Показаны методологические особенности выявления биотехнических закономерностей и приведены примеры статистического моделирования устойчивыми законами распределения, причем с сложными по конструкции волновыми составляющими, различных явлений и процессов индикации и тестирования земельных участков свойствами растений, анализа территориального и компонентного экологического равновесия по активности растительного покрова, охраны и защиты окружающей природной среды, рационализации природопользования, экологического мониторинга и природоохранного обустройства территорий, причем преимущественно на примерах земель, речных сетей и других природно-антропогенных комплексов Республики Марий Эл.
Окружающая человека среда состоит из природных, природно-техногенных и техногенных (антропогенных) объектов. На территории Республики Марий Эл еще имеются природные объекты, но они требуют охраны и защиты, а также обустройства их территорий от посягательств сельского и лесного хозяйств, строительства поселений и дорог, отраслей промышленности и добычи полезных ископаемых.
При этом мастерство (teсhne) присуще не только человеку, но и всему живому. Поэтому техногенными элементами природной среды могут быть технические образования (норы сурков, плотины бобров, ульи диких пчел и др.) не только человека. Таким образом, к техногенным объектам относятся созданные человеком и другими жителями природной среды, материальные предметы и вещественно-энергетические потоки природной среды.
В этом биотехническом подходе антропоцентризм ставится на второе место, а на первое место приходят принципы биоцентризма. Это безоговорочно означает - чтобы сохранить природную среду для потомков, причем не только людей, приходится переосмысливать многие традиционные термины и понятия, даже и многовековые традиции и технологические отношения к природопользованию.
В сборнике приведены различные по тематике статьи. Но все они пронизаны применением биотехнического принципа, выраженного математически в виде биотехнического закона. Этот закон успешно применен и в обработке данных по контролю качества образовательной деятельности студентов.
Продолжая тему качества образования, нужно отметить, что на первом месте находится успеваемость, причем в главном смысле этого слова - «успевать за временем» - как студентам, так и преподавателям, по принятым программам многоуровневого обучения. Это успевание можно оценивать по-разному, чаще всего применяется четырехзначная шкала неудовлетворительно, удовлетворительно, хорошо и отлично. Лучше всего перейти на 100-балльную шкалу успеваемости.
На втором месте управления качеством образования находится установление приоритетов учебной работы по её видам. Увы, здесь у каждого свое мнение, так как программы обучения государственных стандартов недостаточно четко определяют приоритетность видов учебной деятельности. Стандарты снивелированы в среднем по стране.
Многие считают, что первый приоритет имеют лекции. Да, в начале и в середине прошлого века так и было. Но ныне информационные технологии позволяют «вживую» слушать маститых ученых, по Интернету ознакомиться с любым лекционным материалом, а из библиотеки взять хорошие учебные пособия. Поэтому в настоящее время лекции, увы, давно уже не могут иметь первичный приоритет.
Первый приоритет нами дается производственным и учебным практикам. Они позволяют студенту лично на практике вжиться в тему НИРС, выбранную на втором курсе бакалавриата. В итоге после летней практики студент осознанно обрабатывает результаты собственные полевых опытов. Как правило, этот задел относится к поисковым экспериментам, в ходе статистического моделирования которых у студента на третьем курсе появляется апостериорная информация.
Для поддержки НИРС были введены часы по лабораторным работам и они распределяются между научными руководителями НИРС (преподавателями кафедры) в соответствии с численностью закрепленных на каждом курсе студентов. Более чем 10-летний опыт показал, что аудиторные часы нужно смело сокращать, отдавая приоритет самостоятельной практической работе студентов. Анахронизмом давно стали в нашей стране и сессии, исключив которые вполне можно было бы завершить бакалавриат в три года, вместо нынешних четырех лет.
Бригадно-групповой метод обучения, в спешке введенный в 20-х годах ХХ века из-за нехватки квалифицированных педагогов, снова усилился введением нормы численности группы не менее 25 человек. А для закладки творческих начал нужны группы студентов 9-16 чел. С третьего курса бакалавриата нужно начинать внедрять личностно ориентированные активные методы образовательной деятельности на основе самостоятельной творческой деятельности каждого студента.
Чтобы в стенах технического университета подготовить плодовитого изобретателя, нужно полностью поменять не только менталитет высшего образования, но и всей системы воспитания и обучения молодёжи. Как и в технологически развитых странах с образовательной системой на практическое научно-техническое творчество, личностно-психологическая адаптация ребенка должна завершиться к семи годам. Социально-психологическая адаптация с упором на самостоятельность принятия решений в семье, школе и в окружающей среде должна в основном сформироваться к 12-14 годам.
С 15 лет у подростка должна быть приоритетной личностно и предметно ориентированная адаптация к природе и обществу, причем через активизацию самостоятельной творческой деятельности в школе, затем в вузе, после этого также и на производстве. Только так действительно можно стать изобретателем, то есть «винтиком» и созидателем инновационной экономики.
Процесс научно-технического исследования и поиска технических решений на уровне изобретений, по данным опытов на пришкольных учебно-опытных участках и местах практики студентов, имеет этапы:
- теоретические исследования, анализ априорной информации;
- разработка методик собственных осознанных поисковых опытов;
- проведение измерений в полевых и лабораторных условиях;
- анализ таблиц результатов осознанных измерений;
- статистическое моделирование связей между факторами;
- выявление устойчивых биотехнических закономерностей;
- анализ закономерностей и запись апостериорной информации;
- разработка нового способа и методики испытаний и измерений;
- составление заявки на предполагаемое изобретение.
Курсивом выделены этапы, примерами показанные в сборнике.
Устойчивые законы для идентификации по статистическим данным по принципу «от простого к сложному» (таблица) являются «кирпичиками» для закономерностей.
Математические конструкты для построения статистической модели
|
Фрагменты без предыстории изучаемого |
Фрагменты с предысторией изучаемого |
|
y = ax - закон линейного роста или спада (при отрицательном знаке) |
y = a - закон не влияния переменной x на показатель y с предысторией значений |
|
y = axb - закон показательного роста (показательной гибели y = ax-b не является устойчивым из-за y = ∞ при x = 0 |
y = a exp(±cx) - закон Лапласа (Ципфа в биологии, Парето в экономике, Мандельброта в физике) экспоненциального роста или гибели |
|
y = axb exp(-cx) - биотехнический закон в упрощенной форме |
y = a exp(±cxd) - закон экспоненциального роста или гибели (П.М. Мазуркин) |
|
y = axb exp(-cxd) - биотехнический закон, предложен проф. П.М. Мазуркиным |
|
При моделировании временных рядов тренд нужно вначале искать по закону экспоненциального роста или гибели (спада). Все шесть устойчивых законов распределения являются частными случаями биотехнического закона.