Информационное моделирование в системе биологического образования | Романова Александра Алексеевна. Работа №252373

Информационное моделирование в системе биологического образования

Содержание

Введение

3

1. Компьютерное моделирование

5

1.2 Понятие определения модель

5

1.3 Виды моделей.

6

1.4 Информационное моделирование.

7

2. Моделирование в биологии

10

2.1 О формах моделирования биологических понятий

15

2.2 Модели в биологии

20

Заключение

25

Список литературы

26

Введение

В течении большого периода времени биология была описательной наукой, и мало приспособленной для прогнозирования наблюдаемых явлений. Но уже с появлением компьютерной техники многое поменялось. Вначале, наиболее востребованными в биологии были методы математической статистики, они позволяли корректно обрабатывать данные экспериментов и оценивать определенную значимость, благодаря которым делаются определенные выводы. Но, уже со временем, благодаря химии и физики в биологии стали использоваться сложные математические модели, позволяющие не только обрабатывать данные реальных экспериментов, но и способные предсказывать протекание биологических процессов в ходе виртуальных экспериментов.

Итак, что же означает понятие модели? Модель - образ или прообраз какого-либо объекта или системы объектов, используемый, при определенных условиях в качестве их заместителя. Модели в биологии используются для моделирования биологических структур, функций и процессов на разных уровнях организации живого: молекулярном, субклеточном, клеточном, органно-системном, организменном и популяционно-биоценотическом. Возможно также моделирование разных биологических феноменов, а также условий жизнедеятельности отдельных особей, популяций и экосистем.

Значение моделей компьютерного моделирования почти во всех областях биологии быстро растёт. Помимо анализа расчётных данных, в который входит обработка изображений, анализ нуклеотидных последовательностей, кодирующих гены и отдельные белки и компьютерное обучение, в современной биологии также применяется компьютерное моделирование. В «виртуальных экспериментах» на компьютере возможно контролировать все переменные и факторы воздействия, что позволяет проанализировать биологические системы, разрабатывать физические модели для компонентов этих систем, которые нельзя осуществить в реальных экспериментах.

В современной биологии накоплены беспрецедентно огромные объемы экспериментальных данных, хранение, обработка и осмысление которых невозможно без моделирования биологических систем и процессов. Методы и инструменты математического моделирования и компьютерных наук играют решающую роль в развитии современных областей молекулярной и клеточной биологии, структурной биологии, физико-химической биологии.

1. Компьютерное моделирование

Моделирование - познавательный прием, одна из форм отражения. Моделирование характеризует один из важных путей познания. Возможность моделирования, т.е. переноса результатов, полученных в ходе построения и исследования моделей, на оригинал, основана на том, что модель в определенном смысле отображает, какие-либо его черты. При этом такое отображение основано на понятиях изоморфизма и гомоморфизма между изучаемым объектом и некоторым другим объектом-оригиналом и часто осуществляется путем предварительного исследования (теоретического или экспериментального) того и другого. Поэтому для успешного моделирования необходимо наличие уже сложившихся теорий исследуемых явлений, или хотя бы обоснованных гипотез, указывающих предельно допустимые при построении моделей упрощения. Результативность моделирования значительно возрастает, если при построении модели и переносе результатов с модели на оригинал, можно воспользоваться некоторой теорией, уточняющей связанную с используемой процедурой моделирования, идею подобия.

1.2 Понятие определения модель

С различными моделями и модельными представлениями люди встречаются постоянно. По существу моделями являются карты дорог, фотографии, рисунки различные описания, списки и многие другие знаковые представления информации.

Модели играют огромную роль в различных науках как средство для отражения структуры и свойств различных объектов. Выбор модельных представлений часто определяет успех научных исследований, поскольку от этого выбора зависит точность и достоверность получаемых выводов, прогнозов и рекомендаций.

Модель (в широком понимании) - образ (в том числе схема, чертеж, график, план, карта) или прообраз какого-либо объекта или системы объектов (оригинала данной модели) используемый при определенных условиях в качестве их «заместителя».

1.3 Виды моделей

Различают четыре основных вида модельных представлений:

1. Графические представления.

2. Словесные описания.

3. Информационно-логические модели.

4. Математические (количественные) модели.

Наиболее простым видом моделей являются графические представления объектов. Такие представления выражаются в наглядных зрительных образах: в виде рисунков, схем, чертежей. Различия между графическими представлениями связаны со степенью детальности изображений и с тем, какие задачи должны быть решены при помощи этих модельных представлений. Поэтому и назначение этих моделей различно: показать внешний вид или структуру, размеры или организацию, расположение объектов или направления их движения.

Вторым видом моделей и модельных представлений являются словесные описания объектов, процессов и явлений. Словесные описания служат для объяснения свойств интересующих нас объектов. Словесные описания базируются на понятиях и представляются набором предложений. Понятия это словесные выражения общих и наиболее существенных признаков объектов. Эти признаки выделяют их среди других объектов и очерчивают их основные свойства и взаимосвязи.

Третий вид моделей - информационно-логические модели. Эти модели, представляющие формализацию словесных описаний объектов. Такие модели становятся необходимыми при намерении накапливать и обрабатывать информацию с помощью ЭВМ. Для описания свойств объектов и их совокупностей в таких моделях используются средства математической логики - предикаты над характеристиками объектов, а также логические комбинации этих предикатов.

Выбор информационно-логических моделей зависит от круга задач, которые будут решаться с этими данными. Такие формальные описания позволяют не только математически строго определить содержание этих задач, но и создать соответствующие алгоритмы и программы обработки данных с помощью ЭВМ.

Четвертый вид моделей - математическое описание физических объектов, явлений и процессов, выражающие внутренние законы их динамики, взаимодействия с другими объектами и другие свойства. Эти модели строятся на основе количественных характеристик объектов, а также на основе уравнений и функций, выражающих связи между характеристиками этих объектов, процессов и явлений. Выбор математических моделей зависит от требований задач, подлежащих решению, и определяется степенью полноты информации в модели по отношению к свойствам, существенным для решаемых задач.

1.4 Информационное моделирование

ЭВМ - Универсальная машина для обработки информации. Поэтому, если возникает необходимость изучить какую-либо ситуацию, то можно смоделировать эту ситуацию на ЭВМ и получить информацию не из анализа реальной ситуации, а из анализа ее информационной модели.

Моделирование может оказаться незаменимым - ведь не всегда можно провести реальный эксперимент. Например, невозможно устроить настоящую ядерную войну, чтобы узнать как изменится климат, или лишить планету озонового слоя, чтобы узнать к чему это приведет.

Информационное моделирование позволяет описывать не только строение исследуемого объекта, но и предсказать (с той или иной степенью приближения) его поведение».

Для того чтобы сделать новые выводы о поведении смоделированной системы необходимо перейти от статической модели к динамической, действующей. Для этого необходим действующий преобразователь информации. Универсальным инструментом динамического информационного моделирования является не только человеческий мозг, но и универсальные электронно-цифровые машины. Информационную модель, которая возникает в человеческой голове можно перекодировать на язык машины и ввести ее в память машины. Однако, чтобы модель стала действующей в память необходимо заложить еще правила преобразования информации, которые предварительно для удобства необходимо разложить на простейшие логические «кванты». Таким образом, существует реальная возможность программирования на современных ЭВМ любых информационных моделей.

Применение ЭВМ освобождает исследователя от сбора информации вручную и большой вычислительной работы, и дает обилие статистического материала, интерпретация и осмысление которого требует корректных представлений и широкого применения математических методов.

Существует множество моделей, используемых для подсчета результатов принятия того или иного варианта. Наиболее распространенными являются:

· численные методы решения уравнений или их систем;

· теория игр;

· теория полезности;

· теория статистических решений.

Подсчет результатов с помощью уравнений выполняется во многих случаях. Все они привязаны к конкретной области применения и поэтому систематизировать их достаточно сложно. Можно лишь отметить, что существуют области, где эти методы применяются успешно, но существуют и такие, где с их помощью не удается достичь желаемого результата.

Теория игр используется в условиях конфликтных ситуаций. Схема игры позволяет получить формулу подсчета результатов для каждого варианта. Формализация процесса игры и есть формализация процесса подсчета результатов.

Предметом теории полезности служит представление в действительных числах относительных предпочтений отдельного лица при выборе варианта из некоторого их множества. Она позволяет сравнивать полезности альтернативных решений при условии учета в каждом варианте вклада существенных факторов. В процессе оценки используется функция плотности вероятности, описывающая правдоподобность каждого варианта. С помощью функции плотности создается функция полезности, которая и служит основным средством для вычисления ожидаемой полезности каждого варианта.

Теория статистических решений используется для формирования вариантов довольно часто. С ее помощью создаются выражения, применяющие различные распределения изучаемого случайного процесса.

2. Моделирование в биологии

Модели в биологии применяются для моделирования биологических структур, функций и процессов на разных уровнях организации живого: молекулярном, субклеточном, клеточном, органно-системном, организменном и популяционно-биоценотическом. Возможно также моделирование различных биологических феноменов, а также условий жизнедеятельности отдельных особей, популяций и экосистем.

В биологии применяются в основном три вида моделей: биологические, физико-химические и математические (логико-математические). Биологические модели воспроизводят на лабораторных животных определённые состояния или заболевания, встречающиеся у человека или животных. Это позволяет изучать в эксперименте механизмы возникновения данного состояния или заболевания, его течение и исход, воздействовать на его протекание. Примеры таких моделей -- искусственно вызванные генетические нарушения, инфекционные процессы, интоксикации, воспроизведение гипертонического и гипоксического состоянии, злокачественных новообразований, гиперфункции или гипофункции некоторых органов, а также неврозов и эмоциональных состояний. Для создания биологической модели применяют различные способы воздействия на генетический аппарат, заражение микробами, введение токсинов, удаление отдельных органов или введение продуктов их жизнедеятельности (например, гормонов), различные воздействия на центральную и периферическую нервную систему, исключение из пищи тех или иных веществ, помещение в искусственно создаваемую среду обитания и многие другие способы. Биологические модели широко используются в генетике, физиологии, фармакологии.

Физико-химические модели воспроизводят физическими или химическими средствами биологические структуры, функции или процессы и, как правило, являются далёким подобием моделируемого биологического явления. Начиная с 60-х гг. 19 в. были сделаны попытки создания физико-химической модели структуры и некоторых функций клеток. Так, немецкий учёный М. Траубе (1867) имитировал рост живой клетки, выращивая кристаллы CuSО4 в водном растворе К4[Fе(СN)6]: французский физик С. Ледюк (1907), погружая в насыщенный раствор К3РО4 сплавленный СаСl2, получил -- благодаря действию сил поверхностного натяжения и осмоса -- структуры, внешне напоминающие водоросли и грибы. Смешивая оливковое масло с разными растворимыми в воде веществами и помещая эту смесь в каплю воды, О. Бючли (1892) получал микроскопические пены, имевшие внешнее сходство с протоплазмой; такая модель воспроизводила даже амебовидное движение. С 60-х гг. 19 в. предлагались также разные физические модели проведения возбуждения по нерву. В модели, созданной итальянским учёным К. Маттеуччи и немецким -- Л. Германом, нерв был представлен в виде проволоки, окруженной оболочкой из проводника второго рода. При соединении оболочки и проволоки с гальванометром наблюдалась разность потенциалов, изменявшаяся при нанесении на участок "нерва" электрического "раздражения". Такая модель воспроизводила некоторые биоэлектрические явления при возбуждении нерва. Французский учёный Р. Лилли на модели распространяющейся по нерву волны возбуждения воспроизвёл ряд явлений, наблюдаемых в нервных волокнах (рефрактерный период, "всё или ничего" закон, двустороннее проведение). Модель представляла собой стальную проволоку, которую помещали сначала в крепкую, а затем в слабую азотную кислоту. Проволока покрывалась окислом, который восстанавливался при ряде воздействий; возникший в одном участке процесс восстановления распространялся вдоль проволоки. Подобные модели, показавшие возможность воспроизведения некоторых свойств и проявлений живого посредством физико-химических явлений, основаны на внешнем качественном сходстве и представляют лишь исторический интерес.

Позднее более сложные модели, основанные на гораздо более глубоком количественном подобии, строились на принципах электротехники и электроники. Так, на основе данных электрофизиологических исследований были построены электронные схемы, моделирующие биоэлектрические потенциалы в нервной клетке, её отростке и в синапсе. Построены также механические машины с электронным управлением, моделирующие сложные акты поведения (образование условного рефлекса, процессы центрального торможения и пр.).

Значительно большие успехи достигнуты в моделировании физико-химических условий существования живых организмов или их органов и клеток. Так, подобраны растворы неорганических и органических веществ (растворы Рингера, Локка, Тироде и др.), имитирующие внутреннюю среду организма и поддерживающие существование изолированных органов или культивируемых вне организма клеток.

Модели биологических мембран (плёнка из природных фосфолипидов разделяет раствор электролита) позволяют исследовать физико-химические основы процессов транспорта ионов и влияние на него различных факторов. С помощью химических реакций, протекающих в растворах в автоколебательном режиме, моделируют колебательные процессы, характерные для многих биологических феноменов, -- дифференцировки, морфогенеза, явлений в сложных нейронных сетях и т. д.

Математические модель (математическое и логико-математическое описания структуры, связей и закономерностей функционирования живых систем) строятся на основе данных эксперимента или умозрительно, формализованно описывают гипотезу, теорию или открытую закономерность того или иного биологического феномена и требуют дальнейшей опытной проверки. Различные варианты подобных экспериментов выявляют границы применения математической модели и дают материал для её дальнейшей корректировки. Математическая модель в отдельных случаях позволяет предсказать некоторые явления, ранее не известные исследователю. Так, модель сердечной деятельности, предложенная голландскими учёными ван дер Полом и ван дер Марком, основанная на теории релаксационных колебаний, указала на возможность особого нарушения сердечного ритма, впоследствии обнаруженного у человека. Из математической модели физиологических явлений следует назвать также модель возбуждения нервного волокна, разработанную английскими учёными А. Ходжкином и А. Хаксли. На основе теории нервных сетей американских учёных У. Мак-Каллока и У. Питса строятся логико-математические модели взаимодействия нейронов. Системы дифференциальных и интегральных уравнений положены в основу моделирования биоценозов (В. Вольтерра, А. Н. Колмогоров). Марковская математическая модель процесса эволюции построена О. С. Кулагиной и А. А. Ляпуновым. И. М. Гельфандом и М. Л. Цетлиным на основе теории игр и теории конечных автоматов разработаны модельные представления об организации сложных форм поведения. В частности, показано, что управление многочисленными мышцами тела строится на основе выработки в нервной системе некоторых функциональных блоков -- синергий, а не путём независимого управления каждой мышцей. Создание и использование математических и логико-математических М., их совершенствование способствуют дальнейшему развитию математической и теоретической биологии.

Метод моделирования в биологии является средством, позволяющим устанавливать все более глубокие и сложные взаимосвязи между биологической теорией и опытом. В последнее столетие экспериментальный метод в биологии начал наталкиваться на определенные границы, и выяснилось, что целый ряд исследований невозможен без моделирования. Если остановиться на некоторых примерах ограничений области применения эксперимента, то они будут в основном следующими: (19 с15)

- эксперименты могут проводиться лишь на ныне существующих объектах (невозможность распространения эксперимента в область прошлого);

- вмешательство в биологические системы иногда имеет такой характер, что невозможно установить причины появившихся изменений (вследствие вмешательства или по другим причинам);

- некоторые теоретически возможные эксперименты неосуществимы вследствие низкого уровня развития экспериментальной техники;

- большую группу экспериментов, связанных с экспериментированием на человеке, следует отклонить по морально - этическим соображениям.

Но моделирование находит широкое применение в области биологии не только из-за того, что может заменить эксперимент. Оно имеет большое самостоятельное значение, которое выражается, по мнению ряда авторов, в целом ряде преимуществ:

1. С помощью метода моделирования на одном комплексе данных можно разработать целый ряд различных моделей, по-разному интерпретировать исследуемое явление, и выбрать наиболее плодотворную из них для теоретического истолкования;

2. В процессе построения модели можно сделать различные дополнения к исследуемой гипотезе и получить ее упрощение;

3. В случае сложных математических моделей можно применять ЭВМ;

4. открывается возможность проведения модельных экспериментов (синтез аминокислот по Миллеру)

2.1 О формах моделирования биологических понятий

Построение моделей как одна из сторон диалектической пары противоположностей анализ-синтез имеет много аспектов, из которых некоторый выдвигается на первый план.

Особенно существенным при построении моделей является аспект отражения, понимаемого в смысле теории познания.

Каждая модель хранит знания в надлежащей форме; при этом запоминание знаний, как правило, связано с уменьшением избыточности. Поэтому каждая модель имеет языковую функцию. Содержание знаний является семантической стороной; способы, с помощью которых знания вводятся в модель, кодируются в ней, являются синтаксической стороной. Последний языковой компонент содержит большое значение при активизации модели при каждом приведении ее в действие.

Но в то же время модель в своей функции как структура для хранения знаний является связующим звеном между теоретическим и эмпирическим познанием. Фразу «нет ничего проще хорошей теории» следует воспринимать дословно. Формализованная теория позволяет изобразить большое число частных фактов с помощью наибольшего числа основных результатов. Следовательно, главное назначение теории - в уменьшении избыточности, обусловленной изобилием частных фактов, и связанных с этим более глубоким познанием закономерных связей.

В основе каждой модели лежит более или менее развитая теория отображаемого объекта; эта теория укладывается в синтаксически установленные рамки, в концепцию системы, положенную в основу конкретного построения модели.

Системная концепция фиксирует общие рамки модели, иначе говоря, определяет структуру памяти модели. Конкретная форма модели, в которой она может действовать в качестве замены только одного конкретного объекта, получается благодаря тому, что экспериментальные, то есть эмпирические, данные приводятся в соответствии с этими рамками, то есть для параметров модели, ее степеней свободы шаг за шагом устанавливаются все более достоверные значения. В этом смысле каждая разработанная модель выражает компромисс между теорией и практикой, между теоретическими познаниями и эмпирическими данными.

Основным стержнем системы развивающего обучения является деятельностный подход. Поэтому содержание обучения задано в виде способов детских действий, а значит, результатом такого обучения будет ряд способностей, которыми овладеют дети в ходе обучения. Но какие именно человеческие способности кроются в способах работы с биологическими объектами? Какие из этих способностей уместно делать предметом школьного курса обучения биологии? Что такого особенного есть в биологии, чего не может дать детям изучение химии, физики и истории? Таким образом, я, как будущий учитель биологии, должна найти то уникальное, чтобы показать, что мой предмет может дать формирующемуся сознанию ученика.

Для биологии ключевым словом является слово «развитие». Философы биологии все чаще обращают внимание на то, что биология со времени Ч.Дарвина все более формируется как наука о возникновении и развитии органического мира. Преимущественное внимание именно к аспекту развития до сих пор отличает биологию от физики и химии, как бы ни усиливалась ее зависимость от этих наук.

Усвоение понятия развития предполагает овладение особым способом рассмотрения живого - потенциальным действием с ним. Овладение понятием развития помогает становлению у человека способности к осторожной и внимательной оценке событий, умению видеть эти события в связи с другими, а не изолированно; способности предвидеть разные возможные варианты развертывания событий, последствия вмешательства в динамику сложных системных объектов; способности реконструировать ход уже свершившегося процесса. Это и есть, с моей точки зрения, те базовые компетентности, которые возможно формировать у школьников на биологическом материале при соответствующем построении содержания, форм и методов учебной работы. Очень важно отметить то, что, хотя эти способности могут и должны быть выращены у каждого человека именно в ходе изучения биологии (на биологическом материале), они могут быть применены в самых разных сферах повседневной социальной жизни людей. Поэтому такой базовый курс школьной биологии будет нужен всем без исключения подросткам.

При изучении любого раздела биологии, важно не только продемонстрировать учащимся, но и предоставить им возможность самим убедиться в том, что каждый специальный термин несет в себе информацию о природе явления, структуре объекта, принципе работы объекта, его свойствах, взаимной связи структуры вещества с его свойствами, строения объекта с его функционированием.

Учащиеся часто не соотносят между собой теоретические знания об объекте исследования и его строением, попросту говоря, не могут по описанию составить «портрет» объекта, и наоборот. Путают понятия: вещество - тело, структура вещества - форма тела, структурные единицы - части целого. Применение в обучении информационных устройств: компьютера, телевизора, магнитофона, мобильного телефона, принтера, интерактивной доски позволяет по-новому решать учебные задачи. Однако электронные модели не всегда дают полное представление об объекте. Вследствие чего мы предлагаем проводить занятия по моделированию биологических объектов с использованием пластилина.

Моделирование - это метод создания и исследования моделей. Изучение модели позволяет получить новое знание, новую целостную информацию об объекте.

Существенными признаками модели являются: наглядность, абстракция, элемент научной фантазии и воображения, использование аналогии как логического метода построения, элемент гипотетичности. Иными словами, модель представляет собой гипотезу, выраженную в наглядной форме.

В ходе занятия учащимся предлагают выполнить модели из курса биологии (вирусы, бактерии, клетка - в общей биологии, так же такой метод можно применять и в ботанике, зоологии, анатомии). Важным свойством модели является наличие в ней творческой фантазии. Процесс создания модели достаточно трудоемкий, учащиеся как бы постигают через несколько этапов.

Первый - тщательное изучение опыта, связанного с интересующим исследователя явлением, анализ и обобщение этого опыта и создание гипотезы, лежащей в основе будущей модели.

Второй - составление программы исследования, организация практической деятельности в соответствии с разработанной программой, внесение в неё коррективов, подсказанных практикой, уточнение первоначальной гипотезы исследования, взятой в основу модели.

Третий - создание окончательного варианта модели. Если на втором этапе исследователь как бы предлагает различные варианты конструируемого явления, то на третьем этапе он на основе этих вариантов создает окончательный образец того или проекта, который собирается воплотить.

Другими словами учащиеся «пропускают» через себя информацию, анализируют ее и воплощают модель. Проводя такие занятия, преподаватель довольно легко может определить, насколько ученик понимает предмет. При использовании пластилина в занятиях по моделированию биологических объектов не возникает проблем восприятия: самого задания, стереотипа мышления, видение объекта только в одной плоскости, смешение цветов и форм.

Главными задачами такого метода обучения являются:

- получение фактических знаний;

- изучение наиболее сложных для познания вопросов по биологии;

- формирование навыка поиска правильного решения задания с применением анализа и синтеза;

- изучение и применение метода моделирования на практике;

- ознакомление с разрабатываемыми в последнее десятилетие в России и за рубежом биологическими проблемами при проведении работ в компьютерном классе.

Самым главным в этой работе оказалось детское открытие, что любое действие может привести к изменению формы и структуры объекта; и то, что всякое словесное объяснение нужно доказать изготовлением модели, желательно действующей. После «пластилиновых» работ лучше воспринимается электронные модели, теоретический материал. В свою очередь, мультимедийная информация предоставляет новые возможности использования различных «неожиданных» материалов для объемного моделирования объектов исследования в классе и дома.

На большинстве уроков происходит совместная работа учеников и учителя по открытию общих принципов функционирования, устройства и развития живых существ и других биологических систем. Эти общие принципы воплощаются в разнообразных моделях. Эти модели впоследствии становятся основой детской самостоятельности, средством понимания учебных и авторских текстов и исследования нового.

По нашему мнению, подобный тип обучения вырабатывает у детей умение учиться, учить себя. Наиболее важные, ключевые, содержательные шаги в развитии важных биологических понятий, с моей точки зрения, необходимо строить как собственные детские исследования и открытия. Понятие развития выстраивается как итог всей учебной работы учащихся по ходу разворачивания предметной логики. Оно опирается на многообразную работу с модельными формами, обслуживающими формирование ключевых понятий биологии: понятий органа, организма, индивидуального развития, эволюции, популяции, экосистемы. Эти базовые понятия становятся «очками» нового видения ребенком мира живых существ и возможных собственных действий в этом мире.

2.2 Модели в биологии

Применяются для моделирования биологических структур, функций и процессов на разных уровнях организации живого: молекулярном, субклеточном, клеточном, органно-системном, организменном и популяционно-биоценотическом. Возможно также моделирование различных биологических феноменов, а также условий жизнедеятельности отдельных особей, популяций, экосистем.

В биологии применяются в основном три вида моделей: биологические, физико-химические и математические (логико-математические).

Биологические модели воспроизводят на лабораторных животных определенные состояния или заболевания, встречающиеся у животных или у человека. Это позволяет изучать в эксперименте механизмы возникновения данного состояния или заболевания, его течение и исход, воздействовать на его протекание. Примеры таких моделей - искусственно вызванные генетические нарушения, инфекционные процесс, интоксикации, воспроизведение гипертонических и гипоксических состояний, злокачественных новообразований, гиперфункции или гипофункции некоторых органов, а также неврозы и эмоциональные состояния. Для создания биологических моделей применяют различные способы воздействия на генетический аппарат, заражение микробами, введение токсинов, удаление отдельных органов или ведение продуктов их жизнедеятельности (например, гормонов), различные воздействия на центральную и периферическую нервную систему, исключение из пищи тех или иных веществ, помещение в искусственно создаваемую среду обитания и многие другие способы. Биологические модели широко используются в генетике, физиологии, фармакологии.

Физико - химические модели воспроизводят химическими или физическими средствами биологические структуры, функции или процессы и, как правило, являются далеким подобием моделируемого биологического явления. Начиная с 60-х гг. 19в. были сделаны попытки создания физико-химической модели структуры и некоторых функций клеток. Немецкий ученый М. Траубе (1867) имитировал рост живой клетки, выращивая кристаллы CuSO4 в водном растворе K4[Fe(CN)6]; французский физик С. Ледюк (1907), погружая в насыщенный раствор K3PO4 сплавленный CaCl2, получил - благодаря действию сил поверхностного натяжения и осмоса - структуры, внешне напоминающие водоросли и грибы. Смешивая оливковое масло с разными растворимыми в воде веществами и эту смесь в каплю воды, О. Бючли (1892) получал микроскопические пены, имевшие внешне сходство с протоплазмой; такая модель воспроизводила даже амебное движение. С 60-х гг. 19 в. предлагались также разные физические модели проведения возбуждения по нерву. В модели, созданной итальянским ученым К. Маттеуччи и немцем Л. Германом, нерв был представлен в виде проволоки, окруженной оболочкой из проводника второго рода. Присоединении оболочки и проволоки с гальванометром наблюдалась разность потенциалов, изменявшаяся при нанесении на участок «нерва» электрического «раздражения». Такая модель воспроизводила некоторые биоэлектрические явления при возбуждении нерва. Французский ученый Р. Лилли на модели распространяющейся по нерву волны возбуждения воспроизвел ряд явлений, наблюдаемых в нервных волокнах (рефрактерный период, закон «все или ничего», двустороннее приведение). Модель представляла собой стальную проволоку, которую помещали сначала в крепкую, затем в слабую азотную кислоту. Проволока покрывалась окислом, который восстанавливался при ряде воздействий; возникший в одном участке процесс восстановления распространялся вдоль проволоки. Подобные модели, показавшие возможность воспроизведения некоторых свойств и появлений живого посредством физико-химических явлений, основаны на внешнем качественном сходстве и представляют лишь исторический интерес.

Позднее более сложные модели, основанные на гораздо более глубоком количественном подобии, строились на принципах электротехники и электроники. Так, на основе данных электрофизиологических исследований были построены электронные схемы, моделирующие биоэлектрические потенциалы в нервной клетке, ее отростке и синапсе. Построены также механические машины с электронным управлением, моделирующие сложные действия поведения. Однако, такие модели сильно упрощают явления, наблюдаемые в организме, и имеют большее значение для бионики, чем для биологии.

Значительно большие успехи достигнуты в моделировании физико-химических условий существования живых организмов, их органов и клеток. Так, подобраны растворы неорганических и органических веществ (растворы Рингера, Локка, Тироде и др.), имитирующие внутреннюю среду организма и поддерживающие существование изолированных органов или культивируемых внутри организма клеток.

Модели биологических мембран (пленка из природных фосфолипидов разделяет раствор электролита) позволяют исследовать физико-химические основы процессов транспорта ионов и влияние на него различных факторов. С помощью химических реакций, протекающих в растворах в автоколебательном режиме, моделируют колебательные процессы, характерные для многих биологических феноменов дифференцировки, морфогенеза, явлений в сложных нейронных сетях и т.д.

Математические модели (математические и логико-математические описания структуры, связей и закономерностей функционирования живых систем) строятся на основе данных эксперимента или умозрительно, формализованно описывают гипотезу, теорию или открытую закономерность того или иного биологического феномена и требуют дальнейшей опытной проверки. Различные варианты подобных экспериментов выявляют границы применения математических моделей и дают материал для ее дальнейшей корректировки. «Проигрывание» математической модели биологического явления на ЭВМ позволяет предвидеть характер изменения исследуемого биологического процесса в условиях, трудно воспроизводимых в эксперименте. Математические модели позволяют в отдельных случаях предсказать некоторые явления, ранее неизвестные исследователю. Так, модель сердечной деятельности, предложенная голландскими учеными ван дер Полом и ван дер Марком, основанная на теории релаксационных колебаний, указала на возможность особого нарушения сердечного ритма, впоследствии обнаруженного у человека. Из математических моделей физиологических явлений следует назвать также модель возбуждения нервного волокна, разработанную английскими учеными А. Ходжкином и А. Хаксли. На основе теории нервных сетей американских ученых У. Мак-Каллока и У. Питса строятся логико-математические модели взаимодействия нейронов. Системы дифференциальных и интегральных уравнений положены в основу моделирования биоценозов (В. Вольтерра, А.Н. Колмогоров). Марковская математическая модель процесса эволюции построена О.С. Кулагиной и А.А. Ляпуновым. И.М. Гельфандом и М.Л. Цетлиным на основе теории игр и теории конечных автоматов разработаны модельные представления об организации сложных форм поведения. Показано, что управление многочисленными мышцами тела строится на основе выработки в нервной системе некоторых функциональных блоков - синергий, а не путем независимого управления каждой мышцей.

Заключение

Моделирование - это наглядно-практический метод обучения. Наглядность является необходимым и закономерным средством образовательного процесса на всех этапах изучения биологии в средней школе, так же как и практический метод. Специальные психолого-педагогические исследования показали, что эффективность обучения зависит от степени привлечения всех органов чувств человека. Чем разнообразнее чувственное восприятие учебного материала, тем прочнее он усваивается. Вследствие этого мы считаем, что совокупность наглядного и практического методов обучения, в виде метода моделирования является самодостаточным и должна занять достойное место среди современных методов обучения.

Все это ясно показывает, что моделирование выполняет в биологии самостоятельные функции и становится все более необходимой ступенью в процессе создания теории. Однако моделирование сохраняет свое эвристическое значение только тогда, когда учитываются границы применения всякой модели.

Список литературы

1. Аверьянов А.Н. Системное познание мира: методологические проблемы. М., 2001.- 204, 261-263 с.

2. Алтухов В.Л., Шапошников В.Ф. О перестройке мышления: философско-методологические аспекты. М., 2008 - 34 с.

3. Батоpоев К.Б. Кибеpнетика и метод аналогий. М., Высшая школа, 2004. - 23 с.

4. Биология 9-11. Экспресс методика быстрого усвоения школьного курса и подготовки к экзаменам. Новая школа. 2005. - 23 с.

5. Богомолов А.С. Античная философия. М., МГУ, 2005. - 134 с.

6. Будущее искусственного интеллекта. М., Наука,2001. - 280-302 с.

7. Ермаков В.П.Якунин Г.А.; «Основы тифлопедагогики», М., «Владос», 2000. -69-76 с.

8. Конюшенко В.С. Павлюченко С.Е., Чубаро С.Ф.; «Методика обучения биологии». Минск, «Книжный Дом», 2004. - 45 с.

9. Могилев А.В., Пак Н.И., Хеннер Е.К. Информатика, М., Академия, 2009. - 674-677 с.

10. Ребер.А. Оксфордский Толковый словарь, 2002. - 356 с.

11. Советский энциклопедический словарь (под ред. А.М. Прохорова) -М., Советская Энциклопедия, 2000. - 828 с.

12. Фpолов И.Т. Гносеологические проблемы моделирования. М., Наука, 2001. - 20 с.

13. Фролов И.Т. "Жизнь и познание. О диалектике в современной биологии" М.: Мысль, 2001. - 34 с.

14. Штофф В.А. Моделирование и философия. М., Наука, 2006. - 256 с.