Список литературы. 
Применение исследовательских задач при обучении информационному моделированию на базовом уровне курса информатики старшей школы

• 1. Бабанский Ю. К. Избранные педагогические труды. — М: Педагогика, 2006.
• 2. Балл Г. А. Теория учебных задач. — М.: Педагогика, 2005. — 320 с.
• 3. Берцфаи Л. В. Формирование умения в ситуации решения конкретнопрактических и учебных задач. // Вопросы психологии. -2007. — № 6. — С. 21−33.
• 4. Бешенков С. А. Информатика. Систематический курс: Учебник для 10-го класса. / С. А. Бешенков, Е. А. Ракитина. — М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. — 432 с.
• 5. Борытко Н. М. Методология и методы психолого-педагогических исследований: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. / Н. М. Борытко, А. В. Моложавенко, И. А. Соловцова; под. ред. Н. М. Борытко. — М.: Академия, 2008. — 320 с.
• 6. Гинецинский В. И. Предмет психологии: Дидактический аспект. — М.: Логос, 2008. — 214 с.
• 7. Гликман И. З. Подготовка к творчеству: учебное исследование. // Школьные технологии. — 2006. — № 3. — C. 91−95.
• 8. Григорович Л. А. Педагогическая психология. — М.: Гардарики, 2005. — 320 с.
• 9. Гришин Д. М. О видах и структуре учебных задач. // Советская педагогика. — 2006. — № 3. — С. 33−41.
• 10. Дьяченко В. К. Новая дидактика. — М.: Народное образование, 2007. — 412 с.
• 11. Задача. Википедия — свободная энциклопедия [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Задача.
• 12. Зимняя И. А. Педагогическая психология. — М.: Логос, 2005. — 384 с.
• 13. Иванов П. И. Проблемное обучение. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://paidagogos.com/?p=108.
• 14. Информатика. 10−11 класс / Под ред. Н. В. Макаровой. — СПб.: Питер, 2005. — 300 с.
• 15. Информатика: Учеб. пособие для 10−11 кл. общеобр. учреждений / Л. З. Шауцукова. — 3-е изд. — М.: Просвещение, 2003. — 416 с.
• 16. Карпов В. А. Моделирование в электронных таблицах. // Информатика и образование. — 2008. — № 5. — С. 47−52.
• 17. Колягин Ю. М. Исследовательские задачи. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://library.krasu.ru/ft/ft/_articles/112 235.pdf.
• 18. Краснов П. С. Электронные таблицы. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.rusedu.info/Article503.html
• 19. Левитес Д. Г. Практика обучения: современные образовательные технологии. / Книга для учителя. — Мурманск, 2007.
• 20. Лернер И. Я. Поисковые задачи в обучении как средство развития творческих способностей. Научное творчество. / Под ред. С. Р. Микулинского и М. Г. Ярошевского. — М.: Наука, 2006. — С. 112−126.
• 21. Лернер И. Я. Процесс обучения и его закономерности. — Ереван: Луйс, 2007. — 93 с.
• 22. Лернер И. Я. Факторы сложности познавательных задач. / Новые исследования в педагогических науках. Вып. 1(XIV). — М.: Педагогика, 2007. — С. 86−101.
• 23. Махмутов М. И. Теория и практика проблемного обучения. — Казань, 2005. — 365 с.
• 24. Мир словарей. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://psihotesti.ru/gloss/tag/uchebnaya_zadacha.
• 25. Пентин А. Ю. Исследовательская и проектная деятельность: структура и цели. // Школьные технологии. — 2007. — № 5. — С. 111−114.
• 26. Подласый И. П. Педагогика: новый курс. — М.: Владос, 2009.
• 27. Пожарищенская Л. Е. Открытый урок по теме: «Электронные таблицы MS Excel». [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://festival.1september.ru/articles/413 591.
• 28. Пойа Д. Как решать задачу. — М.: Либроком, 2010.
• 29. Приемы учебной деятельности [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://pedagog.home.nov.ru/priem.htm.
• 30. Савенков А. И. Психологические основы исследовательского обучения школьников. // Школьные технологии. — 2008. — № 1. — С. 11−20.
• 31. Семакин И. Г. Информатика. / И. Г. Семакин, Е. К. Хеннер. — 2-е изд. — М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. — 139 с.
• 32. Сериков В. В. Образование и личность: Теория и практика проектирования педагогических систем. — М.: Логос, 2006. — 272 с.
• 33. Скаткин М. Н. Методология и методика педагогических исследований. — М.: Педагогика, 2007.
• 34. Сластенин В. Общая педагогика. — М: Владос, 2005.
• 35. Стандарт среднего (полного) общего образования по информатике и ИКТ.? 2004.
• 36. Теория и методика обучения информатике: учебник / М. П. Лапчик, И. Г. Семакин, Е. К. Хеннер, М. И. Рагулина и др.; под ред. М. П. Лапчика. — М.: Академия, 2008. — 592 с.
• 37. Тихомиров О. К. Структура мыслительной деятельности человека. — М.: Педагогика, 2008. — 315 с.
• 38. Угринович Н. Д. Информатика и информационные технологии. Учебник для 10−11 классов / Н. Д. Угринович. — М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. — 512 с.
• 39. Учебная задача. Педагогический словарь. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://psihotesti.ru/gloss/tag/uchebnaya_zadacha/.
• 40. Фридман Л. М. Как научиться решать задачи. — М.: Просвещение, 2005. — 254 с.
• 41. Хмелева В. Н. Методические аспекты применения ИКТ на уроках физики. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://festival.1september.ru/articles/505 540.

Приложение 1

Дидактический материал к уроку по теме «Использование MSExcel для решения задачи оптимального планирования».

Средство табличного процессора MSExcel «Поиск решения». Соответствующая команда находится в меню Сервис. «Поиск решения» — одно из самых мощных средств ТП Excel.

Вначале необходимо подготовить электронную таблицу к решению задачи оптимального планирования. В режиме отображения формул таблица показана на рис. 1. Ячейки В5 и С5 зарезервированы соответственно для значений х (план по изготовлению пирожков) и у (план по изготовлению пирожных). Ниже этих ячеек представлена система неравенств (а), определяющая ограничения на искомые решения. Неравенства разделены на левую часть (столбец В) и правую часть (столбец D). Знаки неравенств в столбце С имеют чисто оформительское значение. Целевая функция (Р) занесена в ячейку В15.

Теперь следует вызвать программу оптимизации «Поиск решения» и сообщить ей, где расположены данные. Для этого надо выполнить команду =>Сервис =>Поискрешения. На экране откроется соответствующая форма (Рис. 3).

Далее надо выполнить следующий алгоритм:

• 1. Ввести координату ячейки с целевой функцией. В нашем случае это В15. (Заметим, что если перед этим установить курсор на ячейку В15, то ввод произойдет автоматически).
• 2. Поставить отметку «максимальному значению», то есть сообщить программе, что нас интересует нахождение максимума целевой функции.
• 3. В поле «Изменяя ячейки» ввести В5: С5, то есть сообщить, какое место отведено под значения переменных — плановых показателей.
• 4. В поле «Ограничения» надо ввести информацию о неравенствахограничениях, которые имеют вид B10<=D10; B11=D12; B13>=D13. Ограничения вводятся следующим образом:
  • — щелкнуть по кнопке «Добавить»; в появившемся диалоговом окне «Добавление ограничения» ввести ссылку на ячейку В10, выбрать из меню знак неравенства <= и ввести ссылку на ячейку D10; снова щелкнуть по кнопке «добавить» и аналогично ввести второе ограничение B11<=D11 и так далее. В конце надо щелкнуть по кнопке ОК.
• 5. Закрыть диалоговое окно «Добавление ограничения». Снова появится форма «Поиск решения» (рис. 4).

Рис. 4 Форма «Поиск решения» после ввода информации

6. Теперь надо дать последние указания: задача является линейной (это многократно облегчит программе ее решение). Для этого следует щелкнуть по кнопке «Параметры» — появится форма «Параметры поиска решения» (рис. 5).

• 7. Надо выставить флажок на переключателе «Линейная модель». Остальная информация в форме «Параметры поиска решения» служебная, автоматически устанавливаемые значения нас устраивают, и вникать в их смысл мы не будем. Следует щелкнуть по кнопке ОК, что возвратит нас в форму «Поиск решения».
• 8. Вся информация введена. Далее надо щелкнуть по кнопке

«Выполнить» — мгновенно в ячейках В5 и С5 появится оптимальное решение, а в ячейке В15 — максимальное значение целевой функции.

Приложение 2.

Дидактический материал к уроку по теме «Метод наименьших квадратов и линия тренда».

Получение регрессионной модели происходит в два этапа:

• 1. подбор вида функции;
• 2. вычисление параметров функции.

Первая задача не имеет строгого решения. Здесь может помочь опыт и интуиция исследователя, а возможен и «слепой» перебор из конечного числа функций и выбор лучшей из них.

Чаще всего выбор производится среди следующих функций:

у = ах + b — линейная функция;

у = ах2 + bх + с — квадратичная функция; у =aln (x) +b — логарифмическая функция; у = аеbх — экспоненциальная функция;

у = ахb — степенная функция.

Квадратичная функция называется в математике полиномом второй степени. Иногда используются полиномы и более высоких степеней, например, полином третьей степени имеет вид:

у = ах3 + bх2 + cx + d.

Во всех этих формулах х — аргумент, у — значение функции, а, b, с, d — параметры функций. Ln (x) — натуральный логарифм, е — константа, основание натурального логарифма.

Если вы выбрали (сознательно или наугад) одну из предлагаемых функций, то следующим шагом нужно подобрать параметры (а, b, с и пр.) так, чтобы функция располагалась как можно ближе к экспериментальным точкам. Что значит «располагалась как можно ближе»? Ответить на этот вопрос — значит предложить метод вычисления параметров. Такой метод был предложен в XVIII веке немецким математиком К. Гауссом. Он называется методом наименьших квадратов (МНК). Суть его заключается в следующем: искомая функция должна быть построена так, чтобы сумма квадратов отклонений у-координат всех экспериментальных точек от у-координат графика функции была бы минимальной.

Метод наименьших квадратов очень широко используется в статистической обработке данных и встроен во многие математические пакеты программ. Важно понимать следующее: методом наименьших квадратов по данному набору экспериментальных точек можно построить любую функцию.

График регрессионной модели называется трендом. Английское слово trend можно перевести как общее направление, или тенденция.

Уже с первого взгляда хочется отбраковать вариант линейного тренда.

График линейной функции — это прямая.

Построение регрессионных моделей с помощью табличного процессора.

Опишем алгоритм получения с помощью MSExcel регрессионных моделей по МНК с построением тренда.

Сначала следует ввести табличные данные и построить точечную диаграмму (можно игнорировать все лишние детали — надписи, легенду, в качестве подписи к оси ОХ выбрать текст «Линейный тренд»). Далее следует:

• — щелкнуть мышью по полю диаграммы;
• — выполнить команду => Диаграмма => Добавить линию тренда;
• — в открывшемся окне на закладке «Тип» выбрать «Линейный тренд»;
• — перейти к закладке «Параметры»; установить галочки на флажках

«показывать уравнения на диаграмме» и «поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации R²», щелкнуть по кнопке ОК.

Диаграмма готова. Продолжение линии тренда за границы области данных, приведенных в исходной таблице, называется экстраполяцией. Для получения такого рисунка нужно добавить в описанный выше алгоритм еще одно действие:

— на вкладке «Параметры» в области «Прогноз» в строке «вперед на» установить 2 единицы.