výsledkov v grafickej podobe. Pri tomto programe je ve kou výhodou, že aj zložité výpo ty sa zadávajú jednoducho, vo forme obrazových prenosov. Tento program je vhodný pre názorné ukážky simulácií pre študentov študujúcich v oblasti automatizácie. Dajú sa v om jednoducho odsimulova systémy a sústavy, na základe oho študent dostane lepší preh ad o danej problematike a o je dôležité, pre neho atraktívnejším spôsobom, ako sú isté matematické výpo ty. Literatúra: [1] Harsányi, L., Murgaš, J., Rosinová, D., Kozáková, A.: Teória automatického riadenia. STU Bratislava 1998, ISBN 80–227–1098–9. [2] Naš ák, ., Šuriansky, J.: Základy automatizácie a riadenia procesov, TU vo Zvolene 2005,. ISBN 80–228–1430–X. [3] http://www.programcc.com/ Recenzia: Prof. Ing. Igor Mokriš, CSc. Adresa: doc. Ing. ubomír Naš ák, CSc. Ing. Mária Hr ková Katedra informatiky a automatiza nej techniky, FEVT, TU vo Zvolene T. G. Masaryka 24, 960 53 Zvolen E – mail: [email protected], [email protected] 107 Gry komputerowe jako czynnik oddziaływania na dzieci i młodzie Henryk Noga Abstract The activity characteristics shown by users of multimedia computer software arc subject to auto-regulation mechanisms, while the precise character of user's activity depends crucially on the general level of the individual's personality development. Multimedia software provides the opportunity to expand the horizon of individual's emotional life, and even to promote positive attitudes: love, caring, patriotism. However, the multimedia buff can equally easily relapse into infantile emotions and fantasies, leading in extreme cases to indifference towards acts of violence and aggression. Doubtlessly, modern computer equipment provides enormous opportunities. It must be observed, though, that the avalanche of new marketed software items (mainly computer games) containing elements of brutality and even atrocity, may be related to the growth of violence and juvenile delinquency. For the inexperienced young mind, the computer-world reality may become dangerously mixed up with the true surrounding world. The presentation focusses on the psychological effects of the multimedia computer software utilization. W dzisiejszych czasach mass media i multimedia odgrywaj istotn rol w wychowaniu i socjalizacji jednostki. W literaturze dotycz cej oddziaływa mass mediów na osobowo człowieka zazwyczaj ukazany jest ich negatywny wpływ. W niniejszym rozdziale spo ród wszystkich rodzajów mass mediów i multimediów chciałabym zwróci szczególn uwag na znaczenie gier komputerowych w procesie wychowania, bowiem problem wpływu gier komputerowych jest nadal najbardziej kontrowersyjnym zagadnieniem. Zjawisko gier komputerowych budzi obecnie niezwykle silne emocje zarazem dzieci, młodzie y, jak i dorosłych. Z jednej strony gry komputerowe s odbierane jako nowoczesna i atrakcyjna zabawa, pozwalaj ca prze y wiele fascynuj cych przygód w wirtualnym wiecie. Za z drugiej strony cz sto przera a ogromem prezentowanej przemocy i wyrafinowanego okrucie stwa, budz c uzasadniony niepokój wychowawców, psychologów i pedagogów co do negatywnego wpływu tych tre ci na rozwój dziecka. W opracowaniu tego zagadnienia wykorzystane zostan publikacje dotycz ce wpływu mass mediów na osobowo , poniewa multimedia wzbogacone najnowszymi osi gni ciami techniki, wykorzystuj te same elementarne rodki przekazu co mass media. Według J. Gajdy wpływ jest to długotrwały proces, który przejawia si w szeregu nieraz bardzo trudno uchwytnych zmian dotycz cych postaw, ocen moralnych, etycznych etc. W odniesieniu do oddziaływania mass mediów poj cie „wpływ” przyjmuje ró ne znaczenie. „By «pod wpływem» znaczy «by pod urokiem» (np. telewizji), co w postaci skrajnej mo e oznacza «by uzale nionym», czy wr cz «by zniewolonym». Znaczenie to wskazuje przede wszystkim na dominacj danego medium w zespole wszystkich mediów z którymi człowiek obcuje.” Wpływ mass mediów na osobowo oznacza rezultat oddziaływa , które pochodz z publikowanych tre ci. Jest to wi c lad jaki pozostawia w psychice człowieka jego obcowanie z konkretnym rodkiem masowego komunikowania. Bardzo cz sto fizyczny kontakt z mediami przestaje istnie natomiast wpływ wynikaj cy z tego kontaktu pozostaje nadal u człowieka w postaci okre lonego ladu. Przy czym trwało tego ladu jest bardzo zró nicowana. W wyniku oddziaływania mass mediów na osobowo człowieka przyj to trzy rodzaje wpływów: bezpo redni, kumulatywny i pod wiadomy. 108 Wpływ bezpo redni - to przede wszystkim cała sfera dozna intelektualnych i emocjonalnych które powstaj w wyniku odbioru publikowanych tre ci. Jest to zatem stan rado ci albo smutku, odwagi albo l ku, aktywno ci albo biernego poddania si (rezygnacji). Wpływ kumulatywny jest zasadniczo niedostrzegalny, zwłaszcza w jego poszczególnych fazach. Funkcjonowanie tego wpływu porównuje si do mechanizmu dr enia, w którym jeden etap działania "przygotowuje" etapy nast pne. Wpływ kumulatywny mo na porówna do ró nych elementów tworz cych mozaik . Jednak e dopiero wtedy daj one zauwa alny efekt w postaci czytelnego obrazu, gdy zostały zło one w dostatecznej ilo ci, we wła ciwy sposób i zgodnie z przewidzianym projektem. lad który w psychice pozostawiaj oddziaływuj ce na media, nakłada si po pewnym etapie czasu i ulega w ten sposób spot gowaniu. Dlatego zmiany, jakie w tedy powstaj w człowieku, staja si zauwa alne i cz sto wprawiaj otoczenie w zdziwienie. Wpływ pod wiadomy multimediów dla wielu wychowawców jest nadal problemem mało znanym. W odbiorze wpływu pod wiadomego doniosł rol spełnia mechanizm psychiczny nazywany „zespołem identyfikacji – projekcji”. Identyfikacja ta jest mechanizmem psychicznym, który oznacza funkcjonowanie schematów przystosowania. Prowadz one do sytuacji, w której cudze wła ciwo ci zachowania i reagowania jednostka przyjmuje jako własne. Szczególnie skuteczna jest identyfikacja narcystyczna. Polega ona na tym, e kto uto samia si z tymi cechami drugiego człowieka, których sam nie posiada. Projekcja jest mechanizmem psychicznym, który polega na przypisywaniu innym osobom ocen, cech i tendencji, które dana jednostka powinna odnosi do siebie. W nast pstwie zmiany podmiotu, która pojawia si w funkcjonowaniu tego mechanizmu (zamiast „ja kłami ” mówi si wtedy „oni wszyscy kłami !”) jednostka doznaje poczucia zmniejszenia l ku i zwi kszenia pewno ci siebie, a tak e dokonuje ucieczki przed poczuciem winy. Sposoby oddziaływania mediów na młodego odbiorc mo na okre li jako ró nego rodzaju wpływy wychowawcze. Według klasyfikacji A. Guryckiej, wyró niamy w ród nich: • podawanie wzorów; • nadawanie znacze emocjonalnych; • trening; • prowokacja sytuacyjna. Pierwsze dwa rodzaje wpływów maj miejsce przede wszystkim podczas korzystania z telewizji, natomiast w grach komputerowych obok podawania wzorów i nadawania znacze emocjonalnych szczególnie wa ne s trening i prowokacja sytuacyjna. Podawanie wzorów – oznacza przedstawienie dziecku modeli, których post powanie prowadzi do wywołania w nich ch ci na ladowania. Szczególnie niepokoj cym faktem jest to, e modele te s zazwyczaj w wi kszo ci filmów i gier komputerowych agresywne. L. Kirwil wyró nia nast puj ce cechy pokazywanej agresji, które zwi kszaj prawdopodobie stwo jej na ladowania: agresja jest przedstawiona jako usprawiedliwiona i dopuszczalna a przez to słuszna i aprobowana społecznie; przynosi satysfakcj , nagrod lub nie jest karana; jest dokonywana równocze nie przez wiele osób; jest demonstrowana przez atrakcyjn osob z któr dziecko mo e si łatwo uto samia . Nadawanie znacze emocjonalnych - polega na wi zaniu okre lonych emocji z pewnym zachowaniem, np. współczucia z cierpieniem lub przeciwnie - oboj tno ci, a nawet zadowolenia z obrazem krzywdy. Silna koncentracja uwagi gracza skierowana wył cznie na przebieg akcji w danej grze komputerowej, wzmacnia jego zaanga owanie emocjonalne. W zwi zku z tym przez cały czas trwania gry jest on w stanie znacznego pobudzenia emocjonalnego, które wzrasta szczególnie podczas pojawiania si realistycznych obrazów przemocy. Z drugiej strony cz ste obcowanie ze scenami przemocy mo e prowadzi do desensytyzacji, czyli zoboj tnienia uczuciowego na nie, a konsekwencj tego jest oboj tno wobec przemocy w rzeczywisto ci. 109 Trening – to powtarzanie czynno ci powoduj ce wyuczenie si ich i przyzwyczajenie do ich wykonywania. Trening w telewizji dotyczy przyzwyczajenia do ogl dania obrazów agresji, za w grach dzi ki mo liwo ciom wielokrotnego rozpoczynania gry, gracz mo e zwi kszy swoje umiej tno ci oraz doprowadzi do utrwalenia si pewnych nawyków w reagowaniu na okre lone bod ce, np. strzelania do wszystkiego, co poruszy si na ekranie. Gracz nie tylko obserwuje, ale identyfikuj c si z bohaterem bierze czynny udział w aktach agresji. Prowokacyjna sytuacja - polega na stwarzaniu sytuacji wymagaj cej od osoby aktywno ci i samodzielnego rozwi zania problemu. Mechanizm ten nie jest uruchamiany podczas ogl dania telewizji. Jednak w grach komputerowych prowokacja sytuacyjna ma zasadnicze znaczenie, albowiem zawsze stawia gracza w okre lonej przez program gry rzeczywisto ci, któr rz dz okre lone prawa oraz istniej okre lone cele. W grach agresywnych najcz ciej jedyn zasad , rodkiem do osi gni cia celu jest przemoc. Obcowanie ze rodkami masowego komunikowania dostarcza odbiorcy wielu rozmaitych dozna natury intelektualnej, emocjonalnej, estetycznej itp. Profilowanie postaw i zachowa odbiorców dokonywane pod wpływem mass mediów jest niew tpliwie zjawiskiem zachodz cym w sferze wychowania. rodki masowego przekazu pełni rol pot nych instytucji wychowawczych oddziaływuj cych na postawy dzieci i młodzie y, znacznie silniej ni wzory i modele przekazywane w tradycyjny sposób przez wychowawców i nauczycieli w szkole Bibliografia [1] Braun – Gałkowska M., za: A. Gurycka, Struktura i dynamika procesu wychowawczego. Analiza psychologiczna., Warszawa 1989. [2] Braun- Gałkowska M., I. Ulfik, Zabawa w zabijanie, WKiS, Warszawa 2000. [3] Gajda J., rodki masowego przekazu w wychowaniu, Warszawa 1987. [4] Gajda J.. Telewizja w kształceniu kultury literackiej uczniów, Warszawa 1979. [5] Lepa A., Pedagogika mass mediów, Archidiecezjalne Wyd. Łódzkie, Łód 1998. [6] Mastalerz E., Gał zka E., Inspiracje do aktywizuj cej edukacji ogólnotechnicznej, Kraków 2006.ISBN 83-7271-398-7. [7] Noga H., Uwarunkowania wychowawcze Internetu, Mastalerz E. [w:] (red.), Cyberuzale nienia. Przeciwdziałanie uzale nieniu od komputera i Internetu, Konferencja AP-Kraków, 2006,s.68-76. ISBN 83-920051-6-3. [8] Pytel K., Wpływ Internetu na rozwój i zachowanie dzieci i młodzie y [w:] Mastalerz E. (red.), Cyberuzale nienia. Przeciwdziałanie uzale nieniu od komputera i Internetu, Konferencja AP-Kraków, 2006,s.68-76. ISBN 83-920051-6-3. [9] ŠIMONOVÁ I., WebCT – možnosti zp tné vazby. In Zborník príspevkov z medzinárodnej vedeckej konferencie 10 rokov Technológie vzdelávania. Nitra: Univerzita Konštantína Filozofa, 2002, s. 191-194. ISBN 80-967746-6-2. [10] VARGOVÁ M., DEPEŠOVÁ J., Poznámky k niektorým pojmom technickej terminológie. In: Vplyv technickej výchovy na rozvoj osobnosti žiaka. Zborník. 1. vyd. Nitra: PF UKF, 2000. 107-110 s. ISBN 80-8050-459-8. [11] VARGOVÁ M. TOMKOVÁ V., Pracovné vyu ovanie v súvislosti s prácou s po íta om. In: Vplyv technickej výchovy na rozvoj osobnosti žiaka. Zborník. 1. vyd. Nitra: PF UKF, 2002. 167-170 s. ISBN 80-8050-540-3. Recenzia: doc. RNDr. Daniel Pol in, CSc. Adresa: Dr. Henryk Noga Zakład Dydaktyki Przedmiotów Technicznych, Wydział matematyczno-fizyczno-techniczny AP im. Komisji Edukacji Narodowej, Krakow, Poland E – mail: [email protected] 110 Open source verzus Cabri geometria II Pavla u uková Abstrakt: Cabri geometria II je populárny program pre vyu ovanie geometrie, ktorý umož uje dynamicky rieši zvolené úlohy planimetrie. Je to komer ný produkt, ktorý je prístupný školám zapojeným do projektu Infovek. Pre vyu ovanie by však bolo výhodné, ak by žiaci mali prístup k takýmto prostriedkom aj mimo školy. Cie om príspevku je objektívne zhodnoti a porovna Cabri geometriu II a vo ne prístupné programy Wingeom, KIG a Dr.Geo z h adiska ich funkcionality, používate skej prívetivosti, stability a kompatibility súborov a navrhnú postup, ako prejs z používania Cabri II na zvolený otvorený produkt. Úvod V dnešnej dobe ke sa snažíme o najú innejšie vzdeláva žiakov asto k tomu využívame po íta e. Preto býva asto problém, že na školách existuje len jediná po íta ová u eb a a aj v tej je nedostato ný po et po íta ov. Do týchto miestností sa dostanú len starší žiaci a to v mnohých prípadoch len na hodinách informatiky. No napriek tomu je v po íta och nainštalovaný platený opera ný systém Windows a platené výu bové softvéry akým je napríklad Cabri geometria II. Miesto toho by sa dal využi vo ne šírite ný opera ný systém Linux a pod ním fungujúce vo ne šírite né softvéry akými sú KIG, alebo Dr.Geo. Týmto by sa ušetrili peniaze na lepšie vybavenie i už alších miestností, ale tých stávajúcich a zaisti , aby sa žiaci dostali k po íta om už v nižších ro níkoch a nie len na hodinách informatiky, ale aj na iných napríklad na hodinách matematiky. Existuje ve ké množstvo výu bových softvérov vhodných na názornejšie vyu ovanie práve geometrie a nie na všetky potrebujeme licenciu. Výhodou takýchto softvérov je, že ich žiak môže ma nainštalované aj doma a pracova tak nie len v škole ale aj mimo nej, o s licencovaným softvérom nie je možné, pokia si žiak sám softvér nezaobstará. Preto sa budeme venova hlavne vo ne šírite ným produktom, ako pre Windows tak aj pre Linux. Výu bový softvér Na stránkach projektu Infovek (www.infovek.sk) Predmety M (matematika) Materiály Výu bové programy Geometria je možnos zobrazi si dostupné výu bové programy pre matematiku presnejšie pre výu bu geometrie. Dôležité pre nás sú programy pre dynamickú geometriu. Týchto je tu 9, z toho pä pre prácu vo Windows, tri pre Linux a jeden je dostupný v oboch systémoch. V roku 2001 bolo v ponuke 5 softvérov, z toho iba 2 boli otvorené produkty, Dr.Geo a Euklides. Pri om Dr.Geo získal 3/5 možných bodov a Euklides 5/5. V nasledujúcich rokoch boli dodané alšie softvéry, ktoré už boli otvorené produkty a mali dostato ne vysokú kvalitu. V roku 2003 to bol Wingeom ur ený pre Windows, ohodnotený 4/5 a v roku 2006 Kseg, Kgeo a KIG. Posledné 3 spomínané boli ur ené pre opera ný systém Linux. Ich kvalita je pod a portálu nasledovná: Kseg 2/5, Kgeo 3/5 a Kig 4/5. Hlavný softvér na výu bu geometrie je Cabri geometria II. Tento bol dodávaný do škôl a preto aj všetky školenia u ite ov prebiehali a stále prebiehajú v tomto programe. Cabri geometria II bola vylepšená a používa sa momentálne jej novšia verzia Cabri geometria II Plus. Jedná sa však iba o demo verziu. Nedá sa v nej uklada a môže by používaná iba 15 minút. Bolo by preto vhodné nájs rovnako kvalitný otvorený produkt i už pre OS Linux alebo Windows. Cabri geometria II je ve mi vhodný produkt pre výu bu geometrie na úrovni 111 základných a stredných škôl, preto je nevyhnutné nájs alternatívny program, ktorým by sa Cabri dalo nahradi . H adali sme preto dostupné možnosti. Porovnanie Porovnáva budeme Cabri geometria II s Wingeom, KIG a Dr.Geo. Cabri geometria II: tento program je ve mi vhodný na výu bu geometrie hlavne na základných a stredných školách. Jednotlivé funkcie sú ve mi preh adne zoradené do lišty na hornej strane výkresu. Pod každým tla idlom sa skrýva viac funkcií a prvkov. Pokia si užívate nie je istý poradím útvarov vstupujúcich do príkazov je možné v dolnej asti obrazovky zobrazi pomocné okno s postupom vkladania útvarov. Jedným z hlavných nedostatkov tohto programu je, že nie je možné zadáva body pomocou súradníc. Pokia máme zobrazenú súradnicovú sústavu je možné body naviaza na mriežku, ale pokia chceme zadáva body mimo mriežky, nie je to pomocou súradníc možné. Ke chceme zadáva kuže ose ky, máme len funkciu zadávania kuže ose iek pomocou 5 bodov. alším nedostatkom je, že výsledný výkres je možné exportova len do formátu .fig (figure), o síce umož uje alšiu prácu s jednotlivými obrázkami, ale len v prípade že na danom po íta i je Cabri nainštalované. Pokia chceme dané výkresy použi len ak obrázok je možné exportova výkresy do .pdf (portable document format), ale len na ve kos papiera A4. Wingeom: Tento softvér je ur ený na výu bu hlavne na stredných a vysokých školách. Okrem matematiky je vhodný aj na výu bu deskriptívnej geometrie. Má enormné množstvo funkcií, ktoré už ale potrebujú lepšiu orientáciu a dlhodobejšiu prácu s týmto programom. Výhodou programu je, že môže pracova s presnos ou až na 12 desatinných miest. Naopak nevýhodou je, že vyzna ované body sa nezobrazujú bodom, alebo krížikom, ale názvom bodu. Za ína sa štandardne abecedou a potom nasledujú indexy od 0 do 99. Toto pomenovanie je možné meni no vzh adom na to, ke potrebujeme s bodmi alej pracova je to forma ve mi nevyhovujúca. Rovnako pri zložitejších konštrukciách sa tieto stávajú nepreh adnými. o sa týka exportu do využití v iných prostrediach je možné uklada do .pdf, a samozrejme do formátu .wg2 prípadne .wg3 o umož uje aktívnu prácu útvarmi. KIG: Je vo ne šírite ný program pre Linux. Je ve mi vhodný ako na výu bu na základných školách tak aj na stredných a vysokých. Pracovné prostredie je ve mi preh adné a ahko sa v om orientuje aj užívate , ktorý v tomto prostredí ešte nepracoval. Jednotlivé funkcie sú rovnako ako v Cabri zoradené do líšt, ktoré sú umiestnené po stranách výkresu. Ve ká výhoda oproti Cabri je predovšetkým v tom, že je možné body zadáva pomocou súradníc. Aj na zadávanie kuže ose iek máme nieko ko možností hlavne zadávanie pomocou ohnísk a bodu. Má aj nieko ko alších v školách využite ných funkcií, napríklad afinitu, alebo možnos zada kružnicu troma bodmi. Pri ozna ení útvaru je možnos avým tla idlom otvori menu a pracova s ním. Odstránite nou nevýhodou KIG-u je angli tina, pretože momentálne nie je KIG dostupný v slovenskom jazyku. Vzh adom na to, že KIG je otvorený produkt je možné niektoré veci si samostatne doprogramova alebo prispôsobova . KIG má možnos exportova výkresy do nieko kých formátov. samozrejme .fig, pri ktorom ostávajú aktívne všetky možnosti pohybu s jednotlivými útvarmi. alej môžeme exportova do obrázku ubovo ného formátu, do formátu .svg (scalable vector graphics), .tex (Latex dokument) aj .pdf. Dr.Geo: Je to otvorený produkt pre Linux. Všetky jeho funkcie sú zobrazené na lištách, ktoré sa nachádzajú okolo výkresu. Okrem toho existuje možnos využi všetky funkcie aj pomocou menu zobrazovaného avým tla idlom myši. Dr.Geo nemá ani z aleka to ko funkcií ako Cabri, ale na zobrazovanie základných útvarov a vz ahov sta í. Tento program je možné využi na základných školách. Odstránite nou nevýhodou je anglický jazyk. o sa týka možnosti exportu výkresov je možné tieto výkresy uloži ako obrázok vo tvare .pdf, alebo uloži výkres do formátu .tex, alebo .ps. 112 Záver Porovnanie jednotlivých dostupných vo ne šírite ných programov so v sú asnosti využívaným Cabri geometria II ukázalo, že by bolo výhodnejšie, ako na základných tak aj na stredných školách využíva KIG. Z porovnávania vyplýva, že je približne rovnako preh adný ako Cabri a dokonca má niektoré funkcie, ktoré v Cabri chýbajú. Hlavne zadávanie bodov pomocou súradníc. Pre využitie na školách má výhodu, že nie je finan ne náro ný, ke že je to otvorený produkt tak nie je potrebné plati licenciu. Okrem toho je možné si ho prispôsobi potrebám vyu ovania. Pre vyu ovanie na stredných školách, špeciálne na hodinách deskriptívnej geometrie by bolo možné využi aj program Wingeom. Je síce menej preh adný no pri vhodnom nastavení tu možno vhodne zobrazova napríklad telesá. Vzh adom na možnosti exportu jednotlivých výkresov majú všetky programy takmer rovnaké možnosti, preto toto kritérium neovplyv uje výber programu. Po akovanie Chcela by som po akova za pomoc doc. Šrámkovi a jeho grantu 06K1145. Literatúra: [1] http://www.cabri.com [2] http://www2.spsu.edu/math/Dillon/Peanutdocs/GeometrywWinGeom.PDF [3] http://www.kde.org.uk/apps/kig/ [4] http://www.ofset.org/drgeo Recenzia: Prof. Ing. Petr Cenek, CSc. Adresa: RNDr. Pavla u uková Katedra aplikovanej informatiky, Pedagogická Fakulta matematiky, fyziky a informatiky, Univerzita Komenského, Mlynská dolina, pavilón M, 842 48 Bratislava E – mail: [email protected] 113 Možnosti využitia internetu na hodinách technickej výchovy Monika Olekšáková, Miroslav Ölvecký Abstrakt: Príspevok sa zaoberá možnos ami využívania internetových zdrojov informácií v procese edukácie v predmete technická výchova na školách. Poukazuje na možnosti, ako rozširova a obohacova prebranú u ebnú látku na hodinách technickej výchovy prostredníctvom internetu. Záver príspevku obsahuje internetové stránky, ktoré chceme odporu i nielen pedagógom ale aj u iacim sa, ako pomoc k lepšiemu osvojeniu a prehlbovaniu u iva. Possibilities of using internet in technical education lessons Abstract: This article deals with the possibilities of using Internet sources of informations in the process of education in the subject of technical education of schools. It stresses of possibilities, how to enlarge and enrich teaching material in technical education lessons through internet. There are several internet pages at the end of the article, which we want to advise not only for teachers, but also for learners, to help to better assumption and teaching material deepening. Úvod Množstvo vedeckých, technických a technologických poznatkov, rastúca závislos každodenného života od techniky a nových technológií, nás núti na tento vývoj reagova aj v oblasti školstva. Efektívne využívanie týchto technológií môže vies k individuálnemu osobnostnému rastu každého z nás a našej krajiny ako celku. V sú asnosti, obrazne povedané pre prežitie nie je potrebné vedie vykresa ohe , ale zapnú mikrovlnku, vybra peniaze z bankomatu, komunikova pomocou mobilného telefónu, po íta a a internetu [1] By po íta ovo gramotný je snaha, ku ktorej musíme smerova aj mi, rovnako žiaci a študenti - všetci. Po íta ako u ebná pomôcka Až do roku 1992 zodpovednos za úspešnos vo vyu ovaní okrem iného niesli u ebné pomôcky. Vo všeobecnosti ich môžeme definova ako pomôcky na ahšie dosahovanie vytý ených výchovno-vzdelávacích cie ov, pomocou ktorých nedochádza k neúplnému, nepresnému osvojovaniu si u iva. Pod a niektorých autorov k ním patria aj vyu ovacie metódy a formy. Aplikáciou u ebných pomôcok do vyu ovania sa zaru í predpoklad, že sa žiaci budú u i plynulo, bez rôznych obmedzení, ktoré by spôsobovali napríklad nedostatok názorného príkladu, nedostatok didaktického materiálu a pod. Takýto nedostatok u ebných pomôcok si nevieme predstavi práve na hodinách technickej výchovy. Vieme si predstavi rozpráva o technike a nepouži ju, nepracova s ou? Vieme si predstavi rozpráva o technických materiáloch a ich vlastnostiach a nedotknú sa ich, nechyti sa ich? Vieme si predstavi rozpráva o elektrických obvodoch a nezapoji ich? Takto by sme sa mohli pozastavi pri všetkých témach a jednozna ne by sme sa dohodli, že vyu ovanie technickej výchovy nie je možné realizova bez u ebných pomôcok. 114 Azda najdôležitejšími pomôckami bez ktorých je vyu ovanie „neplnohodnotné“ boli a sú, školská tabu a a u ebnice. Od roku 1992 sa do popredia dostáva novodobejšia u ebná pomôcka - po íta . Rozšíril množinu základných didaktických pomôcok, ktorú doteraz tvorili tabu a s kriedou a kniha. V tom istom roku na celoštátnej pedagogickej konferencii v Prahe, ktorá sa konala pri príležitosti 400. výro ia narodenia Jána Ámosa Komenského, bol po íta vyhlásený za základný didaktický prostriedok. [2] V posledných rokoch za ína významnú úlohu zohráva výpo tová technika, ktorá poskytuje ve ké softwarové možnosti. Každý pedagóg ich môže bohato uplatni v príprave na vyu ovanie ako aj v samotnom realizovaní vyu ovacej jednotky pre skvalitnenie svojej pedagogickej innosti. Ani v takejto forme vyu ovania, kde dochádza k uplat ovaniu informa ných a komunika ných technológií (IKT) žiak neostáva pasívnou zložkou. Práve naopak, vyh adávaním dopl ujúcich informácií, podobných informácií súvisiacich s preberanou vyu ovacou témou sa aktívne zapája do práce s po íta om a internetom. Vyh adávanie týchto informácií môže by zámerné alebo nezámerné. Zámerne vyh adávanie spo íva v tom, že žiak vyh adáva informácie na internete na podnet u ite a, ktorý zadáva problémové úlohy, ktorých riešenia je možné nájs na internete. O nezámernom vyh adávaní informácií hovoríme vtedy, ke žiaci pri samovo nom prezeraní internetu vnímajú a sledujú rôzne informácie a následne ich aplikujú do preberanej témy vo vyu ovaní a tým ho doplnia a obohatia o informácie z internetu. Ak berieme vzdelávaciu funkciu školy zodpovedne a vidíme ju v rovnováhe medzi spolo enskými a individuálnymi požiadavkami, ak zvážime sú asné i budúce nároky kladené na žiaka už na 1. stupni ZŠ, potom do základného vzdelania musíme zaradi po íta a obsluhu s ním ako nevyhnutnos dnešnej doby. Internet Zapojením po íta ov do sietí sa neobmedzene rozšírili ich možnosti a objem prístupných informácií narástol do ve kých rozmerov. Internet slúži predovšetkým k rýchlejšiemu prístupu k informáciám zo všetkých oblastí, preto sa stal pre mnohých udí prostriedkom pre u ah enie práce. Internetové služby, ktoré môžu u ite ovi u ah i prípravu na vyu ovanie sú napr.: www, elektronická pošta, diskusné skupiny, vyh adáva e a pod. Služby, ktoré u ah ujú samotnú realizáciu vyu ovania sú napr.: videokonferencie (VRVS, EVO), TALK, IRC, ICQ, SKYPE a pod. A práve na základe spomínanej interaktívnej (komunikácia prebieha v reálnom ase) a neinteraktívnej (komunikácia neprebieha v reálnom ase) komunikácie dochádza hlavne u mladých udí ku komunikácií len prostredníctvom internetu. Ide o komunikáciu medzi dvomi, alebo viacerými u mi na rôzne témy, kde asto krát dochádza k popusteniu fantázie, predstavivosti. U mladých udí dochádza v malej miere aj k sugescii, kde sa hrajú na niekoho iného, kopírujú jeho vlastnosti, vymýš ajú si svet v ktorom v rámci takejto komunikácie „žijú“. Komunikujú na témy, ktorým asto krát nerozumejú na primeranej úrovni, alebo vôbec. To sú h adiska, ktoré poukazujú na nevhodné, nesprávne, zbyto né využívanie tak ve kého zdroja informácií, akým je internet. Avšak vhodným vytváraním internetových stránok, oboznamovaním so zaujímavými internetovými odkazmi, uplat ovaním po íta a a internetu na hodinách technickej výchovy s cie om poukáza na možnosti u ah enia, spestrenia práce, môžeme poukáza aj na efektívnejšie využívanie po íta a, internetu a efektívnejšej komunikácie, ktorú nám tieto prostriedky umož ujú. Napríklad zhotovením zaujímavej internetovej stránky, môže u ite žiakom poskytnú pomôcku, ktorá pri samotnej výu be poslúži ako hypertextová u ebnica, umož ujúca rýchlu a jednoduchú orientáciu s možnos ou aktualizácie informácií. 115 Pri vhodnom používaní internetu sa doslova otvorí okno do sveta, ktoré sprístupní u ite ovi a jeho žiakom nekone ný rad nových poznatkov, podporí dialóg medzi u ite om, žiakmi a rodi mi, u ah í školské hodnotenie i diagnostikovanie žiakových nedostatkov v u ení a prispeje k lepšiemu profesionálnemu sebapoznávaniu u ite ov. Vytváraním diskusných skupín na internetových stránkach môžeme podpori komunikáciu medzi žiakmi a u ite mi na témy, ktorým rozumejú, na témy, ktoré sú pre nich vhodné, primerané ich veku, na témy, ktorými môžeme podporova ich všeobecný rozh ad, sebavzdelávanie. Podporovaním videokonferencií môžeme do takejto internetovej komunikácie zapoji ve kú skupinu komunikujúcich žiakov, študentov na spolo nú tému, kde sa vz ah medzi nimi upev uje vzh adom na to, že ú astníci takejto komunikácie sa navzájom vidia, po ujú a nedochádza k takým nedorozumenia a nepochopeniam ako pri písanom slove, ak predpokladáme stále a neprerušované pripojenie do internetu. Takisto aj vývoj programovacích, i skriptovacích jazykov pre web (php, java, dhtml, html, xml a iné) umož uje využi videosekvencie, zvuk, animácie, hotové interaktívne modely, ktoré môže u ite využi pri výklade tak, aby si žiaci u ivo lepšie osvojili. Používaním nástrojov interaktívnej komunikácie akými sú ICQ, prípadne SKYPE zabezpe íme komunikáciu žiakov navzájom, prípadne medzi u ite om a žiakom na hodinách pracovného vyu ovania. Prostredníctvom týchto nástrojov si žiaci môžu rýchlo a ahko vymie a súbory, alebo zaujímavé internetové odkazy. Ak by sme chceli na našich školách uplatni takúto formu komunikácie vyžadovalo by si to dômyselnú a náro nú prípravu zo strany u ite a a dômyselnú koordináciu u ebnej látky a samotnej vyu ovacej jednotky. Vhodné využívanie po íta ov a nových IKT v školských podmienkach môže v zna nej miere u ah i a zefektívni proces u enia sa a prispie k rozvoju myšlienkových a tvorivých aktivít žiakov. [3] Všetky internetové stránky a odkazy, ktoré u ite žiakom odporú a na získavanie nových a dopl ujúcich informácií, si musí vopred sám preveri z h adiska primeranosti, vhodnosti pre žiakov a aktuálnosti k danej téme. V nasledujúcich tabu kách uvádzame nieko ko internetových stránok a odkazov na doplnenie, spestrenie u iva vychádzajúc z tém pod a u ebných osnov pre 5. až 8. ro ník základných škôl. Ro ník 5. ro . Názov celku/témy lovek a technika Technické materiály. Výrobná energia. Komunikácia v technike El. energia, jednoduché el. obvody. Elektrické spotrebi e Jednoduché stroje, prevody na prenos síl a pohybu Internetový odkaz http://www.infovek.sk/predmety/techvych/mater/ulohy.doc http://www.rmbal.sk/lepiace-pasky.htm http://www.kcs.sjf.stuba.sk/old/help/udsi/tech_mat.doc http://www.merck.sk/index.php?tid=111 http://www.ddp.fmph.uniba.sk/~ciganik/elektronika/prva.htm http://www.studentske.sk/text/?sk=../fyzika/Elektricky_prud_v _kovoch.htm http://marika.sutazinfovek.sk/mojepredmety/technickavychova_soubory/praczos 5rzs.doc http://mfweb.wz.cz/fyzika/49.htm http://cs.wikipedia.org/wiki/Jednoduch%C3%BD_stroj http://fyzika-paka.yw.sk/, http://www.infovek.sk/predmety/fyzika/expert/pokus01.htm http://sk.wikipedia.org/wiki/Kladka, 116 Ro ník 6. ro . Názov celku/témy Operácie a nástroje na spracovanie technických materiálov Ro ník 7. ro . Internetový odkaz http://sk.wikipedia.org/wiki/Vysok%C3%A1_pec http://www.zoznam.sk/katalog/Priemyselpolnohospodarstvo/Lesnictvo/ http://www.land.gov.sk/slovak/dok/drevo1.htm?start http://sk.wikipedia.org/wiki/Sp%C3%A1jkovanie http://www.stodola.sk/skolka.htm http://mesta.slovenska.sk/m_portaly/download_file_f.php ?id=12560 Názov celku/témy Mechaniza né prostriedky Prvky bytovej inštalácie Elektromontážne práce. Elektronické automatiza né a regula né prvky Internetový odkaz http://www.legacik.sk/ http://sk.wikipedia.org/wiki/ Kateg%C3%B3ria:Technika Ro ník Názov celku/témy Drobné údržbárske práce v domácnosti Internetový odkaz 8. ro . Technická elektronika http://sk.wikipedia.org/wiki/ Kateg%C3%B3ria:Technika Technické, ekonomické, ekologické, estetické zhodnotenie investícií do domácnosti Z tabu ky je zrejmé, že nie všetky tematické okruhy sú dostato ne zmapované na internete, a niektoré okruhy by bolo vhodné doplni . Preto by malo by úlohou práve u ite ov týchto technických predmetov, vytvára postupne lepšie stránky o daných témach, ktoré na internete chýbajú. Zaujímavé sú aj internetové stránky, ktoré ponúkajú možnos vedomosti nielen získava , ale aj uplat ova . Z uvedeného vyplýva, že po íta a internet tvoria nezastupite ný prostriedok k získavaniu ve kého množstva informácií, sú výborným komunika ným prostriedkom, prostriedkom pomocou ktorého môže u ite žiakov diagnostikova , hodnoti , rozvíja schopnos riešenia úloh, podporuje sebavzdelávanie a vedie ich k efektívnej práci s po íta om, osvojujú na primeranej úrovni vedomosti o technike, vytvárajú si racionálny vz ah k technike, rozvíjajú tvorivé technické myslenie. Sú nápomocné pri plnení vzdelávacích cie ov vychádzajúcich z u ebných osnov pre technickú výchovu pre 5. až 9. ro ník základných škôl. Záver Je zrejmé že v sú asnosti má výpo tová technika vo vyu ovaní dôležité miesto, no na alej zostáva len prostriedkom k dosahovaniu výchovno-vzdelávacích cie ov, z oho vyplýva, že rola u ite a vo vyu ovaní technickej výchovy zostáva nezastupite ná. Pod a nás niektoré technické predmety by bolo možné u i prostredníctvom IKT, i už formou kurzov, hlavne v takých odborných predmetoch, kde sa nevyžaduje demonštrácia v praxi. 117 Literatúra: [1]. KOLLÁRIKOVÁ, Z. - PUPALA, B.: Predškolská a primárni pedagogika Predškolská a elementárna pedagogika, Praha 2001. ISBN 80-7178-585-7. [2]. STOFFOVÁ, V.: Tvorba didaktického softvéru a jeho využívanie vo vyu ovaní. In: BÍLEK, M.- ŠVEJDA, G.: Technologické otázky vzd lávání. 1. vyd. Dob ichovice,1997, s. 116-119. [3]. LUKÁ , S.: Informa né vzdelanie v matematickom vzdelávaní. In: Zborník – Model alšieho vzdelávania u ite ov prírodovedných predmetov. Košice 2001, s. 113. Recenzia: Ing. Roman Krakovský Adresa: Mgr. Monika Olekšáková Mgr. Miroslav Ölvecký Katedra techniky a informa ných technológií, Pedagogická fakulta Univerzita Konštantína Filozofa, Drážovská 4, 949 01 Nitra E – mail: [email protected], [email protected] 118 Efekt využitia multimediálnej techniky vo výuke informatiky na našej škole Miroslav Oravec Multimediálna technika je súbor technických zariadení, spolupracujúcich s výpo tovou technikou a ovplyv ujúca zmysly študenta, hlavne zrak a sluch. Správne pôsobenie na tieto zmysly spôsobuje, že študent nielen že lepšie pochopí prednášanú látku, ale na základe „vizuálnej stopy“ si dokáže látku jednoduchšie a dlhodobejšie zapamäta . Cie om tohto príspevku je zhrnutie poznatkov z výuky tried bez a s touto technikou na hodinách informatiky. Úvod V po iatkoch výuky informatiky na stredných školách sa predpokladalo, že jediným a plne dosta ujúcim nástrojom na výuku informatiky a zárove jedinou pedagogickou pomôckou je a bude – navždy – po íta . Naozaj, v po iatkoch zavádzania výuky to aj skuto ne sta ilo, zvláš na netechnických školách, medzi ktoré môžeme zaradi gymnáziá všeobecne a tak aj našu školu – gymnázium M.R.Štefánika v Novom Meste nad Váhom. Avšak s rozvojom informatiky ako technického oboru a s rozvojom informatizácie spolo nosti sa za ína ukazova , že po íta ako samotný nástroj sa pri výuke stáva málo efektívnym. Pre o? 1 Podstata efektivity výuky Treba poznamena , že to je dôsledok rôznych faktorov – od technických po politické. Školstvo bolo do tej doby považované za základ u pedagogických a u ebných pomôcok, ve kto mal vtedy doma sústruh, rez motora, osciloskop i kostru loveka. Študent bol doslovne odkázaný na to, že si s týmito pomôckami „pohrá“ iba v škole. Takéto pomôcky morálne nestárli – na kostre loveka sa za posledné tisícro ie ni nezmenilo, vypreparované vzorky lesnej zveri ni nestratili na svojej didaktickej hodnote. Ale o po íta e? Informatický boom, spôsobený prudkým technickým rozvojom elektroniky spôsobuje, že dnes zakúpený po íta bude za mesiac morálne starý, teda ak dnes sp a všetky technické požiadavky a je akoby na špici pokroku, zajtra už vynájdu lepšie, dokonalejšie a rýchlejšie ipy i pamäte, programy a opera né systémy. Naše školstvo nie je na takúto rýchlu kvalitatívnu zmenu pripravené. Po íta ako u ebná pomôcka je finan ne nákladná a tak jej prípadná ve mi astá obmena je pre niektoré školy nereálna. Naopak, v domácom prostredí sa po íta stáva ak nie samozrejmos ou, tak aspo nutnos ou. Rodinný rozpo et vo vä šej miere dovo uje pravidelnú modernizáciu „informa ného parku“ a tak nastáva situácia, že študenti pracujú doma na po íta och, ktoré sú o jednu alebo dve generácie lepšie ako v škole. Dostupnos po íta ov doma spôsobuje, že študenti už prichádzajú na výuku predpripravení. Vyu ujúci sa dostáva do situácie, kedy je v podstate hendikepovaný. Klasický spôsob informatickej výuky, ke u ite obchádza všetky po íta e v triede, skupinku po skupinke a všade opakuje tie isté innosti, tie isté slová a zodpovedá na tie isté otázky, je preto ve mi neefektívny. Stráca možnos upúta pozornos študentov žiadaným smerom, lebo pokým sa venuje jednému študentovi alebo skupinke okolo jedného po íta a, ostatní sa nudia. Treba poveda , že nie vždy, ve mi záleží na preberanej látke. 119 Takým vhodným príkladom neefektívnosti je napríklad výuka triedenia dát v danom tabu kovom editore – len slovný popis jednotlivých postupných krokov je nedosta ujúci. Preto je potrebná praktická ukážka. Ale kde? No predsa priamo na obrazovke po íta a! A tak mu nezostáva ni iné, ako obchádza jednotlivé po íta e a opakovane ukazova danú postupnos krokov. Vyššie spomínaným spôsobom práve pre viacnásobne opakovanú innos dochádza k zna nému zdržiavaniu výuky. Aj ke možno asový a tematický plán s týmto sklzom po íta, vyu ujúci býva po hodine naozaj vy erpaný, a ak má v ten istý de viacero tried s rovnakou nápl ou, vyu ovanie už pre neho vôbec nie je rados ou. 2 Multimedálna výbava u ebne Na základe rozhodnutia rodi ovskej rady bolo možné do jednej z troch po íta ových u ební na našej škole investova peniaze do multimediálnej výbavy. Zakúpil sa kvalitný dataprojektor s ve kou svietivos ou, reproduktory, slúchadlá s mikrofónom, druhý – sekundárny monitor pre pracovisko u ite a, laserové ukazovátko a príslušné softvérové vybavenie. Pracovisko u ite a má teda dva monitory. Na primárnom monitore u ite zobrazuje to, o chce študentom ukáza , napríklad už vyššie spomínanú postupnos krokov pri triedení dát v tabu kovom editore. To, o sa zobrazuje na tomto monitore je sú asne zobrazované pomocou dataprojektora na plátne v ele u ebne o rozmeroch 2 x 3 metre, iže s dostato nou ve kos ou aj pre študentov s postihnutím zraku. Ak chce vyu ujúci nie o popísa na danom zobrazení, môže použi k tomu pohyb myši alebo laserové ukazovátko. Na sekundárnom širokouhlom monitore má vyu ujúci v aka nainštalovanému softvéru zobrazené zmenšené obrazovky jednotlivých po íta ov, na ktorých pracujú študenti. V aka tomu má jednozna nú spätnú väzbu o aktivite študenta a to centralizovane, teda z jedného miesta. Už nemusí obchádza jednotlivé pracoviská študentov. Ba dokonca, v aka softvéru môže priamo zo svojho pracoviska ovplyv ova prácu študenta. Ak spozoruje, že študent vykonal nesprávnu operáciu, môže jednoduchým spôsobom prevzia na dia ku jeho klávesnicu a myš a innos uvedie na správnu mieru, o študent zárove sleduje na svojej obrazovke. U ite zárove môže na dataprojektore zobrazi výstupy jednotlivých pracovísk, takže aj študenti môžu vidie výsledky svojich spolužiakov bez toho, aby sa bezhlavo premiest ovali po u ebni. 3 Porovnanie metód výuky Aby sme zistili efekt zavedenej „technológie“, dohodli sme sa s vedením školy, že vykonáme dva pokusy. Prvý bude testova reakcie študentov, druhý reakcie u ite ov. 4 Pokus „U ite “ Podstatou pokusu s pracovným názvom „U ite “ je, že vyu ujúci, nech sa volá M. odu í tú istú tému so štyrmi nezávislými, rovnocennými skupinami študentov. Prvú a tretiu skupinu odu í „starou“ metódou v klasickej u ebni, druhú a štvrtú skupinu odu í v modernizovanej u ebni. 5 Pokus „Študent Podstatou tohto pokusu sú tri rovnocenné skupiny študentov. Prvá a druhá skupina studentov sa po ur itú vopred stanovenú dobu vyu uje v klasických u ebniach pod vedením u ite a J. a I., tretia skupina sa vyu uje vo vylepšenej u ebni pod vedením u ite a M.. Po uplynutí stanovenej doby si skupiny spolu s vyu ujúcimi vymenia u ebne rota ným spôsobom 120 a pokra ujú vo výuke inou témou. Toto zopakujú nieko kokrát, aby sa každá skupina dostala do modernizovanej u ebne aspo raz. 6 Výsledky Všetky skupiny študentov, študujúcich v zmodernizovanej u ebni nielen že dosahovali podstatne lepšie študijné výsledky ako skupiny v klasickej u ebni, ale dokázali prebra dané u ivo viac do h bky. Vzh adom na ušetrený as, ke u ite vysvet oval úlohu iba raz za sledovania všetkých študentov na projek nom plátne, mohol si dovoli vyskúša variácie príkladov preberanej látky, ktoré viedli k upev ovaniu znalostí a zru ností. Ba dostavil aj sekundárny efekt – ke vyu ujúci preskúšaval ur itú látku i príklad, prepol zobrazenie po íta a skúšaného študenta na dataprojektor, teda aj ostatní študenti sledovali úspech i neúspech skúšaného študenta. Zistilo sa, že v tomto prípade sa skúšaní študenti stávali v odpovediach opatrnejšími a zodpovednejšími, lebo sa nechceli zosmiešni pred ostatnými študentmi. (Tento jav je známy z klasického verejného skúšania pred tabu ou, ktoré vo výuke informatiky vzh adom na jeho potrebu pracova s po íta om v podstate vymizlo). 7 Hodnotenie zo strany u ite ov U pokusu s názvom „U ite “ boli výsledky jednozna nejšie. Všetci vyu ujúci vyhodnotili výuku v modernizovanej u ebni ako jednozna ne ve mi efektívnu. Na základe možnosti zobrazovania dataprojektorom si už vopred dokázali pripravi ur ité schémy, obrázky, postupnosti ba dokonca výukové videá, ktoré sa dali použi hromadne a hlavne viacnásobne. Možnos spätnej väzby na sekundárnom monitore umož uje vyu ujúcemu prispôsobi tempo preberanej látky tak, aby ani jeden študent i skupina za po íta om nezaostávala za ostatnými. V aka okamžitému kompletnému preh adu toho, o sa deje na iných po íta och mohol svojim ru ným zásahom priamo zo svojho pracoviska riadi celú vyu ovaciu jednotku. 8 Hodnotenie zo strany študentov Hodnotenie pokusov zo strany študentov už nebolo také jednozna né. V globále študenti ohodnotili výuku v modernejšej u ebni za efektívnejšiu o do h bky a kvality u iva, ale aj z poh adu získaných návykov. Ohodnotili za ve mi pozitívne aj to, že zložitejší obrázok nemusel vyu ujúci prácne a zd havo kresli na tabu u, o ob as viedlo k rôznym nejasnostiam a omylom. Študentom však vadilo „sledovanie“ ich inností na sekundárnom monitore. Už nemohli beztrestne vykonáva innosti, ktoré sa od nich neo akávali, ako komunikova pomocou Internetu, ICQ a podobne. Taktiež pri písaní textu alebo nap aní tabuliek už nebolo možné o i len krátkodobo vytvára text, ktorý by mal vulgárne prvky. Hovorili tomu „Ve ký brat a sleduje...“ alej študentom nevyhovovala získaná úspora asu, ktorú u ite využil na skúšanie a tým mal vyšší po et známok. Ani však netreba poznamena , že tieto hodnotenia zo strany študentov sú ve mi subjektívne a v skuto nosti potvrdzujú, že pokus bol úspešný. Záver Na základe získaných poznatkov, reakcií u ite ov aj študentov bolo rozhodnuté, že sa postupne dovybavia aj ostatné u ebne informatiky. Pri ukážke možností ostatným vyu ujúcim bolo vedením školy rozhodnuté vybudova jednu multimediálnu u eb u pre výuku všeobecnovzdelávacích predmetov, kde za základ bola vybratá inteligentná tabu a, po íta , pripojenie na Internet a príslušné programové vybavenie. Efektivita tejto u ebne sa ešte len testuje a môže by obsahom iného príspevku. V podstate sa potvrdilo porekadlo: „Raz vidie je lepšie ako sto ráz po u a tisíc ráz íta “. 121 Recenzia: doc. Ing. Igor ernák, PhD., KI PF KU Adresa: Ing. Miroslav Oravec Gymnázium M.R.Štefánika Športová 41, 915 01 Nové Mesto nad Váhom E-mail: [email protected] 122 Využitie logických hier pri výu be algoritmov Hedviga Ortan íková Abstrakt: Informatika je už dlho sú as ou bežného života. Takmer každý lovek už ovláda prácu na osobnom po íta i. Vo vä šine domácností je po íta samozrejmos ou a pre vysokoškolského študenta sa stal prenosný po íta nenahradite nou pomôckou. Žiaci stredných škôl majú k po íta om prevažne len formálny vz ah. Preto je úlohou informatiky rozvíja logické a algoritmické myslenie, schopnos u i sa, vedie správne vyjadri myšlienky a postupy a ich zaznamenanie vo formálnych jazykoch. Táto úlohu sa dá naplni výu bou používate ského využitia po íta a a aj výu bou programovania. Úvod udský život je plný rozhodnutí, vrátane závažných volieb omu veri a omu nie. Hoci každý uprednost uje veri v pravdu, asto nesúhlasíme jeden s druhým o je v jednotlivých prípadoch pravdivé a o nie. Logické myslenie nie je magický proces, záležitos genetických predpokladov alebo vlôh, ale ide o natrénovaný proces. Je to proces, pri ktorom sa snažíme dospie k riešeniu nejakého problému. Problémy alebo situácie, ktoré vyžadujú logické myslenie, vyžadujú štruktúru a argumenty, ktoré dávajú zmysel. Základom logického myslenia je postupné myslenie. Tento proces zahr uje prijímanie dôležitých myšlienok, oboznamovanie sa s faktami a samozrejme formovanie záverov. Všetky asti by mali na seba nadväzova , z oho vyplýva, že myslie logicky znamená myslie po krokoch. Na rozvoj myslenia vplýva nespo etné množstvo faktorov, ako výber u iva, výber metódy akou sa bude u ivo prezentova , duševná pohoda žiaka, o cíti, o si myslí a pod. Okrem osvojenia si pojmového materiálu, u íme deti vymedzova , definova a tvori pojmy. Tvorenie záverov, súdov a úsudkov prebieha pod a istých zákonov myslenia. Sú asná didaktická a po íta ová technika poskytuje ve ké možnosti pre využívanie situa ných a inscena ných metód. Tieto metódy umož ujú žiakom aplikova u ivo v nových situáciách, podporujú ich aktivitu, zvyšujú záujem o u ivo, rozvíjajú tvorivos a tak tiež rozvíjajú logické a algoritmické myslenie žiakov, o má za následok humanizáciu vyu ovacieho procesu. Problémové situácie podporujú rozvoj myslenia žiakov, vyu ovacie hodiny sa stávajú pre žiakov podnetnejšie a prí ažlivejšie, žiakov u ia prekonáva prekážky a vedú ich k aktívnej innosti, nau ia ich dáva informácie do vzájomných súvislostí, ím získavajú návyky pre získavanie nových vedomostí. Logické úlohy Logické úlohy, ktoré by mali tvori motiva nú as hodiny, prispievajú k rozvoju logického a algoritmického myslenia u žiakov. Úlohy by mali žiakov zauja a vzbudi v nich zvedavos . Hra je žiakom aj v tomto veku ešte blízka, preto forma hier nepôsobí na žiakov agresívne, iže žiaci sa môžu úlohe venova bez nátlaku, pretože sú motivovaní vlastnou vô ou uspie pri riešení úloh. Priebežným riešením logických úloh, po as vyu ovania predmetu informatika, sú žiaci konfrontovaní s rôznymi problémami. Na ich riešenie využívajú logické a algoritmické myslenie Úlohy môžeme rozdeli do nieko kých kategórií – slovné hra ky, matematické úlohy, IQ testy, priestorové, kombinatoricke, kreslené úlohy, úlohy so zápalkami, alej sem môžeme zaradi rozli né logické po íta ové hry a tiež krížovky, osemsmerovky, bludiská a pod.. Ako príklady môžeme uvies nasledujúce úlohy. 123 1. Existujú aspo dve otázky, na ktoré nik nemôže odpoveda áno, ale len nie. Ktoré? 2. o sa vyskytuje raz v každej minúte, dvakrát v každom momente, ale ani raz v roku ? 3. Dopl te logicky nasledujúci obrázok: a) b) c) d) 4. Je legálne, aby si muž zobral za ženu sestru svojej vdovy? 5. Na obrázku je znázornených 6 pohárov. Striedavo sú jeden plný, jeden prázdny. Dokážete ich usporiada tak, že budú ved a seba 3 prázdne a 3 plné poháre? Pozor, pohnú však môžete len jedným z nich! alej sa v motiva nej asti hodiny môžu využi rozli né hry zamerané na logické a algoritmické myslenie, ktoré sú vo ne prístupné na internete. Vizualizáciou algoritmu môžu žiaci lepšie pochopi problematiku a tak ju ahšie zvládnu Žiaci si na za iatku vyu ovania spustia internetový prehliada a zadajú adresu, ktorú im nadiktuje vyu ujúci. Na danej stránke si potom formou hry odskúšajú rôzne algoritmy. Úloha sa môže pomocou projektora premietnu a žiaci ju už len riešia na papieri. Tu odpadajú aj finan né nároky, pretože nie je potrebné jednotlivé úlohy tla i alebo robi z nich dostato ný po et kópii. V prípade, že vyu ujúci nemá k dispozícií projektor, môže zadania úloh prepísa do dokumentu Word, uloži ich na pevný disk každého po íta a, aby boli prístupné pre každého a žiaci ich mohli ma kedyko vek k dispozícii. Príprava jednotlivých úloh je ve mi krátka, pretože úlohy majú vä šinou stru né zadania. Preto sa dá za chví u pripravi viacej úloh, ktoré sa následne dajú použi na viacerých hodinách. Logické úlohy na internete Pre prácu s hrami na internete si treba vyhradi dostatok asu. Jednotlivé úlohy sú rôzne asovo náro né, a preto sa nedajú vždy využi . Zato však ponúkajú viacero výhod: vizualizáciu algoritmu, interaktivitu, vyššiu motiváciu žiaka. Hry zamerané na logické a algoritmické myslenie sa dajú využi aj v prípade, ak žiak už svoju prácu na hodine skon il a do konca vyu ovacej hodiny ostáva ešte as. Ako príklad uvádzam dva príklady po íta ových hier z internetu [4]. ( alšie odkazy na internetové hry sú uvedené za literatúrou.) Prvou úlohou žiaka je prepravi vlka, ovcu, a debnu kapusty na druhú stranu jazera (obr. 1). Treba si uvedomi , že vlk zje ovcu a ovca zje debnu kapusty, ak nie je muž nablízku. 124 Obr. 1 Ukážka internetovej hry Prievozník Podobnou úlohou je pomôc prejs rodine na druhú stranu po moste (obr. 2). Je noc, takže musia použi lampu. Každej osobe trvá rôzne dlho, kým prejde cez most. Je to 1, 3, 6, 8 a 12 sekúnd. Most unesie maximálne dve osoby. Pár musí ís rýchlos ou pomalšej osoby. Lampa svieti 30 sekúnd. Obe hry sa ovládajú pomocou myši a tla idiel klávesnice. Obr. 2 Ukážka internetovej hry Most Všetky spomínané úlohy boli využité pri pedagogickom experimente k diplomovej práci. Pri riešení úloh museli žiaci využíva logické postupy a myslenie. Pod neúspech pri riešení úloh sa niekedy podpísala nepozornos pri ítaní zadania a odpisovanie. Zaradenie logických úloh do motiva nej asti hodiny malo na žiakov pozitívny dopad, najmä pre záujem žiakov rieši úlohy a ich následnej radosti, ke sa dozvedeli, že boli pri riešení úspešní. Úlohy nepredstavovali pre žiakov stresový faktor, ale formu zábavy. Schopnos logicky a algoritmicky myslie sa u žiakov postupne rozvíjala. Naj astejšie problémy boli nepozornos pri ítaní zadaní, problémy pri riešení úloh matematického charakteru, žiaci si nepomáhali kresbami a niektorí žiaci sa rýchlo vzdali, ak sa im zadala úloha príliš náro ná. Preto bolo potrebné žiakov pri práci sledova a prípadne slovne motivova . Záver Riešenie logických úloh na hodinách informatiky má význam a môže pomôc pri rozvíjaní logického a algoritmického myslenia. Na vyu ovacích hodinách informatiky asto chýba motiva ná as a nekladie sa dôraz na rozvoj takéhoto myslenia. Rozvoj logického a algoritmického myslenie prebieha len po as samotného programovania a nijakou inou formou. Málokedy sa využívajú možnosti, ktoré nám poskytuje internetový svet. 125 Využívanie internetu žiakmi na hodinách informatiky je vä šinou zamerané na získavanie informácií a tvorbu referátov a projektov. Na základe skúseností odporú am využi rôzne logické úlohy a vo ne prístupné hry na internete na rozvoj algoritmického myslenia u žiakov stredných škôl a to po as celého vyu ovania predmetu informatika. Odporú ala by som zamera sa na úlohy matematického charakteru, na úlohy so slovnými hra kami, úlohy ktorých riešenie si vyžaduje pozorné ítanie a následné uvedomenie si jednotlivých faktov. Po et úloh v motiva nej asti hodiny by mal by prispôsobený schopnostiam žiakov v skupine. Literatúra [1] GAHÉR, F.: Logika pre každého, IRIS Bratislava, ISBN 80-89018-54-8 [2] STOFFOVÁ, V. a kol.: Informatika informa né technológie a výpo tová technika terminologický a výkladový slovník, Edícia Prírodovedec . 84, FPV UKF Nitra 2001, ISBN 80 – 8050 – 450 – 4. [3] http://72.14.221.104/search?q=cache:1GCgIEkf5C8J:www.edi.fmph.uniba.sk/kalas/V yucba/Didaktika_informatiky/Informatika_a_informatizacia2.doc+algoritmick%C3% A9+myslenie&hl=sk&gl=sk&ct=clnk&cd=6 Po íta ové hry: [4] http://www.plastelina.net [5] http://www.onemorelevel.com/games.php?game=284 [6] http://www.gizdic.com/freegames/gamespages/towerofhanoi.htm http://www.semecky.com/hadanky/ [7] http://sweb.cz/jirka_lala/ [8] http://www.hlavolamy.szm.sk/ Recenzia: Ing. Anna Kútna Adresa: Ing. Hedviga Ortan íková Katedra informatiky, Pedagogická fakulta, Katolícka univerzita Nám. A. Hlinku 56/1, 034 01 Ružomberok E – mail: [email protected] 126 Live CD distribúcia OS GNU/Linux Edubuntu pre potreby ZŠ Karol Pauchly Abstrakt: Predstavenie Live CD distribúcie OS GNU/Linux Edubuntu nielen ako nástroj bežného u ite a na ZŠ bez nutnosti jej inštalácie, ale aj ako systém pre správcu školskej PC u ebne v zmysle vlastnej modifikácie a nasadenia v terminálovom riešení LTSP. Úvod OS GNU/Linux poskytuje z poh adu bežného používate a štandardné služby ako akýko vek iný opera ný systém (Mac OS, Solaris, BSD, MS Windows, …). OS GNU/Linux je distribuovaný pod licenciou GNU/GPL, o umož uje jeho používate ovi prístup k zdrojovým súborom, vlastnú modifikáciu i alšie šírenie. 1 Distribúcie OS GNU/Linux Pod pojmom Linux zvä ša rozumieme len jadro systému bez alších SW aplikácií. Pre bežného používate a sú však dôležité práve tieto aplikácie. Pre OS Linux ich bolo napísaných nepreberné množstvo (tiež prevažne pod licenciou GNU/GPL). Distribúcia OS GNU/Linux predstavuje vlastný OS Linux a komplex vybraných SW aplikácií vo forme inštala ných balí kov (deb, rpm, tgz) alebo komprimovaných zdrojových súborov. Inštalácie OS GNU/Linux Inštalácie OS GNU/Linux na pamä ovom médiu po íta a (HDD) možno orienta ne rozdeli na dve skupiny: pracovná stanica (Desktop): používate má k dispozícii nieko ko grafických prostredí (KDE, Gnome, Xfce, FluxBox), najbežnejšie SW aplikácie ako je kancelársky balík (textový editor, tabu kový kalkulátor, nástroj na tvorbu prezentácií, databázový nástroj), multimediálne SW aplikácie (prehráva e zvuku a videa, grafické editory, nástroje na spracovanie a editáciu zvuku a obrazu), SW aplikácie pre prácu v sieti internet (webový prehliada , poštový klient), hry a pod. server: používate má k dispozícii nástroje pre nastavenie webového, poštového, tla ového, súborového, ... servera (apache, php, postgresql, nfs, samba, ...), asto bez grafického prostredia Uvedené rozdelenie nemá striktné ohrani enie, jednotlivé SW aplikácie možno inštalova aj neskôr a napríklad do pracovnej stanice nainštalova webový server, i do pôvodne serverovú inštaláciu doplni o grafické prostredie a nástroje pre sadzbu textu (LaTex). Medzi naj astejšie používané distribúcie patrí Debian, Gentoo, Slackware, Fedora Core, Aurox, Mandriva, SuSE a dajú sa získa priamo z webových stránok vo forme iso obrazov. Live distribúcie OS GNU/Linux Live distribúcie OS GNU/Linux nevyžadujú inštaláciu na HDD po íta a. Je potrebné zabezpe i bootovanie z CD/DVD mechaniky (v nastavení BIOS-u). Svižnos práce s Live distribúciami OS GNU/Linux závisí od HW vybavenia PC, najmä od ve kosti opera nej pamäte RAM a frekvencie CPU. Live distribúcie OS GNU/Linux po nabootovaní umož ujú 127 prácu s údajmi z HDD (aj zápis na NTFS partície), sprístupnia USB výmenné zariadenia a periférie. Live distribúcie OS GNU/Linux možno orienta ne rozdeli na nieko ko skupín: systémové: minidistribúcie obsahujúce prevažne systémové nástroje a utility (SystemRescueCd, Damn Small Linux, Brutalware) multimediálne: distribúcie obsahujúce multimediálne prehráva e a kodeky (MoviX, GeeXBoX) desktopové: distribúcie obsahujúce SW aplikácie pracovnej stanice (Knoppix, Danix, Slax, Mandriva One Live, Fedora Live) Ubuntu GNU/Linux Iso obrazy distribúcie OS GNU/Linux Ubuntu (a klonov Kubuntu, Xubuntu Edubuntu) sú jednak vo forme inštala ných médií (Server) a zárove aj ako Live CD. Po nabootovní Live verzie je však možnos túto distribúciu nainštalova nieko kými klepnutiami v grafickom prostredí na HDD aj bez inštala ných médií. Jednotlivé klony sa odlišujú použitým grafickým prostredím (Ubuntu – Gnome, Kubuntu – KDE, Xubuntu – Xfce) a výberom SW aplikácii. V distribúcií Edubuntu sú pridané eduka né vzdelávacie SW aplikácie a hry, vhodné pre školy. 2 Live CD distribúcia OS GNU/Linux Edubuntu v škole Ako už bolo spomenuté vyššie, pre svižný beh aplikácií potrebujeme aj dostato né HW vybavenie. Ak aplikácie z Live CD bežia pomaly, je najvyšší as uvažova o inštalácii na HDD, prípadne o LTSP riešení u ebne (vi . nižšie). Žiaci môžu Live distribúciu OS GNU/Linux Edubuntu používa doma, u itelia doma na prípravu na vyu ovacie hodiny a tiež v škole. Live distribúcia OS GNU/Linux Edubuntu má korene v distribúcii Debian GNU/Linux a je tak prístupné obrovské množstvo SW aplikácii aj z repozitárov OS GNU/Linux Debian. Eduka né SW aplikácie sú iasto ne lokalizované do slovenského jazyka. Dôvody pre použitie distribúcie GNU/Linux Edubuntu v školách možno zhrnú do týchto bodov: práca s otvorenými formátmi špecifické eduka né SW aplikácie jednoduchá možnos inštalácie na HDD z grafického prostredia LTSP podpora tenkých klientov nástroje pre prácu v PC u ebni (možnos posielania správ, zdie anie pracovnej plochy, monitorovanie klientskych staníc (bežiace procesy, pracovné plochy), možnos odpoji klienta) Modifikácia Live CD distribúcie OS GNU/Linux Edubuntu Špecifické požiadavky na SW aplikácie Live CD distribúcie OS GNU/Linux Edubuntu možno realizova jej modifikovaním. Ke že sme obmedzení kapacitou CD média, treba rozvážne zvoli , ktoré SW aplikácie budú priamo sú as ou. Pre ilustráciu uvedieme niektoré možnosti modifikácie: nastavenie predvoleného jazyka (SK) nastavenie predvoleného X manažéra (FluxBox) pridanie predvolených zdrojov SW balíkov (Canonical Commercial Repository, PLF Medibuntu) aktualizácia systému, novšie verzie SW aplikácií, opravy cielený výber eduka ných SW aplikácií (napríklad pre použitie na I. stupni ZŠ budeme potrebova iné SW aplikácie ako v maturitnom ro níku strednej školy) Live CD distribúcie OS GNU/Linux Edubuntu možno modifikova bu v grafickom prostredí (reconstructor, uck) alebo pomocou konzolových príkazov. Pri modifikácii v grafickom 128 prostredí je tiež možnos pracova v chroot prostredí z konzoly. Domovské stránky pre aplikácie umož ujúce modifikáciu v grafickom prostredí sú: 1. http://reconstructor.aperantis.com/ 2. http://uck.sourceforge.net/ Podrobnejšie informácie pre modifikáciu pomocou konzolových príkazov sú na stránke: https://wiki.ubuntu.com/LiveCDCustomizationHowTo 3 LTSP riešenie PC u ebne Filozofiou LTSP (Linux Terminal Server Project) riešenia PC u ebne je beh všetkých aplikácií na centrálnom serveri. Žiaci majú k týmto aplikáciám prístup pomocou klientskych staníc (terminálov). Klientska stanica je v podstate vstupno-výstupné zariadenie, ktoré zbiera udalosti z klávesnice a myši a zobrazuje výstup na monitore. Jediné o musí beža na klientskej stanici je jadro OS a klient X servera. Z h adiska HW je preto prvou nutnou podmienkou pre klientske stanice minimálne 32MB opera nej pamäte, optimálne tak 64MB – 128MB. Druhou nutnou podmienkou je po íta ová sie , vhodný model predstavuje 1Gbit pripojenie servera k switchu a odtia alej 100Mbit linky ku klientskym staniciam. Tre ou podmienkou je bootovanie klientov zo sie ovej karty, o dosiahneme bu nastavením v BIOS-e alebo vytvorením bootovacej diskety pre konkrétnu sie ovú kartu. Obrazy bootovacej diskety možno získa zo stránky http://www.rom-o-matic.net/. o sa týka servera, tak podstatná je ve kos opera nej pamäte, pre 15 klientskych staníc so spusteným X serverom a bežnými SW aplikáciami odporú ame 1-2GB RAM. Pripojenie klientskej stanice do systému spo íva v zastr ení sie ových káblov a jej zapnutí, všetko ostatné sa vykoná samo. Údržba a konfigurácia takejto u ebne sa redukuje iba na server (správa ú tov, konfigurácia služieb poskytovaných serverom (DHCP, TFTP, NFS, XDM, ...), inštalácia SW aplikácií, ...). Pri použití distribúcie OS GNU/Linux Edubuntu je základná konfigurácia nastavená hne po inštalácií. Medzi výhody LTSP riešenia PC u ebne patrí najmä: jednoduchá inštalácia OS GNU/Linux na serveri jednoduchá konfigurácia a údržba u ebne jednoduchý upgrade systému a inštalácia SW aplikácií jednoduchá správa používate ských ú tov jednoduchá záloha, údaje všetkých žiakov sú umiestnené na centrálnom serveri výborná stabilita a bezpe nos systému možnos legálne pripoji viac ako 10 klientov využitie slabších PC cena PC u ebne Záver Záverom len naše doporu enie: pre domácnosti žiakov: Live CD + inštalácia na HDD pre domácnosti u ite a: Live CD + inštalácia na HDD pre školu (u ite ): Live CD + požiadavky na inštaláciu na HDD pre školu (správca PC u ebne): inštalácia na HDD alebo LTSP riešenie Literatúra: http://ubuntu-sk.org/ http://ubuntu.kayle.sk/ http://wiki.ubuntu.cz/ http://ubuntu.wz.cz/ 129 http://www.edubuntu.org/ http://www.frozentech.com/content/Livecd.php Recenzia: Ing. Pavol Laj iak Adresa: PaedDr. Karol Pauchly ZŠ s MŠ Chlebnice E – mail: [email protected] 130 Využitie eduka ných aplikácií Live CD distribúcie OS GNU/Linux Edubuntu na ZŠ Zuzana Pauchlyová Abstrakt: Možnosti využitia eduka ných SW aplikácií live distribúcie OS GNU/Linux Edubuntu vo vzdelávaní na ZŠ, dostupné aplikácie pre I. a II. stupe ZŠ. Úvod Na úvod citát z u ebných osnov: „V škole sa môže používa len legálne nadobudnutý SW. Je neprípustné, aby sa vo vyu ovaní používal, resp. predvádzal SW nadobudnutý porušením licen ných a autorských práv. Tým by sa nemohol dosiahnu jeden zo základných výchovných princípov a tiež jeden zo všeobecných cie ov informatiky vo vzdelaní – nau i sa rešpektova intelektuálne vlastníctvo. Predmet informatika musí vychováva právne vedomie v súvislosti s IT.“ Z vyššie citovaného vyplýva, že ak ja ako u ite ka predpokladám u žiakov aj samostatnú prácu na ich domácich PC, budem v škole používa OSS. Eduka né SW aplikácie na I. stupni ZŠ Cie om vyu ovania predmetu informatická výchova je zoznámi žiakov s PC, konkrétne v 1. ro níku dosiahnu najzákladnejšie zru nosti a zásady práce s PC: zapnutie/vypnutie, práca s myšou a klávesnicou, využitie možností jednoduchého grafického a textového editora. V 2.ro níku ide o rozšírenie zru ností pri práci s klávesnicou a myšou vytváraním dokumentov obsahujúcich textovú aj obrazovú informáciu, žiaci si vedia vytvori , uloži a otvori dokument, získavajú základy algoritmického myslenia a oboznamujú sa s niektorými službami internetu. asovo-tematické plány a prípravy na vyu ovacie hodiny predmetu informatická výchova možno nájs na stránke: http://informatika.zsdlha.sk. Na vyu ovaní používame najmä nasledovné SW aplikácie: GCompris Domáca stránka projektu: http://www.ofset.org/gcompris/ GCompris je vo ne dostupný SW ur ený pre OS GNU/Linux. Je produktom viacerých autorov komunity šíriacej OSS. GCompris je sú as ou GNU projektu, podlieha verejnej GNU GPL licencii, v ktorej je zakotvená možnos vo ného šírenia programu ako aj úprav v programe. GCompris predstavuje súbor jednoduchých aktivít, ur ený primárne pre deti od 2 do 10 rokov, lokalizovaný aj v slovenskom jazyku. Niektoré aktivity sú zamerané na zábavu, ale vä šina je zameraná pre výu bu. Krátke aktivity môžu pomôc u ite ovi nielen pri precvi ení základných vedomostí u žiakov na I. stupni ZŠ, ale tiež ako motivácia pri vysvet ovaní nových poznatkov. Childsplay Domáca stránka projektu: http://childsplay.sourceforge.net/ Childsplay opä predstavuje súbor jednoduchých aktivít, ur ených pre deti od 2 do 10 rokov, so zameraním na výu bu. Jednotlivé aktivity v aplikácii Childsplay: zvuky zvierat 131 zvukové pexeso hra tenis pacMan matematika násobilka obrázkové pexeso písmenká angli tina so zvieratkami angli tina s íslami nájdi zvieratká pod a zvuku padajúce písmenká biliard KTuberling Domáca stránka projektu: http://opensource.bureau-cornavin.com/ktuberling/ KTuberling podporuje u enie sa názvov astí tela, tváre, odevu pri skladaní tvári ky alebo oceánu. Úlohou žiaka je posklada o najveselšiu tvári ku alebo morský svet, pri om sa podvedome u í nielen názvy astí udskej tváre, ale aj názvy rôznych morských živo íchov. TuxPaint Domáca stránka projektu: http://www.tuxpaint.org/ TuxPaint je kresliaci nástroj pre žiakov na I. stupni ZŠ. Kombinuje ahko použite né rozhranie, zvukové efekty a rôznorodos kresliacich nástrojov, ím podporuje umeleckú tvorivos žiakov. Aplikácia Tuxpaint má plátno fixnej ve kosti alebo môže by spustená v celoobrazovkovom režime. TuxPaint je vhodný na vytváranie projektov, tam kde je nutné kombinova prácu s textom a grafikou. GNU Paint Domáca stránka projektu: http://gpaint.sourceforge.net/ GNU Paint je aplikácia pre mladých výtvarníkov. Žiaci I. stup a ZŠ vytvárajú svoje obrázky s použitím štandardných grafických nástrojov. Little Wizard Domáca stránka projektu: http://littlewizard.sourceforge.net/ LittleWizard je vývojové prostredie pre deti. Prostredie tvorí vlastný mikrosvet s malým arodejníkom. Aplikácia je OSS alternatívou ku komer nému prostrediu Baltík. Pre použitie na I. stupni ZŠ alej doporu ujem tieto SW aplikácie: • TuxMath – eduka ná matematická hra • TuxMathScrabble – eduka ná matematická hra • TuxType – eduka ná hra, nácvik práce s klávesnicou • KLettres – aplikácia z projektu KDE Edu, eduka ná hra, nácvik práce s klávesnicou • Concentration – pexeso, eduka ná hra, rozvoj pamä ových schopností • blinKen – aplikácia z projektu KDE Edu, eduka ná hra, rozvoj pamä ových schopností • KHangMan – aplikácia z projektu KDE Edu, eduka ná hra, rozvoj slovnej zásoby Eduka né SW aplikácie na II. stupni ZŠ Na II. stupni ZŠ vyu ujem technickú výchovu. Na tvorbu technických výkresov a ná rtov využívame SW aplikáciu Dia, ktorá umož uje prostredníctvom vektorovej grafiky jednoduchú tvorbu i editáciu zobrazení na jednu priemet u, pravouhlé premietanie 132 a zobrazenie v reze, tiež na kreslenie elektrotechnických schém. Používame kancelársky balík OpenOffice.org na vytváranie referátov a prezentácií zameraných na dopravu, stavby, domáce spotrebi e. V tabu kovom editore sa žiaci u ia robi jednoduché hospodárske výpo ty. Pri svojich prácach samozrejme využívajú informácie z internetu (prehliada Firefox). V deviatom ro níku žiaci za ínajú s tvorbu webových stránok v textovom editore gedit s využitím zvýraznenia html syntaxe. Okrem technickej výchovy vyu ujem aj výchovu výtvarnú. Využívame grafické SWaplikácie GNU Paint, KolourPaint, TuxPaint, Gimp, prehliada e fotografií a obrázkov (gThumb, KuickShow) a OpenOffice.org Draw. Pre matematikov doporu ujem tieto SW aplikácie: • DrGeo – grafické znázornenie jednoduchých geometrických útvarov v interaktívnom prostredí • Kig – aplikácia z projektu KDE Edu umož uje grafické znázornenie jednoduchých geometrických útvarov, podobne ako DrGeo • GtkGraph – jednoduché grafické vyjadrenie zadaných matematických funkcií, žiaci môžu zada aj viacero funkcií a porovna ich priebehy, podobne ako aj v troch nasledovných SW aplikáciách • MathPlot – jednoduché grafické vyjadrenie zadaných matematických funkcií • geg – jednoduché grafické vyjadrenie zadaných matematických funkcií • KmPlot – aplikácia z projektu KDE Edu slúži na grafické vyjadrenie zadaných matematických funkcií • KBruch – aplikácia z projektu KDE Edu predstavuje matematický test z oblasti po ítania so zlomkami • Kpercentage – aplikácia z projektu KDE Edu predstavuje matematický test z oblasti po ítania s percentami Záver Live CD distribúcia OS GNU/Linux Edubuntu poskytuje u ite ovi a žiakovi na I. aj na II. stupni ZŠ dostatok eduka ných SW aplikácií. Z h adiska praktického však doporu ujem inštaláciu systému na HDD, prípadne použitie LTSP riešenia PC u ebne. Literatúra: 1. 2. 3. 4. 5. http://www.statpedu.sk http://www.ofset.org/gcompris/ http://childsplay.sourceforge.net/ http://www.zschlebnice.szm.sk/gnulinux/edusw.html asopisy Linux Expres a Linux+DVD Recenzia: Ing. Pavol Laj iak Adresa: PaedDr. Zuzana Pauchlyová ZŠ s MŠ Dlhá nad Oravou E – mail: [email protected] 133 VYUŽITIE DIGITÁLNEHO FOTOGRAFICKÉHO PRÍSTROJA VO FYZIKÁLNYCH MERANIACH A POZOROVANIACH Daniel Pol in Abstrakt: Nové pozoruhodné pozorovacie a experimentálne podmienky v laboratórnych experimentoch nám dnes prináša sú asná digitálna fotografia v súvislosti s po íta om podporovanými experimentmi. Odbúrava potrebu fotografovania objektov pozorovania a merania pri osvet ovaní napr. „zábleskami v tme“ klasickým využitím stroboskopu. Umož uje tak nezávislú prácu v jednom laboratóriu pri dennom osvetlení viacerých pracovných skupín sú asne a pri použití dnes už pomerne rozšírených digitálnych fotografických prístrojoch následný a priebežný relatívne ve mi presný aktuálny rozbor fotografických snímok na ich LCD monitoroch, no hlavne na monitoroch po íta ov. Spolu s videosekvenciami a ich spracovaním na PC pomocou programov ur ených na videoanalýzu nahradzuje tak mnohé klasické postupy fyzikálnych meraní napr. v mechanike a optike a prináša študentom nový, zaujímavejší a modernejší poh ad na kvantitatívnu a kvalitatívnu analýzu pozorovaných a skúmaných fyzikálnych javov. K ú ové slová: digitálna fotografia, fyzikálne javy, sekven ná expozícia, videosekvencia. Abstract: Present digital photography, in connection with computer-supported experiments, provides us with new, remarkable observational and experimental conditions in laboratory experiments. It eliminates the need of the observed objects photographing and measurement at the illumination with e.g. „flashes in the dark“, with the classical utilisation of stroboscope. Thus it enables independent work in a single laboratory at daylight illumination of several simultaneous working groups and with the utilisation of today relatively widely spread digital photography devices, there is possible a following, continuous and relatively exact current alalysis of the photo images on LCD monitors and primarily on computer monitors. In combination with videosequences and their processing on PCs using the video analysis programmes, it replaces numerous classical processes of physical measurements e.g. in the fields of mechanics and optics and brings the students a new, more interesting and modern view of quantitative and qualitative analyses of the observed and examined physical phenomena. Key words: digital photography, physical prenomena, sequence exposition, videosequence. Úvod Problém pozorovania, resp. merania fyzikálnych veli ín popisujúcich rýchlo sa pohybujúce objekty sa naj astejšie riešil v minulosti pomocou zariadenia nazývaného stroboskop. Ide o prístroj, ktorým sa dosahuje vnem plynulého deja , ak pozoruje oko jednotlivé fázy deja idúce rýchlo za sebou. Na tomto princípe je založená napr. kinematografia. Stroboskop umož uje u rýchlych periodických dejoch pozorova dej v ubovo nej ur itej fáze alebo rýchly periodický dej spomali . Stroboskopické demonštrácie je možné pohodlne prevádza zábleskovým stroboskopom, kde sú vyvolávané záblesky výbojky, ktorých frekvenciu je možné meni pomocou elektronického zariadenia. Doba záblesku je nieko ko mikrosekúnd, takže i pri rýchlom pohybe je pozorovaný objekt celkom ostrý. 134 Ak osvet ujeme teleso, ktoré sa periodicky pohybuje (chveje, rotuje a pod.) svetelnými zábleskmi tak, že frekvencia fz zábleskov sa rovná frekvencii fp periodického deja, pozorovaný dej sa zdanlivo zastaví. Ak frekvencia zábleskov je celo íselným násobkom frekvencie pozorovaného deja, tj. platí fz = n . fp , tak je teleso osvet ované n-krát po as jednej periódy a pozorovate vníma sú asne n rôznych stojacích polôh telesa. Ak je frekvencia fz málo odlišná od frekvencie fp , javí sa teleso v pomalom pohybe a môžeme tak pozorova povahu pohybu po as celej periódy. Obr. 1 Klasický stroboskop s možnos ou nastavenia rýchlosti a intenzity záblesku pomocou potenciometrov. Farebné odtiene : modrá, žltá, ervená, ierna, biela. Moderné zábleskové stroboskopy sú digitálne a využívajú sa v technickej praxi na presné meranie otá ok a prevádzanie kontrol motorov, ozubených súkolí, centrifúg, generátorov a iných strojných zariadení. V medicíne sa stroboskopický efekt blikajúceho svetla využíva na spo ahlivé zabezpe enie, aby pacient bol napr. 24 hodín bez spánku. Stroboskopický efekt je nepostrádate ný i na diskotékach, kde je sú as ou po úvaného rytmu a celkovej spolo enskej atmosféry. Obr. 2 Party stroboskop 135 Obr. 3 Nasnímaný periodický pohyb Vo fyzike sa stroboskopický efekt využíva napr. na pozorovanie rovnomerného a rovnomerne zrýchleného pohybu telies, demonštráciu zákona zachovania hybnosti pri zrážkach telies, i sledovanie pohybu telies v homogénnom gravita nom poli Zeme (vo ný pád, vodorovný vrh, ...). Teleso je v tme osvet ované stroboskopom s danou frekvenciou a fotografia sa zhotovuje fotografickým prístrojom pri trvalom otvorení uzávery alebo relatívne dlhej expozi nej dobe. Obr. 4 Vo ný pád a vodorovný vrh 1 Sekven ná expozícia Podstatne lepšie pozorovacie a experimentálne podmienky nám dnes prináša sú asná digitálna fotografia. Odbúrava potrebu fotografovania objektov pozorovania a merania pri osvet ovaní „zábleskmi v tme“. Umož uje tak nezávislú prácu v jednom laboratóriu pri dennom osvetlení viacerých pracovných skupín sú asne a pri použití viacerých dnes už pomerne rozšírených digitálnych fotografických prístrojoch následný a priebežný aktuálny rozbor fotografických snímkov na ich LCD monitoroch i monitoroch po íta ov. Na fyzikálne pozorovanie pohybujúcich sa telies a meranie napr. ich dráhy, rýchlosti i asu pohybu sa využíva záznam snímkov v režime „sekven nej expozície“. Ide o vytvorenie postupnosti (sekvencie) nieko kých snímkov pri jednom stla ení spúšte prístroja v slede rýchlo za sebou v presne ur ených asových odstupoch rádovo v zlomkoch sekúnd. Režim sekven nej expozície, tj. frekvenciu snímkov (po et snímkov za 1 s) je možné nastavi pod a potreby napr. na 2 – 3 snímky / s, pri om po et zaznamenate ných snímkov je daný nastavenou kvalitou (JPG, štandardná, ...) a kapacitou, resp. vo ným miestom na pamä ovej karte. Frekvencia sekven nej expozície nám presne definuje asový odstup medzi dvoma vytvorenými snímkami, napr. pri f = 3 s-1 je to 1/3 s. Tento pevný asový interval nám nahrádza použitie stopiek a odbúrava subjektívne chyby pri meraní asu pohybu telies na jednotlivých úsekoch trajektórií. Zaznamenané snímky umož ujú presné lokalizovanie pohybujúceho sa objektu v danom okamihu a tým odmeranie prejdeného dráhového úseku. Presne ur ený asový interval medzi dvoma polohami objektu a objektívne ur enie jeho momentálnej polohy sú základom pozorovania a fyzikálnych meraní parametrov rôznych druhov napr. mechanických pohybov. Príkladom uvedeného použitia digitálneho fotografického prístroja s funkciou sekven nej expozície v laboratórnych cvi eniach z fyziky je napr. meranie tiažového zrýchlenia pri povrchu Zeme. Je nieko ko možností, ako ur íme hodnotu g = 9,81 m . s-2 . l 1. Matematické kyvadlo: T = 2π , kde je l nameraná d žka kyvadla a T perióda kyvadla g ur ená napr. stopkami 4π 2 l g= T2 l 2. Reverzné fyzikálne kyvadlo: Tr = 2π r , kde je lr tzv. redukovaná d žka fyzikálneho g kyvadla ur ená experimentálne na základe viacerých meraní a Tr zodpovedajúca perióda ur ená graficky z meraní periód pri rôznych d žkach kyvadla nastavovaných pri meraní lr 4π 2 l r g= 2 Tr 3. Pomocou sekven nej expozície môžeme tiažové zrýchlenie zmera ve mi presne z dráhy vo ného pádu pod a vz ahu 1 2s s = gt2 g = 2 2 t kde pri frekvencii sekven nej expozície napr. f = 3 s-1 je t = 1/3 s medzi prvou a druhou nasnímanou polohou a s je vzdialenos týchto polôh. Odpadá nám pri tomto meraní meranie asu stopkami a realizova sa dá i na krátkom dráhovom úseku, o pri použití stopiek a ich ru nej obsluhe nie je možné (za 1 s teleso pri vo nom páde prejde trajektóriu dlhú približne 5 m !). Zmenou hmotnosti lopti ky môžeme dokáza i nezávislos rýchlosti vo ného pádu v = gt od hmotnosti objektu. 137 Obr. 5 Vo ný pád stolnotenisovej lopti ky Obr. 6 Vo ný pád drevenej lopti ky Podobne môžeme realizova s využitím digitálneho fotografického prístroja známe laboratórne cvi enie „Pokusné pozorovanie vzájomných premien mechanických foriem energie“ (Fyzika pre 1. ro ník gymnázia): 138 Obr. 7 Schéma zostavy experimentu Zložité ur ovanie rýchlosti gu ô ky . 2 získanej nárazom gu ô ky . 1 pod a vz ahu g 2H meraním vzdialenosti d z rozptylu viacerých miest dopadu gu ô ky . 2 na podložku sa nahradí použitím sekven nej expozície, ktorou ur íme preletenú vzdialenos s gu ô ky . 2 vo vodorovnom smere za vyššie spomínaný as t = 1/3 s medzi prvou a druhou nasnímanou polohou s s = vt v= t v=d Obr. 8 Vodorovný vrh lopti ky 139 Podobne výrazne zjednodušíme a spresníme experimenty odbúraním merania asu stopkami i napr. pri laboratórnom cvi ení „Pokusné pozorovanie kinematiky pohybu gu ô ky na naklonenej a vodorovnej rovine“ (Fyzika pre 1. ro ník gymnázia): Obr. 9 Schéma zostavy experimentu 2 Videosekvencie Vyššie uvedené experimenty realizované „sekven nou expozíciou“ je možné tiež kvalitatívne i kvantitatívne analyzova prostredníctvom videosekvencií zhotovených digitálnym fotografickým prístrojom a spracovaných na po íta i pomocou programov podporujúcich fyzikálny experiment, resp. ur ených na videoanalýzu zhotovených záznamov. Napr. jednoduché ovládanie a pohodlný prenos dát do Excelu umož uje program EasyVid. Náro nejšie softvérovú i hardvérovú podporu fyzikálnych meraní a pozorovaní predstavujú laboratórne súpravy Coach 5. Obr. 10 Vo ný pád lopti ky spracovaný pomocou programu Coach 5 Obr. 11 Závislos dráhy lopti ky od asu pri vo nom páde, spracované Coach 5 140 Podobné možnosti ako Coach poskytujú na analýzu zhotovených videosekvencií mnohé programy umož ujúce prehliadanie jednotlivých snímok videosekvencií, napríklad QuickTime Player, BSPlayer,Viana. Realizácia experimentu Necháme pada lopti ku pred pokreslenou tabu ou. Jej pád nasnímame digitálnym fotografickým prístrojom. Nasnímané video s letiacou lopti kou prenesieme do po íta a. Prezera ho môžeme v niektorom vo vyššie uvedených programoch. Analýzou jednotlivých snímok ur íme, kde sa lopti ka nachádzala v príslušných asových okamihoch. Tieto jej polohy zaznamenáme nakreslením zna iek na tabu u, pred ktorou lopti ka preletela K polohám pripíšeme aj asy od za iatku pádu. Potom odmeriame vzdialenos jednotlivých zna iek od za iato nej polohy, a tým zistíme, akú vzdialenos lopti ka prešla od za iatku pohybu k jednotlivým zaznamenaným polohám. Obr. 12 Pripravené videomeranie vo ného pádu lopti ky Z týchto údajov potom žiaci na milimetrový papier sami vykres ujú graf závislosti prejdenej dráhy od asu. Z grafu vidno, že pohyb je rovnomerne zrýchlený. Z nameraných údajov, asu za iatku pádu, asu posledného nasnímaného bodu a jeho vzdialenosti od za iato ného bodu, vypo ítame tiažové zrýchlenie g = 9.81 m . s-2. Obr. 13 Zvislý vrh spracovaný pomocou Coach 5 141 Obr. 14 Šikmý vrh spracovaný pomocou Coach 5 Záver Záverom môžeme skonštatova , že digitálny fotografický prístroj s možnos ou sekven nej expozície a režimu videosekvencií nachádza vo fyzikálnych demonštra ných a laboratórnych experimentoch výrazné uplatnenie. Zjednodušuje a spres uje merania hlavne pri pozorovaní rýchlych procesov. Umož uje nezávisle pracova sú asne viacerým pracovným skupinám študentov v jednom laboratóriu a okamžite vyhodnocova snímky na LCD monitore prístroja i monitore PC. Literatúra: [1] HORVÁTH, P.- ŠEDIVÝ, M.: Analýza mechanického pohybu videomeraním. Zborník „Aktivity vo vyu ovaní fyziky“. Bratislava, FMFI KU 2006. [2] HENNINGES, H.: Nový základný kurz fotografie. Cesta k dokonalej fotografii. Bratislava, Ikar 2002. [3] KAŠPAR,E. – VACHEK, J.: Pokusy z fyziky na st edních školách. Praha, SPN 1967. [4] VACHEK, J. a kol.: Fyzika pre 1.ro ník gymnázia. Bratislava, SPN 1984. Recenzia: doc. Ing. Igor ernák, PhD., KI PF KU Adresa: h. doc. RNDr. Daniel Pol in, CSc. Katedra informatiky, Pedagogická fakulta, Katolícka univerzita, Nám. A. Hlinku 56/1 034 01 Ružomberok E – mail: [email protected] 142 Využitie vývojového Kitu s procesorom Atmega32 vo vyu ovacom procese. Jozef Puskajler, Jozef Šuriansky, Martin Porubský Abstrakt: V lánku je popísaný vývojový Kit s procesorom Atmega32, ktorý je používaný vo vyu ovacom procese na precvi enie programovacieho jazyka „C“ pre mikrokontroléry. Abstract: In this paper developer Kit with procesor Atmega32 is described. It is used in learning process for practising of programing language „C“ for microcontrollers. Úvod Mikroprocesorové riadiace jednotky sa nachádzajú takmer v každom technickom zariadení. V domácnostiach ich môžeme nájs v mikrovlnných rúrach, automatických prá kach a suši kách prádla, v umýva kách riadu. V automobilovom priemysle slúžia ako palubné po íta e, prípadne riadiace jednotky motora. V sú asnosti sú kladené stále vyššie nároky na riadiaci proces a teda aj na procesory a softvér, ktorý je v nich použitý. Dostupné sú procesory s výkonným jadrom a množstvom periférnych obvodov, ktoré sú integrované priamo na ipe procesora. Ako programovací jazyk sa naj astejšie používa jazyk „C“ pre mikrokontroléry. Vo vyu ovacom procese je potrebné sprístupni študentom moderné technológie. Na katedre Informatiky a automatiza nej techniky TU vo Zvolene bol vytvorený vývojový kit Atmega32 ktorého autorom je Ing. Tibor Frank a v sú asnosti je používaný vo vyu ovacom procese v predmete Riadenie mechatronických systémov. 1 Popis vývojového kitu Atmega32 Vývojový kit bol navrhnutý ako u ebná pomôcka tak, aby študenti mali k dispozícii kompaktný celok, bez nutnosti pridávania alších obvodov. Bloková štruktúra vývojového kitu je znázornená na obr.1. Obr. 1 Štruktúra vývojového Kitu Atmega32 143 Vývojový kit sa skladá z nasledovných astí: Napájací zdroj Mikroprocesor Atmega32 Alfanumerický displej a maticová klávesnica 4x4 ( rozhranie lovek –stroj) Obvody komunikujúce po zbernici I2C – prevodníky A/D a D/A , teplotný senzor a sériová pamä pre trvalé uchovanie dát Konektor pre komunikáciu s personálnym po íta om pomocou rozhrania RS-232 Rozhranie pre pripojenie externých modulov a klávesnice PC 1.1 Mikroprocesor Atmega32 Na obr. 2 je znázornená vnútorná štruktúra mikroprocesora Atmega32. Obr. 2 Vnútorná štruktúra procesora Atmega32 Vo vývojovom kite je použitý procesor AVR Atmega32L od firmy Atmel. Principiálne je však možné použi ktorýko vek procesor z príslušnej rady s rovnakým zapojením vývodov. Štruktúra mikroprocesora Atmega32 je charakterizovaná nasledovnými vlastnos ami: Obsahuje 32 kB vnútornej pamäte FLASH rozdelenej do dvoch sekcií. Jedna je ur ená pre zavádzací program a druhá pre program aplikácií. Pamä SRAM pre ukladanie premenných a špeciálne registre Pamä EEPROM pre uchovávanie hodnôt konštánt a premenných. Tieto údaje sú zachované aj po odpojení napájacieho napätia Jednotka ALU – výkonná aritmeticko – logická jednotka íta e – asova e – dva 8 bitové a jeden 16 bitový Jednotka PWM so štyrmi kanálmi Sériové rozhranie TWI (I2C) 144 Programovate né sériové rozhranie USART Jednotka doh adu (Watchdog) 1.2 Periférne obvody kitu Atmega32 Vývojový kit Atmega32 bol navrhnutý tak, aby umož oval študentom pracova so štandardným vybavením bez nutnosti pripájania alších periférnych obvodov. Preto obsahuje alfanumerický displej a maticovú klávesnicu ako základné prvky kitu a tiež nasledovné obvody: Sériová zbernica I2C A/D a D/A prevodník s obvodom PCF8591 Sériovú pamä AT24C16 Teplotný senzor LM75 Rozhranie RS 232 pre komunikáciu s PC Externé moduly – vyvedenie portov procesora a napájacích napätí a pripojenie klávesnice PC s konektorom PS2 2 Softvérové vývojové prostriedky Vývojový kit Atmega 32 je ur ený pre tvorbu programov vo vyššom programovacom jazyku „C“. Tomu zodpovedá aj použité softvérové vybavenie. Použité sú vo ne šírite né programovacie prostriedky a tak majú študenti možnos precvi i si programovanie mikroprocesorov aj v mimo vyu ovacom ase a pracova na zadaniach aj doma. Použité sú nasledovné softvérové prostriedky: Kompilátor a linker avr – gcc Editory WinAVR a KamAVR Zavádzací program MegaLoad 3 Tvorba programov vo vyu ovacom procese Študenti sú na vyu ovaní najskôr oboznámení so štruktúrou a zapojením vývojového kitu a s procesorom Atmega32.Následne si vytvoria v programovacom jazyku „C“ vlastné knižnice pre ovládanie displeja a klávesnice, ktoré budú využíva pri riešení alších úloh. V prvom zadaní z predmetu Riadenie mechatronických systémov sa študenti oboznámia s princípom ovládania chodu krokového motora. Z firemnej literatúry procesora Atmega32 použijú kostru programu v jazyku „C“ pre ovládanie periférií. Druhé zadanie rieši reguláciu otá ok jednosmerného motora pomocou mikroprocesora. V tomto zadaní využívajú študenti vedomosti získané v predmete Automatizácia a riadenie dynamických systémov. 145 Obr. 3 Laboratórny vývojový kit Atmega32 Obr. 4 Ovládanie jednosmerného motora vývojovým kitom Atmega32 146 Obr. 5 Poh ad na kompletné pracovisko s vývojovým kitom Atmega32 Záver Popísaný vývojový kit je plnohodnotnou u ebnou pomôckou. Študenti pri práci s kitom si reálnych podmienkach precvi ia programovanie v jazyku „C“ a nadobudnuté poznatky o riadení motorov. Vývojový kit taktiež umož uje riešenie zadaní diplomových prác a to nielen z oblasti riadenia procesov. Literatúra [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] VÁ A V.: Mikrokontroléry Atmel AVR programování v jazyce C BEN-technická literatura 2006 BURKHARD M.:C pro mikrokontroléry BEN-technická literatura 2004 MATOU EK D.: Práce s mikrokontroléry Atmel AVR AT mega16 BEN-technická literatura 2006 Atmel Corporation: ATmega32 – AVR Microcontroller with 32kB In-System Programmable Flash, March 2005, www.atmel.com Microschematics: AVR Microcontroller Inside, jún 2005, www.microschematic.com Philips Semiconductors: Katalógový list PCF8591, jún 2005, www.semiconductors.philips.com Atmel Corporation: Katalógový list AT24C16, marec 2005, www.atmel.com National Semiconductor: Katalógový list LM75, jún 2005, www.national.com Recenzia: Prof. Ing. Igor Mokriš, CSc. Adresy autorov: prof. Ing. Jozef Šuriansky, CSc. Ing. Jozef Puskajler Ing. Martin Porubský Katedra informatiky a automatiza nej techniky, Fakulta environmentálnej a výrobnej techniky, Technická univerzita vo Zvolene, T. G. Masaryka 24, 96053 Zvolen E – mail: [email protected], [email protected], [email protected] 147 Využití projektové metody ve výuce informatiky Vlasta Rabe Abstrakt: Dnešní studenti musí rozvíjet schopnosti pro 21. století, jako nap . dobrou orientaci ve využívání informa ních a komunika ních technologií, schopnost ešení problém , kritické myšlení a spolupráci v týmech. Projektová metoda znamená komlexní p ístup ke vzd lávání. Studenti se podílí na projektech a uplat ují své schopnosti v mezip edm tových vztazích - v matematice, jazycích, geografii, p írodních v dách a technologiích. ICT umož ují student m používat r zné technologie efektivn ji, jako nástroje pro plánování, vývoj nebo prezentaci projekt . Projekty mohou být spjaty s problémy skute ného sv ta, v etn využití autentických metod a postup . Úvod Projektová metoda výuky se u nás stala v posledních letech tém synonymem nového, moderního pojetí výuky. Jejím východiskem je d raz na žákovu inorodost, aktivitu, samostatnost a sou asn odpov dnost za výsledek kolektivní práce. Studenti kolektivn eší široce zadanou úlohu - projekt, charakteristická je vzájemná spolupráce jednotlivých skupin a jednotlivc , ešících díl í úlohy. Práce na projektech od student požaduje, aby organizovali, zkoumali, diskutovali, získávali, hodnotili a zpracovávali informace, u ili se aplikovat nau ené poznatky p i ešení problém z praxe. 1 Princip projektového vyu ování Projektové vyu ování je moderní didaktická metoda, p i níž studenti eší reálné komplexní úkoly. Pracují týmov , zjiš ují fakta, názory, mohou jednají s r znými organizacemi, navrhují ešení. U itel se stává kou em který podporuje a motivuje a odpov dnost za dosahování cíl p ebírají studenti. Projektová výuka m že probíhat ve t íd nebo v terénu, podle zam ení studijní disciplíny. D raz je kladen na aktivní u ení student . P i ešení zadaného problému se studenti neu í nazpam , ale aktivn vyhledávají pot ebné informace, hledají vztahy mezi pojmy, kladou si otázky a nacházejí nové skute nosti. Vyu ování musí být koncipováno tak, aby podn covalo studenty k myšlení. 1.1 Výhody projektového vyu ování Prvo adý význam projektové výuky spo ívá v efektivnosti této výuky a ve spojení vzd lávání se sebevzd láváním student . V rámci projektové výuky dochází k: - aktivizaci student a rozvoji jejich samostatnosti v sebevzd lávání - možnosti aplikace poznatk a dovedností d íve získaných ve studovaném oboru - využití poznatk d íve získaných i z jiných studijních disciplín - rozši ování odborných znalostí vlastním studiem odborné problematiky - rozvoji týmové spolupráce a individuální odpov dnosti za díl í ešení projektu - uplatn ní vlastní zodpov dnosti za spln ní úkol a za výsledky projektu - rozvoji interpreta ních a prezenta ních dovedností p i prezentaci a obhajob výsledk projektu 148 1.2 Systémové p ístupy ve výuce Ve vyu ovacím procesu je pot eba podporovat hloubkový styl u ení. To je umožn no systémovým p ístupem k procesu u ení, hledáním souvislostí mezi jednotlivými disciplínami, a podporováním aktivního u ení každého jednotlivce. Obr. 1 Vztahy mezi strategickými informacemi a jejich použitím ve výuce 1.3 Strategie ízené samostatné práce student Strategie je založena na t ech principech ízeného sebevzd lávání. - princip zp tné vazby - princip autoregulace - princip samoorganizace Kontrola a hodnocení výsledk motivuje studenty k dalšímu sebevzd lávání. Projektovou metodu lze uplatnit ve vyu ování obdobn jako p i ízení projekt v kterékoliv organizaci: Obr. 2 ízení projektu 149 2 Metody projektování p i tvorb vzd lávacího modulu nebo kurzu Podobn jako p i projektování systém , lze i ve vzd lávání využít stejných postup a metodik. Projekt se skládá ze základních ástí – p ípravy, realizace a evaluace, p i emž fáze p ípravy má v oblasti vzd lávání následující životní cyklus: definice cíl , SWOT analýza, globální návrh kurzu, detailní návrh, implementace do výukového prost edí a p izp sobení pot ebám studujících. Základní struktura je znázorn na na následujícím schématu. Obr. 3 Struktura kurz V navržené struktu e je použit klasický strukturovaný „vodopádový“ p ístup projektování informa ních systém , který lze snadno aplikovat na projektování vzd lávacích kurz . Vysv tlivky: US = úvodní studie, jejíž sou ástí je SWOT analýza GAN = globální návrh kurzu (celková koncepce) DAN = detailní návrh kurzu (podrobné rozvržení obsahu) IMP = implementace kurzu (pokud jde o kominovanou nebo distan ní formu studia, nap . do prost edí LMS, jinak lze s úsp chem použít i v prezen ní form výuky) KUST = kustomizace – p izp sobení dle pot eb student : p ání a pot eby lze zjistit konzultacemi na seminá ích nebo formou ankety UZIV = používání kurzu V tomto sm ru lze navrhnout i strukturu postupu tvorby a implementace kurzu: 1. OBSAH 2. ÚVOD 3. ANALÝZA SWOT 3.1 SILNÉ STRÁNKY 3.2 SLABÉ STRÁNKY 3.3 P ÍLEŽITOSTI 3.4 HROZBY 4. ANALÝZA CSF (kritické faktory úsp chu) 4.1 CSF DANÉ OBOREM ORGANIZACE 4.2 CSF DANÉ POZICÍ ORGANIZACE V OBORU 150 4.3 CSF DANÉ PROST EDÍM 4.4 OKAMŽITÉ ORGANIZA NÍ KRITICKÉ FAKTORY 5. ANALÝZA A POPIS SOU ASNÉHO STAVU SPOLE NOSTI 5.1 ÚVOD 5.2 CÍL 5.3 ZÁV R 6. ANALÝZA P EDM TNÉ OBLASTI 7. PROBLÉMY A NEDOSTATKY SOU ASNÉHO STAVU FIRMY 8. VÝB R PRIORIT EŠENÍ A OBLASTÍ PRO DALŠÍ EŠENÍ 9. FUNK NÍ ANALÝZA 10. DATOVÁ ANALÝZA 11. PROTOTYPING /NÁVRH UŽIVATELSKÉHO ROZHRANÍ/ 12. ZÁV R 13. GRAFY 14. P ÍLOHY 14.1 ZADAVATELSKÝ DOKUMENT SPOLE NOSTI BFLMPSVZ S.R.O. NA VYHOTOVENÍ IS 14.2 NABÍDKA EŠENÍ IS. 14.3 SMLOUVA O DÍLO 14.4 ZÁZNAMY O JEDNÁNÍ SE ZADAVATELEM 14.5 FAKTURACE NÁVRHU A ANALÝZY IS PRO FIRMU BFLMPSVZ, S.R.O. 14.6 SOUHRN FINAN NÍCH NÁKLAD SPOLE NOSTI XYZ, A.S. P I EŠENÍ IS PRO FIRMU BFLMPSVZ,… 14.7 POTVRZENÍ O P EDÁNÍ VYHOTOVENÉHO PROJEKTU P íklad napln ní obsahu: Hlavní požadavek: vývoj a provoz integrovaného vzd lávacího kurzu, který optimáln dostupných informa ních technologií k maximální podpo e cíl vzd lávání Vývojový postup realizace projektu • Podrobná analýza pot eb student • Návrh ešení • Posouzení návrhu • Finální verze návrhu kurzu • Vlastní realizace • Odla ování • Implementace • Proškolení student k používání kurzu využívá potenciálu SWOT analýza: zjišt ní zájmu a vzd lávacích pot eb student CSF: asové a finan ní možnosti student Analýza sou asného stavu a analýza p edm tné oblasti: konceptuální model a dekompozice Alternativní nývrhy ešení: s ohledem na možnosti zm n nebo úprav FUNK NÍ a PROCESNÍ ANALÝZA: nezbytná pro pochopení procesních pochod a slouží tedy jako prost edek hodnocení ú innosti vzd lávacího kurzu 151 3 Další p íklady použití projektové metody ve výuce informatiky na UHK Základy informatiky 3 – návrh databáze pro jednoduchý systém (nap . výp j ky v knihovn , zápisy student na p edm ty apod.) Studenti pracují v malých týmech se speciálním software. Jejich innost spo ívá ve vytvo ení logického modelu systému a následn vytvo ení fyzického modelu. Na záv r studenti prezentují svoje výsledky. Po íta v archeologii – vytvo ení archeologické mapy a databáze nález Studenti pracují ve skupinách. Vytvo í na po íta i archeologickou mapu, do které zakreslí pomocí vhodných ikon archeologické nálezy. Následn vytvo í databázi (nález, stá í atd.). Projekt je rozvržen do celého semestru. Záv r Projektová metoda poskytuje možnost aktivního sebevzd lávání žák a student , práci v týmech a tím posilování zodpov dnosti za vykonávanou innost. U itel má p itom funkci facilitátora, který vytvá í žák m a student m prost edí pro jejich aktivní u ení. Literatura: Mareš, J.: Styly u ení žák a student . Praha, Portál 1998. Belz, H., Siegriest, M.: Klí ové kompetence a jejich rozvíjení. Praha, Portál 2001. Pasch, M., Od vzd lávacího programu k vyu ovací hodin . Praha: Portál, 1998. Pr cha, J., Moderní pedagogika. Praha: Portál, 1997. Recenzia: doc. RNDr. Daniel Pol in, CSc. Adresa: Mgr. Vlasta Rabe, Ph.D. Katedra fyziky a informatiky, Pedagogická fakulta, Univerzita Hradec Králové, Rokitanského 62, 500 03 Hradec Králové E – mail: [email protected] 152 PRECHOD LMS SYSTÉMU MOODLE Z VERZIE 1.5.3+ NA 1.8.2+ Michal Roj ek Abstrakt: S prechodom softvéru na nové verzie bývajú niekedy problémy. Zvláš vtedy, ak je predmetom prechodu tak dynamicky sa rozvíjajúci systém, akým je Moodle. lánok popisuje konkrétny prípad prechodu na verziu 1.8.2+, ktorá sa uskuto nila na Katedre informatiky Pedagogickej fakulty Katolíckej univerzity v Ružomberku. Úvod Learning Management System (alebo Course Management System) Moodle je free softvér, ktorý sa distribuuje pod licenciou GNU GPL a je hojne rozšírený ako vo svete (30 488 registrovaných Moodle systémov), tak aj u nás (98 registrovaných Moodle systémov).9 Naša Katedra informatiky sa pred dvoma rokmi rozhodla v zmysle nastupujúceho trendu virtualizácie taktiež vytvori a implementova elektronický systém riadenia výu by. Po dôkladnej analýze dostupných systémov, ktorú som vykonal v rámci svojej rigoróznej práce, sme sa rozhodli práve pre LMS Moodle. V školskom roku 2005/2006 sme spustili Moodle v testovacej prevádzke, kde si pedagógovia katedry pripravovali svoje kurzy a skúšali prácu v tomto systéme. V minulom školskom roku (2006/2007) už systém bežal v „ostrej“ výu be. Ba pridali sa aj niektorí pedagógovia z iných katedier. Tento školský rok máme snahu poskytnú naše skúsenosti celej pedagogickej fakulte, tak aby vä šina predmetov fakulty fungovala v rámci podpory vzdelávania (tzv. blended learningu). aká nás druhá séria školení pedagógov (tvorcov kurzov). Sú asnému stavu systému však predchádzala masívna migrácia servera, ako aj prechod na novú verziu Moodle 1.8.2+. A práve o tom, o všetko prináša nová verzia, ako aj o alších aspektoch prechodu LMS Moodle budeme hovori alej. 1 Prínosy a vylepšenia verzie 1.8 Medzi základné vylepšenia verzie 1.8 patria: • dostupnos rozhrania – rozhranie Moodle je teraz úplne v súlade so striktným XHTML 1.0 štandardom a základnými štandardmi pre dostupnos (Accessibility standards), • knižnica Moodlovských formulárov – vä šina formulárov teraz používa jedno aplika né rozhranie, aby už nebolo potrebné pri definícii formulárov v PHP skriptoch požíva HTML, • XML-RPC hosts - zabezpe ený hos ovský mechanizmus povo ujúci vybraným po íta om spúš a volania cez XML-RPC každej asti z Moodle API. Toto je použite né pre skripty, ktoré môžu kontrolova a riadi správanie Moodle. Zapnutie tejto funkcie môže by zatia nebezpe né. • Moodle sie ovanie – umož uje prepoji viaceré inštalácie Moodle s vo ným prechádzaním používate ov medzi týmito inštaláciami, • multi autentifikácia – umož uje nakonfigurova Moodle pre viaceré zdroje overovania používate ov, • prispôsobenie používate ského profilu – nová verzia umož uje prida ubovo né pole do užívate ského profilu a následnú správu a preh ad takto pridaných polí, • vylepšenie a opravy používate ských rolí, 9 Štatistika bola získaná z oficiálnej stránky projektu Moodle: http://moodle.org d a 28.8.2007. 153 • podpora pre ODS (Open Document) export – vychádza z problémov, ktoré boli s proprietárnym Excelovským formátom. [1] Obr. 1 Nová verzia Moodle 1.8.2+ s upravenou vizážou na stránke http://modle.pf.ku.sk 2 Migrácia kódových stránok Vyššie spomenuté vylepšenia sú porovnávané oproti verzii 1.7. Na katedre sme však prechádzali až z verzie 1.5. Verzia 1.5 mala ešte kódovanie databázy aj stránky v ISO-8859-2 a od verzie 1.6 sa prešlo na univerzálne kódovanie UTF-8, ktoré je kone ným riešením problémov s diakritikou a rôznymi kódovými stránkami. Problém bol ten, že verzia 1.8 už neobsahuje migra ný skript, ktorý prevádza údaje databázy do UTF-8. Takže bolo potrebné prejs na verziu 1.7, ktorá pri prechode automaticky spustila skript utfdbmigrate.php z adresára modle/admin. Ten prekonvertoval údaje na UTF-8 a potom sa už mohla nasadi kone ná verzia 1.8.2+. 154 Obr. 2 Ukon enie konverzie databázy pomocou migra ného skriptu utfdbmigrate.php. 3 Registrácia používate ov Doteraz prebiehala registrácia používate ov manuálne, pretože systém fungoval prevažne v rámci katedry a teda používate ov nebolo neúnosne ve a na manuálny spôsob registrácie. Teraz však ke sme systém ponúkli celej fakulte, tak by tento spôsob nebol únosný pre ve ký po et študentov a pedagógov. Preto sme uvažovali o importe používate ov z nášho akademického informa ného systému Abakus. Prepojenie na úrovni databáz sme nechceli realizova , pretože v blízkej budúcnosti chystáme centrálny autentifika ný LDAP server a navyše databáza Abakusu je kódovaná v ISO-8859-2. Takže zatia sme to riešili tak, že sme z Abakusu vyexportovali používate ov do CSV súboru a ten sme prekonvertovali na UTF-8. Takto pripravený súbor sa doplnil o hlavi ku a následne sa mohol dávkovo importova do Moodle cez položku „Prenies používate ov“ (Upload users). Uvediem príklad takéhoto Comma Separated Value súboru: username, password, firstname, lastname, email, city pipet, malyXlap, Jozef, Pípe , [email protected], Lekvárovce zeler, heslick0, Herman, Zeler, [email protected], Komjatná ... o sa týka všetkých položiek, ktoré sa dajú definova v hlavi ke, tak tieto sú uvedené v pomocníkovi pri položke Prenies používate ov. Povinné sú tieto: username, password, firstname, lastname, email. alej môžeme definova ešte: institution, department, city, country, lang, auth, timezone, idnumber, icq, phone1, phone2, address, url, description, mailformat, maildisplay, htmleditor, autosubscribe, course1, course2, course3, course4, course5, group1, group2, group3, group4, group5, type1, type2, type3, type4, type5, role1, role2, role3, role4, role5. Na tomto princípe sa dajú aj aktualizova už existujúci používatelia. Po dobehnutí dávky nám systém už len vypíše štatistiku importu. 155 Záver Systém funguje a je pripravený na prevádzku v novom akademickom roku. Samozrejme ešte treba dorieši prechod na LDAP server, ktorý oskoro chystáme a vyrieši problém s rýchlos ou odozvy servera. Možno by bolo zaujímavé, keby sme naprogramovali modul, ktorým by sa dali prenies známky z elektronického kurzu, do predmetu v našom akademickom informa nom systéme. Veríme, že tento pozoruhodný systém, akým Moodle nesporne je, si bude nachádza ím alej tým viac priaznivcov medzi nadšenými pedagógmi ale predovšetkým medzi študentmi. Literatúra: [1] http://docs.moodle.org/en/Release_Notes Moodle.com: Release notes Recenzia: doc. Ing. Eduard Mašek, CSc., KI PF KU Adresa: PaedDr. Michal Roj ek Katedra informatiky, Pedagogická fakulta, Katolícka univerzita Nám. A. Hlinku 56/1, 034 01 Ružomberok tel: +421 44 4320 961 E - mail: [email protected] 156 Skúsenosti s procesom výu by v skupinách Bohuslav Sedliak Abstrakt: Sústavné zlepšovanie procesu výu by patrí medzi základné úlohy každej univerzity a jednotlivých vyu ujúcich. Výu ba informatických predmetov so sebou prináša ur ité špecifiká týkajúce sa získania skúseností s prácou v tíme tak, aby sa absolvent ve mi rýchlo dokázal adaptova na reálne podmienky v praxi. Pri koncipovaní výu by takýchto predmetov sa preto snažíme dôsledne aplikova princípy projektovej výu by a tým podstatne skvalitni celkovú prípravu študenta pre prax. Úvod as sú peniaze, projekt musí by dokon ený v o najkratšom ase, preto pracovník, ktorý je schopný naviaza na prácu, ktorú dokon il jeho kolega je pre firmu ove a užito nejší ako ve mi schopný pracovník, ktorý vykonáva celý proces riešenia od za iatku do konca. Rozvojom e-learningu vo vyu ovacom procese dostávajú študenti do rúk ve mi silný prostriedok pre získavanie vedomostí o danej problematike. Problém individuálneho štúdia a jeho kontrola vyu ujúcimi a cvi iacimi je v systéme výu by zavedenom na našej univerzite celkom dobre zvládnutá, kontrola pomocou pripravených testov pre individuálneho študenta a následná kontrola vyu ujúcim dáva celkom dobré informácie o pripravenosti jednotlivého študenta a teda nastáva žiadúca spätná väzba, ktorá je dôležitá pre prednášajúceho pre alšie skvalitnenie prípravy študijných materiálov. Chcel by som zamera Vašu pozornos na aspekt výu by v skupinách pre predmety, kde výsledkom by mal by spolo ný projekt ucelenej skupiny študentov. 1 Tvorba a význam skupiny Vo všeobecnosti charakteristika absolventa školy, i vysokej, alebo aj strednej je daná ur itými vlastnos ami, ktoré sa ve mi málo líšia pod a absolvovanej školy. Kladom je ve mi dobrá odborná pripravenos v programovacích jazykoch, k omu sa dá priráta aj celkom dobrá adaptabilita na nové alebo inovované vývojové prostredie, jeho hlavným nedostatkom sa javí malá schopnos pracova v tíme. Schopnos realizova ur ité vyšpecifikované zadanie je na ve mi dobrej úrovni, roz lenenie zadanie na jednoduchšie ucelené asti robí ur ité problémy. o sa týka získavania poznatkov a ich prenášanie na ostatných lenov riešite ského tímu je ve mi ve ká neznáma. Tento nedostatok sa snažíme odstráni dôslednou aplikáciou prístupov projektového vzdelávania. 2 Postup po as semestra Pri zahájení projektu študenti vytvoria realiza né skupiny - tímy. Roz lenenie je ponechané na ich vo bu, po et lenov v tíme je 4 až 6. Sami si zvolia vedúceho, ktorý by mal by pomocníkom pedagóga vo vyu ovacom procese pri styku s lenmi svojho tímu. Je vhodné, ke pedagóg overí schopnosti a vlastnosti tohto tzv. neformálneho vedúceho, aby nedošlo k situácii, že je „slabý“, o by malo za následok neúspešnos projektu. Tím pod vedením pedagóga si vyberie úlohu, na ktorej bude pracova . Pedagóg v tejto chvíli sa na cvi eniach dostáva do pozície odborného konzultanta, ktorý musí sledova a usmer ova prácu vo viacerých tímoch, pri om každý tím rieši iný odborný problém. Cie om je pripravi študentov tak, aby sami dokázali rozanalyzova danú problematiku, ur i priority a etapy vývoja aplikácie, roz leni aplikáciu na samostatné asti (pre ktoré vytvoria zadania – špecifikáciu) a pomôc im dovies realizáciu konkrétneho projektu do úspešného konca. Pri tejto innosti je nutné zamera 157 sa na to, aby jednotlivé asti mali samostatné výstupy, ktoré musia by vstupmi do nasledovnej asti. Pre simuláciu situácií, ktoré môžu nasta v praxi je vhodné roz lenenie jednotlivých etáp vývoja projektu do paralelne budovaných astí tak, aby študenti boli nútení vzájomne spolupracova v každej etape. V sú asnej dobe je v praxi dos asté riešenie, že jednotliví lenovia realiza ného tímu pracujú samostatne, dokonca ako „domáci“ pracovníci a takúto situáciu je možné celkom dobre odsimulova aj v podmienkach študentov, kde jednotliví študenti nebývajú na internáte, ale dochádzajú. V tomto prípade je treba, aby každý zo študentov mal prístup na internet a rieši spoluprácu formou komunikácie cez internet. Na ukážku uvádzam niektoré riešenia, ktoré sa prakticky osved ili: • • Každý tím vytvorí adresár na zdie anom disku, do ktorého majú prístup všetci lenovia skupiny a pedagóg. V tomto adresári sa nachádzajú všetky dokumenty, ktoré riešite ská skupina vytvorila, prípadne ich viaceré verzie, pri om ve ký dôraz sa kladie na denník projektu, v ktorom sa nachádzajú v asovej následnosti heslovito všetky postupy, innosti a dokumenty, ktoré lenovia skupiny urobili, u každej innosti je aj zoznam lenov skupiny, ktorý sa danej innosti zú astnili, prípadne výsledok alebo závery a úlohy, ktoré zo sedenia vyplynuli. V tomto prípade treba ve ký dôraz klás na komplexnos dokumentácie jednotlivých etáp a na to, aby nedochádzalo k zmene jednotlivých dokumentov po as riešenia, ale aby dokumenty boli „verziované“ t.j. aby bolo možné sledova vývoj riešenia po as celého semestra. Každý dokument musí ma svojho autora – najlepšie je, ke ku každému dokumentu sa nachádza aj „sprievodný komentár“, ktorý obsahuje údaje o tom, kto a kedy ho vytvoril, z oho sa vychádzalo, prípadne dôvody na jeho tvorbu a návrh na jeho použitie. Týmto spôsobom si študenti vytvárajú archív poznatkov o postupe riešenia a pri prezeraní denníka si spätne môžu zopakova postupy a dôvody pre daný postup pri riešení, o im následne môže pomôc pri obdobných situáciách. Vytvori fórum pre všetkých študentov daného predmetu ale tak, aby jedno fórum bolo prístupné všetkým študentom (zo všetkých riešite ských skupín) a pedagógovi. alšie fóra by boli tzv. súkromné – prístupné len pre pedagóga a lenov jednej skupiny. Pod a ur enia by tieto fóra obsahovali poznámky a pripomienky jednak pedagóga a jednak študentov v asovej náväznosti, o u predchádzajúceho riešenia je možné len disciplinovanos ou a dodržiavaním daných pravidiel. Zo súkromného fóra by vznikol neautorizovaný denník projektu, ktorý by významnou mierou mohol pomôc pedagógovi pri hodnotení prínosu jednotlivých študentov k riešeniu zadaného problému. Pri sú asnom rozvoji výpo tovej techniky, ke ve ká vä šina študentov má vlastné notebooky by tieto fóra mohli slúži aj na výmenu informácií medzi ú astníkmi výukového procesu. Pre pedagóga nastáva problém priebežnej kontroly každého tímu - ich výsledkov v rámci vývoja riešenia a ich usmer ovanie. Je možné ponecha riadenie na vedúcom tímu, pedagóg sa správa ako externý konzultant a kontrolu prevádza formou kontrolných dní – tento princíp sa najviac sa blíži k reálnemu nasadeniu v praxi. Tu sa prejavuje prvý problém spolupráce medzi lenmi riešite ského tímu – nie každý je ochotný zapája sa rovnako do riešenia, najlepšie výsledky sa ukázali tam, kde lenovia boli vyrovnaní aj po odbornej stránke a vedúci tímu mal prirodzenú autoritu. Kde bol vedúci „slabý“, tam podstatnú as práce vykonali len niektorí lenovia, ostatní sa „viezli“. Toto pripomína prípady z praxe, kde riešenie problému v krízových situáciách obchádza lídrov, ktorí sú lídrami „de jure“ a kolektív h adá prirodzených lídrov (expertov), ktorí sú schopní tím privies k vyriešeniu problému. Problém nastáva aj u pedagóga pri hodnotení jednotlivých lenov tímu, spravidla je možné ohodnoti celkové riešenie a toto 158 hodnotenie použi ako splnenie jedného kritéria komplexného hodnotenia práce študenta. Porovnaním prác jednotlivých tímov je možné ohodnoti vedúcich tímov – ako zvládli rolu vedúceho tímu. Pri práci po as semestra nie je možné, aby v pozícii vedúceho tímu sa vystriedali viacerí študenti a dochádza k nežiadúcej selekcii študentov v rámci požiadaviek na nich kladených. Pedagóg musí pozorne sledova prácu jednotlivých tímov, zú ast ova sa na sedeniach, pri ktorých zasahuje do ich práce len v prípade, že sa proces riešenia dostáva do „bo ných“ ko ají, a tak dostáva obraz o práci každého študenta. To ale neznamená, že neusmer uje celkovú innos a upozor uje na nedostatky pri riešení. Dôležité pokyny uverej uje aj na fóre, prípadne v denníku projektu. Spravidla 3 krát za semester jednotlivé tímy prezentujú dosiahnuté výsledky v riešení danej úlohy pred ostatnými tímami, pri om ku každej prezentácii býva dos obsiahla diskusia, kde študenti vyjadrujú svoje názory k spôsobu riešenia a dosiahnutým výsledkom. 3 Záver Sú asné naše skúsenosti ukazujú na to, že pri úspešnom procese výu by v skupinách je vhodné skombinova všetky spôsoby, ktoré sú nazna ené v predchádzajúcej asti a vies študentov k dodržiavanie nutnosti vytvárania dokumentácie v každej etape riešenia, pri om od za iatku si musia vytvára archív riešenia, hlavne jeho postup. Hlavným cie om však zostáva praktická príprava na prácu v kolektíve a adaptácia na bežné procesy objavujúce sa v každodennom praktickom živote. Je jasné, že študenta nie je možné pripravi na prax stopercentne, je však možné v podstatnej miere skráti as na jeho zapracovanie do nového pracovného kolektívu a nových projektov. Literatúra: [1] Zábovský, M., Matiaško, K.: „M-business trendy v procese vzdelávania“, Systémová integerace 2005, zborník medzinárodnej konferencie, VŠE, Praha, 2005, 487-493, ISBN 80-2450895-8 Recenzia: doc. RNDr. Daniel Pol in, CSc. Adresa autora: Ing. Bohuslav Sedliak Katedra informatiky, Fakulta riadenia a informatiky, Žilinská univerzita v Žiline, E – mail: [email protected] 159 Informatická výchova na 1. stupni ZŠ (sú asný stav) Ivona Smiešková, Igor ernák Abstrakt: Kvalitná, efektívna a moderná výuka sa v dnešnej dobe nezaobíde bez využívania informa no – komunika ných technológií (IKT). V príspevku sa zaoberáme stru nou informatizáciou školstva, predmetom informatická výchova, modernizovaním škôl a prípravou budúcich u ite ov vyu ujúcich informatickú výchovu. Úvod Informatická výchova, inak nazývaná aj informatika, i práca s po íta om, v sú asnosti nie je ako samostatný predmet na ZŠ. Ako samostatný predmet je zaradený len na SŠ a VŠ. Po íta môžeme zaradi na ZŠ do vyu ovania na vä šine predmetov. IKT za ína búra virtuálne steny medzi predmetmi a tak vzniká interdisciplinárny prístup i medzi triedami a školami, tým rastie národná a medzinárodná spolupráca. Využi prácu s po íta om pre žiakov v škole sa dá v rámci nepovinných predmetov, v záujmových krúžkoch i v rámci rozširujúcich hodín. 1 Informatizácia školstva Rýchle tempo vývoja informatiky a informa ných technológií zasahuje aj rezort školstva. Vedci – technici h adajú stále nové riešenia problémov a nové technológie. Po íta e sa stávajú sú as ou každej domácnosti a školy. Je pochopite né, že ovládanie práce s po íta om je dnes takou samozrejmos ou ako ítanie a písanie. Stru ný náh ad do histórie IKT v školstve: - Za iatok 80. rokov – SMEP - Koniec 80. rokov – 8 bitové PMD, DIDAKTIK, Atari - Za iatok 90. rokov – PC s textovými editormi - Koniec 90. rokov – Internet, projekt INFOVEK10 Modernizova školu núti tlak vedecko-technických poznatkov. Modernizáciou metód, foriem, obsahu, cie ov vzdelávania a modernizáciou materiálno – technických pomôcok sa musíme prispôsobova nárokom spolo nosti na jednotlivca. Nedá sa modernizova len jedna oblas , napr. moderný obsah u iva alebo nové metódy a zastaralé vyu ovacie prostriedky. Prípadne nové materiálno – technické zabezpe enie a zastaralé metódy prace. Modernizáciu preto treba chápa ako komplex viacerých inite ov. Každá z uvedených oblastí je dôležitá a nemôžeme niektorú podce ova a inú zase nadra ova .11 udia radi skúmajú, vylepšujú a vytvárajú rôzne veci, zariadenia, prístoje a pomôcky. Chcú si u ah ova prácu a vykonávanie mnohých jednotvárnych, nudných a dlhotrvajúcich innosti prenáša na stroje. To o je už vymyslené používame a neustále sa u íme používa novšie a novšie vynálezy. Dajme de om možnos už v škole sa stretnú a nau i sa využíva novodobé prostriedky, aby boli dobre pripravení na život v tejto spolo nosti. 2 IKT – informa no-komunika né technológie na školách „Informa né a komunika né technológie vo vzdelávaní sú výpo tové a komunika né prostriedky, ktoré rôznymi spôsobmi podporujú výu bu, štúdium a alšie aktivity v oblasti 10 VINCEOVÁ, E., ŠAFRAN, I.: Práca u ite ov prostredníctvom IKT – podmienka rozvoja školy. http://www.infovek.sk/skolenia/2003-05-kosice/projekty/vinceova-safran/vinceova-safran.ppt#1 (3.3.2007) 11 Porov.: PETLÁK, E.: Všeobecná didaktika. Bratislava : Iris, 1997, s. 190 - 191. 160 vzdelávania. Súvisia so zberom, zaznamenávaním a výmenou informácií.“12 Skratka IKT pochádza z anglického výrazu ‚Information and communications technologies‘ v skratke ICT. Môžeme sem zaradi po íta s monitorom a klávesnicou, elektronické hra ky a iné.13 V aka projektom a programom od rôznych firiem, spolo ností, nadácií a fondov sa postupne dostala do škôl informa no-komunika ná technika. Využíva sa vo výchovno-vzdelávacom procese žiakov a študentov. Na Slovensku už nieko ko rokov úspešne funguje projekt Infovek. V aka tomuto projektu sa školy zmodernizovali, u itelia boli vyškolení a tento proces neustále prebieha. Projekt Infovek rieši "informatizáciu" škôl komplexne. „To znamená, že sú astne s budovaním hardverovej infraštruktúry na školách sa mení príprava aj samotných u ite ov a sú asne s tým sa vytvára moderný eduka ný obsah, ako vo forme tradi ných médií (u ebné a metodiské texty pre u ite ov), tak aj v multimediálnej elektronickej podobe (predovšetkým predmety pre žiakov), i už vo forme eduka ných CD-romiek alebo budovaním vlastného webovského portálu.“14 Prostredníctvom alšieho projektu s názvom Po íta e pre školy od Slovak Telecom sa naše školy vylepšili v oblasti IKT vo ve mi krátkom ase. „Projekt Po íta e pre školy získal nieko ko naj..., ktoré ho radia k najúspešnejším projektom nielen v Európe, ale aj v celosvetovom meradle. • Najvä ší projekt informatizácie v histórii slovenských škôl – Deutsche Telekom daroval 1 miliardu Sk v podobe moderných po íta ových u ební pre všetky základné a stredné školy na Slovensku. • Najvä ší skok v modernizácii vzdelávania - o 10 rokov, znížil sa pomer 120 detí na jeden po íta na 26 žiakov / po íta . • Najvä šia dodávka po íta ov na Slovensko v jednom projekte v histórii - 22 026 po íta ov s príslušenstvom, 3 671 tla iarní, skenerov, LAN balí kov a alších periférií, služby. • Najrýchlejší projekt - za obdobie 6 mesiacov sa podarilo projekt úspešne ukon i (denne sa inštalovalo 40 - 48 PC u ební, za týžde ich bolo odovzdaných školám cca 200 240).“15 Jednou z foriem poskytnutia po íta ov je napríklad program Po íta e pre dobrú vec. Zámerom tohto programu vyhláseného nadáciou Pontis v spolupráci so spolo nos ou DELL je podpora organizácií, ktoré pracujú v oblasti výchovy a vzdelávania.16 Programov, fondov a organizácií, ktoré celoštátne alebo iba do niektorých škôl dodávajú IKT je viacero. Chceli sme len v krátkosti priblíži a poukáza aké boli a sú možnosti získania kvalitnej techniky do škôl. Z doterajších skúsenosti zavádzania IKT na 1. stupni ZŠ sú nám známe výhody za ínania s informatickou výchovou už v mladšom školskom veku. Výhody vyplývajúce v porovnaní s druhým stup om ZŠ: deti sa po íta ov neboja, prirodzene si veria, ve mi rýchlo sa všetky deti dostanú na rovnakú vedomostnú úrove a deti medzi sebou spolupracujú a pomáhajú si. alších dôvodov zavádzania IKT do škôl je viacero, uvádzame teda nieko ko z nich. Aktualizova informácie je v sú asnej dobe nevyhnutné. Škola má pripravova na život v dnešnej spolo nosti. Žiaci chcú prijíma a u i sa viac o aktuálnom dianí, o tom ako „fungova “ v sú asnosti a o si nová doba so sebou prináša, nechcú zaostáva . IKT sú pre deti silnou motiváciou. Detská zvedavos ich „ ahá“ dozvedie sa o najviac. Na rozdiel od vä šiny dospelých sa neboja a nehanbia využíva , i za a využíva nové technológie. IKT sú jednou z možností prezentovania svojej práce. Žiaci chcú a radi preukazujú výsledky svojej práce, o vytvorili a o 12 GANAJOVÁ, M.: Informa no-komunika né technológie vo výu be chémie. http://kekule.science.upjs.sk/chemia/kuch/IKT1.htm (14.4.2007) 13 Porov.: What is ICT? http://schools.becta.org.uk/index.php?section=cu&catcode=ss_cu_skl_02&rid=1701 (11.4.2007) 14 SÝKORA, P.: Filozofia projektu Infovek. http://www.infovek.sk/konferencia/2000/prispevky/filozofia.html (10.07.2007) 15 SLOVAK TELECOM : Po íta e pre školy. Realizácia projektu. http://www.slovaktelekom.sk/Default.aspx?CatID=1521&Section=3 (10.07.2007) 16 Porov.: Po íta e pre dobrú vec. In U ite ské noviny, . 5, 18-19. týžde ., Bratislava : 2007, s. 6 161 sa nau ili. Dospelí, mladší i starší, poci ujú tiež tlak, ktorý prichádza s vývojom techniky. Sú nútení využíva techniku v práci, v domácnosti a v bežnom živote. Rodi ia si teda uvedomujú potrebu vedie ovláda IKT. Tak vzniká z ich strany, priamo i nepriamo, tlak na školy. Ak 6 – 7 ro né deti za nú pracova s po íta om - oboznamovaním s výu bovými programami, prácou v programe Ma ovanie, Word, prácou na internete a využívaním po íta ov na prehlbovanie vedomostí z iných predmetov - predpokladáme, že deti od 9 rokov zvládnu aj zložitejšie veci. Budú stava na získaných vedomostiach a rozvíja ich. Nevyhnutné je žiakov nau i , že po íta nie je iba hra ka, ale hlavne užito ný pomocník.17 Veková hranica udí za ínajúcich pracova s IKT je stále nižšia. Deti sa dokonca rýchlejšie a ahšie prispôsobia, nau ia a zapamätajú si mnohokrát viac ako dospelí. V poslednom desa ro í sa pôrodnos na Slovensku znížila. Štatistiky uvádzajú klesajúcu pôrodnos za posledných desa rokov od roku 1996 do roku 2003 a mierny nárast pôrodnosti od roku 2004.18 Škôl je v pomere ku po tu žiakov dostatok. Žiak má možnos vybra si, ktorú školu bude navštevova . Konkurencia medzi školami rastie. A to je jeden z dôvodov pre o využíva na školách IKT. Dopyt po školách, kde výchovno – vzdelávací proces prebieha moderne, efektívne a s využitím IKT, je ve ký. 3 Príprava budúcich u ite ov 1. st. ZŠ na výuku informatickej výchovy S meniacimi sa požiadavkami spolo nosti na vzdelanie sa mení aj prístup k výuke. Je pre doba, kde pre kvalitnú prácu sta ila ierna tabu a a krieda. V sú asnosti sa v školách za ína postupne klasická tabu a nahradzova elektronickou interaktívnou tabu ou. Interaktívna tabu a umož uje využívanie dynamizujúcich ínností vo vyu ovaní. Na Slovenku je najrozšírenejšia interaktívna tabu a eBeam. Tabu a eBeam je ur ená pre školy, školské u ebne a školiace strediská, navrhnutá bola špeciálne pre tento ú el.19 Nová doba si žiada moderné výukové prostriedky. Sta í sa poobzera okolo seba a zistíme, že existuje množstvo pozoruhodných nástrojov. V našej informa nej spolo nosti sa stáva nevyhnutnos ou využíva informa né a komunika né technológie. Pokrok a modernizácia zasiahla aj školstvo, iže školy, u ite ov a žiakov. Vzniká nám tu problém, kto a ako bude vyu ova Informatickú výchovu na 1. stupni ZŠ. V študijných programoch u ite stva pre 1. stupe ZŠ nie je predmet zameriavajúci sa na možnosti využitia PC na 1. stupni ZŠ. Je nutné vytvori predmet, ktorý by bol nadväznos ou na vedomosti získané na predmete Výpo tová technika. Študenti, teda budúci u itelia 1. stup a ZŠ, potrebujú vä šiu pripravenos v tejto oblasti. Potrebujú vedie , o so sebou po íta e prinášajú v rámci využite nosti vo výu be na 1. stupni ZŠ. Z prieskumu uskuto neného v projekte MIŠŠ 21 až 55% u ite ov nadobudlo základné zru nosti práce s IKT samoštúdiom. U u ite ov do 30 rokov to bolo 43 % a len 31 % u ite ov v spomínanom veku nadobudlo zru nosti po as štúdia na SŠ, resp. VŠ. Výsledok poukazuje na nedostatky v študijných programoch u ite ských odborov na VŠ. Nepatrná sa ukázala aj ú as na kurzoch (13 %). Potrebujeme teda zvoli vhodnú vzdelávaciu politiku a motivova u ite ov do vzdelávania sa v tejto oblasti. U itelia majú možnos vzdeláva sa prostredníctvom kurzov, školení, aktivitami v praxi, projektmi, publikovaním svojich overených príkladov. Musí by však aj ur itá podpora od 17 Porov.: HLAVATÁ, E.: Zavádzanie IKT na 1. stupni základných škôl. http://www.infovek.sk/konferencia/2001/zborník/hlavata.htm (1.12.2006) 18 Porov.: Informatívne správy štatistického úradu. http://www.statistics.sk/webdata/slov/infor/0606/tk_inform_06.htm (2.4.2007) 19 Tabu a eBeam/eBoard. http://www.ebeam.sk/index.php?id=tabula-ebeam-eboard#c63 (31.5.2007) 162 manažmentu školy, komunikácia medzi pedagógmi, medzi vedením a u ite mi, u ite mi a žiakmi, u ite mi a rodi mi. Potrebuje zmeni a vylepši prípravu budúcich u ite ov.20 Vedecko-technický pokrok zasahuje aj oblas školstva. Usilujeme sa vyrieši rozpor medzi množstvom nových poznatkov, ktoré si má žiak osvoji v škole a medzi obmedzeniami školy. Jedným z riešení je zdokona ovanie metód a foriem výchovno – vzdelávacej práce a ú innejšie využívanie didaktickej a výpo tovej techniky.21 Naše školstvo potrebuje digitálne gramotných u ite ov. „Pod informa nou gramotnos ou budeme chápa zru nosti a schopnosti používa základné informa né nástroje (softvérové a hardvérové) a tiež vyh adáva , lokalizova , transformova informácie z rôznych informa ných zdrojov. Digitálna gramotnos je súhrn základných IKT zru ností a pokro ilejších zru ností, ktoré umož ujú kreatívne a kriticky používa digitálne nástroje a médiá.“22 Pojem digitálna gramotnos záh a viac ako pojem informa ná gramotnos . Digitálnu gramotnos teda potrebuje v dnešnom storo í každý, aby bol schopný zvláda výzvy u iacej sa spolo nosti. Digitálnu gramotnos u ite a sa považuje za jeden z k ú ových predpokladov pri transformácii vzdelávacieho systému. Dnešné školy potrebujú nielen technické vybavenie, ale aj informa ne vzdelaných u ite ov, ktorí ve mi napomôžu ku kvalitnej a modernej výu be.23 U ite informatiky na 1. stupni ZŠ v pravom slova zmysle neexistuje. Každý aktívny, tvorivý a informa nej dobe sa prispôsobivý u ite zavádza do jednotlivých predmetov IKT, lebo vie že vzniká vä šia motivácia žiakov u i sa, zvyšuje sa aktivita jednotlivých žiakov, uplat ovanie projektového a problémového vyu ovania, lepšia orientácia v informáciách a vä šia možnos vlastnej prezentácie a mnohé pozitíva IKT. Závažný krok musia urobi u itelia sami. Mali by rešpektova sú asné zvýšené požiadavky a nároky doby, neodmieta inovácie a podporova sa navzájom, aby sa vyu ovanie stalo moderným. Moderne vyu ova chápeme okrem iného aj využívanie IKT. Záver Informatika ako veda za ala ma ve ký vplyv aj na bežný život, a tým za ala ovplyv ova aj myslenie. Preto by sme ju mali pozna a efektívne využíva . Ovplyv uje našu prácu, náš volný as i vo ný as detí. as strávený pri po íta i má svoje klady, ale v prípade nerozumného, astého a dlhodobého využívania prináša mnoho negatív. Rodi ia a u itelia by mali správne rozhodnú o innostiach detí mladšieho školského veku, motivova a nabáda deti do využívania po íta a na správne ú ely. Vybera vhodné hry a výu bové programy. IKT sa už v dnešnej dobe nevyhneme. Preto treba myslie na to, ako IKT využi v prospech skvalitnenia výuky. Literatúra: [1] VINCEOVÁ, E., ŠAFRAN, I.: Práca u ite ov prostredníctvom IKT – podmienka rozvoja školy. http://www.infovek.sk/skolenia/2003-05-kosice/projekty/vinceova-safran/vinceova-safran.ppt#1 (3.3.2007) [2] PETLÁK, E.: Všeobecná didaktika. Bratislava : Iris, 1997 [3]GANAJOVÁ, M.: Informa no-komunika né technológie vo výu be chémie. http://kekule.science.upjs.sk/chemia/kuch/IKT1.htm (14.4.2007) 20 IKT a vzdelávanie u ite ov z praxe. http://www.edi.fmph.uniba.sk/tmp/asset_cache/link/0000017364/05 IKT_a_vzdelavanie_ucitelov_z_praxe.pdf 21 PETLÁK, E.: Všeobecná didaktika, Bratislava : Iris, 1997, s.188 KALAŠ, I. a kol.: Rozvoj komplexnej digitálnej gramotnosti budúcich u ite ov. http://www.edi.fmph.uniba.sk/tmp/asset_cache/link/0000017748/zaverecna_sprava_a21.pdf (1.5.2007) 23 Porov.: KALAŠ, I. a kol.: Rozvoj komplexnej digitálnej gramotnosti budúcich u ite ov. http://www.edi.fmph.uniba.sk/tmp/asset_cache/link/0000017748/zaverecna_sprava_a21.pdf 22 163 [4] Porov.: What is ICT? http://schools.becta.org.uk/index.php?section=cu&catcode=ss_cu_skl_02&rid=1701 (11.4.2007) [5] SÝKORA, P.: Filozofia projektu Infovek. http://www.infovek.sk/konferencia/2000/prispevky/filozofia.html (10.07.2007) [6] SLOVAK TELECOM : Po íta e pre školy. Realizácia projektu. http://www.slovaktelekom.sk/Default.aspx?CatID=1521&Section=3 (10.07.2007) [7] Po íta e pre dobrú vec. In U ite ské noviny, . 5, 18-19. týžde ., Bratislava : 2007 [8] HLAVATÁ, E.: Zavádzanie IKT na 1. stupni základných škôl. http://www.infovek.sk/konferencia/2001/zborník/hlavata.htm (1.12.2006) [9] Informatívne správy štatistického úradu. http://www.statistics.sk/webdata/slov/infor/0606/tk_inform_06.htm (2.4.2007) [10] Tabu a eBeam/eBoard. http://www.ebeam.sk/index.php?id=tabula-ebeam-eboard#c63 (31.5.2007) [11] IKT a vzdelávanie u ite ov z praxe. http://www.edi.fmph.uniba.sk/tmp/asset_cache/link/0000017364/05 IKT_a_vzdelavanie_ucitelov_z_praxe.pdf [12] KALAŠ, I. a kol.: Rozvoj komplexnej digitálnej gramotnosti budúcich u ite ov. http://www.edi.fmph.uniba.sk/tmp/asset_cache/link/0000017748/zaverecna_sprava_a21.pdf (1.5.2007) Recenzia: doc. Ing. Eduard Mašek, CSc., KI PF KU Adresa: Doc. Ing. Igor ernák, PhD., m. prof. KU PaedDr. Ivona Smiešková Katedra informatiky, Pedagogická fakulta, Katolícka univerzita, Nám. A. Hlinku 56/1, 034 01 Ružomberok E - mail: [email protected], [email protected] 164 Informatická výchova ako povinný predmet na 1. stupni ZŠ ? Ivona Smiešková, Igor ernák Abstrakt: V lánku približujeme problematiku informatickej výchovy na 1. stupni ZŠ. Požiadavky spolo nosti na školu a žiaka sú neustále vä šie a vä šie. Potreba ovládania IKT vzrastá. Škola je miestom, kde sa žiaci majú nau i pracova a správne využíva IKT. Ako im to zabezpe i , kedy a pre o s výukou za a uvádzame v tomto príspevku. Úvod Informatická výchova ako samostatný predmet na 1. stupni ZŠ zatia neexistuje. Predmet Informatická výchova má svoje platné u ebné osnovy. Práca s po íta om je sú as ou pracovného vyu ovania v 3. a. 4. ro níku na 1. st. ZŠ a tiež vo všetkých ro níkoch 2. stup a ZŠ. Vyu uje sa aj v rámci nepovinného predmetu, v záujmovom krúžku alebo v rámci rozširujúcich hodín. Práca s IKT sa využíva takmer vo všetkých predmetoch. U ite si môže zaradi prácu s IKT do vyu ovania na ktoromko vek predmete. 1 Koncepcia rozvoja výchovy a vzdelávania „Projekt MILÉNIUM je projekt rozvoja výchovno-vzdelávacieho systému v Slovenskej republike. Na základe projektu sa spracoval „Národný program výchovy a vzdelávania“, ktorý je dokumentom školstva, celého štátu, záležitos ou škôl, u ite ov, vlády, ale aj každého ob ana a nielen teraz, ale aj v najbližších desiatich – dvadsiatich rokoch.“24 Každé alšie odvíjanie zlepšovania školstva by malo vychádza z tejto koncepcie. Vychádza zo zmien a trendov, ktoré vo vývoji spolo nosti prebiehajú a ktoré sa predpokladajú. Projekt stanovuje a speje k ideálu výchovy a vzdelávania – k loveku dobrému, múdremu, aktívnemu a š astnému.25 udia tvoria spolo nos a od vzdelanosti udí, od ich etiky, morálnych vlastností, tvorivosti, prispôsobivosti zmenám novej doby záleží aj úrove celého štátu. Každý z nás ur itým podielom prispieva k tvorbe modernej, vyspelej a rozvíjajúcej sa krajiny. 2 Ciele a princípy reforiem v školstve Je nevyhnutná zmena zaužívaných a zastaralých cie ov a doteraz uplat ovaných princípov, ak chceme zefektívni , zmodernizova , naše školstvo a zaradi ho k najvyspelejším štátom sveta. Predpokladajú sa zmeny vo filozofii, obsahu a metódach výchovy a vzdelávania i v príprave u ite ov. Ciele by mali spo íva v cie avedomosti a systematickosti. Ide predovšetkým o kognitivizáciu, emocionalizáciu, motiváciu, socializáciu, autoreguláciu a kreativizáciu loveka. Uplat ovanie novodobých princípov je ú inné a nevyhnutné, aby sme sa vedeli vysporiada s trendmi vývoja a ich dôsledkami. Základnými princípmi vzdelávacej politiky je princíp celoživotného vzdelávania, európska dimenzia vo vzdelávaní a efektívne využívanie zdrojov. Z podstaty vzdelávacej politiky vyplýva zabezpe enie rovnakého prístupu a možností vzdelávania pre všetkých ob anov a humanizácia vzdelávania. Aj vo vzdelávaní má plati princíp kvality, konkurencie a princíp demokratického a efektívneho riadenia s uplatnením 24 VALACHOVÁ, D.: o je nové vo výchove, Humanistická výchova. In: Rodina a škola. Tren ín, 2000, .7, s. 5. Porov.: ROSA, V., TUREK, I., ZELINA, M.: Návrh koncepcie rozvoja výchovy a vzdelávania v Slovenskej republike. Projekt „Milénium“. Bratislava : Združenie Slovdidac, 2000, s. 11. 25 165 subsidiarity. Uplatnením týchto princípov je možné uplatnenie nových cie ov v školstve v prospech štátu.26 Pripravované zmeny vo výchove a vzdelávaní - konkrétnejšie v cie och, princípoch, v obsahu – vytvárajú priestor pre tvorbu nových moderných didaktických prostriedkov. U itelia sú jednými z tých, ktorí majú moc dotvori a realizova pripravované reformy, vytvára si vlastné pomôcky, napr. jednoduché programy. 3 Dôvody zavádzania informatickej výchovy už v mladšom školskom veku Mnohé z detí sa majú možnos prvýkrát stretnú s po íta om na školách. U íme ich základnú terminológiu a základy práce s po íta om. Mnohí žiaci sa zdokona ujú vo vedomostiach a zru nostiach. Oboznamujú sa a získavajú vä šie skúsenosti s internetom a detskými programovacími jazykmi. Mnoho detí sa však stretáva s po íta om v predškolskom veku. Od viacerých faktorov sa odvíja to, kedy má die a možnos za a s prácou na po íta i a kde. Záleží to od oblasti, kde žije, od ekonomickej situácie rodiny a pod. Predís týmto skuto nostiam sa dá tým, že žiakom umožníme získa prvé vedomosti a rozvoj týchto vedomostí práve v škole. Spolo nos si vyžaduje loveka „informa ne gramotného.“ Veková hranica prvého kontaktu s po íta om sa znižuje. Základné vedomosti oh adom informa ných komunika ných technológií ovláda oraz mladší jednotlivec. Dalo by sa poveda , že so stúpajúcimi požiadavkami v oblasti IKT sa znižuje vek jednotlivca, ktorý prichádza do styku s IKT po prvýkrát. Pod a výskumu Ministerstva školstva v USA z roku 2006 dve tretiny žiakov v mladšom školskom veku a až 80% predškolákov používa po íta .27 IKT prináša viacero pozitív pri správnom zaradení vo výchovno-vzdelávacieho procesu a pri správnom využívaní. Nároky na prípravu u ite a vzrastajú, pretože by mal využíva modernejšie prostriedky, ktoré prichádzajú s novou dobou. Zara ovanie práce s IKT do výu by sa stalo samozrejmos ou. Vyžaduje si to väš ina žiakov, rodi ov i v niektorých prípadoch aj mnoho u ite ov. Nová generácia, nazvaná aj „Net generácia“ (prevzaté z angli tiny Net Generation), si už asi život bez techniky nevie ani predstavi . Jedným z pozitív je vyššia motivácia u žiakov. Žiaci sa viac zaujímajú o veci a dianie, pretože majú viac možností ako sa ku informáciam dosta . Zaujíma ich internet, ale internet ako taký nemá význam. Len ak ho správne použijeme, je nám dobrým pomocníkom. Žiakov práca s internetom zaujíma, avšak je na nás u ite och nau i ich využíva internet pre vzdelávanie, vyh adávanie potrebných informácii a zdie anie našich názorov a skúseností s inými. Podnecova prácu s internetom tým správnym smerom. Pozitívom je aj to, že žiaci sú zvedavejší, kladú viac otázok a sú aktívnejší. Zaujímajú sa o nové poznatky, astokrát z vlastnej iniciatívy vyh adávajú informácie k danému preberanému u ivu. Žiaci majú odvahu viac riskova a skúšajú nové. Novodobé prostriedky im prinášajú nové možnosti, a tým sa zvyšuje ich aktivita a záujem spoznáva nie o nové. Jednou z možností, ako ukáza svoju prácu, je prezentácia ako jedna z nových atraktívnych foriem použite ných v škole aj v práci. Tým sa deti u ia a využívajú tie prostriedky, ktoré sú použite né v ich živote aj neskôr. 26 Porov.: ROSA, V., TUREK, I., ZELINA, M.: Návrh koncepcie rozvoja výchovy a vzdelávania v Slovenskej republike. Projekt „Milénium“. Bratislava : Združenie Slovdidac, 2000, s. 15 - 20. 27 REINAN, J.: Kids are toddling to the computer. http://nl.newsbank.com/nlsearch/we/Archives?s_site=kentucky&p_theme=realcities&p_product=LH&p_multi=LH|&p_action=search&p_field_base0=&p_text_base0=Kids%20are%20toddling%20to%20the%20computer&Search=Search&p_perpage=10&p_maxdocs=200&p_queryname=700 &s_search_type=keyword&p_sort=_rank_%3AD&p_field_date-0=YMD_date&p_params_date0=date%3AB%2CE&p_text_date-0=-1qzY (07.07.2007) 166 Záver V školách nepotrebujeme zmeni len niektoré faktory. Je potrebná zmena takmer vo všetkých sférach - obsahu vzdelávania, v spôsobe výuky, v príprave budúcich u ite ov. Pod a viacerých odborníkov potrebujeme zmeni mechanizmus tvorby u ebných osnov. Pod zmenou sa nerozumie len zredukova prebyto né fakty, ale skôr vytvori nové u ebné osnovy. Mali by sa ur i rámcové vzdelávacie programy. Tvorbou ostatných rôznych programov by sa zaoberali odborníci a vznikli by tak jedine né školské vzdelávacie programy. Potrebovali by sme prispôsobi predmety na ZŠ potrebám spolo nosti. Informatická výchova - to nie je len práca s po íta om na iných predmetoch. Žiaci sa musia nau i ako ovláda po íta , ako pracova v jednotlivých programoch, musia si osvoji správne hygienické návyky, a pre tieto innosti potrebujeme na školách samostatný predmet. Literatúra: [1] VALACHOVÁ, D.: o je nové vo výchove, Humanistická výchova. In: Rodina a škola. Tren ín, 2000, .7 [2] ROSA, V., TUREK, I., ZELINA, M.: Návrh koncepcie rozvoja výchovy a vzdelávania v Slovenskej republike. Projekt „Milénium“. Bratislava : Združenie Slovdidac, 2000 [3] REINAN, J.: Kids are toddling to the computer. http://nl.newsbank.com/nlsearch/we/Archives?s_site=kentucky&p_theme=realcities&p_product=LH&p_multi=LH|&p_act ion=search&p_field_base-0=&p_text_base0=Kids%20are%20toddling%20to%20the%20computer&Search=Search&p_perpage=10&p_ma xdocs=200&p_queryname=700&s_search_type=keyword&p_sort=_rank_%3AD&p_field_date0=YMD_date&p_params_date-0=date%3AB%2CE&p_text_date-0=-1qzY (07.07.2007) Recenzia: doc. Ing. Eduard Mašek, CSc., KI PF KU Adresa: Doc. Ing. Igor ernák, PhD., m. prof. KU PaedDr. Ivona Smiešková Katedra informatiky, Pedagogická fakulta, Katolícka univerzita, Nám. A. Hlinku 56/1, 034 01 Ružomberok E - mail: [email protected], [email protected] 167 Možnosti vzdelávania u ite ov v oblasti využívania IKT vo vyu ovaní na ZŠ Ivona Smiešková, Igor ernák Abstrakt: Od každého u ite a sa dnes vyžaduje ma znalosti v oblasti využívania informa no – komunika ných technológií (IKT). Má by informa ne gramotný a nezaostáva vedomos ami za žiakmi. Donedávna bolo pomerne mnoho prípadov, ke žiak mal ove a viac skúseností a vedomostí ako u ite . V príspevku chceme poukáza na možnosti vzdelávania u ite a a zvyšovania si kvalifikácie v oblasti IKT. Úvod Myšlienka je za iatkom všetkého. Je to za iatok cesty, ktorej cie om je nejaký výsledok produkt. Myšlienka je základom teórie a praktickou as ou je realizácia a uskuto ovanie myšlienky. Odborníci vo výchove a vzdelávaní dokázali vystihnú koncep né zámery na teoretickej úrovni, kde sa naše školstvo nachádza a kam má smerova . Vychádzajúc z týchto teórií chceme napomôc na ceste k zdokona ovaniu, vylepšeniu, zmodernizovaniu a odstráneniu nedostatkov vo výchove a vzdelávaní. Spolo nos si vyžaduje udí, ktorí majú „dobré základy jazykovej prípravy, matematiky, prírodných vied, informatiky, ktorí dobre rozumejú technologickým procesom,...“ - projekt Milénium. Vychádzame z týchto požiadaviek spolo nosti, a preto chceme žiakov pripravi , o najlepšie na cestu životom. Práve u itelia sú tí, ktorí žiakov pripravujú po stránke vedomostnej, mravnej, fyzickej. Dávajú žiakom možnosti získava skúsenosti a zru nosti. Potrebujú ma poznatky z oblasti informatiky – novej rýchlo vyvíjajúcej sa vedy. Nie je ahké drža krok s technickým pokrokom a pozna najnovšie technológie, ktoré sa využívajú v školstve. U itelia sa musia neustále vzdeláva , rôznymi formami a metódami. Možnosti vzdelávania v oblasti IKT pre u ite ov U ite vyu ujúci prácu s po íta om sa môže zapája do rôznych projektov a sú aží. Takýmto spôsobom sa u itelia navzájom obohacujú a ponúkajú svoje praktické skúsenosti kolegom. Na internete, v odborných asopisoch, v médiách, ale i z rôznych iných zdrojov sa môžeme dozvedie o sú ažiach, projektoch, vzdelávacích kurzoch a podobných innostiach, ktoré vedú prácu u ite a k lepšej, efektívnejšej, modernejšej a tvorivejšej. Uvádzame nieko ko konkrétnych možností, ako a kde sa môže u ite zapoji . V novembri 2006 sa uskuto nila sú až pre pedagogických pracovníkov s názvom Najlepšie projektové vyu ovanie. Jej cie om bolo podpori inovatívne prístupy k využívaniu informa ných a komunika ných technológií. U itelia vytvorili kvalitný, užito ný materiál, ktorý obsahuje inovatívny prístup k širšiemu a efektívnejšiemu uplatneniu informa ných a komunika ných technológií. Využitie IKT sa týka oboch - u ite a aj žiaka.28 Slovak Telekom umož uje u ite om zapoji sa do sú aže Cena Slovak Telecom a napísa prácu o tom, ako u ite využíva IKT vo svojej práci so žiakmi. V roku 2007 sa odštartoval II. ro ník tejto sú aže. Na internetovej stránke tejto su aže http://www.cenast.sk je knižnica prác z minulého roku, kde môžeme nájs mnoho podnetov na využitie IKT na vyu ovaní. 28 Porov.: Moderne s výpo tovou technikou. In U ite ské noviny, . 5, 18-19. týžde ., Bratislava : 2007, s.11 168 alšou možnos ou u ite ov získa preh ad o sú asných trendoch informa nej spolo nosti a by informovaný o rýchlom vývoji informatiky a techniky je odborný alebo populárno – náu ný asopis. Môže ma klasickú tla enú podobu, prípadne elektronickú podobu. asopisy by mali by tiež dôležitým študijným materiálom každého u ite a, obzvláš u ite a informatiky. U ite by mal ma preh ad, o sa na informa nom poli deje, aby nebol zasko ení otázkami žiakov. Preukázaním nevedomostí potom klesá autorita u ite a pred žiakom. Ve kým zdrojom informácií je internet. U ite by mal využíva tento potenciál pre získavanie informácií a vä šieho rozh adu v jeho špecializácii i vzdelávaní vôbec. Na internete nachádzame mnoho stránok so zaujímavými informáciami, rôznorodými podnetmi a inšpiráciami. Sú to napríklad stránky na Slovensku: http://www.ucmeradi.sk/ - databáza aktivít, školenie u ite ov, http://www.fitucitela.sk/ - stránka národného zrkadlového projektu: „Využitie IKT vo vyu ovacích predmetoch – funk ná gramotnos pedagogických zamestnancov v informa ných technológiách.“, www.infovekacik.sk – internetový asopis pre deti, http://www.cenast.sk/Default.aspx?CatID=47 – knižnica prác o využívaní IKT vo vyu ovaní. Zahrani né internetové stránky: http://gcompris.net/ - vzdelávací softvér zadarmo, http://www.ceskaskola.cz/Soubory/?CAI=2133 –výu bové programy pre informatiku, http://www.jsi.cz – stránka organizácie Jednota školských informatikov (JSI), ktorá združuje pedagógov a odborníkov zaoberajúcich sa IKT v školstve, http://www.spomocnik.cz – metodická pomoc, u ite ský spomocník. Okrem stránok s metodikou, s podnetmi na prácu, so softvérom, existujú internetové stránky so službami pre u ite ov. Ich cie om je informova o novinkách, šetri as, vyh adáva , organizova informácie a umož ova prístup k materiálom. Príkladom sú stránky http://www.infovek.sk a http://www.eschoolnet.org/.29 Modernou metódou vzdelávania je e-learning (elektronické vzdelávanie). „Má mnoho výhod, tá najvä šia je v tom, že je možné pracova kdeko vek a kedyko vek, ak máme k dispozícii internet.“30 U ite sa môže vzdeláva a zvyšova si svoju odbornos aj prostredníctvom e-learningu. Vybra si môže z rôznych kurzov, ktoré ponúkajú školy a univerzity. Uvádzame nieko ko príkladov: http://evyuka.ku.sk/, http://elearning.gphmi.sk/, http://www.fitucitela.sk/ a iné. Stretáva , odovzdáva a dozvedie sa nové poznatky môžu u itelia aj na konferenciách. Pod a svojho zameranie je možnos vybra si z viacerých konferencií usporadúvaných u nás i v zahrani í. Ponúkame nieko ko príkladov: - Informatika v škole a v praxi – konferencia s medzinárodnou ú as ou v septembri v Ružomberku, - Virtuálna univerzita – konferencia v decembri Bratislave, - DIDZA – konferencia v máji v Žiline, - DIDINFO – konferencia v marci v Banskej Bystrici a iné konferencie. 29 Porov.: ERNÁK, I., MAŠEK, E.: Základy elektronického vzdelávania. Vysokoškolská u ebnica. Ružomberok : Katolícka univerzita, Pedagogická fakulta, 2007, s. 122-123 30 ERNÁK, I., MAŠEK, E.: Základy elektronického vzdelávania. Vysokoškolská u ebnica. Ružomberok : Katolícka univerzita, Pedagogická fakulta, 2007, s. 126 169 Záver Možnosti získava nové vedomosti v rámci IKT sú rôzne. Na u ite ovi samotnom záleží do akej miery sa o ne zaujíma, ako ich uplat uje v samotnej praxi. Niektorí u itelia IKT využívajú asto, iní menej, niektorí ešte stále vôbec. IKT sa na školách nevyužíva len vo vyu ovacom procese. Ich využitie je aj v administratívnej sfére školy (tvorba rozvrhu hodín, prezentácia školy a iné). U itelia si pomocou IKT môžu vies triedne agendy, u ite ské agendy, ako napr. prípravy na vyu ovanie, vysved enia, hodnotenia žiakov, správy, zápisnice a iné. Literatúra: [1] Moderne s výpo tovou technikou. In U ite ské noviny, . 5, 18-19. týžde ., Bratislava : 2007 [2] ERNÁK, I., MAŠEK, E.: Základy elektronického vzdelávania. Vysokoškolská u ebnica. Ružomberok : Katolícka univerzita, Pedagogická fakulta, 2007 Recenzia: doc. Ing. Eduard Mašek, CSc., KI PF KU Adresa: Doc. Ing. Igor ernák, PhD., m. prof. KU PaedDr. Ivona Smiešková Katedra informatiky, Pedagogická fakulta, Katolícka univerzita, Nám. A. Hlinku 56/1, 034 01 Ružomberok E - mail: [email protected], [email protected] 170 APLIKÁCIA SIMULA NÉHO PROGRAMU PRI SYNTÉZE ELEKTRICKÉHO OBVODU Pavel Spodniak Abstrakt:V príspevku sa popisuje problematika návrhu elektrického obvodu metódou priameho návrhu s využitím simula ného a analytického programu MicroCap. Sú popísané základné východiská a postupy pre parametrizáciu hodnôt sú iastok v obvode a optimalizáciu návrhu zosil ova a s kontrolou vplyvu teploty okolia na vlastnosti navrhovaného obvodu.. Úvod Rozvoj elektroniky, ktorého sme v posledných rokoch svedkami prináša stále komplikovanejšie a rýchlejšie obvody. Ich nasadenie v praxi však vyžaduje rýchly a efektívny návrh systému s možnos ou simulácie aspo základnej innosti. Preto v poslednej dobe je zaznamenaný rozvoj prostriedkov s využitím výpo tovej techniky, pomocou ktorej sa výrazne zefektív uje návrh systému s elektrickým obvodom. V lánku je diskutovaná problematika návrhu elektrického obvodu aj s príkladom konkrétneho riešenia . Pre realizáciu senzora na meranie vlhkosti bol na katedre KIAT navrhnutý generátor frekvencie priamej íslicovej syntézy (DDS) a zosil ova vysokofrekven ného signálu. Cie om tohoto lánku je uvies stru ný úvod do problematiky návrhu zosil ova a s využitím simula ného programu MicroCap. Obr. 1 Navrhovaný obvod senzora vlhkosti 1 ANALÝZA, MODELOVANIE, SIMULÁCIA Analýzu funkcie elektrického obvodu vykonávame v snahe získa o navrhovanom obvode o najviac informácií. Klasickým spôsobom vykonávaná analýza pozostáva zo série meraní na reálnom funk nom vzorku. Získané výsledky sú vyhodnotené s následnou úpravou zapojenia funk ného vzorku a opätovným meraním parametrov obvodu. Takýto itera ný postup je asovo náro ný, drahý, pretože nutne potrebuje reálne sú iastky a vyžaduje vysokú odbornú spôsobilos návrhára. 171 Za iatok návrhu Reálny vzorok obvodu Séria meraní na vzorku Úprava zapojenia a parametrizácia vzorku Vyhodnotenie meraní nie Vyhovuje áno Koniec návrhu Obr. 2 Algoritmus klasického spôsobu návrhu elektrických obvodov Moderný spôsob návrhu a analýzy elektrických obvodov využíva výpo tový systém, kde sa pomocou vhodného programu navrhne obvod bez meraní na reálnom vzorku. Až po získaní výsledkov z vituálneho prostredia programu je realizovaný funk ný vzorok obvodu s následnou sériou elektrických meraní. K analýze nie je teda potrebný samotný obvod , ale jeho model. V programovom systéme sú k dispozícií elementárne modely elektrických prvkov, aktívnych aj pasívnych, vo forme matematického popisu ich funkcie. Takto definované prvky sú za lenené do schémy celkového zapojenia. Z h adiska matematického je model obvodu definovaný sústavou rovníc, ktoré je možné odvodi z rovníc diel ích elektrických prvkov a Kirchhoffových zákonov, ktoré reprezentujú spôsob vzájomného prepojenia sú iastok. 680 R6 2 R2 4.7k 1 IN 6 7 Q1 3 C1 100n V1 10 R1 220 R3 1k 100n 12 C3 5 R4 47 D1 11 100n C4 56 R7 OUT 8 10k R90 9 50p 13 4 D2 R5 100 V2 Q2 C90 8.2u L0 Q3 22p 1k C0 R0 C2 100n D92 D94 16 14 10k R92 10k R94 DET1 DET2 17 1n C92 15 470k R93 Obr. 3 Model senzora vlhkosti pre simulácie. 172 1n C94 470k R95 Ak presnos popisu systému zabezpe uje uspokojivú zhodu chovania modelu a originálu, je možné využíva model k simulácii chovania skuto ného obvodu za konkrétnych pracovných podmienok. Za iatok návrhu Po íta Návrhový systém Model obvodu Analýza a simulácia innosti obvodu Úprava parametrizacia modelu Vyhodnotenie simulácie nie Vyhovuje áno Realizácia obvodu Meranie na reálnom obvode nie Vyhovuje áno Koniec návrhu Obr. 4 Algoritmus moderného spôsobu návrhu elektrických obvodov 2 NÁVRH ZOSIL OVACIEHO STUP A Pre správnu funkciu navrhovaného senzora vlhkosti bolo potrebné vyvinú zosil ova , ktorý sp a nasledovné požiadavky: • Musí prenáša frekvencie v plnom rozsahu potrebných frekvencií. Pre navrhovaný senzor je to v rozsahu 5- 10 MHz. • Vstup zosil ova a bude priamo pripojený na výstup obvodu DDS, navrhovaná väzobná impedancia je 200! • Výstupná as zosil ova a musí dosiahnu minimálny rozkmit signálu 5V na za ažovacej impedancii minimálne 1k! • Zosil ova musí sp a tieto požiadavky v teplotnom rozsahu pre priemyselné aplikácie, teda -25 – 50°C. 173 Pre splnenie uvedených požiadaviek bol použitý dvojstup ový zosil ova .Prvý stupe zabezpe uje plné napä ové zosilnenie. Vstupný obvod je navrhnutý s impedanciou 200!, takže sa zabezpe í maximálny prenos z predchádzajúceho obvodu (generátor DDS). Úlohou druhého stup a je zabezpe i oddelenie výstupného obvodu od prvého stup a zosil ova a a prispôsobi sa k ve mi premenlivej impedancie zá aže citlivej asti senzora vlhkosti. Hodnoty sú iastok boli vypo ítané štandardným spôsobom pod a literatúry [2]. 3 ANALÝZA VLASTNOSTÍ NAVRHNUTÉHO ZOSIL OVA A 3.1 Jednosmerná analýza Prvým krokom pri analýze vlastností obvode je ur enie jednosmerných hodnôt v pracovných bodoch. Simulátor umož uje sledovanie jednosmerných napätí ,prúdov aj s orientáciou smeru toku, stratových výkonov na sú iastkach a základných režimov práce (napr. teplota, zap - vyp,...). 3.2 Frekven ná analýza Cie om analýzy bolo overenie vlastností obvodu v sledovanom frekven nom rozsahu. Boli sledované frekven né vlastnosti zosil ova a pri zmene hodnôt niektorých vybraných prvkov v obvode. Takto koncipovaná analýza obvodu pomocou simulátora umožnila optimalizova hodnoty prvkov v obvode. Au [1] 20.0 16.0 60Ohm 12.0 70, 80Ohm 90Ohm 8.0 50Ohm 4.0 0.0 10K 100K Mag(V(8)/V(6)) 1M 10M 100M F [MHz] Obr. 5: Frekven ná charakteristika zosil ova a s parametrizáciou odporu R7 v rozsahu 50 až 90 . 3.3 asová analýza “Transient“ Táto analýza umož uje sledova odozvu zosil ova a na asovú zmenu napätia na vstupe. Priebehy signálov majú charakter zobrazenia na osciloskope. Ak sa využije možnos nastavenia viacerých signálov aj ich vhodné asové škálovanie potom simula ný program nahrádza pamä ový osciloskop resp. analyzátor signálu. Pri simulácii je možné krokovaním elektrickej hodnoty sledovanej sú iastky vizualizova zmeny napätí v kontrolných bodoch zosil ova a. 174 Obr. 6 asová analýza zá aže zosil ova a v rozsahu 100 až 100k . Na obr.6 uvádzame asové priebehy vstupného signálu a signálu na výstupe zosil ova a pri zmene za ažovacej impedancie senzora v rozsahu 100Ω až 100kΩ. Vidie , že zosil ova je dostato ne „kvalitný“ zdroj signálu pre definovanú zá až. Je možné sledova tiež charakter skreslenia, amplitúdy, asové súvislosti obidvoch signálov, at . Simula ný program umož uje aj analýzu vplyvu teploty na vlastnosti obvodu. Na obr.7 vidie ako vplýva zmena teploty pracovného prostredia na základný parameter zosil ova a, teda i teplota zásadne neovplyv uje schopnos zosil ova a zosil ova signál. Vidie , že vplyv teploty v rozsahu -25°C až +50°C neovplyv uje zosil ova tak, aby nespl al základné parametre . Obr. 7 Rozptyl napätia na výstupe vplyvom zmien teploty v rozsahu -25°C až+50°C. 4 Záver Metodika návrhu a analýzy vlastností elektrických obvodov uvádzaná v príspevku poukazuje na možnosti moderných spôsobov návrhu hardvéru. Riešenia, ktoré obsahujú v sebe etapu návrhu, etapu simulácie a etapu následnej analýzy v jednom celku umož uje rýchlo a efektívne rieši problémy praxe. Simula ný program MicroCap patrí do rodiny simula ných programov typu PSPICE, preto metódy a postupy pri práci s ním umož ujú získa skúsenosti, ktoré je možné využi aj pri práci s inými podobnými produktami. 175 Literatúra [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] BIOLEK, D.:Rešíme elektronické obvody, BEN Praha 2004, ISBN 80-7300-125-X LÁNÍ EK, R.:Elektronika, BEN Praha 2000, ISBN 80-86056-25-2 www. spectrum-soft.com www.webpark..cz www.vabo.cz www.elektrorevue.cz http://dvaluch.home.cern.ch/dvaluch/DDS/ Recenzia: Ing. Pavol Laj iak Adresa: Ing. Pavel Spodniak Katedra riadiacej a automatiza nej techniky, Fakulta environmentálnej a výrobnej techniky, Technická univerzita vo Zvolene, T. G. Masaryka 24, 960 01 Zvolen E – mail: [email protected] 176 asté terminologické chyby v oblasti informatiky a informa ných a komunika ných technológií Ján Stoffa, Veronika Stoffová Resumé Štúdia sa zaoberá naj astejšími terminologickými chybami v slovenskej terminológii z oblasti informatiky a informa ných a komunika ných technológií. Hlavná pozornos sa v nej venuje terminologickým neologizmom, preberaniu termínov z cudzích jazykov, predovšetkým z angli tiny a eštiny, výslovnosti termínov a ekvivalentným formám termínov ako sú skratky, zna ky, symboly a iné konven né ekvivalenty. K ú ové slová: terminológia informatiky, terminologické chyby, preberanie termínov z cudzích jazykov, anglicizmy, bohemizmy, skratky, zna ky, symboly MOST FREQUENT TERMINOLOGICAL MISTAKES IN THE FIELD OF INFORMATICS AND INFORMATIONAL AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES Abstract The study deals with most frequent mistakes in the field of informatics and information and communication technologies in the Slovak scientific terminology. The main attention is devoted to terminological neologisms, to implementation of terms from foreign languages, especially to terms of English and Czech origin, to pronunciation of terms and to the equivalent forms of terms, such as abbreviations, symbols and other conventional forms. Key words: terminology of informatics, terminological mistakes, implementation of foreign terms, Anglicism's, Czechism's, abbreviations, signs, symbols Úvod Informatika a informa né a komunika né technológie ( alej len IKT) patria v sú asnosti k najdynamickejšie sa rozvíjajúcim oblastiam udskej aktivity. To sa prejavuje nielen ich prienikom do všetkých iných oblasti, ktorých vývoj urých ujú alebo podstatne obohacujú o nové možnosti, ale aj nárastom po tu nových pojmov a teda aj ich pomenovaní. V našej doterajšej práci sme sa stretli s mnohými chybami a nedostatkami v komunikácii. Zna nú as z nich tvoria nedostatky terminologického charakteru, napr. ve ká terminologická nejednotnos , podce ovanie významu termínov v komunika ných procesoch, nekritické preberanie termínov od iných autorov a z iných jazykov, nespisovnos mnohých termínov, nenáležité zámeny pojmov a pod. V dôsledku toho sme nútení konštatova , že komunika né procesy sa vyzna ujú nízkou jazykovou a terminologickou kultúrou. To nám, a zaiste aj mnohým alším info- a technoedukátorom nemôže by ahostajné. Cie om tejto štúdie je poukáza na najtypickejšie prípady terminologických chýb a nedostatkov v komuniká ných procesoch z oblasi informatiky a IKT, analyzova ich prí iny a sformulova odporú ania na zlepšenie existujúceho stavu s osobitným akcentom na eduka né komunika né procesy. 177 2 Teoretické východiská Na komunika né ú ely treba každý z nových pojmov nejako pomenova , o znamená, že k pojmu, ktorého obsah je medzinárodný a rovnaký v celosvetovom meradle, treba priradi nejaký opera ný ekvivalent, spravidla termín, ktorý tento pojem nahradí v komunikácii. Komunikácia, v ktorej by sa operovalo s obsahom pojmu, by bola ve mi neracionálna: trvala by zbyto ne dlho, vyžadovala by si mnoho dopl ujúcich vysvetlení a ke že ve ká vä šina komunika ných procesov prebieha po komunika ných kanáloch, ktorých prevádzka je finan ne náro ná, bola by takáto komunikácia aj ve mi nehospodárna. Treba si pritom uvedomi , že obsah ve kej vä šiny pojmov – na rozdiel od ich pomenovaní – sa s prehlbovaním poznania obohacuje a nie každý pozná najnovší stupe poznania obsahu príslušného pojmu. Tiež si treba uvedomi , že obsah mnohých pojmov sa spravidla nedá úplne vy erpa jedinou definíciou a ten istý pojem má množinu definícií, z ktorých každá je pravdivá, ale vyjadruje len istú as obsahu pojmu, teda nie je úplná. Prakticky nikto nemôže pozna všetky definície pojmu, pretože ten istý obsah možno vyjadri nekone ne ve kým po tom formulácií definície. Preto pri komunikácii pomocou definícií pojmov neustále hrozí, že prijímate pochopí informáciu inak ako ju zamýš a jej odosielate . Aby proces komunikácie prebiehal o najracionálnejšie a o najhospodárnejšie, vznikla hrani ná vedná disciplína, ktorá sa zaoberá problematikou budovania pojmových systémov (pojmového aparátu) vedných odborov, tvorbou a usta ovaním pomenovaní pojmov z nadodborového h adiska. Nazývame ju všeobecná terminológia. Jej predmet a hlavné princípy tvorby a používania termínov sme bližšie charakterizovali v monografii (1, s. 11-42). Optimálne používanie termínov v komunika ných procesoch majú zabezpe i tieto hlavné terminologické princípy: 1. Princíp systémovosti. Tento princíp vyplýva priamo z definície pojmu “termín”, pod a ktorej termín je pomenovanie pojmu v systéme termínov. V prípade novovytvorených termínov je žiaduce, aby mali vlastnos systémovosti, o znamená, že už svojím slovným charakterom vyjadrujú niektorý zo systémových vz ahov, naj astejšie niektorý hierarchický vz ah. Ke že tento princíp sa sformuloval najneskôr, jeho dodržiavanie sa presadzuje len postupne. 2. Princíp ustálenosti. Tento princíp vyžaduje, aby sa ustálené, t. j. zaužívané termíny nemenili. Pripúš ajú sa niektoré výnimky. Dôvodom k vyradeniu termínu zo systému pomenovaní pojmov môže by napr. ke jeho pomenovanie protire í obsahu pojmu (termín dielektrická konštanta bol napr. vyradený zo systému fyzikálnych a alších vedných odborov preto, že fakticky nejde o konštantu. Bol nahradený termínom elektrická permitivita.) 3. Princíp jednozna nosti. Tento princíp zabezpe uje, aby žiadne dva pojmy toho istého terminologického systému nemali rovnaké pomenovanie. To znamená, že identifikácia pojmu je pri jeho dodržaní možná aj bez kontextu. V praxi sa asto nedodržuje v prípade homonymných pomenovaní. 3 Prí iny terminologických chýb a nedostatkov Terminologické chyby a nedostatky v komunika ných procesoch z oblasti informatiky majú v prípade individuálnych komunikátorov objektívne i subjektívne prí iny. Poradie ich uvedenia v alšom texte nezodpovedá ich poradiu pod a dôležitosti. K objektívnym prí inám zara ujeme najmä nasledujúce skuto nosti: " Terminologický systém informatiky a IKT je nato ko rozsiahly, že nie je v silách jednotlivca osvoji si ho celý. O to viac to platí o odborníkoch z iných odborov, pre ktorých je IKT len pracovným nástrojom. " Po et termínov – neologizmov sa neustále a akcelera ne zvä šuje a je prakticky nezvládnute ný. 178 " Napriek rastu po tu terminologických a iných slovníkov i kvalifikovaný (a o to viac nekvalifikovaný) používate nedostáva plnohodnotnú informáciu. Hesláre mnohých slovníkov sa zostavujú namiesto excerpcie len na základe heslárov už vydaných slovníkov, pri ich tvorbe sa neuplat uje systémový prístup a asto sa neopierajú o excerpciu z originálnych zdrojov informácie. " Ve ká vä šina starších i nových termínov z informatiky a IKT prichádza do národných jazykov prostredníctvom angli tiny a to aj takých, ktoré majú svoj pôvod v gré tine a latin ine. Vzh adom na to, že angli tina má nieko ko variantov a ani v jej rámci v mnohých prípadoch neexistuje terminologická jednotnos , používate , pre ktorého angli tina nie je materinským jazykom, má problém získa spo ahlivé informácie o správnom pravopise a výslovnosti mnohých termínov. Mnoho prekladových slovníkov výslovnos termínov vôbec neuvádza. " Okrem málopo etných výnimiek nezískavajú používatelia náležitú terminologickú prípravu ani v rámci všeobecného ani v rámci odborného vzdelávania. " Terminológii sa venuje minimálna alebo žiadna pozornos v rámci výu by materinského jazyka i cudzích jazykov. " Vydáva sa ve mi málo novej terminologicky orientovanej literatúry všeobecného i odborného charakteru. " V hodnotiacich procesoch kvality informa ných zdrojov a prezentácií sa terminologickým otázkam nevenuje takmer žiadna pozornos . " V širšej odbornej komunite sa terminológia všeobecne nedoce uje, ba i podce uje. Všetkým nosite om tohto postoja adresujeme vyjadrenie prof. PhDr. Štefana Šveca, najuznávanejšieho slovenského pedagóga a predsedu Terminologickej komisie MŠ SR, pod a ktorého: „... konceptológia a terminológia nie je „sloví karenie“, ako si to myslia laici, ale tvrdá, dlhodobá a asto nev a ná práca na tvorbe tehli iek pre poschodovú stavbu akéhoko vek vedeckého poznania“ (2, s. 5). " Ve ká vä šina vedeckých a odborných asopisov nemá terminologickú rubriku. " Vysoká cena a nedostupnos zdrojov terminologickej informácie, príp. ich absencia (napr. v prípade názvoslovných štátnych noriem). K subjektívnym prí inám zara ujeme najmä tieto skuto nosti: # Ve ká vä šina používate ov nemá a ani sa nesnaží získa erudíciu v oblasti terminológie. Terminológiu redukuje na názvoslovie, t. j. nerozlišuje ani základnú trojicu pojem, termín, názov. # Vä šina autorov písaných prezentácií nevenuje pri ich závere nej korektúre pozornos zjednoteniu terminológie v rámci danej prezentácie. Termíny asto uvádzajú tak, ako sa s nimi stretli v použitých zdrojoch, a prehliadajú prípadnú terminologickú rozkolísanos , zbyto né terminologické dublety, triplety at . V rozsiahlejších dokumentoch (napr. u ebniciach a u ebných textoch) dosahuje v niektorých prípadoch po et variantných termínov toho istého pojmu rád desiatok! # Vä šina autorov u ebníc a u ebných textov nevenuje pozornos definíciám základných pojmov a nezara uje do nich terminologicky orientované asti v texte ani terminologické výkladové slovní ky na konci diel. # Vä šina edukátorov si nebuduje osobné knižnice tak, aby mohli kedyko vek pri práci overi správnos základných termínov z h adiska ich spisovnosti, zaradenia do jazykovej vrstvy (napr. hovorových výrazov), pravopisu a výslovnosti. # Cudzojazy né resumé, resp. abstrakty, príp. aj celé prezentácie v niektorom z rozšírených jazykov si vä šina autorov nedáva apretova kvalifikovaným jazykovým odborníkom a mnohé z nich svojich autorov kompromitujú. # Vä šina zborníkov z vedeckých a odborných konferencií rieši otázku jazykovej a terminologickej kultúry známou formuláciou: “rukopis publikácie neprešiel redak nou 179 a jazykovou úpravou a za vecnú a jazykovú správnos jednotlivých príspevkov zodpovedajú ich autori“. # Mnohí autori prezentácií vnášajú do jazykového systému cudzorodé, neorganické a nespisovné prvky, tak o sa týka pravopisu, ako aj výslovnosti termínov cudzieho pôvodu. # Mnohí autori používajú ako ekvivalenty termínov subštandardné pomenovania akými sú napr. profesionalizmy a obchodné názvy, príp. aj nejednozna né skratky, zna ky a symboly. Posledné tri pojmy sa v praxi spravidla považujú za synonymá napriek tomu, že predstavujú pomenovania rôznych pojmov. Na túto okolnos sme podrobnejšie poukázali v štúdiách (3) a (4). 4 Naj astejšie terminologické chyby v prezentáciách z informatiky a IKT Na niektoré terminologické chyby a nedostatky z oblasti informatiky sme už poukázali, napr. v štúdii (5) a v po etných recenziách rôznych publika ných výstupov. V tejto štúdii nechceme opakova už napísané, ani rozšíri po et ich typov, i konkrétnych prípadov. Tu sa sústre ujeme na objasnenie charakteru, a hlavne dôsledkov týchto chýb a nedostatkov z eduka ného h adiska. Hlavnú as analyzovaných chýb a nedostatkov tvoria tie, ktoré majú vecnú povahu a javia sa nám ako podstatné z h adiska vyžadovania nápravy a h adania spôsobov jej realizácie. Azda najvážnejšou terminologickou chybou je pomenovanie pojmu termínom, ktorý v danom systéme pojmov zodpovedá inému pojmu. Dôsledkom je nenáležitá zámena pojmov. V ostatnom ase sa napr. stretávame s tým, že namiesto termínu technika niektorí autori používajú termín technológia, ktorý u nás zodpovedá inému pojmu. Stáva sa tak najmä nesprávnym prekladom anglického termínu technology, ktorý pod a kontextu zodpovedá nášmu termínu technika alebo technológia. K podobnej chybe dochádza ke sa použije termín elektrický odpor vo význame elektrická rezistivita (v minulosti merný elektrický odpor). Aj v tomto prípade ide o chybu, ktorej dôsledkom je zavádzajúca, vecne nesprávna informácia, pretože ide o dva rôzne pojmy, ktoré majú rôzne jednotky a rôzny fyzikálny rozmer. Typická je táto chyba pre používate ov, ktorí z pohodlnosti nenáležite skracujú viacslovné termíny. Vážnou chybou, najmä v eduka ných prezentáciách, je použitie nespisovného termínu. Takýmto termínmi sú napr. computer, komputer, kompjuter ako ekvivalenty termínu po íta . Prehreškom proti spisovnosti je aj použitie termínu v pôvodnej cudzej forme v prípadoch, ke tieto termíny boli už adaptované do jazykového systému sloven iny. Napr. pôvodný anglický termín scanner už nie je sú as ou slovnej zásoby slovenského jazyka a bol nahradený jeho foneticky adaptovanou formou skener. Špecifickým prípadom nesprávnych termínov sú v prípade sloven iny bohemizmy. Je to predovšetkým dôsledok faktu, že sa aj v SR nezriedka používajú eské softvérové prostredia a že slovenskí používatelia asto využívajú bohatšiu eskú odbornú literatúru a iné informa né zdroje. Niektorí pritom nekriticky preberajú eské termíny. Jednu podskupinu z nich tvoria tie, ktoré sú spisovnými eskými termínmi a bez zmeny sa preberajú do slovenského kontextu, ako je to napr. v prípade dvojice idlo – sníma . alšiu podskupinu tvoria spisovné eské termíny cudzieho pôvodu adaptované prevzaté do eštiny odlišne alebo ešte neadaptované, ako je to napr. v prípade dvojíc display – displej, design – dizajn, manager (vyslovované menedžer) – manažér, hardware – hardvér, software – softvér. Osobitnú skupinu tvoria nespisovné napodobeniny spisovných eských termínov, ako je to v prípade dvojice nápoveda (spr. nápove ; tento rozšírený termín nie je v heslári Pravidiel slovenského pravopisu, ani Krátkeho slovníka slovenského jazyka) – nápov da. Niektorí autori prehliadajú skuto nos , že niektoré termíny majú v eštine a sloven ine odlišný rod, a teda aj odlišné sklo ovanie, ako je to napr. v prípade termínov klávesa – kláves, snímek – snímka. 180 Ve kou chybou v prezentáciách je aj použitie slangových alebo hovorových výrazov, ktoré do odborných komunikátov nepatria. U edukátorov síce môžu by predmetom osvojovania, ale nie na to, aby ich sami používali, ale na to, aby vedeli pohotovo reagova na ich použitie zo strany edukantov, ktorí ich pochytili mimo školy, a uvies ich správne spisovné ekvivalenty. Ak napr. edukant použije v komunikácii slangový výraz pisí ko, alebo PíSí (iniciálová skratka PC sa v slovenskom kontexte má hláskova pécé) nemal by to edukátor necha bez povšimnutia, ale upozorni edukanta, že použil slangový termin namiesto správneho a spisovného termínu osobný po íta . Podobné konštatovanie platí o hovorových výrazoch typu céde ko (spr. kompaktný disk), demo (spr. demonštra ná narhrávka), video (ve mi nejednozna né pomenovanie, naj astejšie sa nenáležite používa namiesto termínov videozáznam, resp. videonahrávka). V edukácii je vážnou chybou aj narušenie medziodborových a medzipredmetových vz ahov. Informatika aj IKT majú vyhranený interdisciplinárny charakter, o sa nemôže neprejavi aj v ich terminológii. V ostatnom ase sa napr. udialo mnoho terminologických zmien vo fyzike, ktorá patrí k základným východiskovým odborom aj pre informatiku a IKT. Na tieto zmeny upozornil fyzikov doc. RNDr. Ivan erve , PhD., mnohí odborníci z iných odborov však o nich nie sú ešte informovaní. Niektoré chyby a nedostatky možno charakterizova ako menej závažné. Azda naj astejšie ide o nenáležité používanie synonymných termínov. Aj v prípade, že pre ten istý pojem je ustálených viac termínov ( asto napr. jeden národný termín a jeden medzinárodný ako je to v prípade dvojice kmito et – frekvencia), prezentátor by po prvom uvedení oboch synoným mal už alej v celej prezentácii používa len jeden termín a nestrieda obe synonymá. Výber synonyma závisí od prijímate ov. V eduka ných procesoch na všeobecno-vzdelávacích školách by mali prevláda národné, významovo priezra né termíny nad menej priezra nými internacionálnymi, v odbornom vzdelávaní skôr naopak. Sme stúpencami názoru, že v edukácii neexistujú mali kosti. Preto venujeme pozornos aj vybratým typom menších chýb a nedostatkov, ktoré majú mnohí autori prezentácií tendenciu prehliada , resp. aj bagatelizova . Príklady v tejto asti majú iba ilustra ný charakter. V príspevku obmedzeného rozsahu nemožno vy erpa ve kú variabilitu chýb a nedostatkov tohto typu. astou chybou tohto typu je, že prezentátori preberajú termíny vo forme, v akej sa s nimi stretli v literatúre, z ktorej erpali, a nezjednotia ich. Napr. namiesto jednej fomy sa v tej istej práci vyskytujú formy on-line, on line aj online. Podobná situácia je napr. aj v prípade štvorice eLearning, e-learning, E-learning, eLearning. Prijímate terminologickej informácie vo variantných formách nevie, i sú všetky plne ekvivalentné a spisovné. H adanie odpovede na túto otázku v literatúre mu môže zabra istý as, na ktorý sa informa ný tok musí preruši . Pritom správnu odpove nemusí nájs . Presved te sa o tom sami! Nezriedka sa v prezentáciách vyskytujú aj termíny, ktoré sú bu zastarané, alebo boli z rôznych dôvodov už dávnejšie vyradené z terminologických systémov. V hardvérových technických objektoch sa napr. masovo využívajú moderné plasty. V mnohých prezentáciách sa však ešte stále namiesto termínu plast vyskytuje jeho nesprávny ekvivalent umelá hmota. Ak sa tak stáva v eduka ných prezentáciách, ide nielen o terminologickú chybu, ale aj o vážne narušenie medziodborových a medzipredmetových vz ahov medzi fyzikou a chémiou na jednej strane a IKT na strane druhej. Z vecného h adiska je hrubo nesprávne používa termín pre hierarchicky nadradený pojem (hmota) na pomenovanie hierarchicky podradeného pojmu (plast ako druh látky). Závery a odporú ania Z uvedného vyplýva, že terminologické problémy sú v oblasti informatiky a IKT mimoriadne aktuálne a že zlepšenie sú asného neuspokojivého stavu si vyžaduje nielen trvalé a hlbšie skúmanie vývoja ich terminológie, ale aj viaceré systémové opatrenia, najmä 181 zabezpe enie dostatku spo ahlivých zdrojov terminologickej informácie pre používate ov a ich systematické celoživotné vzdelávanie. Prednostne by sa tieto opatrenia mali realizova v prípade technoedukátorov, pretože prípadná terminologická chyba sa v ich prípade znásobuje po tom ich edukantov. Zoznam bibliografických odkazov [1] STOFFA, J.: Terminológia v technickej výchove. 2. opr. a dopl. vyd. Olomouc : Univerzita Palackého v Olomouci, 2000. 162 s. ISBN 80-244-0139-8 [2] ŠVEC, Š.: Predslov k pojmoslovným štúdiám. In: ŠVEC, Š. et al.: Pojmoslovné spory a ich defini né riešenia vo výchovovede. Bratislava : Stimul, 2003, s. 5-8. ISBN 80-88992-73-1 [3] STOFFA, J. - KROBOTOVÁ, M. - STOFFOVÁ, V.: Význam, osvojite nos a problémy používania skratiek v odbornej komunikácii a edukácii. Mezinárodní kolokvium o osvojovacím procesu. Brno : Univerzita obrany, 2005. ISBN 80-85960-92-3 (abstrakt + príspevok na CD ROM) [4] STOFFA, J. - STOFFOVÁ, V. - KROBOTOVÁ, M.: Skratky zna ky a symboly v informa ných a komunika ných technológiách. Trendy technického vzd lávání : Technická a informa ní výchova. Editori Miroslav Chráska a Ji í Kropá . 1. vyd. Olomouc : Votobia Praha, 2005, s. 371-373. ISBN 80-7220-227-8 [5] STOFFA, J. – STOFFOVÁ, V.: asté terminologické chyby v písomnej komunikácii z informa nej technológie. In: Zborník : Sie ové a informa né technológie : Celoškolský seminár. Nitra : Slovenská po nohospodárska univerzita, 2002, s. 104-108. ISBN 80-7137981-6 Recenzia: Prof. Ing. Petr Cenek, CSc. Adresa: prof. Ing. Veronika Stoffová, CSc. Univerzita J. Selyeho, Pedagogická fakulta, Ul. Ro níckej školy 1519 945 00 Komárno, SK prof. Ing. Ján Stoffa, DrSc. Pedagogická fakulta UP, Žižkovo nám. 5 771 40 Olomouc, CZ E - mail: [email protected], [email protected] 182 Elektronické vzdelávanie na stredných školách Veronika Stoffová, Veronika Gaba ová Abstrakt: The article discusses e-learning on secondary schools. It describes the criticism of students who met the new electronic education form (e-learning and e-teaching) for the first time. Key words: traditional learning, e-learning, e-teaching, m-learning, Úvod V posledných rokoch, ke udská spolo nos vstúpila do vedomostnej éry a narástol objem toho, o sa treba nau i , postupne vznikli nové formy u enia sa. Doba ke sa žiaci v škole u ili to, o potom používali pri svojej práci je už dávno minulá. V sú asnosti však škola musí napredova rovnako rýchlo ako napreduje rozvoj spolo ností, a preto je bežná situácia, že škola pripravuje žiakov aj na profesie, ktoré dnes ešte prakticky neexistujú. Tieto skuto nosti musia ovplyvni aj koncepciu školy. Rozhodujúcim predpokladom úspešnosti v živote sa stáva schopnos u i sa. Každá inovácia so sebou spo iatku prináša aj problémy spôsobené faktom, že udia na nový pôsob ešte nie sú zvyknutí, nevedia ako sa vraví „v tom chodi “. V prípade elektronického vzdelávania, tzv. e-learningu na Slovensku sa k týmto problémom pridávajú aj problémy technické a problémy vyplývajúce z našich zaužívaných vzdelávacích modelov a systémov. Porovnanie skúseností študentov stredných škôl so skúsenos ami študentov na vysokých školách, kde je e-learning rozvinutejší, môže podstatne prispie k rýchlejšiemu rozširovaniu nových foriem vzdelávania aj na stredných školách [1], [2], [3]. Možno zovšeobecni , že e-learning v sebe zah a rad iastkových aktivít, ktoré môžu ale aj nemusia by prepojené do uceleného systému. Môže ís o rozsiahle kurzy plne distan ného charakteru, naopak ale môže ís iba o doplnenie, príp. rozšírenie prezen nej výu by. Medzi vhodné IKT nástroje možno zaradi napr. študijné materiály na Internete, komunikáciu prostredníctvom diskusných fór, e-mailu, i alších synchrónnych alebo asynchrónnych komunika ných nástrojov. Všetky uvedené nástroje je vhodné integrova do jedného prostredia. Na tieto ú ely slúžia špecializované aplikácie, ktoré umož ujú komplexné organizovanie a riadenie procesu vzdelávania, príp. realizáciu dištan ných vzdelávacích programov, tzv. LMS (Learning Management System). Týchto systémov je nieko ko. Ako príklad spomenieme LMS EKP (Enterprise Knowledge Platform), ktorý je e-learningovým portálom Trnavskej univerzity. Zatia sa e-learning spája predovšetkým s osobnými po íta mi, ale v aka rýchlemu rozvoju nových kategórií výkonných komunika ných prostriedkov, ako sú napríklad vreckové po íta e i tzv. „organizéry“, ale tiež nová generácia mobilných telefónov, ktoré umož ujú pripojenie k Internetu. V súvislosti so zavedením mobilných komunika ných prostriedkov sa za ína hovori i o m-learningu. Napr. mobilné telefóny majú v sú asnosti už dostato ný výkon na prehrávanie videoprogramov a teda nie je dôvod, aby nemohli slúži na vzdelávacie ú ely rovnako dobre ako slúžia na prístup k informáciám na Internete. 1 Vymedzenie pojmov Po as hodín informatiky boli študentom strednej školy vysvetlené základné pojmy spojené s problematikou tradi ného a dištan ného vzdelávania, e-learningu, m-learningu a pod. Definícia 183 obsahu jednotlivých pojmov je formulovaná vo ne, jednoducho, zrozumite ne bez nároku na úplnos . Tradi né vyu ovanie – je viac i menej kvalifikovaná innos osôb v profesionálnej úlohe u iaceho – u ite a, lektora, cvi iaceho, toho, kto niekoho nie o u í z povolania vo všeobecnosti, jeho organizovaná, a teda plánovaná i vyhodnocovaná innos vyu ovacej sústavy s funkciami vyu ovania. Tradi né vzdelávanie je spôsob vzdelávania, kde sú bezpodmiene ne prítomní edukátor (u ite ), edukant (žiak), v presne stanovenom, ase, na presne stanovenom mieste, pod a vopred ur eného rozvrhu, za ú elom naplnenia cie ov vyu ovacieho procesu. Tradi ná forma vzdelávania predpokladá vytvorenie skupiny žiakov približne rovnakého veku a mentálnej úrovne, o je v praxi školská trieda. Žiaci v priebehu výu by plnia v tom istom ase tie isté úlohy, postupujú jednotne, rovnakým spôsobom. Úlohou u ite a je riadi vyu ovaciu innos všetkých žiakov naraz. Predpokladá sa, že žiaci mimo priemeru sa prispôsobia. V informa ných zdrojoch, ktoré sa venujú využívaniu IKT vo vzdelávaní panuje zna ná pojmová nejednotnos . Elektronické vzdelávanie chápu jednotliví autori rôzne. Tento pojem môže zahrnú innosti od vzdelávacích aktivít založených na akejko vek elektronickej platforme, cez vzdelávanie umož ované a podporované informa nými a komunika nými technológiami, vzdelávanie umožnené digitálnymi nástrojmi a obsahmi, až po elektronický vzdelávací kurz, ktorý sa celý odohráva výlu ne v prostredí LMS (Leraning Management System) prostredníctvom Internetu. e-learning je u enie sa (samovzdelávanie, štúdium) pomocou elektronických u ebných pomôcok, kníh, u ebníc, ktoré môžu by distribuované rôznym spôsobom a edukant môže získa študijné materiály, podklady a informácie aj prostredníctvom nových informa ných a komunika ných technológií. Pritom sa takéto u enie zakladá na dobrovo nosti, uvedomelosti, zodpovednosti a cie avedomosti samotného edukanta, ktorý je sám zodpovedný za selekciu materiálov, z ktorých sa u í, a za to akým spôsobom sa u í. Sám si ur uje (programuje) ciele svojho vzdelávania a prispôsobuje ich vlastným potrebám, podmienkam a životnému rytmu a štýlu. Z toho vyplýva, že ažisko vzdelávania a zodpovednos za výsledky tohto procesu sa presúvajú na edukanta [8], [9]. e-learning môže by aj sú as ou organizovanej formy štúdia (vzdelávania, u enia sa), napr. dištan ného vzdelávania, ale aj prezen nej formy štúdia. V takomto prípade paralelne nastupuje proces elektronického vyu ovania, tzv. e-teachingu. Vo vä šine týchto prípadov ale komplexe ide o kombinovanú formu štúdia. Dištan né vzdelávanie je proces, kedy sú vyu ujúci a študent oddelení od seba v priestore a vo vä šine prípadov aj v ase. Aktéri vzdelávacieho procesu komunikujú medzi sebou vä šinou elektronicky, napr. pomocou e-mailu, chatu, videokonferencií a pod. On-line vzdelávanie: výu ba zabezpe ovaná webovými alebo sie ovými technológiami a poskytovaná v komplexnom virtuálnom prostredí, ktoré študentom, u ite om, tútorom, manažérom a administrátorom umož uje: • štúdium interaktívnych študijných materiálov, • komunikáciu so spolužiakmi, tútormi a mentormi, • hodnotenie študentov, • monitorovania práce študentov, • manažment a administráciu výu by. Po íta om podporované vzdelávanie (CBT computer-based training): výu ba, pri ktorej sa využívajú po íta e ako prostriedok na sprístupnenie študijných materiálov uložených na rôznych nosi och informácií vo forme elektronických prezentácií, elektronických u ebníc, výu bových programov a pod. Nevyžaduje sa nutne pripojenie na Internet [5], [6], [7]. Internetové vzdelávanie (IBT – Internet based training): výu ba hlavne pomocou TCP/IP sie ových technológií ako je e-mail, news groups at . Aj ke sa asto pokladá za synonymum 184 termínov Web-based training, Internet-based training nemusí nevyhnutne využíva World Wide Web, a HTTP a HTML technológie, ktoré sú využívane vo webovom vzdelávaní. Webove vzdelávanie (WBT - Web-based training): výu ba prostredníctvom Web prehliada ov pomocou Internetu, intranetu alebo extranetu s linkami na alšie zdroje, diskusné skupiny, bibliografické odkazy a pod. Dôležité je, že webový prehliada je dosta ujúcim nástrojom na sprístupnenie študijných materiálov pre študujúceho. m-vzdelávanie - (m-learning, mobile learning): Vzdelávanie pomocou bezdrôtových zariadení, ako sú mobilné telefóny, prenosné po íta e a pod. Obsah jednotlivých pojmov vykazuje zna né prekrytie a v žiadnom prípade nejde o disjunktné množiny ani o jasné hierarchické štruktúry. 2 Experimentálna výu ba prostredníctvom elektronického kurzu na strednej škole Po priblížení vyššie uvedených pojmov a umožnení asti študentom Športového gymnázia v Trnave experimentálne vyskúša vzdelávanie prostredníctvom elektronického kurzu sme pristúpili k pedagogickému experimentu. Experimentálna vzorka študentov sa oboznámila s u ivom informatiky prostredníctvom elektronického kurzu Základné pojmy. Následne boli požiadaní o vyplnenie dotazníka s cie om a zisti ich názor na tradi né spôsoby vyu ovania a na e-learning. Sú as ou prieskumu bolo aj zmapovanie toho, ktoré vlastnosti elektronických a tradi ných informa ných zdrojov študenti (respondenti) považujú za dôležité so zrete om na efektívnos svojej práce. Presnejšie, ktorú z použitých metód uprednost ujú, ktorá sa im zdá by efektívnejšia vo svojom u ení sa v závislosti od daného predmetu. Pri zostavovaní otázok dotazníka boli brané na zrete nasledovné hypotézy: H1: Na stredných školách ešte stále prevládajú tradi né vzdelávacie modely – formy a metódy vyu ovania. H2: Študentov, ktorí erpajú odborné informácie z elektronických zdrojov je málo, alebo vôbec nepoužívajú elektronické zdroje. Takíto študenti zárove málo študujú ( ítajú) odborné knihy a asopisy (príp. vôbec ne ítajú ani klasické informa né pramene). H3: Celkový as venovaný štúdiu e-learningovou formou pri porovnaní s tradi nou formou nie je kratší, ale je možné ušetri as a zefektívni u enie sa šikovným manažovaním vlastného asu. Experimentálnu skupinu tvorila vzorka 127 respondentov – študentov gymnázia. Z toho po tu bolo 112 študentov prvého ro níka alebo kvinty a 15 študentov štvrtého ro níka i oktávy, ktorí sa pripravovali na maturitnú skúšku z informatiky. Dotazníky boli respondentmi vyplnené anonymne a bez asového obmedzenia. Pri niektorých otázkach mohli respondenti zvoli viacero odpovedí a tiež mohli napísa svoj osobný názor. Respondenti dotazníky vyp ali samostatne. DOTAZNÍK Dotazník obsahoval nasledovné otázky: 1. Stretli ste sa po as štúdia v škole (aj základnej) s inými metódami vyu ovania ako sú tradi né metódy? Ak áno, uve te ktorými. 2. Používate pri svojom štúdiu elektronické zdroje? 3. Využívate prístup k Internetu? Ak áno, ozna te kde? 4. Na o ste doposia prevažne používali Internet? 5. Používate pri svojom štúdiu tradi né (tla ené) zdroje (okrem u ebníc)? 6. Dávate prednos využívaniu elektronických zdrojov pred tradi nými (tla enými) zdrojmi? 7. as potrebný k naštudovaniu danej problematiky je kratší pri tradi nom vzdelávaní alebo pri elektronickom vzdelávaní? 185 3 Výsledky výskumu Spracované výsledky dotazníka môžu poslúži ako podklad k prehodnoteniu vyu ovacieho procesu a spôsobov vzdelávania na stredných školách. Z výsledkov získaných po vyhodnotení dotazníkov sa dá skonštatova , že všetky uvedené hypotézy sa potvrdili. Zo zistení sa dá zovšeobecni , že všetci študenti mali prvú skúsenos s elektronickým vzdelávaním až po as našej experimentálnej výu by. Z grafu na Obr. 1 vidie , že o sa týka používania Internetu iba traja z opýtaných respondentov nepracovali do experimentálnej výu by s Internetom. Z grafu na Obr. 2. vidie , že prístup k službám Internetu v slovenských domácnostiach je uspokojivý, až takmer 67 % z opýtaných študentov má doma k dispozícii Internet. Do doby experimentu využívali študenti Internet iba na „chatovanie“, posielanie e-mailov, i h adanie referátov, príp. materiálov k vypracovaniu referátov. Viac ako 73 % študentov uprednost uje tradi né tla ené zdroje pred elektronickými materiálmi (Obr. 3). Prístupnos internetu pre študentov gymnázia Pripojenie k internetu v domácnostiach vo vzorke respondentov 3 nepracovali s internetom má doma internet 42 pracovali s internetom 85 124 Obr.1 Prístupnos internetu pre študentov gymnázia nemá doma internet Obr. 2 Pripojenie k internetu vo vzorke respondentov v domácnostiach 34 tradi né tla ené zdroje elektronické materiály 93 Obr. 3 Graf zobrazujúci po ty študentov v závislosti od výberu študijných materiálov A až 66 % študentov si myslí, že as potrebný na naštudovanie problematiky je kratší pri tradi nom vzdelávaní. Záver Študenti netvoria homogénnu skupinu s identickými požiadavkami na vzdelávací proces. Majú rozdielne ciele vzdelávania (získanie nových skúseností, ahšie získanie práce, uspokojenie záujmu), rozdielne predchádzajúce vedomosti a skúsenosti vo vzdelávacej oblasti a tiež rozdielne všeobecné skúsenosti, schopnosti a kompetencie, ako sú napr. komunikácia s použitím informa ných technológií, práca v tíme, tvorivos a pod. Širokou škálou vzdelávacích aktivít a e186 learningových kurzov popri klasickom vyu ovaní a realizovaní štandardných študijných programov je možné uspokoji rozdielne vzdelávacie záujmy jednotlivých študentov a rozdielnos preferencií študentov. Preferované formy, metódy a štýly vzdelávania sú individuálne, o akáva sa zna ný posun smerom k elektronickému vzdelávaniu. Aj výsledky výskumu dokazujú, že hardvérové predpoklady elektronickej komunikácie a vzdelávania sa neustále zlepšujú. Stav elektronického vzdelávania ako alternatívnej a dopl ujúcej metódy ku klasickému vzdelávaniu, k tradi ným metódam a formám vyu ovania však nie je ve mi lichotivý. Nie je uspokojivá ani ponuka elektronických u ebných pomôcok a kurzov. Literatúra [1] GAZDÍKOVÁ, V.: Základy dištan ného elektronického vzdelávania. Študijné texty. Trnava : PdF TU, 2003. [2] GAZDÍKOVÁ, V. - PAVELEKOVÁ, I. – ŠKOLKOVÁ, K.: Schopnos žiakov/študentov základných, stredných a vysokých škôl študova e-learningom. In: Acta Facultatis Paedagogicae Universitatis Tyrnaviensis. Trnava, 2005, ser. D, no. 9, ISBN 80-8082-048-1 [3] GAZDÍKOVÁ, V. - ŠKOLKOVÁ, K.: Problémy pri e-learningu v základnej škole In: Acta Facultatis Paedagogicae Universitatis Tyrnaviensis. Trnava, 2005, ser. D, no. 9, ISBN 80-8082-048-1 [4] HORVÁTH, R. – ŠKOLKOVÁ, K.: Testovanie študentov zo zru ností IKT na Pedagogickej fakulte TU. In: Didinfo 2006 Informatika na slovenských školách, vývoj a perspektívy, UMB : Banská Bystrica, 2006, s. 109-110. ISBN 80-8083-202-1 [5] STOFFOVÁ, V.: Po íta , univerzálny didaktický prostriedok. Nitra : FPV UKF Nitra, 2004. 172 s. ISBN 80-8050-765-1 [6] STOFFOVÁ, V.: Tvorba elektronických u ebných pomôcok pre dištan né vzdelávanie a formou e-learningu. In: XVI DIDMATECH 2003 : Zborník. 1. vyd. Olomouc : Univerzita Palackého v Olomouci, 2003, s. 327-331. ISBN 80-7220-150-6. [7] STOFFOVÁ, V.: Postup pri tvorbe u ebných materiálov pre dištan né vzdelávanie. In: Zborník Vedeckého seminára DIVAI 2003, Nitra : Fakulta prírodných vied UKF v Nitre, Edícia p írodov dec, publikácia . 110. ISBN 80-8050-602-7 [8] STOFFOVÁ, V. et. al. : Informatika, informa né technológie a výpo tová technika : Terminologický a výkladov slovník. 1. vyd. Nitra : Fakulta prírodných vied UKF v Nitre, 2001. 230 s. ISBN 80-8050-450-4 [9] ŠKOLKOVÁ, K. - GAZDÍKOVÁ, V.: Komunikácia v e-learningu prostredníctvom ICT - nevýhoda, alebo prednos ? In: Acta Fac. Paed. Univ. Tyrnaviensis, Ser. D, 2006 no. 10 (v tla i) Recenzia: doc. Ing. Igor ernák, PhD., KI PF KU Adresa: Veronika Stoffová Katedra informatiky, Pedagogická fakulta, Univerzita J. Selyeho ul. Ro níckej školy 1519, 945 01 Komárno E –mail: [email protected] Veronika Gaba ová stredisko pre celoživotné vzdelávanie, Pedagogická fakulta TU Priemyselná 4, 917 00 Trnava E –mail: [email protected] 187 Tvorba anima no-simula ných modelov v rôznych prostrediach Veronika Stoffová, Ladislav Végh Abstrakt: Príspevok sa venuje tvorbe anima no-simula ných modelov v rôznych programovacích prostrediach. Prezentované modely boli vytvorené na didaktické ú ely ako sú as elektronickej u ebnice, príp. ako samostatné u ebné pomôcky na podporu vyu ovania príslušného tematického celku. Úvod Simulácia systémov ako výskumná metóda slúži na získanie nových poznatkov - nových informácií o modelovanom objekte. Systém možno definova na ubovo nom objekte, ktorý je predmetom skúmania. Objektom skúmania môže by fyzikálny, chemický, príp. iný jav, výrobný, spolo enský, biologický alebo iný proces, rôzne predmety, nástroje, zariadenia a ich vlastnosti, princípy innosti a pod. Ak charakteristické parametre, vlastnosti, príp. znaky systému, ktoré ho prezentujú, sa menia v ase, hovoríme o dynamických systémoch. Systémy v po íta i sú naj astejšie prezentované pomocou ich exaktného matematického modelu. 1 Tvorba simula ných modelov Prvým krokom v procese tvorby simula ných modelov je definovanie systému na skúmanom objekte. Potom nasleduje identifikácia systému spolu s tvorbou matematického modelu a jeho po íta ovou realizáciou a verifikáciou. Tvorba simula ného modelu je proces itera ný – celý postup je možné zopakova od ubovo ného kroku, urobi korekciu modelu. Ak model systému je relevantný a môže rozsahu svojej platnosti nahradi reálny objekt, potom možno simula ným experimentom skúma daný objekt a odvodi , objavi nové skuto nosti o om. Simula né modely, ktoré slúžia na didaktické ú ely, majú iné poslanie. V prípade simula ných didaktických modelov simula ný experiment neprináša absolútne nové poznatky (aj ke sa to nevylu uje), ale relatívne nové poznatky, t. j. nové poznatky pre edukanta, ktoré získava aktívnym prístupom k simula ným experimentom na základe vlastného objavovania, pozorovania. Práve preto je animácia simula ného experimentu v prípade prezentovania nových poznatkov pomocou matematického modelu predmetu vzdelávania taká dôležitá [5], [6]. 2 Tvorba animácií v programovacom jazyku Pascal Tvorbu animácií podporujú mnohé programovacie prostriedky [1], [2], [3], [4]. Animáciu v programovacom jazyku Pascal možno vytvori pomocou grafického modulu (Unit Graph). Unit Graph je knižnica funkcií a podprogramov na ovládanie grafického režimu obrazovky pomocou prostriedkov programovacieho jazyka Pascal. Objekt, ktorý chceme animova , musíme nakresli pomocou štandardných grafických príkazov (line, circle, arc, rectangle, bar, ...). Tieto príkazy sú vlastne štandardným volaním príslušných podprogramov tejto grafickej knižnice. Nakreslený statický obraz môžeme rozhýba tak, že vykreslený objekt zmažeme (prekryjeme farbou pozadia) a znovu ho vykreslíme o pár bodov alej. Nevýhodou takto vytvorenej animácie je, že obraz bude blika . Toto blikanie môžeme odstráni , ak nezmažeme celý objekt, ale len tú as objektu, ktorú alšia fáza animácie neprekryje. alšou možnos ou vytvorenia animácie zo statického obrazu v Pascale je používanie príkazov GetImage a PutImage. Po nakreslení objektu, ktorý chceme animova , „vystrihneme“ a ako as obrazovky uložíme do pamäte (pomocou príkazu GetImage), odkia potom znovu 188 vykres ujeme na zvolené miesto (príkazom PutImage). K tomu, aby sme medzi vykresleniami nemuseli obrazovku, prípadne as obrazovky zmaza , môžeme použi malý trik, pomocou ktorého predídeme blikaniu obrazovky po as animácie. Ak napr. nakreslíme statický obraz, ktorý chceme animova , do obd žnika so súradnicami 5, 5, 95, 95 a do pamäte po íta a uložíme obd žnik 0, 0, 100, 100, potom okolo obrazu budeme ma ierny rám. Ak teraz vykres ujeme obraz na obrazovku z pamäte po íta a, pri om medzi jednotlivými fázami animácie (po sebe vykreslenými objektmi) nebude vzdialenos vä šia ako 5, potom pri animácii so zmazaním obrazu nebudeme ma starosti, ke že z predchádzajúceho obrazu sa vykreslením nového obrazu automaticky zmaže všetko, okrem ierneho okraja (ktorý už netreba zmaza ). Jednoduchý pohyb obrazu (nakresleného do obd žnika 0, 0, 100, 100) pomocou kurzorových klávesov ukazuje nasledovná as zdrojového kódu: ... { obsadenie pamäte pre obraz s rozmerom 100x100 } getmem(p,imagesize(0,0,100,100)); { vloženie obrazu z obrazovky do pamäte } getimage(0,0,100,100,p^); { animácia - vykreslenie obrazu o 5 bodov alej, pod a toho ktorú kurzorovú šípku stla íme } repeat ch := readkey; if ch=#0 then begin ch := readkey; case ch of #72: if y-5>=0 then y:=y-5; { hore } #80: if y+5<=379 then y:=y+5; { dole } #75: if x-5>=0 then x:=x-5; { v avo } #77: if x+5<=539 then x:=x+5; { vpravo } end; putimage(x,y,p^,copyput); end; until ch=#27; { uvo nenie pamäte } freemem(p,imagesize(0,0,100,100)); ... 3 Tvorba animácií v programovacom prostredí Delphi Animáciu v Delphi môžeme vytvori viacerými spôsobmi. Prvá možnos je využi triedu TCanvas, konkrétne komponent TImage. Na tzv. plátno (Canvas) pomocou komponentu TImage môžeme kresli grafickými príkazmi podobne ako na celú obrazovku v Pascale. Ak teda chceme aby nejaký obraz sa animoval na tomto plátne, sta í ak zmažeme z pôvodného miesta a vykreslíme o pár bodov alej. Aby pri zmazaní obrazu a znovu vykreslení neblikala obrazovka (príp. tá as obrazovky, ktorú prekres ujeme), v Delphi máme možnos využi vlastnos formulára DoubleBuffered, ktorú treba nastavi na hodnotu „pravdivá“ (true). Tým síce aplikácia bude pri svojom behu potrebova asi dvakrát to ko opera nej pamäte (ke že sa formulár nebude prekres ova priamo na obrazovke, ale v opera nej pamäti a potom sa zobrazí ako celok), ale zamedzí sa blikaniu aplikácie. Ukážka takto vytvorenej riadenej animácie, ktorá demonštruje fungovanie triediaceho algoritmu, je na nasledovnom obrázku alšou možnos ou animácie v Delphi pri menšom po te objektov, ktoré chceme animova , je, že jednotlivé objekty tvoria komponenty TImage. Potom animáciu (pohyb) týchto objektov dosiahneme tak, že postupne zmeníme polohu týchto komponentov TImage, teda pracujeme s vlastnos ami Top a Left komponentu TImage. Pre zmenu týchto atribútov je najlepšie použi asova (TTimer). Ak chceme v Delphi len prehra krátku, neriadenú animáciu, 189 ktorú už máme vytvorenú a uloženú vo formáte AVI, aj na to máme možnos . K tomu sta í použi komponent TAnimate. Obr. 1 Ukážka animácie v Delphi využitím triedy TCanvas komponentu TImage 4 Tvorba animácií v programovacom prostredí Flash V Macromedia Flash máme možnos vytvori rôzne typy animácií. Ako prvý by sme mali vždy nakresli v programe objekt (vizuálnu podobu objektu), ktorý chceme animova . Pri neriadenej animácii po nakreslení symbolu pomocou pravého tla idla myši vložíme k ú ový snímok (keyframe) na asovú os, kde bude koniec animácie. Potom prejdeme na koniec animácie (kde sme vložili keyframe) a pozmeníme miesto, prípadne ve kos , zafarbenie, priesvitnos vytvoreného symbolu (objektu). Nakoniec sta í ak klikneme pravým tla idlom myši niekde medzi prvý a posledný snímok na asovej osi a vyberieme možnos Create Motion Tween. Tým sa automaticky vytvorí animácia (pohyb), medzi dvoma k ú ovými snímkami. Ak chceme dodato ne pozmeni niektoré vlastnosti automaticky vytvorenej animácie medzi za iato nou a kone nou fázou, je na to možnos v paneli Frame. Obr. 2 Vloženie keyframe na asovú os Pri vytvorení zložitejšej animácie môžeme používa ubovo ný po et k ú ových snímok, medzi ktorými program automatický vypo íta polohu, ve kos , oto enie a farbu animovaných obrazov. V prípade, že chceme vytvori riadenú animáciu v Macromedia Flash, nezaobídeme bez programovania. Flash má zabudovaný vlastný skriptovací jazyk, ktorý sa nazýva ActionScript. Pomocou príkazov ActionScriptu môžeme vytvori riadenú animáciu, prípadne animova (zmeni polohu) už vytvorenej neriadenej animácie a tak využi všetky možnosti programu Macromedia Flash na tento ú el. Na obr. 5 vidíme riadenú animáciu vytvorenú v Macromedia Flash a na obr. 6 as jeho zdrojového kódu v jazyku ActionScript [6]. 190 Obr. 3 Automatické vytvorenie animácie medzi dvoma keyframe-mi Obr. 4 Nastavenie automaticky vytvorenej animácie Obr. 5 Riadená animácia vytvorená v prostredí Flash – ukážka vytvorenia radu pomocou dynamických údajových štruktúr Obr. 6 as zdrojového kódu v jazyku ActionScript 5 Tvorba animácií v programovacom prostredí Imagine (LogoMotion) Jednoduchú neriadenú animáciu môžeme vytvori v programe LogoMotion, ktorý sa distribuuje spolu s programom Imagine. Pri vytváraní animácie v LogoMotion musíme nakresli jednotlivé snímky animácie, prípadne alšiu snímku možno skopírova z predošlej a potom pozmeni na 191 žiadaný tvar. Kone nú vytvorenú animáciu okrem vlastného formátu programu môžeme exportova aj do iných formátov, ako animovaný GIF obrázok, animovaný kurzor (ANI), prípadne do formátov JPG, PNG, BMP, ICO at . Obr. 7 Tvorba animácie v prostredí LogoMotion V LogoMotion vytvorený obrázok potom môžeme nahra do Imagine ako tvar korytna ky, ktorý sa bude animova na jednom mieste. Ak chceme, aby sa po as animácie objekt aj pohyboval (napr. aby pes bežal doprava), sta í ak k tomu napíšeme program, ktorý posunie „korytna ku“ (teraz v tvare psa) postupne doprava o nieko ko bodov (a medzi jednotlivými vykresleniami akáme pár milisekúnd). Napr.: vp 90 opakuj 100 [do 3 cakaj 2] Záver Didaktické anima né modely majú svoje opodstatnené miesto v modernom vzdelávacom procese. Nemali by chýba v žiadnej elektronickej u ebnici, v žiadnej elektronickej u ebnej pomôcke, príp. elektronickej prezentácii u ebnej látky [5], [7]. Anima né modely, ktorých po íta ová realizácia je založená na exaktnom matematickom modeli skúmaného objektu, sú nevy erpate ným zdrojom informácií o objekte – obsahujú informácie o objekte v koncentrovanej podobe. Vhodné za lenenie anima no-simula ných modelov do vzdelávacieho procesu prispieva k zvýšeniu názornosti vyu ovania a u enia sa, podporuje aktivitu edukantov a prispieva k uplatneniu moderných vyu ovacích metód a foriem, hlavne komštruktivizmu. Literatúra KALT, M.: NSD-Editor. [online]. 1997. [cit. 26.7.2006] Dostupné na: <http://diuf.unifr.ch/softeng/student-projects/completed/kalt/NDS.html> VINTHER, Michael: MeeSoft – Diagram Designer. [online]. 2006. [cit. 26.7.2006] Dostupné na: <http://meesoft.logicnet.dk/DiagramDesigner/> 192 STOFFA, V.: Az elektronikus tanulás lehet$ségei a programozás elsajátításában. AGRIA MEDIA 2002: Az elektronikus tanulás a III. évezred pedagógiai kihívása. Eger, 2003, s. 480488. ISBN 963 9417 09 2 STOFFOVÁ, V.: Po íta – univerzálny didaktický prostriedok 1. vyd. Nitra : Fakulta prírodných vied UKF v Nitre, 2004. 172 s. ISBN 80-8050-450-4 STOFFA, V. – STOFFA, J.: Interaktívne anima no-simula né modely v elektronických prezentáciách u ebnej látky. Rzeszów : Uniwersytet Rzeszowski, 2006 (v tla i) VÉGH, L.: Vizualizácia algoritmov vo vyu ovaní programovania. Informatika v škole a v praxi. Ružomberok : Katolícka univerzita, 2006, s. 65-69. ISBN 80-8084-112-8 STOFFA, V. - VÉGH, L.: Guided animation of dynamic data structures. In: Third Central European Multimedia and Virtual Reality Conference. Eger, Hungary, 2006, s. 175-179. ISBN 963-9495-89-1. Recenzia: doc. Ing. Igor ernák, PhD., KI PF KU Kontaktná adresa: Prof. Ing. Veronika Stoffová, CSc. Mgr. Ladislav Végh Katedra informatiky, Pedagogická fakulta, Univerzita J. Selyeho Ro níckej školy 1519, 945 01 Komárno E-mail: [email protected], [email protected] 193 Aplikace algoritmu Matchig Pursuit p i zpracování signál EEG Jaroslav Svoboda, Martin Hošna, Pavel Mautner Abstrakt: Obvyklým p ístupem ve zpracování signál je zkoumání frekven ní oblasti využitím Fourierovy transformace. Tento algoritmus však ze své podstaty nezachycuje tvar grafoelement k ivek v asové oblasti. Artefakty a jiné aktivity vystupující z pozadí jsou takto obtížn detekovatelné. Variantou m že být použití alternativního p ístupu pro popis signál . Jako ešení jsem prozkoumal použití algoritmu Matching pursuit využívajícího pro popis signálu aproximaci pomocí slovníku redundantních funkcí. Zde je nastín n princip samotného algoritmu a možnost jeho využití pro popis a klasifikaci signál eeg. Na p íkladech je ukázáno jeho využití pro popis a detekci artefaktních element jako nap íklad svalových artefakt zp sobených mrkáním. Úvod Strojové zpracování signál eeg vyžaduje odlišný p ístup než ru ní tení a klasifikace záznamu neurologem. Zatímco léka se soust edí výhradn na asovou oblast signálu, v níž hledá elementy a abnormality vystupující z pozadí aktivity, pro automatické zpracování je d ležitá hlavn frekven ní oblast nam ených dat. Bohužel se ukazuje, že popis signál v ist frekven ní oblasti není pro analýzu a zpracování signál eeg posta ující. Tento p ístup v tšinou nedokáže podchytit krátkodobé grafoelementní události vystupující z pozadí aktivity, jakými jsou bezesporu nap íklad svalové artefakty. Cílem je tedy nalezení takového popisu signál , který by respektoval jak dlouhodob stabilní pr b h (aktivita pozadí), tak události atrefaktního typu. Vzhledem k povaze algoritmu Matching Pursuit, tedy zachycení asov -frekven ního pr b hu signálu se tento m že jevit jako vhodná alternativa pro popis k ivek eeg. 1 Algoritmus Matching pursuit Algoritmus Matching pursuit je itera ní metodou pro nalezení optimální aproximace reprezentující daný signál. K tomuto využívá vysoce redundantní slovník funkcí. Zadaný signál je potom dekomponován na posloupnost funkcí, p i emž v každé iteraci vybíráme takovou funkci ze slovníku, která daný signál nejlépe aproximuje (Obr.. 1 – p evzato z [3] ). Obr. 1 Aproximace signálu pomocí posloupnosti atom ) 194 Jednotlivé elementární funkce (atomy) jsou obvykle voleny ze slovníku Gaborových funkcí, jenže je odvozen z funkce Gausova okénka [1] : 2 (1) g (t ) = e −πt Tomu je zm n no m ítko, je posunuto a modulováno podle následujícího vztahu [1]: (2) t −u g ( s , u , v , w ) (t ) = g cos( vt + w) s Algoritmus Matching Pursuit (MP) potom pracuje na následujícím principu. Položme γ = ( s, u, v, w) a f nech je signál, který chceme parametrizovat. V MP je potom voleno γ 0 tak, aby maximalizovalo vztah: f , gγ (3) Potom f m žeme rozepsat jako f = f , g γ 0 g γ 0 + Rf (4) Kde Rf je rozdíl p vodního signálu a nalezeného atomu. Celý proces pak itera n opakujeme práv na zbytku Rf. Po M krocích bude potom aproximace signálu vypadat následovn : f = M −1 ´k = 0 Algoritmus se obvykle zastaví bu p edem definovanou toleranci. R k f , gγ 0 gγ 0 + R M f (5) po ur itém po tu krok , nebo zmenší-li se zbytek pod Výsledkem je pak posloupnost hodnot γ = ( s, u, v, w) , kde jednotlivé prom nné mají po ad význam: m ítko, posun, frekvence a fáze jednotlivých atom . Algoritmus Matching Pursuit je ve své základní verzi výpo etn velmi složitý. Jednoduché zrychlení lze však docílit nap íklad omezením velikosti slovníku atomárních funkcí. 2 Zobrazení výsledk MP, Wignerova mapa Samotné hodnoty parametr atom nejsou bohužel pro zkoumání signál vhodné. Nejlépe se jeví jako zobrazení výsledku do dvourozm rné mapy zachycující závislost energetické hustoty na ase. Algoritmus výpo tu je popsán nap íklad v [3]. Z této frekven ní mapy je lehce patrné rozložení jednotlivých atom (obr. 3.2.1) Obr. 2 Zkoumaný signál a jeho frekven ní mapa) 195 3 Analýza k ivek eeg pomocí algoritmu MP Velkou výhodou algoritmu MP pro popis signálu (nap íklad oproti Fourierov transformaci) je získání informace o tvaru k ivek v závislosti na ase. Z polohy a m ítka k ivek lze snadno ur it grafoelementy vystupující z pozadí (nap íklad špi ky, ostré vlny…) Následující obrázky ukazují frekven ní mapy základních aktivit a grafoelement v eeg záznamu: Obr. 3 Alfa aktivita Obr. 5 O ní artefakty Obr. 4 Delta aktivita Obr. 6 Epileptomorfní vzorce Je vid t, že frekven ní mapy zobrazující atomy jednotlivých signál se výrazn liší. Na prvních dvou obrázcích vidíme zobrazení signál základních aktivit (alfa, delta). Atomy odpovídající jednotlivým nosným frekvencím mají výrazn jší amplitudu a pokrývají tém celou délku signálu. Naproti tomu atomy vystupující z pozadí na zbylých obrázcích mají jasn výrazn jší amplitudu oproti aktivit pozadí. Jsou však lokální a vyskytují se pouze v jistých úsecích signálu. Každý signál pak reprezentuje soubor atom , p i emž každý z nich je charakterizován ty mi svými atributy. Je asi z ejmé že obecn poloha atomu není ur ující. Tento údaj pouze uvádí polohu atomu vzhledem k po átku zkoumaného signálu. Pokud signál o n kolik vzork posuneme, posune se i poloha odpovídajícího atomu ve frekven ní map . Oproti tomu zbývající hodnoty vypovídají o tvaru atom a tím i o tvaru výsledného signálu. 1. Amplituda – ozna uje amplitudu atomu a tím vlastn ur uje jeho dominanci v úseku signálu vzhledem k ostatním atom m. 2. M ítko – ozna uje ší ku atomu v asové oblasti. Základní aktivita bude pokrývat celý úsek signálu, zatímco grafoelemetny z ní vystupující budou mít m ítko menší. 3. Frekvence – ur uje ostrost špi ek a vln v signálu. Atom se stejným m ítkem, ale v tší frekvencí bude mít hroty ost ejší. 196 Na základ t chto informací m žeme do ur ité míry p edpovídat tvar významných atom pro jednotlivé typy signál . Atomy s vyšší amplitudou a menším m ítkem budou potom p edstavovat hroty i ostré vlny. Ty jsou však typické pro patologické jevy v signálu, pop ípad pohybové i svalové artefakty. Ob skupiny je ovšem vhodné v signálu detekovat. 4 Výsledky Pro testování byly použity datové soubory nam ené na neurologickém odd lení FN Plze . Z nich byly vybrány úseky obsahující artefakty zp sobené pohybem ví ek. Hledání grafoelement bylo potom opakováno pro 3 r zná nastavení algoritmu Matching Pursuit, jejichž popis je k nalezení níže. Výsledky m ení jsou uvedeny v tabulkách. Soubor sharp_waves1.asc sharp_waves2.asc sharp_waves3.asc sharp_waves4.asc sharp_waves5.asc sharp_waves6.asc sharp_waves7.asc Celkem Po et výskyt 4 39 4 11 6 5 6 75 Délka 10 200 24 24 24 24 10 316 Nalezeno 4 30 3 10 5 5 5 62 Chybn za azeno 4 27 4 4 3 3 2 48 Úsp šnost 60% 81% 79% 79% 79% 87% 70% 81% Tabulka 1: Po et atom slovníku: 1000 , Po et iterací algoritmu: 10, Doba zpracování 1s záznamu: 0,2s Soubor sharp_waves1.asc sharp_waves2.asc sharp_waves3.asc sharp_waves4.asc sharp_waves5.asc sharp_waves6.asc sharp_waves7.asc Celkem Po et výskyt 4 39 4 11 6 5 6 75 Délka 10 200 24 24 24 24 10 316 Nalezeno 4 33 4 11 6 5 5 68 Chybn za azeno 2 23 5 2 2 2 1 37 Úsp šnost 80% 85% 79% 91% 91% 91% 80% 85% Tabulka 2 Po et atom slovníku: 10000, Po et iterací 10, Doba zpracování 1s záznamu: 0,33s Soubor Po et výskyt Délka Nalezeno sharp_waves1.asc sharp_waves2.asc sharp_waves3.asc sharp_waves4.asc sharp_waves5.asc sharp_waves6.asc sharp_waves7.asc Celkem 4 39 4 11 6 5 6 75 10 200 24 24 24 24 10 316 4 38 4 11 6 5 6 73 Chybn za azeno 2 25 3 4 0 1 1 45 Úsp šnost 80% 88% 87% 83% 100% 95% 90% 89% Tabulka 3 Po et atom slovníku: 100 000, Po et algoritmu: 5, Doba zpracování 1s záznamu: 1,1s Záv r Algoritmus Matching Pursuit byl aplikován p i rozpoznávání grafoelement v signálech eeg. Vzhledem k faktu, že výstupem signálu je soubor atom (reprezentován Gaborovými funkcemi), 197 jeví se tento jako vhodný pro detekci významných grafoelement vystupujících z aktivit pozadí signálu. Z tabulek v ásti 4 je patrná spolehlivost rozpoznání t chto artefakt v závislosti na nastavení algoritmu Matching Pursuit. P i malé velikosti slovníku atom (tabulka 1) je algoritmus pom rn rychlý, ale na druhou stranu na úkor nízké spolehlivosti rozpoznání. Pokud zvýšíme velikost slovníku (tabulka 2), zvýší ze znateln po et správn rozpoznaných artefakt . Dalším zv tšením slovníku atom (tabulka 3) op t stoupá pravd podobnost správného za azení, ale také rapidn roste doba výpo tu algoritmu. Z výše uvedeného vyplývá, že pro nalezení ostrých vln artefaktního p vodu v signálu eeg je algoritmus Matching Pursuit vhodný p i st ední velikosti slovníku atom (cca 10 000). V tomto p ípad nachází artefakty zp sobené pohybem o í s p ijatelnou pravd podobností 87%. Výrazn jší zlepšení kvality klasifikátoru potom nedosáhneme zv tšením slovníku, ale spíše volbou metody výb ru p íznak ze zpracovaných atom . Hlavní nevýhodou zkoumaného algoritmu je jeho pom rn velká asová složitost. Pod kování Tato práce vznikla v rámci ešení projektu MŠMT . ME701 "Vytvá ení neuroinforma ních bází a vyt žování poznatk z nich". Literatura: [1] Ferrando S. – A Flexible Implementation of Matching Pursuit fo Gabor Functions on the Interval, ryerson Polytechnic university, 2002 [2] Malat, S., Zhang, Z.: Matching Pursuit With Time-Frequency Dictioanaries December 1993. [3] http://www.eeg.pl - Illustrations of Time-frequency analysis: wavelets and adaptive approximations [4] Urban, P. – Principy a základní pojmy EEG, Katedra Neurologie IPVZ, Praha Recenzia: doc. RNDr. Milan Lehotský, CSc. Adresa: Ing. Pavel Mautner, Ph.D Ing. Martin Hošna Bc. Jaroslav Svoboda Katedra informatiky a výpo etní techniky, Fakulta aplikovaných v d, Západo eská univerzita, Univerzitní 8, 306 14 Plze Email: [email protected], [email protected], [email protected] 198 Význam riadenia samostatnej práce študentov v získavaní po íta ových zru ností Štefan Sz köl, Krisztina Tóth, Miroslava Boš áková Abstrakt: Cie om práce je poukáza na možnosti riadenia samostatnej práce študentov, štruktúru vyu ovania, jej obsah a formy ako aj spôsob výu by. Hlavný dôraz kladieme na získanie základnej informa nej gramotnosti študentov diferencovaného pod a odborov. Snažíme sa poukáza aj na dôležitos využívania IKT prostredníctvom ktorého výu ba prebieha. The importance of leading the independent work of students while obtaining computer skills Summary: The aim of this work is to show the possibilities of leading the independent work of the students, the structure of education, its content, forms and possibilities of education. The main stress is given to the informatics education of the students, differentiated according to their main subjects. We try to show the importance of using IKT, according to which our education is formed. Úvod Informa né systémy a informa né technológie (IS/IT) sa koncom 20. storo ia stali jedným z najvýznamnejších faktorov ekonomík vyspelých štátov. Rozvoj informa ných technológií výrazne ovplyv uje sú asné hospodárske prostredie a kvalita informa ného systému podniku patria medzi strategické faktory prosperity a konkurencieschopnosti podniku.. Cie om lánku je rozbor, podpora a zdôvodnenie tohoto názoru s prihliadnutím na samostatnú prácu študentov pri získavaní týchto zru ností. 1 Spôsob výu by Jedná sa o spôsob akým sa študujúci stretáva a dostáva do kontaktu s obsahom u ebných materiálov a vyu ujúcim. • Samoštúdium (alebo asynchrónna „riadená“ výu ba) sa spolieha na ur itý presne formulovaný plán, ktorý študenta vedie štúdiom, bez interakcie (odohrávajúcej sa v reálnom ase) s vyu ujúcim. Príkladom materiálov pre túto formu štúdia sú multimediálne, na CD-ROM uložené materiály, písomná korešpondencia a tzv. „ClickTo-Learn“, na web technológiách postavené systémy, • samoštúdium môže by doplnené asynchrónnym vzájomným pôsobením študenta s vyu ujúcim, prostredníctvom elektronickej pošty, hlasovej pošty i komentárov v tematickej diskusii, • tradi né pride ovanie „domácich úloh“ musí dodržiava tieto podmienky: akreditované akademické inštitúcie musia uvažova nad tým, ktoré aktivity tvoria akreditované „kontaktné hodiny“, a ktoré aktivity tvoriace „domáce úlohy“ nie sú sú as ou kontaktných hodín, 199 • • • • • výu ba postavená isto na „samoštúdiu“ vyžaduje, aby mal študent vytvorenú vlastnú motiváciu k štúdiu. Po et študentov korešponden ných kurzov, ktorí nedokon ia štúdium je ove a vyšší, ako v prípade študentov tradi ných „kamenných univerzít“, samoštúdium môže by použité pre tvorbu a potvrdenie schopnosti pre o tvorbu základov výu by (pozadie nutné pre štúdium daného predmetu, základné fakty, materiály súvisiace so štúdiom, precvi ovanie, domáce úlohy, prostriedok pre lepšie zapamätanie si, pokia je to potrebné), o zjednodušenie u iaceho procesu (prístup k osnovám predmetu, pridelenie úloh, chod kurzu, študentovi sprístupnené hodnotenie), o odhad úspešnosti študenta (prostredníctvom daných cie ov a merate ných metód, testov, analýzy a dosiahnutých bodov). Vyu ujúcim vedené štúdium (alebo synchrónna „živá, v reálnom ase vedená“ výu ba) je dôležité z dôvodu spolo ného zdie ania skúseností i udalostí – obvykle sa koná v reálnom ase, je interaktívne a má dynamický priebeh – je usmer ované vyu ujúcim, vyu ujúcim vedené štúdium má možnos dynamicky reagova na prostredie a meni plán štúdia alebo jeho priebeh pod a potrieb vyu ujúceho v konkrétnom ase. Toto napomáha udrža pozornos študenta a pomáha znižova po et študentov, ktorí nedokon ia kurz, vyu ujúcim vedené štúdium prostredníctvom webu má niektoré z týchto vlastností: o študent si je vedomý prítomnosti ostatných študentov „on-line“, o možnos používa „zdie ané objekty“ umož uje vyu ujúcim a študentom pracova s predmetmi výu by spolo ne. Niektoré „zdie ané objekty“ môžu by interaktívne sprístupnené, pre prezeranie „živých“ dokumentov alebo aplikácií pre celú skupinu, o vyu ujúcim vedená alebo vyu ujúcim moderovaná komunikácia –dovo uje selektívnu interakciu medzi študentmi a/alebo vyu ujúcim, dovo uje (vyžaduje) kontrolu a vedenie toku interakcie vyu ujúcim. 2 Efektívne zabezpe enie základných používate ských kompetencií v oblasti IKT Ako efektívne realizova a organizova získavanie základných používate ských kompetencií je aktuálnym problémom každej univerzity. Ako realizova individuálny prístup a zárove diferencova . Každého u i to, o ešte nevie, a pritom nevynecha ni dôležité, každému venova dostato nú pozornos , ma pre každého as, každého inšpirova , správne usmer ova , vies k systematickej práci, tak aby každý získal potrebné kompetencie a dosiahol potrebnú úrove znalostí nie je jednoduché. Základné používate ské kompetencie sa skladajú z teoretických vedomostí ale hlavne zru ností potrebných pri používaní informa ných a komunika ných technológií (10). Obsah predmetu v každom semestri je 13 vyu ovacích jednotiek a každá vyu ovacia jednotka má presný obsah a stanovené vzdelávacie ciele. Jednotlivým študentom sa na základe výsledkov vstupného testu zostaví individuálny študijný plán – ako odporú anie na ktorých vyu ovacích hodinách sa má zú astni , a ur ia sa im úlohy, ktoré majú samostatne vypracova . Výsledky testov zárove ur ia, ktoré tematické celky (vyu ovacie jednotky) ko kokrát sa budú opakova . Návšteva prednášok ako aj cvi ení nie je pre študentov povinná. Dôležité je splni predpísané požiadavky na vedomosti a zru nosti. Dôkazom dosiahnutej úrovne vedomostí a zru ností sú úlohy vypracované „doma“ mimo plánovaného vyu ovania, úspešné zvládnutie testu a praktických úloh na skúške. Študent sa môže prihlási na skúšku aj bez návštevy prednášok a cvi ení. Študent na základe požiadaviek a sebapoznania môže vypracova sám 200 vlastný individuálny študijný plán. Ak túto zodpovednos neprijme, tak u ite na základe výsledku vstupného testu mu odporú a „optimálny“ študijný plán, ktorý môže, ale nemusí rešpektova . Ak mu návšteva prednášok a cvi ení nevyhovuje, môže ich kompenzova samoštúdiom, po as ktorého rieši úlohy, ktoré mu zadá edukátor. Úlohy sú definované tak, aby ich riešením sa edukant pripravil na úspešné vykonanie skúšky. 3 Nutnos po íta ových zru ností Cie om predmetu Informatika, príp. IKT je zabezpe enie informatickej a informa nej gramotnosti študenta potrebnej na úspešné štúdium zvoleného odboru a pre život v informa nej spolo nosti založenej na vedomostiach. Explózia informácií kladie nadmerné nároky na kapacitu udskej pamäti absorbova narastajúce množstvo informácií. Dochádza k zmenám postojov k eduka nej realite. Hlavným cie om edukácie sa stáva rozvoj schopnosti edukantov u i sa, tvori , kriticky myslie , komunikova a pracova s informa nými a komunika nými technológiami a efektívne a tvorivo získava a využíva informácie. Škola prestáva by hlavným zdrojom informácií a silno jej v tomto smere konkurujú médiá a elektronické informa né zdroje. Vzniká tak potreba zmeny zamerania školy z tradi ného odovzdávania vedomostí na osvojenie si metód spracovania a aplikácie informácií študujúcim, i rozvoj schopnosti efektívne sa u i . Schopnos jednotlivca získava a používa informácie tvorí jadro obsahu pojmu informa ná gramotnos . 4 Záver Študenti sa pri samostatne riadenej práci u ia to, o ešte dokonale nevedia, kde pre nich vyu ovacia jednotka a aktivity, ktoré sú s ou spojené, prinášajú nové poznatky a dop ajú, príp. vytvárajú chýbajúce kompetencie. Na získanie potrebných zru ností z oblasti používania po íta a a IKT nesta í iba samoštúdium, ale je potrebná aj ú as a aktívna práca na cvi eniach, ako je aj nutné tieto prostriedky za leni do každodenného života a využíva ich služby na riešenie bežných úloh a problémov. Študenti majú k dispozícií celý rad námetov a nápadov na riešenie, aby si preverili svoje vedomosti a nacvi ili a získali potrebné zru nosti. Predpokladáme, že pri samostatne riadenej práci študentov sa po et potrebných priamych vyu ovacích hodín zredukuje minimálne o 40 %. Jednotlivé tematické celky pravdepodobne budú ma rôzne zastúpenie v asovom pláne vyu ovania. Literatúra STOFFOVÁ, V: Trojúrov ový model prípravy u ite ov v oblasti informa ných a komunika ných technológii. XVIII. DIDMATTECH 2005. Prešov : Prešovská univerzita v Prešove, 2005, s. 54-55 (abstrakt). príspevok na CD. ISBN 80-8068-381-6 STOFFA, V.: The preparation of high school student in computer science and information technology. In: Technology and education in socio-cultural perspective 2003. Editors W. Furmanek, K. Kraszewski, W. Walat. Rzeszów : University of Rzeszów, 2003, s. 34-38. ISBN 83-88845-31-4 Albert, A.: Didaktika pre dopl ujúce pedagogické štúdium u ite ov – inžinierov. 2. vyd. Košice : Technická univerzita v Košiciach - Katedra inžinierskej pedagogiky, 2004, 265 s. ISBN 80-7099-771-0 SZ KÖL, Š. et.al.: Modulárna štruktúra obsahu a dynamický charakter vyu ovania predmetu informatika pre ekoómov XXIV International Coloquium on the Acquisition Process Management : Proceeding of abstracts and electronic version of reviewed contributions on CD-ROM. Brno : University of Defence, Faculty of Economics and Management, 2006, s. 73 (abstrakt), celý príspevok na CD-ROM. ISBN 80-7231-139-5 201 Stoffa Veronika – Sz$köl István. Modular and adaptive teaching of Information and communication technologies. In Third Central European Multimedia and Virtual Reality Conference. Pannonian University Press, Eger 2006, s.211. ISBN 963 9495 89 1 Recenzia: Ing. Janka Majherová, KI PF KU Kontaktná adresa: Ing. Štefan Sz$köl Mgr. Krisztína Tóth Katedra informatiky, Pedagogická fakulta UJS Ul. ro níckej školy 1519, 945 01 Komárno E – mail: [email protected], [email protected] Ing. Miroslava Boš áková Katedra inžinierskej pedagogiky a psychológie, Materiálovotechnologická Fakulta STU BA Paulínska 16, 917 24 Trnava 202 Výu ba CAD a e–learning udovít Šipoš Abstrakt: Príspevok sa zaoberá možnos ou využitia e–learningu vo výu be predmetu Po íta om podporované konštruovanie (CAD). Abstract: The contribution is concerned of possibilities of application e–learning in subject CAD. Úvod E–learning je významnou pomôckou u ite a pri dosahovaní cie ov vytý ených osnovami predmetu. Na našej katedre sme sa za ali zaobera týmto prístupom k výu be už v roku 2000 [1]. Búrlivý rozvoj prostriedkov VT postupne ovplyv oval náš prístup, takže postupy realizované v po iatkoch sa v dnešnej dobe už nedali v niektorých oblastiach použi . Pre e–learning CAD nie je možné vzh adom na rozsah a obsah vypracova všeobecné u ebné texty. Každá vysoká škola uplat uje svoj vlastný prístup, historicky založený na prostriedkoch, ktoré škola vlastní alebo vlastnila, ako aj na skúsenostiach získaných prácne u ite mi predmetov. Preto je vcelku pochopite né, že akáko vek zmena výu by CAD naráža na odpor, ktorý sa ažko firmám prekonáva aj napriek lukratívnym ponukám pri dodávke softvéru využívaného vo výu be. Prostriedky Ak budeme skúma nároky softvéru pre CAD na technické vybavenie, musíme konštatova , že z roka na rok rastú. Preto aj príprava e–learningu bude v tejto oblasti oraz náro nejšia. Vyplýva to najmä z toho, že CAD softvér sa v maximálnej miere snaží využi dostupné technické zdroje po íta a, prípadne softvérovú podporu (DirectX®). Z h adiska e–learningu je to najmä farebnos a rozlišovacia schopnos zobrazovacej jednotky. Vä šina špi kových verzii CAD požaduje pre optimálnu prácu rozlíšenie 1024x768 pri minimálne 16 bitovej kvalite farieb, využíva stránkovanie pamäti grafickej karty, celo-obrazovkové zobrazenie, viac okien, at . Preto aplikácia e–learningu býva ažšia. Môžeme sa stotožni s názorom [3], že u enie sa ve kého množstva textu ítaním z monitora je nielen nezdravé, ale aj neefektívne. Preto je potrebné e– learning pripravi tak, aby bol pútavý s minimom textu, animovanými ukážkami a zvukom. Poznamenávame však, že zaradenie zvuku prináša ažkosti sluchovo hendikepovaným študentom. E–learning je vo všeobecnosti možné chápa ako dodávku obsahu pomocou akýchko vek elektronických médií, tzn. Internetu, intranetu, satelitného vysielania, audio a videokaziet, DVD alebo CD ROM [2]. Preto musí riešite vždy upriami svoju pozornos na objem prenášaných údajov v procese výu by a voli také prostriedky realizácie, ktoré neznehodnotia obrazový a zvukový vnem a zárove pritom neprekro ia rozumnú mieru objemu prenášaných údajov. V dnešnej dobe je ažisko e–learningu orientované na aplikovanie pomocou internetu, kde rozhodujúcu úlohu hrá prehliada www stránok. Ak budeme skúma podporu od jednotlivých výrobcov CAD, zistíme, že vä šina významných producentov sa orientuje na poskytnutie „Tútoriálu“, kde v rôznych formách na rôznej úrovni, naj astejšie v tvare www stránok, poskytuje základy práce s CAD systémom. Tieto však v prevažnom rozsahu staticky popisujú prácu v konkrétnom CAD systéme. Zaujímavé riešenie poskytuje napr. Parametric Technology Corporation v svojom produkte Pro/ENGINEER ..., kde na realizáciu výu by (tréningu) je možné použi tzv. Trail súbory, ktoré vznikajú ako záznam innosti používate a pri konštruovaní. Výhodou tohto prístupu je malé množstvo údajov potrebných na záznam innosti. Nevýhodou tohto prístupu je, že na predvádzanie sa využíva 203 vlastný CAD softvér, ako aj že nie je animovaný pohyb kurzora myši, prípadne neexistuje možnos doplnenia zvukového záznamu. To podstatne s ažuje orientáciu za iato níka pri výu be. Pretože je v dnešnej dobe ažisko e–learningu orientované na aplikovanie výu by pomocou internetu, kde rozhodujúcu úlohu hrá prehliada www stránok, treba sa v príprave e–learningu zamera na aplikácie umož ujúce snímanie postupov realizovaných na obrazovke. Pre vyh adávanie takýchto aplikácií je možné použi „Google“ a zada heslo screencam alebo screen record, ím sa získa prístup k záznamom o aplikáciách tohto typu. Pri bližšom skúmaní aplikácií sa môžu aplikácie rozdeli do dvoch skupín. V prvej sa nachádzajú aplikácie, umož ujúce snímanie obrazu pomocou web kamery ako je napr. program My ScreenCam [6]. Do druhej skupiny sa môžu zaradi produkty na snímanie obrazu bežiacej aplikácie. Z h adiska e–learningu je zaujímavejšia druhá skupina programov. Aj túto skupinu je možné rozdeli z h adiska realizovaného exportu do formátu AVI, FLASH, WMV, EXE, POWER POINT, prípadne export pre vlastný prehliada . Pre skúmanie vhodnosti jednotlivých formátov pre e–learning je možné použi napr. trial verziu programu BB FlashBack [5]. Po vykonaní série experimentov je možné v zásade konštatova , že jedine formát FLASH nedegraduje obrazovú informáciu a exportovaný súbor má rozumnú ve kos aj pre rozsiahlejšie lekcie. Preto sa ukazuje vhodné zaobera sa takými produktmi, ktoré umož ujú snímanie s exportom do formátu FLASH. Takýmto produktom sa ukazuje Adobe® Captivate™ 2 [4]. Po nainštalovaní trial verzie programu, ktorá je plne funk ná, je možné bez vä ších problémov ihne za a experimentova so snímaním aplikácie. Základná myšlienka práce programu je v snímaní pohybu myši a obrazovky alebo jej asti v ase stla enia tla idla myši alebo pri vstupe z klávesnice. Ak je potrebné, klávesom PrtScr je možné doplni snímacie okamihy o potrebné obrázky. Po ukon ení snímania sa zobrazí projekt (karta Storyboard), ktorý obsahuje postupnos zosnímaných obrazoviek. Z projektu je možné vytvori editovaním snímok vlastnú prezentáciu. Pri bližšom poh ade je situácia v podstate podobná práci v Power Point. Obr. 1 Ukážka zobrazenia projektu 204 Po prepnutí sa na kartu Edit, je možné do každej snímky vklada objekty, ktoré sú zaradené v menu Insert prípadne zobrazené na spodnej lište programu. Obr. 2 Editovanie snímky Sú to najmä hlavi ka (Caption), zvýraznenie (Highlight Box), obrázok (Image), , hlavi ka (obrázok) pre spracovanie prechodu myšou (Rollover Caption, Rollover Image), oblas lupy (Zoom Area), tla idlo pre výber (Click Box), polí ko pre vstup textu (Text Entry), tla idlo (Button), vloženie videa Flash, animácia, animovaný text ako aj alšie, ktoré sú zaradené v menu Insert. Každý vložený objekt, ako aj základný snímok, záznam pohybu kurzora myši alebo zvuková stopa má svoje trvanie a primeraný alebo žiadny efekt prechodu. Za iatok, d žka trvania a prechodový efekt sa dá nastavi aj na asovej osi (Timeline for Slide). Medzi základné efekty patrí aj pridanie zvuku, ktorý sa nahráva práve vo fáze editovania. Pretože je zvuk ako každý iný prvok, môže sa editovaním upravova alebo nahrádza . To je silná stránka editovacieho režimu, pretože sa autor môže plne sústredi na ozvu enie jednotlivých ukážok až po ich nasnímaní. Významným prvkom, ktorý je možné vklada , je výberové tla idlo (Click Box). Tento objekt umož uje výber odpovedí v prípade, že ukážka predstavuje test. Je teda možné vytvára jednoduché ale aj zložitejšie testy, ak sa použije JavaScript, ktorých výsledky je možné jednoducho zobrazova . Kópiu snímok toho istého projektu je možné použi aj ako podklad pre vytvorenie tréningovej lekcie. Tretia karta (Branching) slúži na zobrazenie a prípadnú úpravu vetvenia projektu. 205 Obr. 3 Vetvenie projektu Po kontrole vetvenia je možné projekt exportova do zvoleného formátu. Pretože program nesníma pohybujúcu sa animáciu, je možné doplni takúto animáciu flash súborom, ktorý sa môže vytvori v inom prostredí napr. v BB FlashBack Express [5]. Záver Popísané programové riešenie Adobe® Captivate™ 2 bolo odskúšané na príprave e–learningu pre predmet „Po íta om podporované konštruovanie“ realizovaný v prostredí Pro/Engineer a preukázalo vhodnos jeho aplikácie, jednoduchos tvorby lekcií, testov, tréningových úloh, ako aj integrovate nos do LMS systému. Literatúra: [1] Csongrády, T. – Pivar iová, E.: Inovácia kurzov dištan ného vzdelávania. In: Information and Communication Technology in Education: Zborník referátov z medzinárodnej konferencie. Rožnov pod Radhoštem ( R): Univerzita Ostrava, 2001, s. 59–63. ISBN 80– 7042–808–2 [2] ernák, I. – Mašek, E.: Skúsenosti zo zavádzania e–learningu na Katedre informatiky Pedagogickej fakulty Katolíckej univerzity v Ružomberku. In.: Informatika v škole a v praxi, Zborník 2. ro níka konferencie s medzinárodnou ú as ou, 11.—13. september 2006, Ružomberok, ES Pedagogickej fakulty, Ružomberok, s.20-23, ISBN 80–8084–112–8 [3] Gubalová, J.: Pre o e–learning asto neprináša o akávané výsledky. In.: Informatika v škole a v praxi, Zborník 2. ro níka konferencie s medzinárodnou ú as ou, 11.—13. september 2006, Ružomberok, ES Pedagogickej fakulty, Ružomberok, s.24-27, ISBN 80–8084–112–8 [4] Adobe Captivate: In.: http://www.adobe.com/products/captivate/ (máj 2007) [5] SK Soft BB FlashBack: In.: http://www.sksoft.cz/flashback/ (máj 2007) [6] Welcome to UK Software: In.: http://www.uk-software.com (máj 2007) Recenzia: doc. Ing. Eduard Mašek, CSc., KI PF KU Adresa: doc. Ing. udovít Šipoš, CSc. Katedra informatiky a automatiza nej techniky, Fakulta environmentálnej a výrobnej techniky Technická univerzita vo Zvolene, T. G. Masaryka 24, 960 53 Zvolen e – mail: [email protected] 206 Využitie IKT v projektovom vyu ovaní a medzipredmetové vz ahy v podmienkach ZŠ a SŠ Terézia Žigová Abstrakt: Cie om výchovno-vzdelávacieho procesu v každej škole je pripravi žiakov pre život. Moderná škola 21. storo ia má k dosiahnutiu tohto cie a k dispozícii nové informa nokomunika né technológie (IKT), ktoré je možné vhodným spôsobom využi na vyu ovacích hodinách. Ve mi dobrou alternatívou je tzv. projektové vyu ovanie. Podstatou je venovanie sa jednej téme na viacerých vyu ovacích hodinách. Je možné aj experimentova a používa také formy a metódy práce, aby sa výu ba stala atraktívnou, zaujímavou a najmä ú elnou. Projektové vyu ovanie umož uje, aby sa na om podie ali viacerí u itelia viacerých predmetov. Tým získajú žiaci ZŠ a študenti SŠ vedomie, že škola ich naozaj pripravuje pre život, a môžu získa aj pozitívny vz ah k predmetom, ktoré nemajú príliš radi. Výsledkom projektového vyu ovania by mali by výstupy, práce a projekty žiakov a študentov, ktoré zoh ad ujú IKT (napr. digitálna fotografia, video, zvuková nahrávka, prezentácia v MS PowerPoint, webová stránka, referát v MS Word, tajni ka v MS Excel a alšie). Fantázii a nápadom sa medze nekladú, treba ma na mysli len súlad s u ebnými osnovami a štandardami. Mnohí u itelia už realizujú projektové vyu ovanie a o svoje skúsenosti majú možnos podeli sa s ostatnými kolegami prostredníctvom portálu Moderný u ite . Úvod Za za iatok projektového vyu ovania je možné považova rok 1918, kedy vyšiel lánok Williama Hearda Killpatricka The Project Method. Myšlienka projektového vyu ovania a progresívnej výchovy vychádza z poznania, že die a je od narodenia aktívny tvor, má vlastné podnety a záujmy, preto je úlohou u ite a vytvára pre ne vhodné podmienky. U enie je modelom aj rekonštrukciou skúsenosti. Testom vzdelania je to, ako inteligentne vie lovek reagova na novú situáciu. Náš tradi ný spôsob štrukturovania u iva je predmetový, poznatky sa roztriedili do „škatuliek“ rôznych predmetov, pri ktorých chýba prepojenie navzájom a niekedy aj prepojenie so samotným životom. Projektová metóda vyu ovania je metódou integrácie u iva z jednotlivých predmetov do jednej innosti a maximálne priblíženie tejto innosti k reálnemu životu. Projektové vyu ovanie bolo teda navrhované už v prvej polovici 20. storo ia ako alternatíva k tradi nému po atiu výu by a teraz sa k nemu pedagógovia opä vracajú. Sú asná moderná doba prináša so sebou stále viac možností využi v projektovom vyu ovaní aj moderné informa no-komunika né technológie. 1 Charakteristika projektového vyu ovania Projektové vyu ovanie ako moderná vyu ovacia metóda je efektívnym spôsobom výu by, pri ktorom je možné využíva niektoré progresívne didaktické metódy ako problémové vyu ovanie, kooperatívne vyu ovanie, diskusia. Projektové vyu ovanie neobmedzuje u ite a ani žiaka v tvorivosti, fantázii, v spôsobe výu by; zoh ad uje medzipredmetové vz ahy; je možné používa informa no-komunika né technológie, viac po íta ových programov; je vhodné spolupracova s alšími u ite mi. Takýto druh vyu ovania je náro nejší ako tradi ná forma, vyžaduje od u ite ov zapálenie pre vec, ochotu spolupracova , ale aj pochopenie a podporu zo strany vedenia školy. Dôležitým je aj vhodná motivácia žiakov a ochota žiakov zapoji sa do riešenia úloh stanovených projektovým 207 vyu ovaním. Oproti bežným formám vyu ovania dáva projektové vyu ovanie žiakom relatívnu vo nos spojenú s požiadavkou na tvorivos , samostatnos a kolektívnu prácu. 1.1 Ciele a etapy projektového vyu ovania Primárnym cie om projektového vyu ovania je zapoji žiakov do poznávacieho procesu. Úlohou u ite ov je vytvára podmienky, situácie, scenáre a otázky, ktoré vedú k tomu, aby žiaci rozmýš ali o tom, o sa u ia. Scenáre projektov sú len rámcové a dotvárajú sa v spolupráci so žiakmi po as riešenia. Realizácia projektu závisí od žiakov, od ich tvorivosti, fantázie, kritického myslenia, vnútornej motivácie, záujmov a potrieb. Pri tvorbe scenárov sú u itelia a žiaci inšpirovaní svojim najbližším okolím a problémami, ktoré vychádzajú z bežného života. Z h adiska kognitívnych cie ov projektové vyu ovanie umož uje: prehlbova a rozširova poznanie, integrova poznatky do uceleného systému poznania, rozvíja tvorivé myslenie, uvedomova si význam a zmysel poznávania. Eduka né a formatívne ciele spo ívajú predovšetkým v rozvíjaní schopností a návykov: samostatne a tvorivo pracova , plánova vlastnú prácu a dokon i ju, nies zodpovednos za svoju prácu a prekonáva prekážky, pracova s informáciami (knihy, encyklopédie, internet, a pod.), prezentova svoju vlastnú prácu , vystupova , správne sa vyjadrova , argumentova , spolupracova , komunikova , tolerova a prijíma iné názory, hodnoti svoju prácu a prácu svojich kolegov. Etapy projektového vyu ovania: príprava projektu – v tejto etape projektu je najdôležitejšie vybra vhodnú a zaujímavú tému. Naj astejšie ju navrhuje u ite , ktorý sa zárove stáva aj koordinátorom celého projektu. Nemenej dôležitým je stanovenie cie a projektu, postupu a metód práce. Žiakom je potrebné podrobne vysvetli , o sa od nich o akáva, aké diel ie úlohy je potrebné splni , aby sa dosiahol cie . realizácia projektu – projekt je vä šinou realizovaný na viacerých miestach (trieda, PC u eb a, odborná u eb a, školský dvor, športový areál, príroda, mesto, múzeum, historická, kultúrna pamiatka a pod). Nasleduje zbieranie a spracovávanie informácií, orientácia na internete, v literatúre. Sú asne riešia žiaci iastkové úlohy. V závere vypracujú prezentáciu o svojej práci a o dosiahnutých výsledkoch. vyhodnotenie projektu – jednotlivci alebo tímy prezentujú pred celou triedou svoju prácu a jej výsledky, obhajujú postupy a formy práce. Po odprezentovaní nasleduje spolo né hodnotenie nielen u ite om ale hlavne žiakmi. Je vhodné, ke je na hodnotenie prizvaný aj alší u ite . Žiaci sa u ia hodnoti a váži si prácu svoju a svojich spolužiakov. Doporu uje sa žiakov ohodnoti prípadne aj známkou alebo pochvalou, diplomom a pod. 2 Projektové vyu ovanie a IKT Pri realizovaní projektového vyu ovania sú vhodným a doporu ovaným pomocníkom moderné informa no-komunika né technológie. Po íta e pomáhajú informácie vyh adáva , zozbiera , spracováva . Na vyh adávanie a zozbieranie informácií je vhodný internet (niektorý z vyh adáva ov, vyh adávacích katalógov – Google, Altavista, Yahoo, Centrum, Zoznam a pod.), komunikácia po internete (napr. elektronická pošta, Skype, ICQ, MSN ), online video a hlasové konferencie. 208 Obr. 1 Vyh adáva Na spracovávanie informácií sú vhodné textové a tabu kové editory, programy na tvorbu prezentácií (MS PowerPoint, PhotoStory3). astokrát je potrebné informácie doplni aj ilustra ným obrázkom. Ten je možné získa prostredníctvom digitálnej fotografie, výtvarným spracovaním v skicári, pomocou programu Logomotion, CorelDRAW, Zoner Callisto. Na úpravu obrázkov poslúži IrfanView, Gimp. Obr. 2 Logomotion Obr. 3 Gimp Už nie je pre žiakov problémom ani nahrávanie a spracovávanie zvukov a hudby. Ve mi ob úbeným je program Audacity. 209 Obr. 4 Audacity Výstupom projektov a projektového vyu ovania sú materiály v rôznych podobách (wwwstránky, multimediálne CD, prezentácie, virtuálna galéria obrázkov. Výstupy projektového vyu ovania nemusia by v elektronickej podobe, najmä, ke u ite ani žiaci nie sú ve mi zbehlí v práci s po íta om a novými IKT. V tom prípade môžu by výstupmi napr. aj postery, plagáty, zborník príspevkov, rôzne encyklopédie, lánky v školskom asopise, miestnych novinách. 3 Medzipredmetové vz ahy v projektovom vyu ovaní Projektové vyu ovanie je úzko spojené so životom žiakov nielen v škole ale aj mimo nej. Zoh ad uje medzipredmetové vz ahy aj mimoškolskú innos . Zo skúseností s realizáciou projektového vyu ovania vychádza, že každé projektové vyu ovanie zoh ad uje a berie do úvahy minimálne dva predmety – tzv. hlavný predmet, ktorého sa týka obsah projektového vyu ovania (matematika, prírodopis, náboženská výchova, fyzika, d jepis) a alší predmet, ktorým je informatika alebo práca s po íta om. Projektové vyu ovanie, ako už bolo uvedené v predchádzajúcom texte, vyžaduje spracovávanie informácií pomocou IKT. Avšak skuto nos je taká, že každé projektové vyu ovanie sa týka viacerých predmetov. Napríklad pri realizácii projektového vyu ovania Stvorenie sveta bola hlavným predmetom náboženská výchova, ale jednotlivé iastkové úlohy boli realizované na iných predmetoch. Výtvarné stvárnenie vesmíru, prírody, bytostí bolo realizované na výtvarnej výchove a práci s po íta om; referát a napísanie vlastnej modlitby na hodinách slovenského jazyka a náboženskej výchovy; nahrávanie spevu vtákov a spracovanie zvuku na hodinách hudobnej výchovy a informatiky; vyh adávanie informácii na krúžku Internetklub; spracovanie prezentácie a nahrávanie na CD na hodinách informatiky a nepovinnom predmete práca s po íta om. Projektové vyu ovanie má tú výhodu, že vedie žiakov k poznatku vzájomného prepojenia všetkých vyu ovacích predmetov, k pochopeniu, že každý predmet má svoje opodstatnenie a dá sa využi v každodennom živote. 4 Záver Prednosti projektového vyu ovania sú v tom, že je motiva né, blízke životu, má bádate skovýskumný charakter, poznanie skuto nosti sa deje prirodzene, cestou vlastnej skúsenosti žiaka. Uplat ujú sa tu kooperatívne formy práce, žiaci sa u ia spolupracova , komunikova , vytvára priate ské postoje, posil uje sa sebadôvera a ochota pomôc . Projektové vyu ovanie podporuje tvorivos a fantáziu, zlepšuje školskú klímu, zbavuje deti strachu zo školy, z u enia, vytvára dobré vz ahy medzi žiakmi a u ite mi, medzi žiakmi navzájom a pod. Projektové vyu ovanie sa od koncepcie tradi ného vyu ovania líši v základných systémových znakoch: v cie och – rešpektovanie jedine nosti osobnosti die a a, v obsahu – obsah je modifikovate ný, u ivo nie je cie om, ale prostriedkom rozvoja schopností, záujmu, tvorivosti, 210 v postupoch, metódach, formách – rozvíjajú tvorivos žiakov, dôraz sa kladie na aktivitu a spoluprácu žiakov, v postavení žiaka – žiak má možnos zasahova do priebehu vyu ovania, využíva sa jeho spontánnos a nápaditos , poznatky si osvojuje samostatne, preberá na seba zodpovednos , v postavení u ite a – stáva sa facilitátorom vzdelávania, v organizácii vyu ovania – integrácia predmetov, v postavení rodi ov vo vz ahu ku škole – majú prístup na vyu ovanie, je rozvinutá intenzívna spolupráca. Prekážkami pri projektovom vyu ovaní sú zaužívané stereotypy a predstavy, náro nos na prípravu a as, finan ná a materiálová nákladnos . Všetko musí by premyslené a dobre zorganizované. U ite musí odhadnú mieru vo nosti a zodpovednosti detí, by dobrým diagnostikom a vedie prepoji projektové vyu ovanie so vzdelávacími štandardami a osnovami. Pozitíva projektového vyu ovania však presvied ajú o tom, že projektové vyu ovanie má význam a a svoje miesto v škole, ktorá má by školou pre deti. Literatúra: [1] CANGELOSI, J. S.: Strategie ízení t ídy. Praha, Portál, 1996. [2] KAŠOVÁ, J. a kol.: Škola trochu jinak – projektové vyu ování v teorii i praxi. Krom íž, Iuventa, 1995. [3] KAUFMANOVÁ-HUBEROVÁ, G.: D ti pot ebují rituály. Praha, Portál, 1998. [4] KOSOVÁ, B.: Rozvoj osobnosti žiaka. Prešov, MC, 2000. [5] TUREK, I.: Zvyšovanie efektívnosti vyu ovania. Bratislava, EDUKÁCIA, 1998. [6] VALENTA, J.: Projektová metoda – P esahy minulosti a sou asnosti. 1993. [7] ZELINA, M.: Alternatívne školstvo. Bratislava, IRIS, 2000. [8] www.infovek.sk [9] www.etwinning.pl/img/konferencia_zakopane.ppt [10] http://server.infovek.sk/konferencia/2002/zbornik/s1-cipkova.php [11] http://virtual.fpv.umb.sk/zbornik/zb2004/Majherova.pdf [12] www.modernyucitel.net Recenzia: doc. Ing. Igor ernák, PhD., KI PF KU Adresa: ThDr. Ing. Terézia Žigová, PhD. Turgenevova 6, 040 01 Košice E – mail: [email protected] 211 Adresár P. . Priezvisko Meno Titul Škola 1. Boš áková 2. Cenek Katedra inžinierskej pedagogiky a psychológie, Miroslava Ing. MtF STU BA Paulínska 16, 917 24 Trnava Petr Prof.Ing.CSc. KI PF KU Ružomberok 3. Ciniburk Jind ich 4. Círus Lukáš 5. abounová Marta 6. ernák Igor 7. Gaba ová 8. Gasidlová 9. Veronika Libuša KIaVT, FAV, ZU v Plzni, Univerzitní 8, 306 14 Plze KM1 PF UJEP, Ho ení 13, Mgr. 400 96 Ústí nad Labem KIAT FEVT TU vo Zvolene, Ing. Masarykova 24, 960 53 Zvolen doc.Ing. PhD. KI PF KU Ružomberok Mgr. Ing. PhD. Had Vladimír 10. Hošna Martin Ing. 11. Hr ková Mária Ing. 12. Chmela ová Magdalena 13. Jehli ka Vladimír 14. Ježek Petr 15. Kelemenová Alica 16. 17. 18. Krakovský Kútna Laj iak Roman Anna Pavol 19. Lehotský Milan 20. Majherová Janka Mašek Eduard doc. RNDr. CSc. Ing. Ing. Ing. doc. RNDr. CSc. Ing. doc. Ing. CSc. 22. Mautner Pavel Ing. Ph.D. 23. Mojžíš Martin Ing. Mokriš Igor 21. 24. Ing., Ph.D. doc. Ing. CSc. Bc. Prof. Ing. PhD. Stredisko pre CV, PF TU, Priemyselná 4, 917 00 Trnava Akadémia ozbrojených síl, Liptovský Mikuláš KZVI, FMFI UK, Mlynská dolina, 842 48 Bratislava KIVT, FAV, ZU v Plzni, Univerzitní 8, 306 14 Plze KIAT FEaVT TU vo Zvolene, Masarykova 24, 960 53 Zvolen ÚI, F-PF, SU, Bezru ovo nám stí 13, Opava Univerzita Hradec Králové, Rokitanského 62, 500 03 Hradec Králové KIVT, FAV, ZU v Plzni, Univerzitní 8, 306 14 Plze KI PF KU Ružomberok KI PF KU Ružomberok KI PF KU Ružomberok KI PF KU Ružomberok KI PF KU Ružomberok KI PF KU Ružomberok KI PF KU Ružomberok KIVT, FAV, ZU v Plzni, Univerzitní 8, 306 14 Plze KIVT, ZU v Plzni, Univerzitní 8, 306 14 Plze KI PF KU Ružomberok 212 E - mail [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] 25. Mou ek Roman 26. Nagy Marek 27. Naš ák 28. Noga ubomír Henryk 29. u uková Pavla 30. Olekšáková Monika 31. Ölvecký Miroslav 32. Oravec Miroslav 33. Ortan íková Hedviga 34. Pauchly Karol 35. Pauchlyová Zuzana 36. Pol in Daniel 37. Porubský Martin 38. Puskajler Jozef 39. Rabe Vlasta 40. 41. 42. Roj ek Sedliak Smiešková Michal Bohuslav Ivona 43. Spodniak Pavel 44. Stoffa Ján 45. Stoffová Veronika 46. Svoboda Jaroslav 47. Sz$köl 48. Šipoš 49. Šrámek Miloš 50. Šurianský Jozef 51. Tóth Krisztína 52. Treterová Eliška Štefan udovít KIaVT, ZU v Plzni, Univerzitní 8, 306 14 Plze KAI, FMFI UK, Mlynská RNDr. dolina, 842 48 Bratislava KIAT, FEVT, TU Zvolen,T.G. doc.Ing.CSc. Masaryka 24, 960 53 Zvolen Dr. IT AP Krakow KAI,PF, UK Mlynská RNDr. dolina,842 48 Bratislava KTaIT,PF,UKF, Drážovská Mgr. 4,94901 Nitra KTaIT,PF,UKF,Drážovská Mgr. 4,94901 Nitra Gymnázium Ing. M.R.Štefánika,Športová 41, 91501 NM nad Váhom Ing. KI PF KU Ružomberok ZŠ s MŠ Chlebnice 134, 027 PaedDr. 55 Chlebnice ZŠ s MŠ Dlhá nad Oravou PaedDr. 110, 027 55 Dlhá nad Oravou doc. RNDr. CSc. KI PF KU Ružomberok KIAT, FEVT,TU Zvolen, T. Ing. G. Masaryka 24, 96053 Zvolen KIAT,FEVT,TU Zvolen, T. G. Ing. Masaryka 24, 96053 Zvolen KFI, PF Univerzita Hradec Mgr., PhD. Králové,Rokitanského 62, 500 03 Hradec Králové Mgr. KI PF KU Ružomberok Ing. KI FRI ŽU v Žiline PaedDr. KI PF KU Ružomberok KIAT, FEVT, TU Zvolen, Ing. T. G. Masaryka 24, 960 53 Zvolen Prof. Ing. KI UJS, Ro níckej školy 1519, DrSc. 945 01 Komárno Prof. Ing. KI UJS, Ro níckej školy 1519, CSc. 945 01 Komárno KIVT, FAV, ZU v Plzni, Bc. Univerzitní 8, 306 14 Plze KI UJS, Ro níckej školy 1519, Ing. 945 01 Komárno doc.Ing. CSc. KIAT FEaVT TU vo Zvolene KAI, FMFI UK, Mlynská doc.Ing.PhD dolina, 842 48 Bratislava KIAT,FEVT,TU Zvolen, T. G. Prof.Ing.CSc. Masaryka 24, 96053 Zvolen KI UJS, Ro níckej školy 1519, Mgr. 945 01 Komárno OU v Ostrav , P . Fakulta, Ing., Ph.D Dvo ákova 7, 701 03 Ostrava Ing. Ph.D. 213 [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] [email protected] 53. 54. Végh Žigová Ladislav Mgr. Terézia ThDr. Ing. PhD. KI EF UJS, Ro níckej školy 1519, 945 01 Komárno [email protected] ZŠ Družicová 4, Košice [email protected] 214
