Технология это наука: ТЕХНОЛОГИЯ – ЭТО НАУКА а) изучающая природные явления; б) изучающая исторические события; в)

Содержание

Аддитивные технологии – это наука создавать

Почему аддитивные технологии (АТ) оставят место в индустриальном производстве для традиционных технологий? В чём ключевые преимущества у Воронежа в данном секторе промышленности? Что делают 3D-принтеры «Альфа» и «Омега» в Центре АТ? На эти и многие другие вопросы журнала «Умное производство» отвечает генеральный директор компании «Центр аддитивных технологий» Алексей Мазалов.

 

– Ваш Центр АТ появился ещё в 2013 году. Расскажите, пожалуйста, с чего начиналась ваша деятельность? Какая потребность рынка обусловила создание Центра?

Наработки по созданию Центра АТ велись ещё с 2010 года: было совершено большое количество выездов на мероприятия как в российские, так и в зарубежные организации, которые специализировались на умном производстве – в частности, АТ. Таким образом, за несколько лет удалось изучить все необходимые тонкости аддитивного производства, перенять богатый опыт успешных компаний в данной сфере, а затем создать собственную производственную площадку – Центр АТ.

Уже в 2013 году мы получили первый транш оборудования – систем, работающих по технологиям SLS (селективное лазерное спекание полимерных порошков) и PolyJet (струйная технология отведения фотополимеров), а также промышленный 3D-сканер с системой фотограмметрии и систему вакуумного литья. В следующем, 2014 году, прошел второй транш, и парк усилился тремя металлическими 3D-принтерами, работающими по технологии SLM (селективное лазерное сплавление металлопорошковых композиций), линейкой фотополимерных систем, гипсо-полимерной технологией и оборудованием для проведения термо- и мехобработки.

Стоит отметить, что реализация столь масштабного проекта была бы невозможна без активной поддержки Минпромторга и Правительства Воронежской области. В настоящий момент мы являемся одной из крупнейших организаций в стране по набору промышленных систем в сфере АТ и предлагаем нашим партнерам наиболее широкий спектр доступных материалов для быстрого прототипирования и мелкосерийного производства конечной продукции.

– Что изменилось за 7 лет существования компании? Какие сферы аддитивного производства удалось освоить и почему именно их? Были ли кардинальные перемены в чём-то?

Изначально наш Центр создавался как площадка для поддержки малого и среднего предпринимательства, мы изготавливали определённые изделия на заказ. Его идея и концепция опередила своё время, поэтому к успешной реализации определённых проектов мы пришли не сразу.

С 2013 по 2015 годы Центр АТ активно осваивал правила аддитивного производства и оборудование, что впоследствии дало внушительные результаты – поменялось многое в стратегии и политике ведения нашего бизнеса. Первым кардинальным шагом к развитию нашей компании являлось открытие подразделения по разработке собственного оборудования – настольных 3D-принтеров. Немного позднее фокус внимания сместился на оказание услуг по проведению научно-исследовательских работ, а также НИОКТР и ОКР. Так появился отдел исследований и разработок (R&D).

Сегодня мы активно занимаемся сертификацией нашей производственной площадки: например, получили профильную документацию в соответствии с ГОСТ ISO 9001-2015. Также уже несколько лет в нашей компании действует лицензия ФСБ, что даёт нам возможность работать с материалами, представляющими тайну 3 формы секретности в Российской Федерации. Эта довольно непростая процедура была просто необходима нашему Центру, поскольку без данной лицензии начать взаимодействие с серьёзными промышленными предприятиями, в том числе входящими в госкорпорации, практически невозможно – соответственно, и выйти на данный рынок тоже. Также в 2020 году мы получили сертификат ГОСТ РВ.

Еще одной важной вехой считаю организацию нами в 2018 году ежегодной всероссийской конференции по практическому применению аддитивных технологий в различных сферах производства 3D КонЦентрАТ, которая по традиции проходит в день работников, связанных с 3D-индустрией, 3 декабря. Кстати, в этом году наше мероприятие приобрело статус международного, участники КонцентрАТа могут услышать примеры ценного прикладного опыта в сфере цифрового производства не только от отечественных, но и зарубежных экспертов.

– Центр АТ предоставляет большое количество услуг. Какие из них вы считаете наиболее перспективными?

Миссия нашей организации – это оказание комплексных инжиниринговых, конструкторско-технологических, производственных, научно-исследовательских и образовательных услуг с применением АТ.

Если говорить конкретнее, то наша компания представляет собой 5 больших блоков: первый – это основное производство; второй – отдел исследований и разработок, который проводит НИР и ОКР; третий – отдел прототипирования, макетирования и промышленного дизайна; четвёртый – отдел технического контроля, который работает в соответствии ГОСТ ISO 9001-2015; пятый – отдел продаж. Мы считаем наиболее перспективной деятельность по проведению НИР,НИОКТР и ОКР, так как по итогу их результаты переходят в серийное производство. Причем НИОКР проводятся как внешние для наших партнеров, так и внутренние с целью разработки и вывода на рынок собственных инновационных продуктов.

– Известно, что Центр АТ самостоятельно собирает 3D-принтеры. Это промышленные или бытовые версии? Расскажите о самых популярных моделях таких принтеров.

В 2014 году в Центре АТ открылось подразделение по разработке, сборке и реализации собственного оборудования – настольных 3D-принтеров «Альфа». Данное устройство у нас считается наиболее популярной моделью, причём её модификация происходит ежегодно. В настоящий момент мы реализовали более 1000 принтеров из линейки «Альфа» по всей России.

Мы придерживаемся концепции создания данного продукта для учебных учреждений – кванториумов, школ, техникумов, ВУЗов. Ежегодно меняющиеся требования в образовательных государственных программах к техническим характеристикам оборудования предопределяют изменения в оснащении образовательных учреждений. Это помогает нам «быть во всеоружии» и не бояться быстрой модернизации какого-либо технического узла в устройствах, модификации или снижения себестоимости, сделав 3D-принтеры более доступными для потребителей. По такому принципу работает не только Центр АТ, таковы условия рынка.

В этом году нашим специалистами было разработано новое оборудование – 3D-принтер «Омега»: наиболее совершенный принтер полупромышленного класса. Его корпус представляет собой надежную жесткую металлическую рамную конструкцию с увеличенной областью построения (250 мм по 3 осям). Мы решили сделать его общедоступным относительно конкурентов, но имеющим схожие технические характеристики. Приятным бонусом выступает наличие лазера, что позволит пользователям производить гравировку. Наш блок по проектированию и производству оборудования относится к отделу исследований и разработок, сотрудники которого всегда готовы к внедрению новых концепций и их реализации. Наш инструментарий позволяет быть творчески «заряженными» в инженерном плане, поэтому мы можем изготовить оснастку, пилотные партии и конечную продукцию. Центр АТ способен разработать спецоборудование по конкретным требованиям ТТХ партнёров.

– В чём заключается принципиальное отличие вашей компании от других отечественных производителей?

Комплексный подход, опыт, команда – это наши ключевые преимущества относительно конкурентов. Благодаря накопленным компетенциям мы имеем понимание того, как можно перейти от некой абстрактной идеи, не сформированной в техническое задание, к изготовлению конечного продукта. Поэтому мы не просто печатаем на 3D-принтерах, а помогаем партнёрам решить их конструкторско-технологические и производственные задачи, а также разработать новые наукоемкие продукты под ключ. Можем сформировать ТЗ, провести промдизайнерские изыскания, выполнить эскизный проект, произвести 3D-моделирование, выпустить рабочую конструкторскую документацию, применить 3D-сканирование, реверс-инжиниринг, произвести прототипы, пилотные партии, а после перейти к мелкосерийному производству и впоследствии к крупной серии (причём не обязательно с применением АТ). В этом есть огромный вклад команды профессионалов, работающей в нашем Центре на протяжении 7 лет. Приобретенный опыт помогает нам реализовать сложнейшие комплексные проекты как дляпредприятий малого и среднего бизнеса, так и для госкорпораций: Ростех, Роскосмос, Росатом.

– Можете ли вы назвать основное отличие иностранных аддитивных компаний от российских? Что есть у них и чего не хватает нам?

В России только начинают формироваться отраслевые стандарты, в то время как в США, Европе, Китае имеется нормативная база для развития АТ. Сейчас она уже достаточно развита, сотни деталей и узлов внедрены в готовую технику.

Россия же только на пути к этому, но наш вклад в развитие АТ также существует. Например, мы как компания являемся постоянным участником техкомитета 182 при ФГУП ВИАМ: высылаем свои рекомендации или корректировки к стандартам в области АТ, которые разрабатываются в настоящий момент. Сегодня иностранные компании опережают нас на несколько шагов в плане нормативной документации и готовности рынка к приёму АТ – все крупнейшие автомобильные концерны уже либо организовали у себя участки с современным оборудованием, либо активно пользуются услугами сервисбюро.

Мировые лидеры рынка АТ подстегивают нас работать ещё упорнее для того, чтобы мы развивались на нашей родине. В России для ускоренного прогресса в сфере АТ необходимо получить нормативную базу, а также больше возможностей по применению российских материалов как на зарубежном, так и на отечественном оборудовании. Нужно вести просветительскую деятельность, чтобы для представителей промышленных предприятий сами формулировки фраз «3D-печать» или «АТ», или «печать металлом» были знакомы. К большому сожалению, до сих пор в 2020 году мы сталкиваемся с коллегами, которые ничего не слышали о данных технологиях…

– Как пандемия коронавируса повлияла на деятельность Центра АТ? Какие есть перспективы его развития?

Думаю, что в любое время нужно адекватно оценивать возможности той или иной технологии. В этом году мы выпустили на рынок внушительное количество продуктов, в том числе собственную защитную маску из биосовместимого медицинского полимера (их реализовали несколько тысяч), но это лишь один из многих примеров. На постоянной основе мы изготавливаем, печатаем, отливаем определённые изделия для медицинских учреждений: корпусные элементы для приборов, всевозможные клапаны и иные запчасти медтехники. Мы также прогнозируем, что до конца 2020 года прирост выручки нашего Центра АТ относительно 2019 года составит более 40%, что является достаточно серьёзным показателем эффективности. Причём я бы не сказал, что те цифры, которые мы имеем, напрямую связаны с нагрянувшей пандемией коронавируса. Это совокупный результат деятельности нашей компании в течение нескольких лет. Сегодня наиболее востребованными направлениями являются технология печати металлопорошковыми композициями SLM, технология SLS и вакуумное литье в связке с фотополимерной технологией (для изготовления высокоточных мастер-моделей).

Вышеперечисленные технологии как раз и позволяют реализовывать готовую продукцию для любых наших заказчиков, которым теперь не придётся тратить время на моделирование, прототипирование, изготовление и постобработку, потому что мы готовы взять эти задачи на себя. В следующем году Центр АТ постарается сохранить динамику работы с представителями госкорпораций, а также малым и средним бизнесом. Сейчас наша деятельность осуществляется по всей стране: с запада и до востока, с севера и до юга. Безусловно, Центр АТ первоначально фокусируется и на Воронежской области, что проявляется в сотрудничестве с вузами, промышленными предприятиями и медучреждениями. В стратегических планах Центр АТ рассматривает выход и на многие зарубежные рынки.

– Нельзя отрицать, что в настоящее время 3D-технологии прочно вошли в нашу жизнь и, помимо медицины, внедрились и в авиации, и в космонавтике, и в строительстве. На ваш экспертный взгляд, какое будущее ожидает АТ?

Я глубоко убежден, что АТ – это не панацея, не все промышленные отрасли перейдут на них, не все продукты и элементы будут изготавливаться на 3D-принтерах. Традиционные технологии так или иначе останутся в производственном обиходе. Однако АТ как производственный и технологический инструмент уже заняли и в ближайшее время займут ещё более прочные позиции в своей нише. Их влияние будет усиливаться за счёт увеличения производительности, большей доступности современных технологий, снижения себестоимости продукции и предоставляемых услуг, более широкого распространения аддитивного оборудования и внедрения нормативной документации. АТ – это наука создавать. Существует теория, в соответствии с которой каждая технологическая инновация в процессе зрелости проходит несколько этапов: появление, пик завышенных ожиданий, избавление от иллюзий, устранение недостатков, плато продуктивности. Хочется верить, что мы уже вышли на «склон просвещения» и далее будем двигаться по «плато производительности», и в ближайшие годы сможем стабильно задействовать все имеющиеся в доступе технологии, использовать все ресурсы на 100%, и это будет понятно, актуально и доступно для всех наших партнёров. Ведь работать с АТ самим и сделать правила и стандарты этой работы доступными для кого-то ещё – как говорится, «две большие разницы». 

Наука и технологии – ключевые факторы развития России

10 ноября – Всемирный день науки


Наука — явление по своей сути всемирное, интернациональное,
ее достижения воздействуют на развитие всего человечества. Ещё на заре
становления современной науки выдающийся мыслитель Ф. Бэкон прозорливо предрёк:
«Знание – сила». И это сбылось в полной
мере. Наука трансформировалась в главную силу, движущую общество по пути
экономического, социального, культурного прогресса.

Вместе с тем нельзя не видеть, что наука возникла и развивалась преимущественно в рамках национальных государств. Самостоятельность
и влияние страны на международной арене, уровень жизни населения тем выше, чем
мощнее её научный потенциал, чем эффективнее национальная система превращения
знаний в передовые технологии, выпуск наукоёмкой продукции.

Мы, в России, в полной мере отдаём себе отчёт в этом.
Понимание ключевой роли науки всегда отличало как менталитет русского народа,
так и политику Российского государства. Наш великий учёный М.В. Ломоносов ещё в середине XVIII века писал: «Честь российского народа требует, чтобы показать
его способность и остроту в науках». И мы это показали и доказали. Наша страна
стала великой державой также и в области науки.

Однако в последние десятилетия XX века, в силу как
объективных, так и субъективных причин, мы явно начали запаздывать с адаптацией
управленческих, экономических, социальных, культурных институтов и структур к требованиям современного этапа научно-технического развития. Особенно в том,
что касается перевода нашей экономики на инновационные рельсы. Ощутимо отстаём
от государств ОЭСР по производительности труда. Но лидерство нашей страны,
достойное качество жизни граждан в XXI веке невозможно без развития
отечественной науки, совершенствования национальной инновационной
инфраструктуры. Вот почему в системе документов, определяющих развитие страны,
приоритетное значение имеет нацеленная на решение этой задачи Стратегия
научно-технологического развития Российской Федерации. Она утверждена в конце
прошлого года указом Президента России. Утверждён также План реализации первого
этапа этой стратегии.

Значение Стратегии невозможно переоценить. Впервые в истории
современной России подготовлен документ, чётко формулирующий цели, направления,
этапы деятельности государства, бизнеса, научных организаций, всего общества в этой ключевой области на длительную перспективу.

Что, на мой взгляд, особенно важно – это ориентированность
Стратегии на так называемые «большие вызовы» времени. Речь о комплексе проблем,
угроз, а также возможностей, которые будут определять развитие как отдельных
стран, так и мира в целом в ближайшие десятилетия. В числе «больших вызовов»:
увеличение антропогенной нагрузки на окружающую среду, разнонаправленные
демографические процессы, снижение эффективности и управляемости финансовых,
энергетических, транспортных инфраструктур, систем государственного и корпоративного управления, рост этнического, культурного, религиозного
многообразия стран, стремительное внедрение информационно-коммуникативных
технологий, становление цифровой цивилизации. Решение возникающих в связи с этим вопросов не может быть найдено в рамках привычных, стандартных подходов,
поскольку для этого просто не хватит природных, финансовых, кадровых ресурсов,
которыми располагает человечество. Требуются принципиально новые, абсолютно
нестандартные подходы. И дать их могут только развитие науки, технологий,
инноваций.

Именно в этом «сверхзадача» Стратегии. Выполнима ли она,
учитывая, что мы стартуем здесь с более низких позиций, чем государства —
лидеры научно-технологического прогресса? Несомненно, выполнима. Наша страна
сохранила свой высокий даже по самым строгим мировым меркам научный потенциал,
научные школы, систему подготовки кадров, каналы движения от исследований к опытно-конструкторским разработкам и далее – к производству. Если брать всю
российскую науку, то наш потенциал является одним из самых значительных в мире
как по объёмам государственных инвестиций в НИОКР, так и по численности
занятых. Дело за модернизацией организации деятельности и управления всей
сферой науки.

Наша палата призвана сыграть важную роль в решении задач,
связанных с реализацией Стратегии. Мы ещё раз убедились в этом в ходе недавней
встречи сенаторов с президентом Российской академии наук академиком А.М.
Сергеевым. Именно РАН является своего рода генеральным штабом в области
прогнозирования и планирования научных исследований, и в первую очередь – в области
фундаментальной науки. Без неё не может быть ни прикладных исследований, ни инноваций, ни вообще какого‑либо движения общества вперёд. Как показывает мировая практика, бизнес не склонен финансировать фундаментальные исследования, потому что инвестиции в них
очень рискованны, их отдача далеко не всегда предсказуема. Вполне закономерно,
что Президент В.В. Путин выступил за сохранение на должном уровне
государственного финансирования фундаментальной науки. «Сэкономив здесь
сегодня, мы будем, безусловно, отставать завтра, — отметил глава Российского
государства. — Допустить этого мы не можем».

По мнению президента РАН, опыт, накопленный после
реорганизации академии, говорит о необходимости внесения корректив в федеральный закон, регулирующий деятельность научных учреждений страны. Речь
идёт о повышении статуса РАН, налаживании более чёткого и эффективного
взаимодействия академии и Федерального агентства научных организаций. Глава РАН
высказался также за создание представительств академии в регионах, где есть
академические институты. Эти и другие вопросы, поставленные в ходе встречи,
будут рассмотрены профильными комитетами нашей палаты.

Как отмечалось в ряде выступлений, в целом назрел вопрос о подготовке и принятии нового закона о науке. Ведь действующему закону более 20
лет, и, с учетом стремительно меняющегося мира, он уже весь «заштопан»
поправками. Предстоит выстраивание новой правовой системы регулирования научной
деятельности, органично сочетающей должную степень автономии научных
организаций и государственное управление ими, самостоятельность в выборе тем
исследований и учёт потребностей социально-экономического и технологического
развития страны.

Разумеется, Совет Федерации примет в этой работе самое
активное участие. Мы постоянно совершенствуем работу Научно-экспертного совета,
Совета по вопросам интеллектуальной
собственности, ряда других советов при Председателе Совета Федерации и Совете
Федерации, повышаем отдачу научно-практических конференций, «круглых столов»,
проводимых под эгидой палаты. Сегодня можно с уверенностью заявить о том, что
полностью оправдывает себя заслушивание на наших заседаниях выступлений ведущих
деятелей науки и культуры в рамках формата «время эксперта».

Актуальным является вопрос кадрового пополнения российской
науки. Тенденция здесь неплохая: за последнее десятилетие число исследователей
в возрасте до 39 лет увеличилось на треть. Но есть потребность в мерах,
направленных на поддержку, развитие, сбережение молодых талантов. В какой‑то степени
это проблема финансовая – молодежь ориентируется на профессии, которые дают
возможность жить семье на определенном уровне. Но вопрос не только в деньгах.
Прививать интерес, мотивировать талантливых школьников на выбор стези ученого
нужно с самого детства. Следует наладить информационно-разъяснительную, даже
рекламную работу: выпускать фильмы, передачи для детей и молодежи. Тем более, у нас здесь есть на что опереться.
Романы Д.А. Гранина «Искатели» и «Иду на грозу», фильм М.И. Ромма «Девять дней одного года», другие
произведения советского времени сыграли огромную роль в популяризации науки,
повышении авторитета профессии учёного. Следует возродить эту традицию.

Как я уже отметила выше, современная наука не может
плодотворно развиваться, если замыкается в стенах своей национальной
«квартиры». Вне широкого международного сотрудничества она чахнет, деградирует.
Тем приятнее отметить, что, несмотря на все сложности ситуации на международной
арене, отечественные научные организации, российские учёные были и остаются
полноправными участниками мирового научного сообщества. Так, по линии РАН
сохранены и развиваются связи практически со всеми ведущими странами Европы,
Америки и Азии. Сегодня академия проводит совместные исследования в рамках 70
соглашений о сотрудничестве с 48 странами, является членом более 120
международных организаций, принимает участие в мероприятиях около 600
международных организаций. Международное сотрудничество российских научных
организаций, вузов, отраслевых НИИ охватывает широчайший круг проблем. Немного
найдётся действительно перспективных направлений, ключевых вопросов, которые бы
не были предметом пристального внимания российской науки.

В сентябре 2018 года мы будем принимать II Евразийский
женский форум, отдельная дискуссионная площадка которого будет посвящена теме «Женщины-ученые
и глобальные вызовы современности».

Женщины у нас в стране составляют 58% от общего числа лиц,
имеющих высшее образование, их доля среди российских учёных 40%. Это один из самых высоких показателей в мире. Однако на руководящих постах в науке их
гораздо меньше. В частности, в составе Российской академии наук женщин менее
5%. Из 11 вице-президентов РАН женщин всего одна. Проблемы, связанные с карьерными перспективами женщин в науке, присутствуют и в других государствах.
Так что женщинам-учёным будет, что обсудить в рамках форума.

Думаю, не преувеличу, если скажу, что российская наука
вступает в качественно новый этап своего развития. От её достижений,
результатов в огромной степени будет зависеть будущее не только нашей страны,
но и всего мира. Я бы даже сказала – облик самой нашей цивилизации. Наука,
технологии, как уже сказано, создают не только возможности, но и угрозы,
риски. Россия сделает всё для того,
чтобы мировая история продолжала
оставаться в русле цивилизации, базирующейся на испытанных временем
гуманистических ценностях.

Понятие технологии

В буквальном
переводе термин «технология» означает
«наука об искусстве, мастерстве».

Мастерство
пожалуй, самое важное свойство человека.
Именно им человек отличается и выделяется
из совокупности остальных биологических
существ. На уровень мастерства человек
приходит постепенно проходя этапы
усвоения знаний, приобретения навыков,
умений и наконец мастерства. Наряду с
огромной важностью мастерство понятие
нематериальное, непосредственно
невоспринимаемое органами чувств
человека.

Не
вызывает сомнений, мастерство используется
человеком и обществом для создания
материальных и нематериальных благ,
более того без мастерства просто
невозможно создать благо. Вместе с тем,
понятие «мастерство» не тождественно
понятию «процесс создания блага»,
который традиционно называют технологией.

Дело
в том, что, несмотря на
огромную роль, мастерство
не обладает физической силой, кто-то
или что-то должно реализовывать
предписываемую мастерством программу
действий.
Изначально
это делал сам носитель мастерства –
человек. В наши дни наряду с человеком
мастерство реализуют средства
производства (машины, устройства и
т.п.). Такая деятельность людей называется
трудом, точнее живым трудом, а деятельность
машин – прошлым трудом. Мастерство,
подкрепленное трудовой деятельностью
в совокупности образует процесс
переработки сырья в товар (благо). Таким
образом, традиционное отождествление
процесса изготовления товара с технологией
ошибочно, поскольку технология это
наука только о мастерстве, но не о труде,
который включается в процесс изготовления
товара. Эта, вроде бы небольшая ошибка,
приводит к серьезным негативным
последствиям, искажающим реальную
картину происходящих явлений в данной
области. Так, если мастерство, будучи
нематериальным по своей природе, не
расходуется, то труд – расходуется.
Кроме того, даже из повседневных
представлений для человека ясно, что
чем больше мастерства, тем меньше затраты
труда. Экономическая роль мастерства
как раз и заключается в снижении
трудозатрат.

В
научной и учебной литературе встречается
множество определений технологии, к
которым надо относиться с осторожностью,
предостерегающей нас от ошибок.

В
заключение предлагаем определения,
которые можно сформулировать с позиции
упоминавшихся выше вещественных
элементов производственной системы и
предмета труда.

С
позиции предмета труда технология
– наука о
мастерстве по изменению свойств предмета
труда и получения товара. С позиции
средств производства и людей-работников,
т.е. с позиции труда – технология
— наука о
мастерстве использования труда в
процессе изготовления товара.

Технология – наука
отвечающая на вопрос, — как изготовить
тот или иной товар.

Из
анализа эволюции понятия «технология»
следует, что современное его содержание
чрезвычайно многообразно.

Теория
и практика современного производства
позволяют утверждать, что технология
как наука изучает (анализирует):

I)
сущность (содержание) процессов
производства разнообразных продуктов
потребления;

2)
взаимные внутренние связи
(взаимообусловленности) этих процессов;

3)
закономерности развитии этих процессов
на базе достигнутого уровня производительных
сил и знаний человека об окружающем его
мире.

К.
Маркс рассматривал технологию как суть
производственных процессов, то есть
как объект исследований, как науку,
связывающую естествознание с практической
деятельностью людей с одной стороны, и
как основное условие изменения форм
производства с другой стороны, как базу
развития производительных сил общества
и производственных отношений.

Таким
образом, технология по Марксу, это
содержание, а техника, экономическая
структура и организация производства
– это форма.

Технология
является стержнем, основой, связывающей
воедино естественные, технические и
экономические науки. Технология – это
наиболее подвижный, революционный
элемент развития производительных сил
общества и производственных отношений.

Причина
развития технологии – преобладание
потребностей общества над возможностью
их удовлетворения существующими
средствами производства.

Источник
развития технологии – достижения науки,
которая в настоящее время сливается с
производством, становится непосредственной
производительной силой общества.

удовлетворение
потребностей

рост
покупательной способности

прогресс
экономических и общественных

рост объема и
качества продукции

человек (общество)

природа
(материальный мир)

Рост
производительности

рост
потребностей

прогресс
науки, технологии и техники

совершенствование
форм производства (экономики)

Рис. 1.5. Взаимодействия
и связи в системе

общественного
производства

Упрощенная
модель общих связей технологии с наукой,
техникой, производством, экономикой,
отношениями между людьми и удовлетворением
их потребностей выглядит следующим
образом (рис. 1.5).

Процесс
изготовления продукции интегрирует
(концентрирует) в себе сведения из многих
областей знаний. Чтобы изготавливать,
например, материальный продукт, необходимы
знания о сырье и средствах производства
(область технических наук – материаловедение,
теория машин и механизмов, сопротивление
материалов и др.), соответствующая
организация производства, его снабжение,
контроль, анализ и т.д. (область
экономических наук). Кроме того, всякое
производство основано на трудовой
деятельности людей, следовательно,
необходимы знания о трудовом процессе,
а самое главное о том, как заинтересовать
человека в активном труде (область
общественных наук). Если мы занимаемся
производством духовных благ, то
дополнительно необходимы знания из
области гуманитарных наук. Таким образом,
оказалась охваченной практически вся
сфера современного научного знания. И
это закономерно, так как основой
существования общества является
производство. Поэтому и все знания,
которые человек получает за свою жизнь,
он использует в будущей профессиональной
и социальной деятельности. Различные
виды профессиональной деятельности
человека сводятся к роли исполнителя
той или иной технологии.

Кроме
того, процесс изготовления любого
продукта основан на использовании
естественных процессов (физических,
химических, биологических, информационных
и т.д.), протекающих по своим законам.
Человек «подсматривает» или с помощью
науки познает эти объективные процессы
и использует их в искусственно созданных
условиях производства. Поэтому
результативность (производительность)
технологического процесса он может
повысить лишь в тех рамках, которые
допускают природа, ее законы, а не путем
собственного, субъективного волевого
решения.

Технология
есть мастерство по использованию
естественных процессов в производственном
процессе искусственного изготовления
товара. В это же время технология не
сводится к наукам о естественных
процессах (физике, химии, биологии и
т.д.).

Энергетика, наука и технологии: подробности на РЭН-2021

В рамках деловой программы Российской энергетической недели, которая состоится с 13 по 16 октября в очно-заочном формате, состоятся круглые столы, тематические сессии по ключевым вопросам развития энергетики в мире. Форум станет площадкой для обсуждения основных вызовов, с которыми сталкивается энергетический сектор экономики, и актуальных проблем развития газовой, нефтяной и угольной отраслей. Кроме того, среди тем в программе РЭН традиционно: нефтехимия, электроэнергетика и атомная энергетика, энергетика на возобновляемых источниках энергии (ВИЭ), а также энергосбережение и повышение энергоэффективности. Центральным событием деловой программы Форума станет пленарное заседание, которое состоится 13 октября. Организаторами Российской энергетической недели являются Министерство энергетики Российской Федерации, Фонд Росконгресс и правительство Москвы.

«Сегодня весь мир находится в стадии перехода к „зеленой» энергетике. Многие эксперты считают, что это – одна из ключевых тенденций в мировой экономике на ближайшие годы. Этот процесс затрагивает все отрасли – от цифровизации до изучения климатических изменений. Эта тема актуальна для программы международного форума „Российская энергетическая неделя», который состоится в октябре этого года. Площадка объединит ведущих специалистов и экспертов энергетической отрасли, представителей влиятельных международных организаций и институтов, федеральных ведомств, глав российских регионов, лидеров мнений. Уверен, что Форум даст множество новых идей развития мировой энергетики и послужит импульсом к принятию необходимых решений», – отметил советник Президента Российской Федерации, ответственный секретарь Оргкомитета Российской энергетической недели Антон Кобяков.

В рамках выставочной части РЭН свои последние проекты и разработки представят крупнейшие энергетические компании в России и мире. Так, в крупномасштабном панорамном кинотеатре посетителям будет показан фильм о компании «Сименс Энергетика» в формате 360 градусов с полным эффектом погружения. Зрители увидят уникальные и не имеющие аналогов проекты, которые являются примерами решения сложнейших экологических и социальных задач в мире. Гости смогут виртуально перенестись на самые уникальные объекты компании, перелетая с континента на континент, а эффект 5D усилит визуальные впечатления от просмотра. Это – уникальное впечатление, достигаемое с помощью специальных современных технологий. Кроме того, фильм покажет в исторической ретроспективе удивительную почти двухвековую историю «Сименс Энергетика» в России и ее вклад в развитие нашей страны – первую электрификацию Москвы и Санкт-Петербурга.

На площадке Российской энергетической недели пройдет торжественная церемония вручения международной премии «Глобальная энергия» лауреатам 2021 года. В рамках деловой программы Форума состоится презентация совместного доклада ассоциации «Глобальная энергия» и Евразийского банка развития (ЕАБР) «Чистые технологии для устойчивого будущего Евразии». Доклад посвящен поддержке исследований и разработок чистых технологий в области энергетики, а также содействию и расширению энергетического сотрудничества на пространстве Евразийского экономического союза.

Российская энергетическая неделя состоится в четвертый раз. Третий форум прошел в 2019 году и за четыре дня собрал свыше 10 тысяч участников и представителей СМИ из России и 115 иностранных государств и территорий. В этом году площадкой главного события в сфере энергоэффективности в России и за рубежом по традиции станет Центральный выставочный зал «Манеж» в Москве.

Обсуждение тем, поднятых на площадке Российской энергетической недели, будет продолжено на Мировом энергетическом конгрессе, который пройдет в Санкт-Петербурге 24–27 октября 2022 г. Организатор мероприятия – Фонд Росконгресс.

Всероссийская творческая акция «Слава России. Наука и технологии» 2021


2021-й год в Российской Федерации объявлен Годом науки и технологий.


Указ президента В.В. Путина №812 от 25.12.2020г.


 


Приём работ с 20 февраля по 20 марта 2021 года.


Страница акции https://pedagogika-talanta.ru/slava_rossii-nayka_i_technologii-2021


К участию приглашаются: дети и молодёжь в возрасте от 5 до 18 лет.


Победители получат ценные призы, каждый педагог – именное Благодарственное письмо, каждый участник – именной диплом «За творческие достижения».


Специальные призы от партнёра акции: научно-популярного журнала «Наука и жизнь».


Главная задача мероприятия: побудить у молодого поколения интерес к изучению биографий советских и российских учёных; истории и современных достижений отечественной науки, которые составляют Славу России.


Организатор: АНО Центр культурных проектов «Развитие», учредителями и попечителями которой являются Герои Советского Союза, заслуженные работники культуры и образования, известные общественные деятели.


Работает профессиональное жюри. Акция проходит в онлайн формате.


Творческое задание для участников: Благодаря науке и технологиям мы можем побеждать болезни, которые недавно считались неизлечимыми, мы можем совершить за один день путешествие, которое ещё 100 лет назад длилось бы месяцы и годы. Мы можем за секунды обмениваться информацией с человеком, живущим на другом континенте, а полёты в космос стали привычным делом. Благодаря кому это стало возможным? И что будет дальше?


Нарисуйте и напишите свою работу о людях и событиях, которые составляют научную Славу России, ведь наши учёные и изобретатели внесли огромный вклад в развитие всей мировой науки.


Формат творческой работы. На акцию необходимо прислать работу, состоящую из 2-х обязательных частей:


I часть. Изобразительная работа в любой технике (живопись, рисунок, компьютерная графика и т.д.)


II часть. Мини-сочинение, рассказывающее о чём или о ком ваша изобразительная работа, почему вам интересно это событие или человек?


Оргкомитет:


Сайт https://pedagogika-talanta.ru


Почта [email protected]


Телефон, WhatsApp +7 (915) 191-38-97


Положение

в ЛЭТИ прошла школа «Вычислительные технологии в мире животных»

СПбГЭТУ «ЛЭТИ» выступил организатором второй международной онлайн-школы, посвященной исследованиям на стыке ветеринарии, этологии, биомедицины и информационных технологий.

30.07.2021

947

Участниками второй международной летней онлайн-школы «Вычислительные технологии в мире животных», которая прошла с 19 по 22 июля 2021 года, стали более 250 студентов университетов России, Германии, Италии, Испании, Бельгии, Новой Зеландии, Великобритании, Китая, Израиля, Австрии, Норвегии, Эстонии, Швеции, Японии, США и Индии.

Онлайн-школу открыла проректор по международной деятельности СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Анастасия Андреевна Минина.

«Объединение науки о животных и компьютерных технологий – это то, что уже сегодня делается в ЛЭТИ совместно с партнерами со всего мира. Второй год мы проводим школу AnimalCentered Computing, которая привлекает большое число участников и партнеров. Сейчас мы проектируем новую магистерскую программу и каждый из вас уже является ее соразработчиком. Уверена, что Вас ждут интереснейшие три дня работы и перспективы стать студентом первой сетевой магистерской программы Animal Data Science. Продуктивной работы и ждем Вас в Первом электротехническом!»


Проректор по международной деятельности СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Анастасия Андреевна Минина

Также участников поприветствовал директор отдела исследований в области инженерии и передовых технологий Министерства науки и технологий Израиля Рами Ахарони. Он отметил, что целями Министерства являются развитие науки и знаний, устойчивый рост и сотрудничество. «Это мероприятие, безусловно, оправдывает наши ожидания в этом направлении, демонстрируя научные достижения и множество практических результатов», – подчеркнул Р. Ахарони.

«Похоже, вам удалось объединить в своих исследованиях две мои любимые вещи – животных и технологии. Это похоже на рай на Земле, насколько это вообще возможно. Я завидую вам. Мы очень рады видеть такой важный прогресс в области технологий для животных и то, как вы продвинулись за последние пару лет. Мы стремимся содействовать академическим исследованиям для потенциального практического применения. Вас ждут еще три дня презентаций и выступлений, и я верю, что это приведет к новым идеям, дальнейшим исследованиям и сотрудничеству. Мы можем только надеяться, что третья международная летняя школа «Вычислительные технологии в мире животных» будет проведена очно, чтобы мы все могли встретиться и сотрудничать в еще более приятной атмосфере».


Директор отдела исследований в области инженерии и передовых технологий Министерства науки и технологий Израиля Рами Ахарони

О перспективах совместных исследований участников школы рассказала научный руководитель программы, доцент кафедры информационных систем Хайфского университета (Израиль) Анна Заманская: «Главная цель нашей встречи – возможность наладить контакты для всех исследователей из разнообразных областей, которым интересны эмоции животных и их анализ. Благодаря тому, что к нам присоединяются люди из самых разных дисциплин, это будет прекрасная возможность. Думаю, мы можем стать «живым» сообществом с множеством совместных работ».

Программа летней школы состояла из 7 тематических модулей и была нацелена на изучение и проектирование современных технологий для контроля поведения животных, улучшения их здоровья и благосостояния. В этом году важное место в программе заняло распознавание эмоционального состояния животных.

Разрабатывали программу и вели занятия преподаватели СПбГЭТУ «ЛЭТИ», Университета Хайфы (Израиль), Болонского университета (Италия), Университета Нортумбрии (Великобритания), Университета Салфорда (Великобритания), Имперского колледжа Лондона (Великобритания), Технологического института Джорджии (США), Университета штата Северная Каролина (США), Университета Киото (Япония) и другие.

«У меня уже были некоторые идеи до школы, но после лекций у меня появилось намного больше идей и мыслей. Я узнал очень много нового и, надеюсь, когда-нибудь я и сам смогу преподавать».


Участник школы «Вычислительные технологии в мире животных» СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Йон Александр Райляну, Еврейский университет (Иерусалим, Израиль)

В рамках летней школы доцент кафедры автоматики и процессов управления СПбГЭТУ «ЛЭТИ» и руководитель программы Дмитрий Ильич Каплун презентовал первую магистерскую сетевую онлайн-программу Animal Data Science.

«Школа получила множество положительных отзывов от слушателей и преподавателей. Количество ее участников выросло более чем в 3,5 раза по сравнению с прошлым годом. Это дает нам уверенность в том, что в скором времени будет успешно запущена первая сетевая магистерская онлайн-программа Animal Data Science, посвященная углубленному изучению тех областей исследований, в которых животные находятся в центре проектирования и разработки аналитических и вычислительных систем».


Доцент кафедры автоматики и процессов управления СПбГЭТУ «ЛЭТИ» и руководитель программы Дмитрий Ильич Каплун

Партнерами ЛЭТИ в рамках магистерской программы станут вузы Израиля, Великобритании, Германии и Италии.

Для справки

Первая летняя онлайн-школа «Вычислительные технологии в мире животных» с успехом прошла на базе СПбГЭТУ «ЛЭТИ» в июле 2020 года. Ее участниками стали 68 студентов из Технологического университета Джорджии, Левенского католического университета, Мельбурнского университета, Университета Хоккайдо и других ведущих вузов мира.


Наука, технология и магия

Любая достаточно развитая технология неотличима от магии
Артур Кларк

 

Что такое наука

Наука — это область человеческой деятельности, направленная на выработку, производство и систематизацию знаний о действительности — о при­роде, обществе и сознании.

 

В любом случае это набор взаимосвязанных данных, фактов, законов о какой-то области в реальном мире, объединенных в систему.

И эти факты, данные должны позволять строить причинно-следственных связи и позволять прогнозировать развитие ситуации в той или иной области.

 

Например: есть такая наука физика. Она занимается тем, что систематизирует данные, знания, законы о правилах поведения окружающего нас мира.

Один из этих законов — гравитация, который упрощенно можно сформулировать так: предметы притягиваются к планете. Реализация этого закона: если на дереве есть яблоко и оно оторвется от него, то упадет на землю.

 

В науке все факты, законы и данные подтверждаются опытами, проверяются в реальности. И эти проверки должны показывать, что эти факты и законы действительно работают.

 

Для производства знаний, проведения исследований и формулирования научных принципов применяют научный метод – это способы получения новых знаний и решения задач для любой науки.

 

Примеры наук

Экономика — наука, изучающая хозяйственную деятельность общества, а также совокупность отношений, складывающихся в системе производства, распределения, обмена и потребления. Слово произошло от греческоих слов oikos — дом, хозяйство и nomos — правило, закон; в совокупности: правила ведения хозяйства.

Социология — это наука, которая изучает общество и законы его развития. Это слово произошло от греческих слов socio — общество, лат. logos — слово, наука.

Физика — наука о простейших и, вместе с тем, наиболее общих законах природы, о материи, её структуре и движении. Слово произошло от древне греческого слова φύσις — природа.

Химия —   это наука, изучающая вещества, их состав, строение, свойства и их превращения. Слово произошло от греческого chymeia — производное от chyma «литье». Химия исходно — «искусство плавки металлов».

Биология — наука о жизни, которая изучает живые существа и их взаимодействие с окружающим миром. Произошло от греческих слов βίος — жизнь, -λογία, — наука.

Математика — это наука, которая изучает величины, их количественные отношения, а также пространственные формы. Произошло от  греческого слова mathematike, от máthema — знание, наука.

Арифметика — раздел математики, изучающий числа, их отношения и свойства. Слово произошло от древне греческого  ἀριθμητική; от ἀριθμός – число.

Алгебра — раздел математики, изучающий свойства переменных (а переменная — это символ, обозначающий какое-то число) и методы решения задач при помощи уравнений. Слово произошло от арабского  اَلْجَبْرْ‎, «аль-джабр» — восполнение.

Геометрия – это раздел математики, изучающий свойства геометрических фигур: треугольника квадрата, круга, пирамиды, сферы и др. Слово «геометрия» греческое, оно означает “землемерие”: гео – земля, метрео – измеряю.

Тригонометрия – это раздел математики, изучающий функции угла (синус, косинус, тангенс, котенгенс…). Это слово греческое и в переводе означает “измерение треугольников” (от греч. trigonon — треугольник и metreo — измеряю).

Логика — наука о правилах построения рассуждениях. Это наука о том, как доказывать и опровергать утверждения. Это слово произошло от греческого logos: слово, понятие, рассуждение, разум.

Астрономия — наука, изучающая расположение, движение, строение, происхождение и развитие небесных тел и образованных ими систем. Это слово произошло от греч. astron — звезда и nomos — закон.

 

В наше время развелось много «наук», которые таковыми не являются. В них нет четко сформулированных, проверенных на практике и сведенных в систему законов, правил, позволяющих четко прогнозировать что будет если сделать то-то и эффективно действовать в той области, которую они описывают.

 

Некоторые «науки» представляют собой лишь набор наблюдений без малейшей систематизации и попыток вывести законы, лежащие в основе всех этих явлений.

 

Примеры таких наук:

Биология, психиатрия — это фактически большие каталоги (живых форм или психических отклонений соответственно). Но в этих науках нет свода правил, законов, которые позволяют либо создавать новые живые виды, четко прогнозировать как живые организмы будут развиваться, в случае биологии. Либо излечивать или не допускать психических отклонений, как в случае психиатрии.  Оба предмета, фактически, являются каталогами явлений.

 

Чистая наука интересна, но без технологии она абсолютно бесполезна.

 

 

Что такое технология?

Стоит только чего-то сильно захотеть и это становится возможным. Об этом нам твердят на каждом шагу забывая, что помимо желания еще и нужно что-то делать. Вот только, что и как именно делать?

 

Технология. Это слово означает методы, способы изготовления или получения чего-либо. Происходит от греческих слов techne — искусство и logos — учение.

 

Чтобы просто приготовить кофе нужны элементарные умения и технология его приготовления.

Простейшая технология приготовления кофе: вы берете растворимое кофе, берете чашку, засыпаете кофе в чашку, заливаете кипятком, добавляете сахар и сливки по вкусу, размешиваете и пьёте.

Чтобы построить дом, собрать машину, оказать юридическую услугу, продать товар, достичь цели нужны определенные умения. Это — последовательности действий для достижения определенного результата. И это похоже на магию, волшебство эффективной технологии.

Магия: ты выполняешь простые действия и получаешь всегда определенный результат.

Обычно все шаги технологии взаимосвязаны и вам следует последовательно переходить от одного шага к другому. А если вы перепрыгните шаг, то не удивляйтесь, что не получите результат, на который рассчитывали. Нельзя начать пить кофе, не залив его кипятком.

Наука — это система знаний, законов, правил, которая описывает работу природы, общества или мышления.

Например — закон гравитации: яблоко падает с дерево вниз. Его знать конечно хорошо, но что с того, какая практическая польза. А вот технология на базе этого закона: ударить по дереву и посыпятся яблоки, где их уже можно собрать.

Или принцип атомного распада. Научная теория. А атомная электростанция — это уже технология получения электричества (и света в вашем доме в конечном счете) на базе этого принципа.

 

Вот примеры лишь некоторых технологий

  • Школа — способ обучения нового поколения необходимым для успешной жизни знаниям;
  • Государство — технология организации жизни в обществе;
  • Выработка электричества;
  • Использование электричества для освещения;
  • Создание телепередач и доставка их до вашего телевизора;
  • Любая медицинская операция, например грыжа, аппендицит, или на сердце;
  • Обработка информации с помощью компьютеров;
  • Интернет;
  • Мобильная связь;
  • Изготовление газировки;
  • Приготовление вашего любимого блюда;

 

В науке, для производства знаний, проведения исследований и формулирования научных принципов применяют научный метод. Можно сказать, что научный метод — это технология получения знаний.

 

 

Что такое магия?

Сейчас под магией подразумевается обращение человека к тайным силам с целью влияния на события, а также для воздействия на состояние материи.

Обычно магические деяния совершаются при воздействии неведомых светлых или темных сил.

 

Магия — обращение человека к тайным силам…

 

Само слово «магия» пришло в русский язык из греческого. Оно восходит к слову imga (μᾰγείᾱ) — «мудрый», обозначавшему зороастрийских жрецов. Тогда Зороастризм был основной религией Персии.

Основной идеей Зороастризма было то, что вы причина над происходящими событиями и ответственны за них. Слово «маг» означало человека, обладающего тайными знаниями и силой подобно жрецам.

 

Работа любого профессионала похожа на магию. Посмотрите, как работает профессиональный гравёр.

 

По видимому эти жрецы обладали некоторыми знаниями и умели их применять, что обычному человеку казалось чудом. Представьте, как выглядит в глазах дикого человека кто-то, включающий и выключающий простой фонарик. Он — МАГ. И владеет магией.

Он владеет тайными знаниями (вспомним о науке) и может их применять! И тут мы переходим к технологии. Можно сказать, что он владеет какой-то технологией того, как что-то делать.

 

Теперь вы знаете разницу между наукой, технологией и магией. И что и как тут.

Если вы действительно мастерски владеете какой-нибудь технологией, это похоже на магию, волшебство. И магом может быть повар, строитель, инженер или врач. Их работа часто похожа на магию, если они профессионалы своего дела.

Очень полезно изучить научный метод и освоить его применение в повседневной жизни. Это избавит вас от огромного количества всякой «ереси», которая льется на ваши уши каждый день в повседневной жизни.

Tags: Бизнес Жизнь Наука Образование Общество

Наука и технологии — Oxford Reference

Наука охватывает систематическое изучение структуры и поведения физического и естественного мира посредством наблюдений и экспериментов, а технология — это применение научных знаний в практических целях. Oxford Reference содержит более 210 000 кратких определений и подробных специализированных энциклопедических статей по широкому кругу предметов в рамках этих широких дисциплин.

Наше покрытие включает авторитетную и доступную информацию о самой последней терминологии, концепциях, теориях, методах, людях и организациях, относящихся ко всем областям науки и технологий — от астрономии, инженерии, физики, информатики и математики до жизни и науки о Земле, химия, экология, биология и психология. Написанные проверенными экспертами для исследователей на всех уровнях, записи дополняются иллюстративными линейными рисунками, уравнениями и диаграммами, где это необходимо.

Перейти к:

Примеры ресурсов | Рекомендуемый автор | Избранные блоги | Еще из ОУП | Как подписаться


См. Все книги по науке и технологиям, доступные на Oxford Ссылка >

Примеры ресурсов

Откройте для себя науку и технологии на Oxford Ссылка с приведенным ниже образцом содержания:

Хронология науки о жизни: от одноклеточных водных существ до секвенирования генома человека

Цитаты о науке и технологиях из Oxford Essential Quotations

«Универсальный генетический код» из Словарь наук о растениях

Биография Лиз Мейтнер из Оксфордская энциклопедия женщин в мировой истории

Список математических символов из Краткого Оксфордского математического словаря

«Планеты: орбитальные и физические данные» из Астрономический словарь

Вернуться к началу>

Рекомендуемый автор

Эндрю М.Colman

Эндрю М. Колман является автором Психологического словаря (4-е изд.). Он профессор психологии в Лестерском университете и член Британского психологического общества. Он получил степень бакалавра (с отличием) и магистра психологии в Кейптаунском университете и докторскую степень в Родосском университете. Он является автором многочисленных журнальных статей и нескольких книг, в том числе фактов, заблуждений и мошенничества в психологии , Что такое психология? (3-е издание), Теория игр и ее применение в социальных и биологических науках (2-е издание) и (с Бриони Д.Pulford), Ускоренный курс по SPSS для Windows (4-е изд.). Он редактировал двухтомную Энциклопедию психологии и 12-томную серию Longman Essential Psychology .

Автор Q&A

С каким термином или концепцией должен быть знаком каждый — от студентов до обычных пользователей Интернета? Почему?

Я желаю, чтобы все понимали научный метод и, в частности, уникальную важность контролируемого эксперимента как метода научных открытий.В школе детей следует объяснять, что такое эксперимент и почему он является таким мощным способом раскрытия истины. Психология использует различные методы исследования, но самым действенным из них, несомненно, является контролируемое экспериментирование, не потому, что оно более объективно или точно, чем другие методы, а потому, что оно уникально способно предоставить доказательства причинных эффектов.

Определяющими чертами эксперимента являются манипулирование предполагаемым причинным фактором, называемым независимой переменной, поскольку им манипулируют независимо от других переменных, и изучение влияния этого на зависимую переменную, одновременно контролируя все другие посторонние переменные, которые в противном случае могли бы влияют на зависимую переменную.В психологических экспериментах посторонние переменные редко можно контролировать напрямую, отчасти потому, что люди отличаются друг от друга способами, которые влияют на их поведение. Вы можете подумать, что невозможно учесть все индивидуальные различия и другие посторонние переменные, но на самом деле есть замечательное решение этой проблемы.

В 1926 году британский статистик Рональд Фишер открыл мощный метод контроля, названный рандомизацией. Распределяя субъектов или участников в экспериментальную группу и контрольную группу строго случайным образом, а затем обрабатывая обе группы одинаково, за исключением изменяемой независимой переменной (применяемой только к экспериментальной группе), экспериментатор может контролировать одним движением все индивидуальные различия и другие посторонние переменные, в том числе те, которые никто даже не учел.Рандомизация не гарантирует, что две группы будут идентичны, а скорее, что любые различия между группами будут точно следовать известным законам вероятности.

Это объясняет цель и функцию тестов статистической значимости в психологии. Для любого наблюдаемого различия тест на значимость позволяет исследователю рассчитать вероятность того, что различие, по крайней мере, такое же большое, как наблюдаемое различие, могло возникнуть случайно. Затем исследователь знает, какова вероятность такой большой разницы при нулевой гипотезе — рабочей гипотезе о том, что независимая переменная не имеет никакого эффекта.Если вероятность при нулевой гипотезе достаточно мала (по соглашению, обычно менее 5 процентов, часто пишется p <0,05), то разумно сделать вывод, что наблюдаемая разница, вероятно, не является случайной, и если она не случайно, тогда это должно быть связано с независимой переменной, потому что все другие переменные, которые могли бы объяснить это, контролировались рандомизацией.

Если бы эта чрезвычайно мощная идея получила более широкое понимание, то люди были бы менее уязвимы для иллюзорной корреляции, более скептически относились бы к просто анекдотическим свидетельствам и были бы способны интерпретировать результаты любого опросного исследования, тематического исследования, корреляционного исследования, наблюдательного исследования или квазизвестного исследования. экспериментируйте с соответствующей осторожностью.

Как вы думаете, какое заблуждение чаще всего встречается в вашей предметной области?

Хотя я не могу доказать, что это наиболее распространенное, наиболее модное заблуждение — это предположение, что явления поведения и психического опыта — предмет психологии — можно понять и объяснить исключительно с помощью нейронных механизмов. Он поддерживается все более популярной доктриной о том, что нейробиология в принципе может заменить традиционную психологию, что она уже заменяет традиционную психологию или (в ее самой сильной форме), что она уже заменила традиционную психологию.Это изнурительная форма редукционизма, основанная на предположении, что поведение и психические переживания тесно связаны с нейронными процессами, особенно в головном мозге; но обнаружение механизма в мозге не означает объяснения связанного с ним психологического феномена, как я легко могу показать с помощью Gedankenexperiment (мысленный эксперимент) и примера из природы.

Во-первых, представьте себе сверхразумного инопланетянина, пытающегося понять работающий компьютер, который распечатывает мой Психологический словарь на лазерном принтере.Просто исследуя физический механизм компьютера и принтера, он никогда не поймет, что на самом деле делает компьютер; или, по крайней мере, в его объяснении не хватало бы самого важного и интересного в поведении компьютера.

Во-вторых, целенаправленное поведение может происходить естественным образом без какого-либо участия нейронных механизмов. Например, одноклеточный парамеций, в изобилии встречающийся в стоячих водоемах, перемещается, избегает препятствий, плавая вокруг них, собирает пищу и отступает от опасности.Он может вращаться в стеклянной трубке, чтобы убежать, и он может даже учиться на собственном опыте, хотя неудивительно, что некоторые нейробиологи задаются вопросом, действительно ли это обучение. Однако у парамеция нет нервной системы, и его единственная клетка даже не является нейроном; следовательно, это убедительное доказательство того, что нейробиология не может объяснить все формы поведения.

Какая статья в вашем словаре, по вашему мнению, самая интересная и почему?

Меня просят выбрать самое увлекательное произведение, как если бы меня попросили выбрать любимого ребенка, а я этого не сделаю.Я нахожу тысячи статей увлекательными, но определяющая эвристика статьи вместе с различными конкретными эвристиками, на которые имеются перекрестные ссылки, описывает идеи, которые настолько увлекли других, что были удостоены единственных двух Нобелевских премий, когда-либо присуждаемых за чисто психологические исследования. Эвристика — это грубая процедура или практическое правило для принятия решения, формирования суждения или решения проблемы, и все мы все время пользуемся эвристикой. Американский исследователь Герберт Саймон ввел термин в его современном психологическом смысле в 1957 году, чтобы объяснить, как люди, принимающие решения с ограниченной рациональностью, решают проблемы, когда у них нет времени или ресурсов для тщательного изучения всех доступных возможностей, и он получил первую Нобелевскую премию за эта работа.Два десятилетия спустя израильско-американские психологи Амос Тверски и Даниэль Канеман обнаружили и экспериментально исследовали большое количество предубеждений в человеческом мышлении, которые можно отнести к определенной эвристике, и в 2002 году Канеман был награжден за эту работу второй Нобелевской премией Тверски. умер несколькими годами ранее.

Типичным примером является ошибка конъюнкции: студентам старших курсов показали портреты гипотетического человека по имени Линда (молодой, одинокий, глубоко озабоченный социальными проблемами и вовлеченный в антиядерную деятельность) и спросили, более вероятно, что Линда была кассиром в банке или что Линда была кассиром в банке, которая была активной участницей феминистского движения.Не менее 86% студентов сочли более вероятным, что Линда была кассиром в банке, которая была активна в феминистском движении, хотя вероятность соединения A и B никогда не может быть больше, чем вероятность A. Ошибка возникает из-за использование эвристики репрезентативности, согласно которой люди оценивают вероятность того, что что-то принадлежит определенному классу, исходя из того, насколько оно типично для этого класса. Поскольку Линда кажется более типичной для кассиров-феминисток, чем для кассиров в целом, многие люди впадают в ошибку конъюнкции в этом примере.

В начало>

Избранные блоги

Какое ты млекопитающее?
7 июля 2016 г.
Узнайте, какое млекопитающее напоминает вашу личность, пройдя нашу викторину.

Хронология динозавров
28 апреля 2016 г.
Пройдите ускоренный курс истории динозавров с помощью нашей инфографики.

История Международной космической станции
16 февраля 2016 г.
Мы собрали краткую историю этого невероятного подвига в области человеческой инженерии, политики и храбрости.

Больше сообщений в блогах о науке и технологиях можно найти в архивах блогов OUP>

В начало>

Ещё от OUP

Будьте в курсе новостей Oxford University Press, выбрав получение информации несколькими способами:

Чтобы получать информацию о наших последних публикациях, включая новости науки и технологий, а также специальные предложения, присоединяйтесь к нашему списку рассылки

Подключайтесь через наши каналы в социальных сетях

Чтобы получать последние новости, связанные с Oxford Reference , включая обновления и сообщения в блогах, подпишитесь на RSS-канал

Получите информацию прямо на свой рабочий стол с помощью RSS-канала «Знаете ли вы?»

Вернуться к началу>

% PDF-1.2
%
974 0 объект
>
эндобдж
xref
974 76
0000000016 00000 н.
0000001872 00000 н.
0000001972 00000 н.
0000002518 00000 н.
0000002848 00000 н.
0000003276 00000 н.
0000004395 00000 н.
0000004689 00000 н.
0000004812 00000 н.
0000004835 00000 н.
0000006018 00000 н.
0000006041 00000 н.
0000007882 00000 н.
0000007905 00000 н.
0000009701 00000 п.
0000009724 00000 н.
0000010023 00000 п.
0000011149 00000 п.
0000012934 00000 п.
0000012957 00000 п.
0000014846 00000 п.
0000014869 00000 п.
0000014999 00000 н.
0000016807 00000 п.
0000016830 00000 п.
0000017117 00000 п.
0000018923 00000 п.
0000018947 00000 п.
0000018969 00000 п.
0000020799 00000 п.
0000020823 00000 п.
0000022697 00000 п.
0000022720 00000 п.
0000023779 00000 п.
0000023802 00000 п.
0000024314 00000 п.
0000024338 00000 п.
0000026442 00000 п.
0000026466 00000 н.
0000028426 00000 п.
0000028450 00000 п.
0000032007 00000 п.
0000032031 00000 н.
0000037180 00000 п.
0000037204 00000 п.
0000042806 00000 п.
0000042830 00000 п.
0000047796 00000 п.
0000047820 00000 н.
0000052690 00000 п.
0000052714 00000 п.
0000057206 00000 п.
0000057230 00000 п.
0000062113 00000 п.
0000062137 00000 п.
0000067334 00000 п.
0000067358 00000 п.
0000072502 00000 п.
0000072526 00000 п.
0000077180 00000 п.
0000077204 00000 п.
0000081743 00000 п.
0000081767 00000 п.
0000084518 00000 п.
0000084542 00000 п.
0000087738 00000 п.
0000087762 00000 п.
0000092077 00000 п.
0000092101 00000 п.
0000095470 00000 п.
0000095494 00000 п.
0000097147 00000 п.
0000097170 00000 п.
0000097753 00000 п.
0000002036 00000 н.
0000002495 00000 н.
трейлер
]
>>
startxref
0
%% EOF

975 0 объект
>
эндобдж
976 0 объект
>
эндобдж
1048 0 объект
>
транслировать
Hc«b«X

Как развитие науки и технологий влияет на занятость и образование

Аннотация

Лучшее понимание того, как развитие науки и технологий влияет на создание новых профессий и последующие изменения в образовательных программах, может помочь лицам, принимающим решения все уровни нашего общества.В результате исследований и разработок достигаются инновации, что приводит к созданию новых профессий и спросу на сотрудников, обладающих опытом в этих новых областях. Чтобы удовлетворить этот спрос, университеты и колледжи часто пересматривают свои программы, чтобы удовлетворить эти потребности. В этом документе описаны несколько источников данных, которые могут помочь нам изучить взаимосвязь между достижениями в отрасли, новыми профессиями и изменениями в образовании с течением времени.

В этой статье я исследую, как можно понять, каким образом достижения в области науки, техники, математики и технологий влияют на занятость и образование, с конечной целью, возможно, предсказать, когда эти изменения могут произойти.Общая концепция заключается в том, что новые разработки в области науки и техники широко применяются в отраслях по мере их расширения и совершенствования. Это приводит к тому, что работодатели требуют экспертизы в новых областях и часто приводят к определению новых профессий. Обычно именно на этом этапе университеты и колледжи пересматривают свои программы, чтобы удовлетворить потребность работодателей в освоении новых профессиональных специальностей. Например, спрос со стороны работодателей на опыт в области больших данных, прогнозной аналитики и машинного обучения за последние 5 лет или около того побудил многие университеты создавать программы на получение степени в области науки о данных.

В этой статье я описываю несколько источников данных, большинство из которых поступают от Федерального правительства США. Нам нужна информация обо всех этапах процесса с течением времени (например, о достижениях в науке и технологиях, изменениях в занятости и отрасли, а также о новых программах получения степеней и сертификатов в университетах), чтобы понять исторические тенденции и то, как взаимодействуют отдельные части. Наиболее полезная информация, вероятно, будет получена из изменений в профессии и отрасли, которые должны быть отражены в системах классификаций, таких как Североамериканская система отраслевой классификации (NAICS) и Система стандартной профессиональной классификации (SOC).Итак, я описываю эти системы в этой статье.

В течение многих лет Соединенные Штаты предоставляли федеральное финансирование исследований и разработок (НИОКР), при этом наибольшие доли поступали в Министерство обороны, Министерство здравоохранения и социальных служб, Министерство энергетики, Национальный научный фонд (NSF), НАСА. , Министерство сельского хозяйства и Министерство торговли (1). Мы можем использовать информацию о программах государственного финансирования, опубликованных графиках дисциплин (например, информатика, статистика, математика, естественные науки) и данные Национального центра науки и инженерной статистики, чтобы установить исторические тенденции в развитии науки и технологий.

На протяжении всей статьи я предлагаю некоторые направления исследований для объяснения этих взаимодействий на основе исторических тенденций и изменений в развитии науки и технологий, профессиях и университетской среде.

Прогнозы занятости от Бюро статистики труда

Бюро статистики труда (BLS) публикует прогнозы занятости с 1960 года с целью предоставления информации о возможностях карьерного роста студентам, соискателям работы и политикам.Каждые 2 года BLS публикует прогноз занятости на 10 лет вперед в более чем 300 различных отраслях и 800 профессиях. Последние прогнозы на период 2016–2026 гг. Были опубликованы в октябре 2017 г. (2). Я описываю этот процесс здесь, потому что он информирует нашу концепцию взаимодействия между отраслью и профессиональной занятостью.

Процесс прогнозирования занятости включает серию из шести основных этапов моделирования, как показано на рис. 1 (3). Каждый из этих шагов основан на разных моделях, процессах и связанных предположениях (4).Важно отметить, что на различных этапах моделирования делаются важные предположения, такие как предположение о полной занятости в макромодели, используемой для агрегированных экономических прогнозов. Все допущения моделирования четко описаны в BLS (4).

Рис. 1.

Эти шесть шагов дают обзор процесса, который BLS использует для прогнозирования занятости на 10 лет в будущем. Мы можем рассматривать это как четыре основных аспекта процесса: ( i ) размер будущего населения определяет рабочую силу, ( ii ) рабочая сила определяет возможный размер будущей экономики, ( iii ) ) для достижения будущей экономики потребуются определенные отраслевые уровни и уровни занятости, и ( iv ) отраслевой спрос определяет будущие занятия и вакансии (3).Печатается по исх. 3.

Общая логика процесса приводится ниже. Во-первых, основной движущей силой будущей занятости является количество работающих. Количество доступных рабочих, в свою очередь, повлияет на возможный уровень производительности и спроса в будущей экономике. Это впоследствии способствует увеличению объемов производства в отрасли и занятости, необходимых для достижения прогнозируемого уровня производительности и спроса. Я делаю краткий обзор этих шагов; более подробная информация представлена ​​на веб-сайте BLS Employment Programs (5).

Прогнозы рабочей силы.

BLS получает прогнозы рабочей силы на целевой год, используя данные из прогнозов Бюро переписи населения США (6). Бюро переписи населения прогнозирует размер населения на основе различных предположений (высокий, средний и низкий) в отношении рождаемости, смертности и чистой международной миграции. BLS использует проекцию среднего уровня. Чистая международная миграция оказывает прямое влияние на все возрастные группы и может значительно изменить состав будущей рабочей силы, а также прогнозируемую структуру валового внутреннего продукта (ВВП).

Уровень постоянного постоянного населения в будущем необходимо пересчитать в прогнозируемую численность гражданского неинституционального населения. Дети не будут задействованы в рабочей силе, поэтому вычитается прогнозируемое количество детей в возрасте от 0 до 15 лет. Затем вычитается количество людей в вооруженных силах, чтобы получить прогнозируемое гражданское население. Это делается для категорий, основанных на возрасте, поле, расе и этнической принадлежности. Оценка количества людей в учреждениях (например, тюрьмах, домах престарелых) также вычитается из каждой группы.

Преобразование неинституционального постоянного населения в рабочую силу необходимо для соответствия коэффициентам участия в рабочей силе, полученным из текущего обследования населения. Коэффициенты участия рабочей силы прогнозируются на целевой год путем сначала сглаживания коэффициентов на основе скользящих медиан, преобразования сглаженных коэффициентов в логиты, подгонки прямой линии, расширения до целевого года и преобразования обратно в коэффициенты. Прогнозируемый уровень участия для каждой группы (возраст, пол, раса и этническая принадлежность) умножается на соответствующий прогноз гражданского неинституционального населения.Это дает прогнозируемую рабочую силу для каждой группы, которая складывается вместе, чтобы произвести общую гражданскую рабочую силу.

Прогноз совокупной экономики.

Прогнозируемый размер будущей рабочей силы — важная переменная, используемая для составления макроэкономических прогнозов совокупной экономики, что является следующим шагом в этом процессе. BLS использует модель, лицензированную Macroeconomic Advisers, LLC. Модель предназначена для достижения решения с полной занятостью в конце целевого периода.[Это предполагает, что любая безработица носит фрикционный характер (сотрудники уходят, чтобы занять более выгодное положение), и существует достаточный спрос на работу для всех, кто хочет это сделать.] Помимо размера рабочей силы, другими внешними переменными в модели являются цены на энергоносители и предположения о налогово-бюджетной политике. Эта модель предоставляет информацию о прогнозируемой занятости, объеме производства, ценах, производительности и многом другом. Наиболее важными переменными для прогнозируемой занятости являются занятость вне сельского хозяйства, производительность труда и ВВП.Эти переменные ограничивают прогнозы производства и занятости в отрасли.

Отраслевые прогнозы.

Прогнозируемый спрос является ключевым фактором при определении будущих рабочих мест. На этом этапе прогнозы конечного спроса из макроэкономической модели экономики разбиваются на подробные категории. Они используются для оценки типов товаров, приобретаемых в каждой из этих категорий. Результатом является матрица конечного спроса, в которой строки соответствуют категориям спроса, а столбцы представляют группы товаров.Это приводит к подробному распределению ВВП, которое обеспечивает компонент спроса межотраслевой модели экономики.

ВВП учитывает продажи конечным покупателям, а не промежуточные закупки, необходимые для создания конечного продукта. Например, ВВП будет включать в себя покупку автомобиля, но не сталь, из которой он был построен. Модель «затраты-выпуск» (I-O) на этом этапе процесса дает оценку выпуска и занятости на отраслевом уровне, необходимых для производства заданного уровня ВВП.

Для модели ввода-вывода требуется четыре таблицы. В таблице использования показано использование сырьевых товаров по отраслям, а в таблице производства указывается товарный выпуск каждой отрасли. Они преобразуются в форму коэффициентов, а затем используются для получения таблицы прямых потребностей и таблицы доли рынка, соответственно. Таблица прямых потребностей показывает, как промышленность использует сырьевые товары в своем производственном процессе, а таблица рыночных долей показывает объем производства каждой отрасли.

Соотношение, полученное Бюро экономического анализа, преобразует прогноз спроса на товары в прогноз промышленного производства с использованием таблиц прямых потребностей и доли рынка, как показано здесь: g = D (I — BD) −1e, где g — вектор выпуска отечественной промышленности по секторам, B — таблица прямых потребностей, D — таблица рыночных долей и e — вектор конечного спроса по секторам сырьевых товаров.

Затем определяется занятость, необходимая для производства прогнозируемой продукции отрасли. Объем производства в отрасли, уровень заработной платы в отрасли по отношению к цене выпуска и время используются в регрессионной модели для оценки часов, отработанных в отрасли. Среднее количество часов в неделю для каждой отрасли также оценивается как функция времени и уровня безработицы на этом этапе моделирования. Эти данные о часах используются для расчета заработной платы по отраслям.

Занятость на производстве.

BLS составляет прогнозы занятости на этом заключительном этапе и публикует их в Национальной матрице занятости.Эта матрица предоставляет информацию о занятости по детализированным профессиям в сфере заработной платы и для различных классов работников. Это подсчет несельскохозяйственных наемных и окладных рабочих мест (самая большая группа), самозанятых работников, работников сельскохозяйственной промышленности и работников частных домохозяйств. Эта информация предоставляется для базового и целевого года.

BLS исследует несколько факторов, которые могут повлиять на спрос на профессию в отрасли. К ним относятся технологические инновации, изменения в методах производства, замена продукта и многое другое.Интересно отметить, что BLS также моделирует и оценивает количество вакансий в результате увольнения из-за миграции сотрудников на другие должности или ухода с рабочей силы и включает эту информацию в Национальную матрицу занятости.

Развитие промышленности и технологий

Система NAIC.

Как мы видели в предыдущем разделе, изменения в отраслевом спросе и технологические инновации являются важными факторами, влияющими на будущую занятость на производстве.Кроме того, прогнозируемая занятость, опубликованная BLS, приводится для детализированных отраслей и профессий. Таким образом, я описываю отраслевые системы классификации, используемые BLS и другими федеральными агентствами. Эти системы обеспечивают основу для присвоения кодов заведениям, позволяя последовательно собирать данные и анализировать экономическую статистику по отраслям с течением времени.

Федеральные статистические агентства использовали Систему стандартной отраслевой классификации (SIC) в 1939 году, когда она была впервые опубликована бывшим Бюджетным бюро, которое сейчас является Управлением и бюджетом (OMB).Как и все системы классификации, она периодически обновлялась. Однако экономические изменения, такие как развивающаяся экономика, ориентированная на услуги, более широкое использование компьютеров, быстро развивающиеся технологии и глобализация, обусловили необходимость изменения системы отраслевой классификации.

В 1992 году OMB создало Комитет по политике экономической классификации для разработки новой системы отраслевой классификации. Комитет работал со статистическими агентствами Канады и Мексики над разработкой NAICS. В отличие от системы SIC, эта система была основана на производстве, что устраняет различия в определениях и ориентировано на развивающуюся экономическую деятельность.Система NAICS была впервые введена в 1997 г. отчасти для того, чтобы учесть рост услуг по сравнению с производством, который необходимо было учитывать в системе отраслевой кодировки. NAICS периодически пересматривается, чтобы отразить изменения в экономике стран Северной Америки (7, 8).

В NAICS используется шестизначная иерархическая система кодирования. Экономическая деятельность подразделяется на 20 секторов. Эти секторы можно сгруппировать в те, которые в основном представляют собой секторы производства товаров или услуг. В качестве примера выборка кодов НАИКС на двузначном уровне показана на рис.2. В экономическом анализе часто используются более подробные коды НАИКС на трех- или даже шестизначном уровне.

Рис. 2.

Пример двузначных отраслевых кодов на основе иерархии NAICS.

Развитие науки и технологий.

Финансирование, предоставляемое федеральным правительством США, возможно, является одним из основных факторов, стимулирующих развитие науки и технологий в промышленности и академических кругах. Понимание государственных инвестиций в НИОКР поможет понять, как технологии развивались на протяжении многих лет.Отличный источник исторической информации и данных о федеральном финансировании НИОКР агентством доступен в Американской ассоциации развития науки (AAAS) (9).

Руководители программ и менеджеры федеральных финансовых агентств разрабатывают исследовательские программы на основе их понимания и знаний о новых разработках в науке и технологиях. Их мотивация — финансирование перспективных новых идей и исследований на благо нашей страны и продвижение инноваций. Например, федеральные доллары, вложенные в разработку новых лекарств, спасают жизни и создают новые рабочие места.

Агентства Министерства обороны (DoD), связанные с армией, флотом и военно-воздушными силами, имеют опыт финансирования работ по фундаментальным и прикладным исследованиям, а Министерство обороны имеет наибольшую долю федеральных долларов на НИОКР (9). Самым долгим из финансирующих агентств Министерства обороны США является Управление военно-морских исследований (ONR) (10). ONR был основан в 1946 году для продолжения сотрудничества между правительством, академическими кругами и промышленностью, начатого во время Второй мировой войны, результатом которого стало множество технологических инноваций.Интересно отметить, что ONR предшествовал NSF, который был основан в 1950 году.

Я обсуждаю, как собрать историческую информацию о федеральном финансировании НИОКР, используя ONR в качестве примера. Повестка дня исследования и конкурсы заявок публикуются в объявлениях или объявлениях агентства. Текущие и прошлые заявки на участие в их программах доступны на веб-сайте ONR (11) и должны быть аналогичным образом доступны на веб-сайтах других финансирующих агентств. Есть два других потенциально полезных источника данных о финансировании: программа исследований инноваций в малом бизнесе (SBIR) и Междисциплинарная исследовательская инициатива университетов (MURI).Эти две программы связаны со всеми видами вооруженных сил, а не только с ВМФ.

MURI — это большие усилия, финансирующие междисциплинарные группы академических исследователей. Темы ежегодно предлагаются сотрудниками программ Министерства обороны и выбираются на основе их потенциала для создания технологий двойного назначения, критически важных для национальной обороны и коммерческих приложений. Награды MURI обычно финансируются на гораздо более высоком уровне, чем награды для одного исследователя, для поощрения инноваций и ускорения исследований.

Программа SBIR предоставляет финансирование малым предприятиям для поддержки и стимулирования технологических инноваций в промышленности. Как и программа MURI, темы SBIR разрабатываются сотрудниками программ участвующих федеральных агентств (12), и они отражают возможности для дальнейшего развития и коммерциализации достижений в исследованиях и технологиях. Темы SBIR за последние 10 лет доступны в сети (13).

Бизнес и промышленность также финансируют НИОКР. Данные об этих инвестициях были собраны с помощью Business R&D and Innovation Survey, которое представляет собой исследование, проведенное Бюро переписи населения Национального центра научно-технической статистики (14).Это ежегодный опрос компаний обрабатывающей и непроизводственной отраслей. Обзор предоставляет информацию об уровнях финансирования, типах финансирования, занятости, профессиях, инновациях и интеллектуальной собственности для различных уровней NAICS.

Сроки в науке и технологиях.

Сроки основных достижений в различных дисциплинах, таких как математика, статистика, информатика, физика и инженерия, также могут быть информативными. Они существуют в Интернете, и простой поиск предоставит множество ресурсов и графиков.Однако веб-источники могут быть ненадежными и подверженными ошибкам, поэтому разумно использовать данные государственных органов, уважаемых компаний и профессиональных ассоциаций.

Другими потенциальными источниками информации о том, как наука и технологии меняются с течением времени, являются профессиональные ассоциации, такие как AAAS, Ассоциация вычислительной техники и Американское физическое общество. В этих крупных профессиональных сообществах часто есть группы, которые занимаются конкретными тематическими областями своей дисциплины.Историческое развитие этих групп может дать график достижений в области науки и техники. Например, Американская статистическая ассоциация (ASA) имеет разделы, посвященные конкретным областям или приложениям статистики. Эти секции обычно создаются, когда есть достаточный прогресс в данной области и членство, чтобы оправдать секцию. Рис. 3 показывает, когда были созданы секции ASA, и включает некоторые интересные этапы на этом пути.

Рис. 3.

Временная шкала показывает год, в котором были созданы секции ASA.Разделы ASA сосредоточены на конкретных аспектах или приложениях статистики, когда есть значительное количество членов, заинтересованных в этой области, наряду с соответствующими математическими и / или научными основами.

Новые профессии

В этом разделе я описываю источники данных о профессиях в Соединенных Штатах, поскольку новые и появляющиеся профессии являются основной причиной, по которой университеты разрабатывают новые программы. Студенты должны иметь образование и навыки, необходимые для работы. Сначала я расскажу о системе SOC и связанной с ней профессиональной структуре, называемой Сетью профессиональной информации (O * NET).В заключение я рассмотрю альтернативные источники профессиональной информации, такие как данные с веб-сайтов с объявлениями о вакансиях.

Система SOC.

Федеральное правительство впервые опубликовало информацию о занятиях по переписи 1850 года (15). Ранние системы классификации подчеркивали отрасль, а не характеристики работы, выполняемой сотрудником. Данные по профессиям собирались чаще с помощью ежемесячного обследования рабочей силы (1942 г.), а в 1965 г. Министерство труда опубликовало третье издание своего словаря «Словарь профессиональных названий » (16).Информация о занятиях, собранная в результате переписи населения, была основана на данных обследований домашних хозяйств и не могла быть легко сопоставима с данными обследований на уровне заведений. Еще больше усложняло ситуацию то, что описания профессий из Словаря профессиональных названий (16) было нелегко связать с информацией из обследований и переписи. Таким образом, правительство разработало SOC в 1977 году, а его новая редакция была переиздана в 1980 году. Она периодически пересматривается. Последний стандарт будет выпущен в 2018 году.

SOC — это федеральный статистический стандарт, который используется для сбора, анализа или распространения данных о профессиях. SOC охватывает все профессии, в которых работа выполняется за плату или для получения прибыли. Он не включает те профессии, которые присущи только волонтерам. Профессия классифицируется на основе выполняемой работы, а также может быть основана на навыках, образовании или обучении, необходимых сотруднику для выполнения работы. По данным SOC на 2010 год, насчитывается более 800 детализированных профессий.Все они вместе образуют около 450 широких профессий, 98 второстепенных групп и 23 основные группы.

Для понимания возникающих профессий важно отметить, что некоторые профессии относятся к категории «все остальные» в группе. Это происходит, когда детализированные занятия в широкой группе не учитывают всех рабочих. Этим ярлыком часто присваиваются новые и появляющиеся профессии.

НЕТТО.

O * NET — это программа, спонсируемая Министерством труда.Программа создает и поддерживает базу данных с описанием занятий по ~ 1000 профессий в экономике США. База данных является общедоступной бесплатно и постоянно обновляется.

Последней версией является база данных O * NET 22.3, которая доступна для загрузки в нескольких форматах по лицензии Creative Commons (17). Помимо названий профессий, в базе данных есть характеристики работников и должностей, перечисленные здесь:

  • • Знания, навыки и способности

  • • Образование, опыт и подготовка

  • • Интересы, рабочие ценности и стили работы

  • • Рабочие действия и возникающие задачи

O * NET использует модель контента в качестве основы для идентификации информации о работе.Эта модель охватывает аспекты профессий с использованием дескрипторов, ориентированных на работу, и людей, использующих факторы, ориентированные на сотрудников. Дескрипторы, ориентированные на работу, включают профессиональные требования, характеристики персонала и информацию о профессии (например, должности, задачи). Факторы, ориентированные на работника, включают характеристики работника (например, способности), требования (навыки, знания и образование) и опыт.

В исходной базе данных O * NET, выпущенной в 1998 г., использовались профессии из программы BLS «Статистика профессиональной занятости» (OES).Программа O * NET была преобразована в таксономию на основе SOC в 2000 году, что соответствует тому же стандарту, который используется BLS и другими агентствами. База данных O * NET-SOC за июнь 2009 года стала третьим изменением в таксономии и включила 153 новых профессии, основанных на исследованиях новых и возникающих профессий. Помимо включения новых и появляющихся профессий, O * NET-SOC классифицирует профессии на более подробных уровнях, чем SOC (18) (рис. 4).

Рис. 4.

2010 База данных O * NET-SOC включает больше профессий, чем определено SOC.Некоторые из них — новые и появляющиеся профессии (18). Печатается по исх. 17, Ресурсный центр O * NET Министерства труда, занятости и обучения США (USDOL / ETA). Используется по лицензии CC BY 4.0. O * NET® является товарным знаком USDOL / ETA.

В 2006 году заинтересованными сторонами O * NET был разработан процесс для выявления, оценки и включения новых профессий, не включенных в базу данных O * NET-SOC. Они сосредоточились на новых профессиях, созданных в быстрорастущих отраслях. Два основных критерия, которые они используют для определения новых и появляющихся профессий, заключаются в следующем: ( i ) в данной профессии выполняется существенно различающаяся работа и ( ii ) она не представлена ​​в текущей таксономии O * NET.

Согласно исследованию O * NET, новая профессия — это та, которая также имеет значительную занятость; имеет положительную скорость роста; возник в результате изменений в обществе, законодательстве или деловой практике; и имеет соответствующие профессиональные ассоциации и профессиональные публикации или журналы (19, 20). Обратите внимание, что новое занятие может развиться из-за изменений в технологии, что важно для предлагаемой нами концепции моделирования. BLS также рассмотрел, как можно определить местонахождение и определить новые профессии.В нем упоминаются технологические изменения как ключевой фактор развития профессий, а также появление новых отраслей, с которыми они связаны.

OES.

Программа BLS OES (21) является богатым источником профессиональных данных. OES собирает данные о несельскохозяйственных наемных и окладных рабочих и публикует оценки занятости и заработной платы для ~ 800 профессий. Эти оценки доступны для разных уровней географии: нации, по штатам, по метрополиям и за пределами метрополии.Оценки также публикуются для более чем 450 промышленных групп на национальном уровне.

Статистика OES публикуется ежегодно на основе полной выборки из ~ 1,2 миллиона заведений. Последняя информация о заработной плате и занятости относится к маю 2016 года и была опубликована весной 2017 года. Обзор OES основан на отраслевой классификации NAICS и SOC 2010 года. В ходе опроса раз в полгода проводится выборка около 200 000 заведений, и требуется 3 года, чтобы собрать полную выборку из 1,2 миллиона респондентов.Это означает, что информация, собранная от 400 000 заведений за 1 год, используется в годовых оценках за 3-летний период. Таким образом, годовые данные OES не являются временными рядами в строгом смысле слова. Однако их можно использовать, чтобы получить представление об изменениях в заработной плате несельскохозяйственных профессий с течением времени.

На веб-сайте OES в BLS есть данные на различных географических уровнях, начиная с 1997 года (22). Некоторые отраслевые данные доступны только на национальном уровне за 1988–1995 годы.

Сайты поиска работы.

Названия профессий, используемые работодателями, не обязательно совпадают с названиями, указанными в SOC, и некоторые из названий могут указывать на новые и появляющиеся профессии. Поэтому было бы интересно собирать данные с веб-сайтов по поиску работы с течением времени.

Несколько компаний по сбору и анализу вакансий могут служить потенциальными источниками данных. Примеры включают Burning Glass Technologies (https://www.burning-glass.com/), Help Wanted Online от Conference Board (https: // www.Conference-board.org/), LinkedIn (https://www.linkedin.com/), Indeed (https://www.indeed.com/), Monster (https://www.monster.com/), и даже объявления о вакансиях от Федерального правительства США на сайте USAJOBS (https://www.usajobs.gov/).

Объявления о вакансиях будут содержать описание должностей, а также навыков и образования, необходимых для выполнения своих обязанностей. Информацию о вакансии можно было извлечь из Интернета, а анализ текста можно было использовать для создания таксономии. Анализ данных этого типа с течением времени может выявить новые и появляющиеся профессии.

Развитие университетских программ

Университеты реагируют на возникающие профессии, создавая программы степеней и сертификатов, необходимые для подготовки кадров будущего. Национальный центр статистики образования (NCES) собирает данные о высших образованиях и специальностях. Подобно отраслям и профессиям, NCES использует систему классификации учебных программ. Это называется Классификацией учебных программ (CIP) (23). CIP была впервые разработана в 1980 году и пересматривалась четыре раза, последняя редакция произошла в 2010 году.

Программа CIP не предназначена для дублирования определенных специальностей или областей обучения. Вместо этого он разделен на общие категории, в которые можно отнести университетские программы. Большинство классов CIP соответствуют академическим и профессиональным программам, предлагаемым на уровне средней школы. Для включения в CIP учебная программа должна быть предложена учебным заведением; включать больше, чем отдельные или не связанные между собой курсы; и включают набор опыта обучения, ведущего к некоторой точке завершения, например, к получению степени или сертификата.

Подробные категории CIP соответствуют шестизначным кодам и представляют собой конкретные учебные программы. Они представляют собой базовую единицу анализа при составлении отчетов по областям обучения. Также есть четырех- и двузначные коды.

Пересмотр CIP 2010 года проводился за 2-летний период. Одним из этапов этого многоступенчатого процесса было сканирование веб-сайтов учреждений для выявления новых и появляющихся программ. Частично это было сделано путем изучения университетских каталогов, сравнения названий и описаний с существующей таксономией CIP и определения того, представляют ли различия новые и отдельные области исследования.

Интересный рисунок с использованием данных NCES был создан Куоктрунгом Буй из Национального общественного радио (24). На этом интерактивном графике показаны специальности колледжей с 1970 по 2011 годы, а также их доля степеней, присуждаемых с течением времени. Можно щелкнуть категорию, чтобы просмотреть график отдельных общих специальностей.

Собираем все вместе

Предлагаемая концептуальная модель начинается с изменений в науке и технологиях с течением времени. Это, в свою очередь, способствует изменениям и инновациям в отрасли по мере развития компаний и использования преимуществ зрелых достижений в науке и технологиях.Новые технологии и процессы потенциально могут создавать новые рабочие места или профессии. Чтобы оставаться актуальными, университеты и образовательные учреждения должны разрабатывать новые программы в ответ на эти новые и появляющиеся профессии.

Рецензент этой статьи справедливо отметил, что точка зрения в этой статье сосредоточена на новых и появляющихся рабочих местах, которые создают потребность образовательных учреждений в их предоставлении. Это должно быть исследовано и подтверждено доказательствами и данными. Чтобы исследовать эти потенциальные связи, нужны данные для разработки модели взаимодействия между достижениями в науке и технологиях, изменениями в отрасли и профессиях, а также новыми образовательными программами.В этой статье я предоставил информацию об источниках данных для этих трех основных аспектов потенциальной модели, где была подчеркнута доступность данных с течением времени.

Было бы интересно получить исторические данные, как уже упоминалось, а затем изучить взаимодействия посредством визуализации и сетевого анализа. Такое изучение данных может дать понимание и предложить модели для прогнозирования новых профессий.

Хотя этот пример не включает все аспекты источников данных, описанных в этой статье, мы надеемся, что он послужит иллюстрацией одного подхода к обнаружению потенциально новых профессий, которые затем могут быть связаны с развитием науки и технологий и изменениями в образовательных предложениях.

Эта идея основана на работе Priebe et al. (25) назвали количественным сканированием горизонта. Они исследовали идею о том, что научные прорывы и инновации происходят, когда информация объединяется из разрозненных областей. Другими словами, синтез идей из разных дисциплин может породить новые идеи. Priebe et al. (25) разработали подход логарифмического отношения шансов, чтобы определить, когда одна группа готова объединить две дисциплины, что приведет к научному прогрессу. Набор данных, который они использовали, был основан на исследовательских работах и ​​графиках соавторства.

Концепция количественного сканирования горизонта может быть применена к описаниям должностей, полученным с веб-сайтов поиска работы, где каждое описание должности является документом, а цель состоит в том, чтобы выявить новые профессии. Если данные будут доступны с течением времени, то можно использовать этот подход для прогнозирования профессий, которые, как мы знаем, недавно появились, например, специалистов по обработке данных.

Сноски

  • Автор: W.M. написал газету.

  • Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.

  • Настоящий документ является результатом Коллоквиума Артура М. Саклера Национальной академии наук «Моделирование и визуализация достижений науки и технологий», который проходил 4–5 декабря 2017 г. в Центре национальных академий имени Арнольда и Мейбл Бекман. наук и инженерии в Ирвине, Калифорния. Полная программа и видеозаписи большинства презентаций доступны на веб-сайте NAS по адресу www.nasonline.org/modeling_and_visualizing.

  • Эта статья представляет собой прямое представление PNAS.К.Б. Приглашенный редактор по приглашению редакционной коллегии.

Наука и технология не просто равны науке

Термины «наука» (Hanyu Pinyin: Kēxué ) и «технология» ( Jìshù ) в западных языках обычно используются отдельно с разными смыслов или вместе как «наука и технология». Тем не менее, они часто упоминаются как « Kēxué Jìshù » или даже сокращенно «научные технологии ( Kējì )» в Китае (аналогично используется в Японии).Это не только вызывает большую путаницу в концептуальном содержании, но и вводит в заблуждение на практике. Сознательно или бессознательно он приравнивает технологию к науке — разве вы не знаете, что даже многие политики и ученые рассматривают науку как «продуктивность» (мы должны знать, что сама наука не равна продуктивности, которая должна быть достигнута с помощью технологий, а также сложных и последовательный процесс, чтобы претворить его в жизнь), а обычные люди поклоняются ему как Богу богатства?

На самом деле, наука и технология четко различаются как по содержанию, так и по содержанию.Наука в целом — это система знаний с природой в качестве объекта изучения (плюс общество и даже отдельные люди), которая приобретается путем экспериментов, рассуждений, совершенствования, и т. Д. . Он также включает процесс и институт научной деятельности. Однако технология — это совокупность и рабочий процесс всех методов, программ, норм, материалов, и т.д., ., Созданных операторами, которые пытаются контролировать объективную среду и удовлетворять потребности жизни и производства, используя знания, особенно знание науки.Этимологически слово «наука» возникло в 14 веке и произошло от латинского слова scientia , что означает знание. С другой стороны, слово «технология» представляет собой соединение двух греческих слов — techne (умение, ремесло) и логотипов (логика, слово, речь), используемых для описания артефактов и методов их изготовления, и было формально адаптирован в 1859 году. Позже, хотя концепции этих двух слов в некоторой степени изменились, их основные значения сохранились.Таким образом, наука остается в области метафизики, такой как «Обучение ( Xué )» и «Путь ( Dào )», в то время как технология принадлежит противоположной области, такой как «Навык ( Shù )» или «Сосуд ( Ци ) ».

Исторически, имея в виду и человеческую цивилизацию, и эволюцию, наука (в этой статье в первую очередь относится к естествознанию) и технологии развивались почти независимо — общее время их брака или взаимодействия слишком короткое, чтобы его можно было принимать во внимание.Технологии впервые появились в ходе длительного процесса эволюции от обезьян до человека, например, в производстве инструментов и зажигании огня. Напротив, настоящее появление науки началось только с революции Коперника-Ньютона в 16-17 веках. Даже если вернуться к Древней Греции, ее история насчитывает менее 3000 лет. В течение долгого времени технология всегда сопровождалась практикой ремесленников, в то время как наука была в первую очередь «исключительным правом» философов-аристократов или людей, которые были наняты плутократами с древних времен до Средневековья и даже до раннего периода современности. наука.Если вернуться к началу современной эпохи, технология была разработана в одиночку, без помощи чистой науки. Изобретение паровой машины, положившее начало промышленной революции, действительно было результатом здравого смысла и практического опыта мастеров и инженеров, мало что получавших от механики и термологии. Только в 1800-х годах технологии стали опираться на науку. Рост индустрии синтеза красителей в Германии в 1850-х годах был первым примером объединения науки, техники и промышленности.

После Второй мировой войны отношения между наукой и техникой становились все более тесными: наука желает поддержки технологий, в то время как технологиям нужна наука как ступенька, особенно между так называемой «большой наукой» и «высокой наукой». технология». В результате наука иногда окрашивается в политику, военное дело или коммерцию, и переход от науки к технологиям становится все более прямым и мгновенным. В частности, в области информационных технологий и генной инженерии границы науки и техники в некоторых проектах уже были настолько неясными, что возникает так называемый «когнитивно-технический комплекс».Тем не менее, наука и технология, как правило, не одно и то же, и их не следует смешивать.

Так в чем же разница между наукой и техникой? Сложно составить полный список, но основные моменты можно резюмировать следующим образом. Во-первых, наука изучает саму природу, тогда как технология имеет дело с самодельными или воображаемыми искусственными объектами. Во-вторых, наука сосредотачивается на той части природы, которую можно исследовать и распознать, чтобы искать истину и приобретать знания; технология фокусируется на той части природы, которую можно использовать и которой можно манипулировать, чтобы подчеркнуть ее применение и преимущества для людей.В-третьих, наука движется любопытством и держится подальше от социальных отношений в реальности, тогда как технология ориентирована на миссию и тесно связана с социальными отношениями. В-четвертых, цели научных открытий обычно неочевидны и требуют постоянных допросов с большой периодичностью, тогда как цель технических изобретений часто очень ясна заранее и с меньшей случайностью. В-пятых, наука отвечает на вопросы «что» и «почему», тогда как технология должна отвечать «что делать» и «как делать».В-шестых, наука в основном использует такую ​​методологию, как экспериментирование, рассуждение, индукция и дедукция, в то время как в технологии часто используются исследование, проектирование, эксперименты и модификации. В-седьмых, конечные результаты научных исследований — это определенные теории или системы знаний, тогда как плоды технической деятельности — это процессы и искусственные объекты. В-восьмых, стандарт оценки науки является правильным или неправильным в зависимости от истины, тогда как утилитаризм — это мера технологии, оцениваемая по преимуществам и недостаткам или выгодам и потерям.В-девятых, наука до некоторой степени нейтральна по отношению к ценностям или имеет лишь несколько ценностных элементов. Напротив, технология имеет ценность везде и всегда. Между технологиями и ценностями существует неразрывная связь. В-десятых, согласно Р. К. Мертону, нормы науки — универсализм, коммунизм, бескорыстие и организованный скептицизм. Однако нормы технологии совершенно разные, которые направлены на получение экономической прибыли и материальных интересов, начиная с соглашения о конфиденциальности и заканчивая запатентованными изобретениями.

Следует подчеркнуть, что сущность науки направлена ​​на свободу: наука для нас, людей, является оружием в борьбе за свободу и направляет нас к новой свободе, оставляя позади прошлое, выживание и омрачение. Свобода, как внутренняя, так и внешняя, является предпосылкой развития науки; научное исследование требует духа свободного исследования. Основные концепции и принципы науки являются плодами свободного творения мыслей и свободного изобретения смысла.Научные достижения должны быть доступны для бесплатного обмена и публикации. По сравнению с наукой, свобода технологий сильно ограничена. Это не только означает, что развитие и использование технологий ограничено многими факторами объективной реальности. Более важно то, что, хотя технология может помочь людям избавиться от ограничений факторов окружающей среды и стать в определенной степени свободными, в то же время люди должны адаптировать технологию пассивно, что может привести к господству и правлению технология превыше человеческой природы и отчуждение некоторых людей.

Из самой природы науки легко увидеть, что наука, особенно научные мысли, методы и дух в своей основе, взаимосвязаны или дополняют гуманизм, который стремится к истине, доброте и красоте. Гуманизм без научного духа не является истинным, но неполным и несовершенным. Я не согласен с точкой зрения, что «наука — это палка о двух концах», и я не согласен с тем, что в истинном научном знании есть «негативное знание» или «разрушающее знание». Поэтому я категорически против действий, которые намеренно ставят гуманизм и научный дух на противоположные позиции, одновременно занимаясь антинаучной деятельностью под предлогом продвижения гуманизма.Несомненно, очевидно, что технология на самом деле является таким мечом из-за того, что она несет бремя полезности и ценности. Осторожное, разумное и правильное использование технологий может принести пользу людям, в то время как неправильное, экстремальное и злонамеренное использование технологий обязательно нанесет серьезный ущерб. Тем не менее, наука — это Прометей, а технология вполне может быть Прометеем Углом или Мефистофелем Дьяволом. Лично я считаю, что в науке не должно быть запретных зон, а технологии должны находиться под контролем.

Говоря, что в науке не должно быть запретных зон, я имею в виду, что мы НЕ ДОЛЖНЫ, а также НЕ МОЖЕМ определять границы и устанавливать запретные зоны для научных исследований. Причина НЕ ДОЛЖНА состоит в том, что наука — это деятельность по исследованию с непрерывным исследованием, чей дискретный объект и цель обычно неотличимы. Между тем области или вопросы науки взаимосвязаны и имеют общие основания, так что знание одного весьма полезно, зная другое. Таким образом, намеренное определение границ мало помогает, кроме ограничений для свободного развития науки; это разрушительно для фундаментальных и долгосрочных интересов и счастья человечества и может даже поставить под угрозу выживание человеческого вида.(Это можно легко представить, если упомянуть судьбу динозавров.) Причина НЕВОЗМОЖНОСТИ кроется в трудности, связанной с тем, кто может определять границы и как их проводить. Поскольку люди не обладают взглядом Божьих глаз, которые могут видеть все насквозь, определение границ и установление запретных зон легко противоречит изначальному желанию. Говоря о том, что технология должна контролироваться, я имею в виду, что оценка ценности должна проводиться комплексно на протяжении всего процесса технической деятельности: злые или некачественные технологии должны быть строго ограничены или запрещены любыми средствами; полезную технологию, преимущества которой значительно превосходят ее недостатки, следует использовать и применять должным образом, способствуя получению пользы и уменьшая вред в максимально возможной степени.Технологию, которую невозможно определить немедленно, можно замедлить, отложить на некоторое время, чтобы увидеть ее последствия, или протестировать в небольшом масштабе, пока после тщательного обдумывания не будут приняты правильные решения. Конечно, будет много конфликтов интересов и операционных трудностей, но логика должна быть ясной, а действия должны быть более или менее практичными.

Ценностное бремя и двойственный характер добра и зла в технологиях возлагают большие обязательства перед технологами в плане их социальной ответственности и моральной совести: они должны ставить интересы, выгоду и счастье человечества на первое место и никогда не предлагать их разум и души на алтаре дьявола.Поскольку современные технологии в основном происходят из науки, ученые также должны нести косвенную ответственность за результаты технологий. Они должны постоянно осознавать возможность ошибочного, экстремального или злонамеренного использования научных знаний, позволять публике знать правду и вовремя предупреждать общество. Они не должны произвольно выпускать полуфабрикаты за пределы лабораторий и научных сообществ, что может иметь разрушительные последствия, пока эти продукты не станут зрелыми и полностью изученными.Мощь, масштаб, масштабы, ввод и вывод современных технологий беспрецедентны, и последнее слово остается за людьми не технологами и учеными, а принимающими решения и господствующими иерархиями, которые, следовательно, должны брать на себя основную или даже полную ответственность. за результат техники.

Чтобы гарантировать, что наука и технология всегда приносят пользу, а не вред человечеству, необходимо одновременно принимать во внимание три неизбежных пути — систему, общественную концепцию и гуманные интересы.Во-первых, следует активизировать исследовательскую деятельность в области социальных наук и соответствующих социальных технологий для проведения и улучшения процессов консультаций, слушания, принятия решений, администрирования, надзора и законодательства, решая проблемы науки и техники по мере их возникновения; такие действия должны быть эффективными для нормализации и ограничения поведения руководящего органа и его отдельной стороны, чтобы гарантировать, что операция будет продолжаться ожидаемым курсом в максимально возможной степени.Во-вторых, представления людей о развитии, экономике, потреблении и даже их взгляды на природу и жизнь должны быть обновлены, чтобы заставить их жить в гармонии с природой, обществом и друг с другом, ведя людей, которые наслаждаются своей богатой материальными ценностями жизнью, в вечную жизнь. погоня за продвижением духа вместо погружения в ненасытное стремление к материальному богатству и роскошной сенсорной стимуляции. В-третьих, продвижение и усиление духовной цивилизации, соответствующей материальной цивилизации, с помощью гуманитарных наук, этики, религий и социального консенсуса, и постепенное устранение злых компонентов человечества, при одновременном расширении хороших компонентов через личный жизненный опыт и самоанализ, тем самым продвигая духовное состояние людей и помощь людям в заботливом отношении к себе, другим и природе.

Я не отчаявшийся пессимист и не слепой оптимист. Вместо этого я пытаюсь быть вольнодумцем, сохраняющим существенное противоречие между трезвым реализмом и благородным идеализмом. Я уверен, что с помощью доброты, человечности и мудрости науки безвестность не продлится долго, у людей определенно будет светлое будущее, если мы НЕ будем упрощенно следовать механистическому принципу древнего китайского философа Чжуанцзу: «Все машина создана для своей цели, которая должна быть в сознании производителя ».

Переводили: Синь Чжан (Пекинский университет языка и культуры, Пекин 100083, Китай) и Вэй Гун (Пекинский институт геномики, Пекин 101300, Китай)

Наука, технологии и общество Основные | Академики

Наука, технология и общество (STS) — это междисциплинарная область, изучающая условия, в которых происходят производство, распространение и использование научных знаний и технологических систем; последствия этой деятельности для различных групп людей.СТС опирается на историю и философию науки и техники, социологию и антропологию, исследования политики, а также исследования культуры и литературы; все это определяет режимы анализа, применяемые в полевых условиях. Межвузовская программа объединяет курсы, преподаваемые на различных факультетах, и разделена на три основных области: история науки и техники, философия науки и техники и подходы к науке и технологиям в области социальных наук. Курсы исследуют влияние науки и техники на общество и культуру; политика социотехнических систем; научная политика в национальном и международном контексте; социальные и экологические риски vs.преимущества научно-технического прогресса и, в частности, охватывают такие темы, как политическая экономия загрязнения, культура научной лаборатории, теории рас и генная инженерия, социальные сети и Интернет, тело и политика здоровья.

Студенты, специализирующиеся на STS, хорошо подготовлены к учебе в аспирантуре в смежных областях, а также имеют прочную основу для работы в качестве научных журналистов, исследователей политики и советников, преподавателей естественных наук, консультантов по дизайну и бизнесу, а также сторонников изменений в таких вопросах, как гендер и наука, возобновляемые источники энергии и социальные последствия информационной революции.Кроме того, STS является отличной академической базой для студентов, намеревающихся продолжить карьеру в медицине, юриспруденции, бизнесе и образовании.

Советники Питцера: Г. Эррера, Б. Кили, Дж. Лоренат, Д. Сигал, С. Сноуисс, А. Вахтель; А. Уэйкфилд.

Результаты обучения студентов

студентов СТС изучат:

  1. Чтобы понять методы создания знаний в рамках научных дисциплин, и испытать эти методы непосредственно в лабораторных исследованиях, математике и / или инженерии.
  2. Изучать науку и технологии как исторические практики и как социальные институты, будучи способным объяснить теории, концепции и методы, используемые в таком исследовании.
  3. Чтобы подробно объяснить, как социальные и культурные условия науки и техники взаимодействуют с наукой и технологиями в определенной области.
  4. Развивать индивидуальные интересы с помощью дипломной работы или исследовательской работы, которые вызывают технологические противоречия, политические проблемы или приложения; или ищите сопоставимую интеллектуальную глубину в родственных дисциплинах, таких как философия, история или антропология.
  5. Продемонстрировать способность объединять различные направления специализации интеллектуально надежным способом, используя кандидатскую диссертацию, старший интегративный семинар или сопоставимый опыт.
  6. Быть хорошо подготовленным к работе в аспирантуре и будущей карьере в области медицинских наук, написания научных статей, дизайна и инженерии, государственной политики, экологических исследований, права или академических кругов.

Наука и технологии | US GAO

Членам Конгресса и их сотрудникам нужна надежная, беспристрастная информация о выполнении федеральных программ и их результатах для американцев.GAO предлагает оценку эффективности и другую помощь и анализ, которые все чаще включают такие области науки и технологий, как:

  • Управление исследованиями и разработками. Научные исследования и разработки имеют решающее значение для продвижения вперед правительства и страны. Эта работа часто бывает дорогостоящей и сложной, и часто в ней участвуют большие многопрофильные группы, которым необходимо эффективно и действенно управлять федеральными деньгами, одновременно выполняя свою работу.Узнайте больше о нашей работе по надзору за федеральными исследованиями.
  • Поддержка инновационной экономики. Мы оцениваем программы, продвигающие инновации, такие как передовое производство, а также федеральную политику и финансирование защиты интеллектуальной собственности. Мы рассказали о правах интеллектуальной собственности в биомедицинских исследованиях и помощи малому бизнесу.
  • Лучшие практики государственного надзора. Наша работа также предоставляет правительственным агентствам руководства, помогающие лучше понять, достигают ли государственные программы своих целей.Эти руководства предлагают передовой опыт для федеральных менеджеров.

С момента своего создания научно-техническая группа GAO еще больше расширила свою сеть экспертов, чтобы увеличить глубину, широту и разнообразие своих знаний. В октябре 2020 года команда провела первое заседание Совета Polaris, группы выдающихся лидеров и экспертов в области науки, технологий и политики из многих областей, созданной для консультирования нас по новым научно-техническим вопросам, стоящим перед Конгрессом.

Команда также создала лабораторию инноваций, чтобы предоставить GAO новые возможности и расширенные возможности для решения возникающих проблем.Специалисты по обработке данных и технологи Innovation Lab ежедневно работают с группами миссий GAO и более широким сообществом надзорных органов, изучая последние технологические достижения. Среди проектов Innovation Lab — информационная панель Operation Warp Speed ​​Dashboard от GAO, цифровая платформа, на которой представлена ​​информация о разработке вакцин и готовности технологий к вакцинам против COVID-19, финансируемым из федерального бюджета.

Более подробно о новой команде см. В наших свидетельствах на 2021 год, в свидетельствах на 2020 год и в плане на 2019 год.

Практические примеры развития технологий, педагогики и знаний учителей естественных наук — CITE Journal

Преподавание естественных наук — настолько сложная, динамичная профессия, что учителю сложно оставаться в курсе последних событий. Чтобы учитель вырасти профессионально и стал лучше как учитель естественных наук, требуются особые, постоянные усилия (Showalter, 1984, стр. 21).

Чтобы лучше подготовить учащихся к науке и технике 21 века, текущие реформы естественнонаучного образования требуют от учителей естественных наук интегрировать технологии и обучение на основе запросов в свое обучение (Американская ассоциация по развитию науки, 1993; Национальный исследовательский совет [NRC], 1996, 2000).Национальные стандарты научного образования (NSES) определяют исследование как «разнообразные способы, с помощью которых ученые изучают мир природы и предлагают объяснения, основанные на доказательствах, полученных в результате их работы» (NRC, 1996, стр. 23). NSES поощряет учителей применять «различные технологии, такие как ручные инструменты, измерительные инструменты и калькуляторы [в качестве] неотъемлемого компонента научных исследований» для поддержки запросов студентов (с.175). Использование технологических инструментов в исследовательских классах по естествознанию позволяет студентам работать учеными (Novak & Krajcik, 2006, p.76).

Однако преподавать науку, как подчеркивается в документах о реформе, непросто. Учителя естественных наук сталкиваются с различными ограничениями, такими как нехватка времени, оборудования, педагогических знаний и педагогических навыков при реализации основанных на реформах стратегий обучения (Crawford, 1999, 2000; Roehrig & Luft, 2004, 2006). Один из способов преодолеть препятствия и реформировать обучение — это участвовать в программах профессионального развития, которые предоставляют возможности для социального, личного и профессионального развития (Bell & Gilbert, 2004).Программы профессионального развития, в которых учителя сотрудничают с другими учителями, размышляют о своей практике в классе и получают поддержку и обратную связь, способствуют профессиональному развитию учителей (Grossman, Wineburg, & Woolworth, 2001; Huffman, 2006; Loucks-Horsley, Love , Стайлз, Мандри и Хьюсон, 2003).

В свете этого программа профессионального развития, Technology Enhanced Communities (TEC), которая представлена ​​в этом документе, была разработана для создания учебного сообщества, где преподаватели естественных наук могут научиться интегрировать технологии в свое обучение, чтобы поддержать запросы студентов.TEC в значительной степени опирается на теорию ситуативного обучения, которая определяет обучение как ситуативное, социальное и распределенное (Brown, Collins, & Duguid, 1989; Lave & Wenger, 1991; Putnam & Borko, 2000). Поскольку расположенная учебная среда поддерживает сотрудничество между участниками (Brown et al., 1989; Lave & Wenger, 1991; Putnam & Borko, 2000), а сотрудничество между учителями улучшает обучение учителей (Cochran-Smith & Lytle, 1999; Krajcik, Blumenfeld, , Marx, & Soloway, 1994; Little, 1990), TEC был разработан, чтобы предоставить учителям возможности для создания сообщества, которое позволяет учиться, и распространяется среди учителей.Теория ситуативного обучения использовалась в качестве основы для проектирования TEC, но технологии, педагогика и знания о содержании (TPACK) были использованы в качестве теоретической основы для настоящего исследования.

С тех пор, как концепция TPACK появилась недавно, исследователи и преподаватели учителей не пришли к единому мнению относительно природы и развития TPACK. Как предполагают многие авторы в Справочнике по технологическому педагогическому содержанию знаний (Комитет по инновациям и технологиям AACTE, 2008 г.), необходимы дополнительные исследования для изучения роли убеждений учителей программ подготовки учителей (Niess, 2008 г.), а также конкретных учащихся и студентов. школьные контексты (McCrory, 2008) относительно природы и развития TPACK.Таким образом, это исследование было проведено, чтобы изучить влияние программы повышения квалификации учителей (TEC) на развитие TPACK учителями естественных наук. Вопрос исследования, которым руководствовался в данном исследовании, был следующим: Как программа профессионального развития, TEC, улучшает TPACK учителей естественных наук?

Обзор соответствующей литературы

Интеграция технологий в научные классы

Образовательные технологические инструменты, такие как компьютеры, пробное программное обеспечение, программное обеспечение для сбора и анализа данных, цифровые микроскопы, гипермедиа / мультимедиа, системы ответов учащихся и интерактивные доски могут активно помочь учащимся участвовать в приобретении научных знаний и развитии природы науки и исследования.Когда инструменты образовательных технологий используются надлежащим образом и эффективно в классах естественных наук, учащиеся активно участвуют в создании своих знаний и улучшают свое мышление и навыки решения проблем (Trowbridge, Bybee, & Powell, 2008).

Теперь учителям естественных наук доступно множество новых инструментов в области образовательных технологий. Однако внедрение технологий в обучение по-прежнему является сложной задачей для большинства учителей (Norris, Sullivan, Poirot, & Soloway, 2003; Office of Technology Assessment [OTA], 1995).Существующие исследования показывают, что интеграция технологий — это долгосрочный процесс, требующий приверженности (Doering, Hughes, & Huffman, 2003; Hughes, Kerr, & Ooms, 2005; Sandholtz, Ringstaff, & Dwyer, 1997). Учителям нужна постоянная поддержка, пока они прилагают усилия по развитию и поддержанию эффективной интеграции технологий. Профессиональные учебные сообщества, где учителя сотрудничают с другими учителями для улучшения и поддержки своего обучения и преподавания, эффективны для внедрения технологий в обучение (Krajcik et al., 1994; Литтл, 1990). Как часть сообщества, учителя делятся своими знаниями, практиками и опытом; обсудить вопросы, связанные с обучением студентов; критиковать и поддерживать знания и педагогический рост друг друга, пока они изучают новые технологии (Hughes et al., 2005).

Интеграция технологий чаще всего связана с возможностями профессионального развития. Многие исследователи подчеркивали необходимость в программах профессионального развития, ориентированных на участников, в которых учителя участвуют в исследованиях и размышляют о своей практике, чтобы улучшить свои знания о технологиях (Loucks-Horsley et al., 2003; Цайхнер, 2003). Цайхнер, например, утверждал, что исследование действий учителей является важным аспектом эффективного профессионального развития. По словам Цайхнера, чтобы улучшить свое обучение и практику, учителя должны стать учителями-исследователями, проводить самостоятельные исследования и участвовать в исследовательских группах учителей. Эти совместные группы предоставляют учителям поддержку и возможности для глубокого анализа своего обучения и практики.

Знание педагогического содержания

Шульман (1987) определил семь баз знаний для учителей: знания содержания, общие педагогические знания, знания учебной программы, знания педагогического содержания (ПКК), знания учащихся и их характеристик, знание образовательного контекста и знание образовательного контекста. образовательные цели, цели и ценности.По словам Шульман, среди этих баз знаний ПКК играет наиболее важную роль в эффективном обучении. Он утверждал, что учителя должны развивать ПКК, который является «особой формой знаний о содержании, которая воплощает в себе аспекты содержания, наиболее подходящие для его обучаемости» (Шульман, 1986, стр. 9). PCK — это не только особая форма знаний о содержании, но и «сочетание содержания и педагогики в понимании того, как конкретные темы, проблемы или вопросы организованы, представлены и адаптированы к различным интересам и способностям учащихся и представлены для инструкция »(Шульман, 1987, с.8).

Шульман утверждал, что учителя не только должны знать свое содержание, но и должны знать, как его эффективно преподнести. Хорошее обучение «начинается с действия разума, продолжается процессом рассуждения, достигает кульминации в действиях по передаче, извлечению, вовлечению или соблазнению, а затем о нем думают еще что-то, пока процесс не начнется снова» (Шульман, 1987, стр. 13). Таким образом, чтобы принимать эффективные педагогические решения о том, чему учить и как этому учить, учителя должны развивать как свои PCK, так и навыки педагогического мышления.

С момента первоначальной концептуализации ПКК Шульманом исследователи разработали новые формы и компоненты ПКК (например, Cochran, DeRuiter, & King, 1993; Grossman, 1990; Marks, 1990; Magnusson, Borko, & Krajcik, 1994; Tamir, 1988). ). Некоторые исследователи, следуя первоначальной классификации Шульмана, добавили новые компоненты (Grossman, 1990; Marks 1990; Fernandez-Balboa & Stiehl, 1995), в то время как другие разработали различные концепции PCK и спорили о размытых границах между PCK и знанием содержания (Cochran et al. al., 1993). Основываясь на новаторской работе Шульмана, эти исследователи создали множество версий PCK. В недавнем обзоре литературы по PCK Ли, Браун, Люфт и Рериг (2007) выявили консенсус среди исследователей по следующим двум компонентам PCK: (а) знания учителей об обучении учащихся для перевода и преобразования содержания для облегчения учащихся ‘понимание и (б) знание учителями конкретных обучающих стратегий и представлений (например, примеров, объяснений, аналогий и иллюстраций).

Первый компонент, знание об обучении и концепциях учащихся, включает в себя следующие элементы: предварительные знания учащихся, различия в подходах учащихся к обучению и неправильные представления учащихся. Этот компонент ПКК относится к знаниям и пониманию учителей об обучении учащихся и их представлениям о конкретной области или теме. Этот тип знаний также относится к пониманию учителями различий в различных подходах учащихся к обучению. Второй компонент относится к знаниям учителей конкретных учебных стратегий и представлений, которые могут быть полезны для учащихся в понимании новых концепций.

TPACK

В последние годы многие исследователи в области образовательных технологий были сосредоточены на роли знаний учителей в интеграции технологий (Hughes, 2005; Koehler & Mishra, 2005, 2008; Mishra & Koehler, 2006; Niess, 2005). Термин TPACK (также известный как TPCK; Koehler & Mishra, 2005) возник как база знаний, необходимая учителям для включения технологий в свое обучение. Келер и Мишра (2005) обсуждали TPACK как основу знаний учителей для интеграции технологий.Их структура TPACK основана на концепции PCK Шульмана. В модели TPACK Келера и Мишры есть три основных компонента знаний учителя: содержание, технология и педагогика. Они описали TPACK как комбинацию этих трех баз знаний. По мнению авторов, TPACK является

… .основой эффективного обучения с использованием технологий и требует понимания представления концепций с использованием технологий; педагогические методы, которые конструктивно используют технологии для обучения содержанию; знание того, что делает концепции трудными или легкими для изучения и как технологии могут помочь решить некоторые проблемы, с которыми сталкиваются учащиеся; знание предшествующих знаний студентов и теории эпистемологии; и знание того, как технологии могут быть использованы для развития существующих знаний и для разработки новых эпистемологий или укрепления старых.(Koehler & Mishra, 2008, p. 17-18)

Koehler and Mishra (2008) утверждали, что для эффективной интеграции технологий все три элемента знаний (содержание, педагогика и технология) должны существовать в динамическом равновесии. Niess (2005) описал TPACK как «интеграцию развития знаний по предмету с развитием технологий и знаний в области преподавания и обучения». Однако Niess (2008) утверждал, что TPACK — это образ мышления, а не база знаний.Согласно Niess (2008) TPACK — это

…. Образ мышления стратегически , когда он участвует в планировании, организации, критике и абстрагировании для конкретного содержания, конкретных потребностей учащихся и конкретных ситуаций в классе, одновременно рассматривая множество технологии двадцать первого века с потенциалом для поддержки обучения студентов. (стр. 224)

МакКрори (2008) исследовал учителей естественных наук, TPACK, указав, что для разработки TPACK учителями естественных наук жизненно важны четыре базы знаний: содержание, студенты, технология и педагогика.По словам МакКрори, учителя естествознания должны обладать адекватными научными знаниями, чтобы помочь студентам развить понимание различных научных концепций. Чтобы удовлетворить особые потребности учащихся, учителя должны обладать глубокими знаниями и пониманием того, как учащиеся учатся. Знания учителей о студентах облегчают разработку стратегий, направленных на изучение предшествующих знаний учеников о конкретных научных концепциях и заблуждениях в науке (McCrory, 2008). Наличие адекватных педагогических знаний позволяет учителям эффективно преподавать конкретную научную концепцию определенной группе учащихся.Учитель с сильными педагогическими знаниями используют эффективные стратегии обучения, создает хорошо продуманные уроки планов, применяет успешные методы управления в классе, и развивает понимание обучения студента (Koehler & Mishra, 2008).

Кроме того, хорошо развито знание технологий позволяет преподавателям включать технологии в их обучения в классе. Важно отметить, что технология знаний намного больше, чем просто знать о технологии; глубокое понимание технологии необходимо использовать технологии для эффективного обучения в классе, коммуникации, решения проблем и принятия решений (Koehler & Mishra, 2008).Как подчеркивает МакКрори (2008), эти четыре базы знаний ― знания, наука, студенты, педагогика и технологии ― работают совместно, «зная , где [в учебной программе] использовать технологии, какие технологии использовать, и , как с ним учить »(McCrory, 2008, p. 195). В этом исследовании мы следовали концепции TPACK МакКрори (McCrory, 2008) для учителей естественных наук, чтобы исследовать влияние TEC на разработку TPACK учителями естественных наук.

Исследование

Контекст

TEC был разработан, чтобы помочь учителям средних естественных наук развить необходимые знания и навыки для интеграции технологий в преподавание науки как исследования.TEC представляла собой годичную интенсивную программу, которая включала двухнедельный летний вводный курс по изучению методов обучения и технологий, а также последующие групповые встречи в течение учебного года, связанные с онлайн-курсом по изучению действий учителей. В начале программы был создан веб-сайт сообщества LeMill. LeMill — это «Интернет-сообщество для поиска, создания и обмена учебными ресурсами» (http://lemill.net). Учителя-участники создали учетные записи и присоединились к веб-сайту сообщества TEC.Через этот веб-сайт учителя общались с университетскими исследователями и их коллегами, а также могли делиться материалами уроков и обсуждать их.

На летнем курсе были представлены несколько учебных технологий: инструменты концептуального картирования (инструменты CMap; Novak & Gowin, 1984), VeeMaps (Roehrig, Luft, & Edwards, 2001), пробное ПО (например, pH, температура, концентрация растворов, артериальное давление и частота дыхания), компьютерное моделирование, цифровые изображения и фильмы. Учителя занимались исследовательской деятельностью, когда изучали эти технологические инструменты.Например, учителя провели лабораторный эксперимент с поваренной книгой о парниковом эффекте, следуя процедуре, предложенной преподавателями университета. Затем учителя изменили это задание, сделав его основанным на запросах. Благодаря внедрению, обсуждениям и размышлениям учителя развили свое понимание исследования и эффективности технологических инструментов в обучении и исследованиях учащихся. На протяжении всей программы учителей поощряли размышлять о своей практике в классе. Все учителя писали о своем опыте использования технологических инструментов и запросов в своих блогах на веб-сайте сообщества LeMill.

Изучив технологические инструменты, учителя создали планы уроков, которые включали технологические инструменты, и загрузили эти планы уроков на веб-сайт LeMill. Кроме того, каждый учитель разработал план интеграции технологий, которому нужно следовать в следующем учебном году. В течение учебного года учителя и преподаватели университетов встречались несколько раз, чтобы обсудить ограничения, с которыми преподаватели столкнулись при интеграции технологий в практику преподавания естественных наук на основе реформ. Кроме того, в течение учебного года учителя использовали сайт LeMill, чтобы задавать вопросы, делиться планами уроков и учебными программами, а также размышлять о своем преподавании.В ходе онлайн-дискуссий и личных встреч члены учебного сообщества, учителя и преподаватели университетов вели многочисленные разговоры о том, как преодолеть эти препятствия (например, отсутствие доступа к технологиям).

Весной 2008 года учителя официально участвовали в исследовании действий учителей. Они разработали и провели практические исследования, чтобы осмыслить свою практику и изучение технологий. На этом этапе преподаватели и преподаватели университетов работали совместно.Каждый преподаватель подготовил документ Google со своим отчетом об исследовании действий и поделился им с преподавателями университетов и другими учителями. Исследователи предоставили учителям необходимые теоретические знания для разработки учебных планов. Проведение практических исследований позволило учителям увидеть эффективность использования технологических инструментов в обучении учащихся. На этом этапе сотрудничество между учителями и преподавателями университетов способствовало росту учебного сообщества.

Участники

Учителя в этом исследовании были участниками программы повышения квалификации TEC, которая фокусировалась на интеграции технологий в научных классах.В программе приняли участие одиннадцать учителей средних естественных наук. Эти учителя имели разный педагогический стаж от 1 до 17 лет. Пятеро из них были опытными, а шестеро — начинающими учителями естественных наук. К участию в настоящем исследовании были приглашены только начинающие учителя, поскольку у них было больше общего друг с другом, чем с опытными учителями. Например, все начинающие учителя окончили одну и ту же программу подготовки учителей и преподавали по своей академической специальности.Учителя недавно завершили предварительный курс обучения, ориентированный на основанное на запросах обучение и выполнение инструкций по естествознанию с использованием технологических инструментов. Из шести начинающих учителей, участвовавших в TEC, четверо — Джейсон, Бренна, Мэтт и Кэсси — приняли участие в этом исследовании. Два других начинающих учителя не участвовали в исследовании, так как у них не было достаточно времени, чтобы посвятить его изучению. Более подробную информацию об учителях можно найти в Таблице 1. Псевдонимы используются для всех участников-учителей.

Таблица 1
Демографическая информация об участвующих учителях

Опыт преподавания

a]

Девелопмент

906 класс 900 34 Физические науки
и науки о жизни

Учитель

Предмет

Предыдущие знания и навыки в области технологий

Джейсон

9 и 10 классы
Биология

Государственная школа в пригороде 1 69

Бренна

8-й класс
Науки о Земле

Государственная школа в пригороде

2

Частная школа в городской местности

3

Сложный

Кэсси

9, 10, 11 классы естествознания и физика

Чартерная школа в городской местности

2

Limited

[a] Количество лет опыта включает текущий год обучения.

Сбор данных

Для исследования того, как TEC повлияла на разработку учителями TPACK, использовались различные инструменты сбора данных. Эти инструменты сбора данных включали опросы, интервью, планы интеграции технологий учителей, разработанные в конце летнего курса, полевые заметки из наблюдений учителей в классе и отчеты об исследованиях учителей. В этом исследовании триангуляция была достигнута с помощью различных методов сбора данных (как в Patton, 1987).

Электронные анкеты были отправлены учителям четыре раза в течение программы. В первом опросе запрашивалась информация о знаниях и навыках учителей по использованию технических средств в своих классах. Второй опрос был разослан в конце летнего курса с запросом информации об эффективности летнего курса в обучении учителей технологиям. Чтобы узнать, что, когда и как учителя использовали технологические инструменты и обучение на основе запросов в осеннем семестре, мы разослали опрос в конце семестра.Наконец, после завершения онлайн-курса учителя получили еще один опрос, в который вошли вопросы об их общем опыте участия в программе, о том, что они узнали и как они применяли свои знания в обучении.

Интервью проводились в начале и конце летней программы. Были включены следующие вопросы: (а) Как ваши ученики лучше всего изучают естественные науки? б) Как вы решаете, чему учить, а чему не учить? в) Что для вас значит преподавать науку с помощью технических средств? (г) Как часто вы проводите опрос в классе? (e) Не могли бы вы привести пример инструкции по расследованию? и (е) Что вы учли при планировании этого контрольного урока?

Учителя должны были написать план интеграции технологий в конце летнего курса.В своих планах учителя объяснили, каким образом, когда и как они могут использовать технологические инструменты в своих классах в течение предстоящего учебного года. Кроме того, в своих планах учителя рассказали о препятствиях, с которыми они могут столкнуться при внедрении технологий в свое обучение, и о том, как они могут преодолеть эти препятствия.

Учителя наблюдались в своих классах не менее двух раз в течение 2007-2008 учебного года. Наблюдения были намеренно запланированы на то время, когда учитель использовал технологии.В ходе наблюдений были сделаны подробные полевые заметки о методах работы учителей, используемых технологических инструментах и ​​вовлеченности студентов. Также были собраны артефакты для учителей, такие как планы уроков и раздаточные материалы для учащихся.

Весной 2008 года каждый учитель разработал и провел практические исследования. Учителя размышляли о своей практике, определяя свои собственные вопросы, документируя свою практику, анализируя свои выводы и делясь своими выводами с университетскими педагогами и другими учителями.Учителя затронули ряд тем. Многие учителя, например, сосредоточили внимание на влиянии определенного технологического инструмента (например, картографирования концепций, моделирования и онлайн-дискуссий) на обучение учащихся.

Анализ данных

Набор документов каждого участвующего учителя (стенограмма интервью, заметки о наблюдениях, опросы, план интеграции технологий, классные артефакты и отчеты об исследованиях действий) анализировались отдельно. Для анализа данных использовался процесс постоянного сравнительного анализа (Strauss & Corbin, 1990).Во-первых, каждому инциденту в документе учителя была присвоена категория. Когда инциденты были закодированы, мы сравнили их с предыдущими инцидентами, которые были закодированы в той же категории, чтобы найти общие закономерности, а также различия в данных (как у Glaser, 1965).

Как обсуждалось в Merriam (1998), категории, полученные из данных, были исчерпывающими, взаимоисключающими, сенсибилизирующими и концептуально совпадающими и отражали цель исследования. Например, для участницы Кэсси были созданы следующие категории: непонимание вопроса, нехватка технологических ресурсов, нежелание меняться, смешанные представления о технологиях, чувство изоляции, неразвитая концепция науки и слабые отношения между учителем и учеником.

После кодирования категорий мы сравнили категории для каждого участвующего учителя и записали «памятки» (Glaser & Strauss, 1967). В это время мы написали тематические исследования для каждого учителя на основе наиболее значимых категорий, которые предоставили памятки. Возникающие существенные категории — это предыдущий опыт работы с технологиями; убеждения об обучении, обучении и технологиях; использование технологий в классе обучения; и внедрение обучения на основе запросов. Тематические исследования были написаны в соответствии с рекомендациями Инь (1994).Затем мы объединили различные памятки с другими памятками анализа, чтобы определить влияние TEC на разработку учителями TPACK. На последнем этапе анализа мы определили основные темы, извлеченные из данных.

Результаты

В конце программы учителя, участвовавшие в этом исследовании, Джейсон, Бренна, Мэтт и Кэсси, выполнили все требования для завершения программы. Однако было обнаружено, что каждый из учителей в той или иной степени интегрирует технологии в свое обучение. Кейсы этих учителей описывают различия в их развитии TPACK.

Профиль Джейсона

Джейсон был учителем первого года обучения в средней школе пригорода. Он преподавал биологию в 9 и 10 классах. До участия в программе Джейсон имел некоторый опыт работы с технологическими инструментами. Он чувствовал себя комфортно, используя инструменты концептуального картирования (CMap и Inspiration), средства измерения температуры и pH и цифровые микроскопы. Джейсон считал, что цель использования технологических инструментов в классах естественных наук состоит в том, чтобы «мотивировать учащихся отвечать на свои вопросы и больше участвовать в процессе исследования.

В конце летнего курса Джейсон разработал план интеграции технологий, в котором конкретно объяснил, какие технологические инструменты он планирует использовать в течение учебного года. Джейсон был рад использовать инструменты VeeMaps и CMap в своем классе. Он сказал, что эти инструменты были «очень приоритетными для внедрения в [его] классе». Они намного лучше помогают студентам прояснить их предыдущие знания, экспериментальные процедуры и последствия своей работы ». Однако в конечном итоге Джейсон не использовал VeeMaps в своем классе из-за «незнания» с ними.Будучи начинающим учителем, Джейсон не мог принимать эффективных решений о том, как и когда использовать VeeMaps.

TEC был его первым опытом работы с концепцией VeeMaps, и он не чувствовал себя комфортно, используя их в своем классе. С другой стороны, Джейсон в своей инструкции использовал CMaps один раз в месяц. Кроме того, он также провел практическое исследование эффективности концептуального картирования для удержания и понимания его студентами знаний о содержании. Результаты этого исследования побудили Джейсона использовать этот инструмент чаще в следующем учебном году.В дополнение к этим инструментам Джейсон создал веб-сайт на своем школьном сервере. Он разместил все свои заметки в Интернете, чтобы студенты могли получить к ним доступ. Его ученики отправляли домашние задания в электронном виде. Джейсон сказал, что это помогло ему «стать более организованным».

Поскольку у Джейсона был ограниченный доступ к пробным программам в своей школе, он не включил их в свое обучение. Джейсон считал, что ограниченное количество зондов приведет к «разъединению и / или неправильному использованию… в небольших группах». Джейсон также не хотел использовать симуляции.Он сказал, что «многие из имитаций, которые [он] нашел в Интернете, информативны, но имеют большой потенциал для студентов, чтобы они перестали увлекаться или« были счастливы »». Несмотря на то, что он использовал два моделирования, когда преподавал ДНК в осеннем семестре, он не верили, что эти инструменты были эффективными в улучшении обучения студентов.

Джейсон был сторонником обучения на основе запросов. Он сказал, что «с самого начала программы педагогического образования, обучение на основе запросов было важным приоритетом на [его] уроках в классе.Будь то небольшие управляемые мероприятия или полноценные исследовательские лаборатории, обучение на основе запросов важно внедрить вместо типичных лабораторий с поваренными книгами ». До начала программы его самым большим препятствием на пути к проведению исследовательских уроков было преобразование пошаговых лабораторных работ в исследовательские действия. Во время программы Джейсон узнал, как превратить лаборатории поваренных книг в исследовательскую деятельность.

У Джейсона была жесткая концепция исследования. По его мнению, все исследовательские уроки, интегрированные технологии или нет, должны позволить учащимся

задавать свои собственные вопросы по теме и предпринимать необходимые шаги для исследования и постановки эксперимента для проверки своих идей.Студенческие эксперименты должны свести свои исследования к одной переменной. Методы и экспериментальная установка учащихся должны пройти несколько проверок не только учителем, но и быть ясными в их инструкциях и проверять правильную переменную.

Понимание вопроса Джейсоном нашло отражение в его практических занятиях. На уроке по изучению бактерий студенты исследовали антибактериальные продукты на штаммах колоний бактерий. Студенты задали свои собственные исследовательские вопросы; они поставили эксперименты, а затем протестировали такие переменные, как моющее средство, мыло и зубную пасту, на рост бактерий.Интервью с Джейсоном показали, что он определял исследовательскую деятельность исключительно как полную или «открытую», в которой студенты задают свои собственные вопросы и разрабатывают собственный эксперимент для проверки переменных. Урок «Исследование бактерий» был единственной наблюдаемой исследовательской деятельностью (по определению Джейсона), которую он реализовал в течение учебного года. В этом исследовании не использовались какие-либо технологические инструменты.

Профиль Бренны

Бренна училась на втором курсе средней школы в пригороде. В восьмом классе она преподавала науку о Земле.До участия в программе Бренна не имела большого опыта работы со многими основными технологическими инструментами. Ей было неудобно использовать компьютеры для совместного использования и совместной работы. Однако она знала о программном обеспечении, Google Планета Земля и инструментах CMap. Самой большой заботой Бренны было внедрение основных методов устранения неполадок для технологических инструментов. Раньше она не пользовалась многими инструментами, так как не знала, как решать проблемы, связанные с технологиями.

До участия в программе Бренна использовала в своем обучении только презентации Powerpoint и некоторые демонстрации Google Планета Земля.Изучив различные инструменты программы, Бренна решила составить трехлетний план интеграции технологий. Основная цель ее преподавания в первый год этого плана заключалась в том, чтобы иметь возможность «проверять компьютеры так часто, как [она] хотела бы, и использовать концептуальные карты, VeeMaps и кликеры (системы реагирования в классе)». В ее обязанности на втором и третьем году работы входило создание большего количества лабораторных мероприятий с использованием пробного программного обеспечения и разработка личной веб-страницы, а также поддержание обновлений на этой веб-странице.

В течение учебного года Бренна часто пользовалась инструментами CMap, VeeMaps и кликерами.Например, на уроке под наблюдением Бренна попросила своих учеников спроектировать свою лабораторию плотности, в которой они будут сравнивать плотность различных материалов по своему выбору. Бренна предоставил множество материалов, таких как уксус, растительное масло и твердые тела неправильной формы, такие как монетки и камни. Студенты сосредоточили свое внимание на следующем вопросе: «Как мы можем сравнивать плотность разных предметов?» Бренна попросила студентов создать VeeMaps вместо написания традиционных лабораторных отчетов. На своих VeeMaps студенты написали гипотезы, список новых слов, процедур, результатов и выводов своих экспериментов.

Бренна также наблюдалась, когда она использовала кликеры в своем обучении. Кликеры, также известные как системы реагирования учащихся или системы реагирования в классе, помогают учителям создавать интерактивную среду в классе. В своем классе Бренна использовала кликеры, чтобы получить информацию об обучении учеников. В конце каждого раздела Бренна задавала своим ученикам вопросы с несколькими вариантами ответов; каждый ученик отправлял свои ответы с помощью кликера, и компьютер Бренны собирал ответы учеников. Такой подход позволил Бренне видеть отзывы студентов в режиме реального времени и обращаться к тем областям, в которых учащиеся испытывали трудности с пониманием.

Бренна разработала исследование действий, чтобы изучить эффективность кликеров на понимание ее учениками новых концепций. Бренна считала, что «кликеры очень эффективны для оценки предшествующих знаний и текущего понимания учащихся». Однако Бренна в основном использовала кликеры как «итоговую оценку в конце урока». Она назначила каждому ученику конкретный кликер и отслеживала понимание учащимися различных тем. Для Бренны кликеры — эффективные инструменты, поскольку они «обеспечивают немедленную обратную связь как для учеников, так и для [нее].

Несмотря на то, что Бренна интегрировала многие технологические инструменты, которые она изучила в программе, она чувствовала, что ей все еще нужно дополнительное обучение технологиям. Ей было неудобно пользоваться многими инструментами. Например, во время одного из наблюдаемых занятий Бренна использовала презентацию PowerPoint, когда экран компьютера внезапно стал черным. Бренна не могла понять, как решить проблему. Через десять минут она отправила студента в административный офис, чтобы тот нашел учителя технологии, и попросила его о помощи.В ожидании, когда приедет учитель технологий и решит проблему, один из учеников предложил Бренне помочь разобраться в проблеме. Студент обнаружил, что компьютер выключился, так как Бренна забыла подключить шнур питания. После 15-минутного хаоса Бренна устранила проблему и продолжила урок. Еще одна проблема Бренны заключалась в том, что ей нужно было больше времени на создание модулей учебной программы, усовершенствованных технологиями. Бренна думала, что сотрудничество между ее коллегами могло бы помочь ей разработать планы уроков, богатые технологиями, потому что в противном случае на это требовалось бы много времени.

Бренна провела несколько опросов в своем классе. По ее словам, она взяла обычные лаборатории, которые внедрила раньше, и изменила их части, чтобы они были больше ориентированы на запросы. Чтобы сделать лаборатории более исследовательскими, Бренна «предложила студентам больше вариантов материалов». Наблюдаемый урок «исследования плотности» был примером этой стратегии.

Бренна считала, что в ходе исследовательской деятельности «студенты должны придумывать свои собственные вопросы и процедуры.Однако наблюдения в классе показывают, что Бренна часто задавала исследовательские вопросы, и она не давала студентам возможности разработать свои собственные процедуры. Кроме того, во время исследовательской деятельности, вместо того, чтобы помогать студентам, Бренна в основном указала им, что делать, а что не делать.

Профиль Мэтта

Мэтт учился на третьем курсе в частной средней школе. Он преподавал в восьмом классе физику и науку о жизни. До участия в программе Мэтт имел предыдущие знания и опыт работы со многими технологическими инструментами.Он часто использовал моделирование и Google Earth и Celestia, «чтобы облегчить демонстрацию концепции». Однако Мэтт не использовал никаких пробных программ в своих инструкциях. Мэтт считал, что технологические инструменты обладают «очень сильным потенциалом, чтобы в значительной степени помочь студентам в создании их знаний».

В конце летнего курса Мэтт заявил в интервью, что «решил, что концептуальное картирование очень хорошо соответствует его представлениям о том, как лучше всего описывать идеи и концепции.Таким образом, Мэтт «планировал регулярно использовать отображение понятий в своем классе, чтобы оценивать понимание его учениками, а также помогать им изучать связи между терминами и понятиями в процессе обучения». Наблюдения в классе показали, что Мэтт включил отображение концепций в свое обучение. Как выразился Мэтт,

Я преподавал по методу, в котором использовались общие карты памяти, чтобы помочь студентам понять концепции, которым я учил. После вовлечения учеников в действия, которые поставили под сомнение их понимание, мы провели обсуждение в классе, в результате которого был достигнут консенсус в классе по результатам задания.Мероприятия включали: изучение переменных, которые влияют на упругое взаимодействие, влияние постоянной силы на автомобиль с низким коэффициентом трения и влияние дополнительной массы на ускорение.

Мэтт загрузил многие из этих карт на веб-сайт своего класса. В весеннем семестре студенты Мэтта разместили онлайн-обсуждения на веб-сайте класса. В своем исследовании действий Мэтт изучал, как онлайн-дискуссии влияют на обучение его студентов. Мэтт ценил онлайн-дискуссии, так как считал, что они побуждают студентов участвовать и более глубоко анализировать материалы курса.Мэтт предложил такие темы, как качество воды, или наводящие вопросы, такие как «Что образует границу водораздела?» и «Как мы должны использовать наши знания (которые мы уже имеем и будем приобретать), чтобы помочь нашему обществу и окружающей среде?» и попросили студентов написать отдельные сообщения и ответить как минимум на два сообщения своих одноклассников.

В дополнение к картированию концепций и онлайн-доскам для обсуждения студентов, Мэтт также несколько раз внедрял пробные программы в свое обучение после того, как он участвовал в программе.Он использовал датчики движения в своем классе по физике, когда преподавал законы Ньютона, а также о тестах pH и температуры в своем классе по естествознанию. Студенты были вовлечены в многодневное исследование окружающей среды в местном ручье и быстро измерили температуру и pH с помощью пробного оборудования. В своих исследованиях студенты сосредоточились на исследовательском вопросе: «Какое качество воды в нашем ручье?» Основываясь на своих измерениях и наблюдениях, студенты написали исследовательские отчеты о качестве воды в ручье.

Еще одним инструментом, которому Мэтт уделял приоритетное внимание в своем обучении, было моделирование. Мэтт сказал, что он использовал «технологии, чтобы помочь [его] презентации концепций студентам». По его словам, «анимация и моделирование дают учащимся широкий спектр путей к пониманию». Моделирование, которое он использовал во время обучения митозу и мейозу, скорости и ускорению, помогли его ученикам построить концептуальное понимание этих абстрактных понятий.

Несмотря на то, что Мэтт был «взволнован потенциалом, продемонстрированным VeeMaps, и хотел бы использовать их в качестве [своих] средств оценки и представления лабораторных отчетов», он не использовал их в течение учебного года.Мэтт чувствовал себя «несколько неуверенно» и думал, что ему «нужно больше времени думать о них, прежде чем он будет готов обратиться к ним как к организующей особенности [своего] обучения».

Мэтт был сторонником обучения на основе запросов. Он считал, что студенты лучше всего изучают науку, пока они это делают. Таким образом, он часто использовал исследовательскую деятельность в своем классе. Хотя некоторые из этих мероприятий были долгосрочными научными проектами, такими как проверка качества воды в ручье, другие представляли собой исследовательские работы, рассчитанные на один класс.В начале весеннего семестра Мэтт рассказывал студентам о организмах, а студенты проводили различные целенаправленные исследования о бабочках кочанной белокочанной капусты, быстрых растениях Висконсина и клопах. Мэтт задал исследовательский вопрос по всем этим занятиям, а студенты сделали наблюдения, чтобы ответить на его вопросы. Например, студенты выполнили долгосрочный проект по исследованию того, как вылупляются белокочанные бабочки.

Профиль Кэсси

Кэсси была второкурсником в городской чартерной школе, которая обслуживала только студентов-иммигрантов.Она преподавала в 9, 10, 11 и 12 классах науки о Земле, физику и науки о жизни. До участия в программе у нее были базовые навыки работы с компьютером (например, работа с текстовыми редакторами, приложениями Excel и PowerPoint). В своем обучении Кэсси не использовала многие инструменты, такие как пробное программное обеспечение и симуляции, которые она изучила в программе подготовки учителей, поскольку она не чувствовала себя комфортно, используя их в своем классе. Для Кэсси «использование технологий всегда было трудным. «Она предпочла бы делать все по старинке.Однако она считала, что ей следует интегрировать технологии в учебные занятия, поскольку «мир становится все более технологичным».

Кэсси была единственной учительницей, которая сказала, что летний курс оказался для нее менее полезным, чем она ожидала. Кэсси подчеркнула, что она «многое узнала о технологиях и о том, как интегрировать их в классную комнату, но мы не особо много этим занимались [в течение] лета». Она хотела больше «структуры и конкретных ожиданий». Кэсси изо всех сил пыталась научиться использовать многие технологические инструменты, поскольку преподаватели университетов в TEC использовали исследовательский подход, а не давали учителям пошаговые инструкции, которым Кэсси хотела следовать, чтобы узнать о технологических инструментах.Осенью 2008 года во время школьного наблюдения Кэсси сказала, что она уже забыла, как использовать инструменты CMap, которые она изучила за два месяца до этого на летнем курсе.

После участия в летней программе Кэсси выразила свое обязательство на следующий год «представить VeeMaps в качестве альтернативы традиционным лабораторным отчетам и включить один аспект исследования в каждое из [своих] биологических подразделений». Она продолжила: «Представление VeeMaps заставляет меня немного нервничать, и я не знаю, как я к этому подойду.«В течение учебного года опасения Кэсси не позволили ей использовать VeeMaps в своем обучении. Она не чувствовала себя комфортно, используя их со своими учениками из числа меньшинств, которые плохо владели английским языком.

Кэсси не использовала какие-либо технологические инструменты, которым она научилась в программе, в свое обучение. В интервью она заявила, что у нее ограниченный доступ к этим инструментам, и что она преподавала в школьной среде, которая не давала ей большого выбора, кроме как читать лекции. Большинство ее учеников приехали в университет.С. незадолго до начала школы. В дополнение к ограниченным языковым навыкам ее ученики имели иное представление о науке, чем западное. Например, в классе под наблюдением Кэсси рассказывала студентам о клеточных органеллах в животной клетке. Поскольку в ее классе не было даже диапроектора, Кэсси дала своим ученикам фотокопии документов, на которых были показаны органеллы клетки животных. После объяснения роли каждой органеллы Кэсси попросила своих учеников сделать клетки из пластиковых тарелок, конфет и желе.Кэсси была удивлена, когда ее ученики не проявили никакого интереса к созданию клеток. Студенты не могли понять эту активность клеточной аналогии.

Кэсси заявила: «Наука — это не факт, а наука — это не просто запоминание. Исследование — это истинный научный метод, и важно научить студентов мыслить критически, потому что исследование может применяться в любом месте их жизни ». Для Кэсси исследование — это «деятельность, ориентированная на учащихся, когда студенты сначала изучают что-то, а затем, возможно, получают представление об этом, а затем применяют это».В ходе расследования Кэсси хотела, чтобы ее ученики «вели большую часть работы». Мы надеемся, что студенты теоретически исследуют то, что им интересно, а затем изучают что-то и применяют это. Для меня это идеально, и я никогда этим не занимаюсь… открытое расследование »[смеется]. По словам Кэсси, сложно осуществить расследование, о котором говорится в NSES и литературе. Кэсси сказала, что для того, чтобы проводить обучение на основе реформ, учитель естествознания должен иметь «достаточно научных материалов и места для естественных наук [собственный класс].В следующей цитате Кэсси рассказала о своих ограничениях при внедрении обучения на основе запросов.

Я пытаюсь создать студенческую среду, но это меня утомило. Я должен сосредоточиться на том, как научить людей, которые не очень хорошо говорят по-английски, науке без каких-либо книг. У меня нет книг, которые действительно работают, и у меня нет собственного класса.

Кэсси попыталась «увеличить количество запросов в каждой биологической единице». В начале учебного года у Кэсси было много опасений.Она не знала, «как расследование будет работать в школьной структуре». Кроме того, у нее не было большого количества научных принадлежностей, с которыми можно было бы работать. Таким образом, она надеялась начать с малого и научить студентов думать более глубоко о науке, но, что более важно, об их мире. Однако наличие такого количества препятствий не позволяло Кэсси проводить какие-либо уроки-справки в течение учебного года.

Обсуждение

Влияние TEC на разработку TPACK учителями естественных наук

Как подчеркивалось ранее, в этом исследовании концептуализация TPACK МакКрори (2008) была использована в качестве теоретической основы.В настоящем исследовании были изучены четыре компонента TPACK — знание естествознания, студентов, педагогики и технологии — с целью выявления разработки TPACK учителями естественных наук. Было обнаружено, что TEC по-разному влияет на развитие TPACK каждым участвующим учителем. В следующем разделе обсуждается каждый компонент TPACK и то, как TEC повлиял на эти компоненты. Кроме того, школьный контекст и навыки рассуждений учителей рассматриваются как решающие факторы, влияющие на развитие учителей TPACK.

Знание наук. Для эффективного преподавания естественных наук учителя естествознания должны обладать адекватным уровнем знаний в области естественных наук. Таким образом, учителя естествознания должны освежить свои знания в области естественных наук, чтобы обеспечить максимальную успеваемость учащихся. Учителям TEC была предоставлена ​​возможность пересмотреть и обновить свои знания о науке. Чтения летних курсов помогли учителям расширить свои знания. Например, когда учителя практиковались с датчиками pH и температуры при проведении экспериментов с парниковыми газами, они также улучшали свои знания по этой теме.Педагоги университета поручили учителям прочитать статьи о парниковых газах, прежде чем участвовать в мероприятиях. Перед тем, как провести эксперименты с парниковыми газами, преподаватели университета и преподаватели обсудили эту тему. Благодаря этим чтениям и обсуждениям в классе учителя улучшили свое понимание парниковых газов. По словам Бренны, эта стратегия действительно помогла ей лучше понять тему и найти различные способы разработки исследовательской лаборатории по парниковым газам для ее класса наук о Земле.

TEC конкретно не нацелился на повышение уровня знаний учителей. Поскольку участники преподавали по разным научным предметам, было трудно нацелить рост знаний о содержании. Таким образом, TEC специально сосредоточился на том, чтобы помочь учителям переосмыслить науку и их представление о науке в своем обучении. В TEC учителя часто участвовали в обсуждениях в классе о том, что такое наука и что такое исследование, и эти обсуждения помогли учителям понять, как генерируются и обосновываются научные знания.Все учителя сочли эти обсуждения «интенсивными».

Педагогические знания. Большинство начинающих учителей естественных наук с трудом разрабатывают эффективные планы уроков. Чтобы создавать планы уроков, отвечающие потребностям всех учащихся, учителям необходимо иметь глубокое представление об обучении учащихся и стратегиях, которые помогают учащимся накапливать знания и улучшать навыки и способности. В TEC учителя научились создавать планы уроков с использованием технологий и запросов. Во время летнего курса учителя писали планы уроков и делились ими с другими учителями на веб-сайте сообщества.Педагоги университета предоставили предложения по улучшению планов уроков, если это необходимо. На веб-сайте сообщества теперь есть несколько планов уроков, которые учителя могут использовать в своих классах.

Создание системы управления классом и его организации — одна из самых сложных задач для начинающих учителей естественных наук (Roehrig & Luft, 2004). Эти проблемы усложняются при интеграции технологий в обучение. Учитывая преобладание начинающих учителей в TEC, преподаватели университета предоставили учителям обширные рекомендации, помогая им преодолеть проблемы управления классом, с которыми они столкнулись во время обучения.Во время дискуссий в классе, личных встреч и интерактивных форумов учителя делились своим опытом и трудностями, а преподаватели университетов и коллеги предлагали возможные решения. Однако выяснилось, что все учителя борются с управленческими проблемами в течение учебного года. Бренне, например, было трудно управлять своим классом, когда она столкнулась с проблемами с компьютером. Поскольку ей не удалось решить проблему, связанную с компьютером, она запаниковала и не смогла навести порядок в классе.

Мэтт также боролся с тем, чтобы познакомить своих учеников с технологическими инструментами. В своем наставлении Мэтт использовал различные инструменты и проявил большой энтузиазм в отношении этих технологических инструментов. Он хотел, чтобы все его ученики были заняты технологическими инструментами. Однако студенты не проявляли особого интереса к технологическим инструментам каждый раз, когда Мэтт использовал их в своем обучении. Хотя учащиеся использовали инструменты CMap, они не проявляли особой заинтересованности при использовании цифрового микроскопа. Мэтту по-прежнему нужно было найти эффективные стратегии, чтобы каждый ученик участвовал в уроках, богатых технологиями.

Знание технологий. Основная цель TEC заключалась в том, чтобы помочь учителям интегрировать технологические инструменты в свои классы. Как обсуждалось ранее, Джейсон, Мэтт и Бренна в разной степени интегрировали технологии в свое обучение. С другой стороны, Кэсси не могла использовать технологические инструменты в своем классе. Одно из возможных объяснений — разница в предыдущем опыте учителей с технологическими инструментами. Когда Джейсон и Мэтт начали программу, им было удобнее использовать многие технологические инструменты в своем обучении, чем Кэсси и Бренна.На первом и втором году обучения Бренна попыталась использовать некоторые инструменты, которые она выучила во время программы подготовки учителей. Однако в первый год обучения Кэсси не использовала ни один из инструментов, которые она изучила в программе подготовки учителей. Таким образом, Кэсси была единственным учителем, у которого были ограниченные знания и навыки, необходимые для преподавания науки с помощью технологий.

Джейсон и Мэтт были «энтузиастами технологий» и сосредоточились на обучении, а также на интеграции как можно большего количества технологических инструментов.Они активно искали возможности улучшить свои технические знания. Оба этих учителя использовали другие инструменты, такие как цифровые микроскопы и интерактивные доски, которые не были представлены на летнем курсе. Более того, эти учителя взяли на себя руководящие роли в своих школах. Джейсон научил своих коллег пользоваться CMaps. Мэтт попытался помочь своим коллегам использовать онлайн-обсуждения студентов в качестве новой стратегии для оценки обучения студентов.

Знания студентов. Джейсон, Мэтт, Бренна и Кэсси считали, что студенты лучше всего изучают науку, когда они «занимаются наукой».Таким образом, все эти учителя были сторонниками исследовательского обучения. В ходе программы учителя узнали, как превратить лабораторные работы с поваренными книгами в исследовательские задания. В классах естественных наук учителя обычно используют лабораторные занятия с поваренной книгой, в которых учащиеся следуют определенной процедуре. Однако, по словам Бренны, студенты не «удерживают слишком много» в лабораторных занятиях с поваренными книгами. Разрешение студентам «писать свои собственные процедуры» помогает студентам лучше учиться. До участия в программе Бренна беспокоилась о том, какую помощь она должна оказать студентам в исследовательской деятельности.В летней программе учителя проводили опросные работы в качестве студентов. Учителей помогали, но не направляли университетские преподаватели. Участие в этих мероприятиях помогло Бренне понять роль учителя в исследовательской деятельности.

Обсуждения в классе эффективного преподавания естественных наук также позволили учителям лучше понять, как выглядит хорошее преподавание и изучение естественных наук. Кроме того, преподаватели университетов поделились своим предыдущим опытом с учителями в обсуждениях в классе и онлайн-обсуждениях.Они поделились своими знаниями о распространенных заблуждениях студентов и трудностях в изучении естественных наук.

Критические факторы, влияющие на развитие учителей TPACK

Было обнаружено, что школьный контекст и педагогические рассуждения учителей оказывают заметное влияние на развитие учителей TPACK. Мы обнаружили, что контекстуальные ограничения, такие как доступность технологических инструментов и характеристики учащихся, оказали большое влияние на разработку учителями TPACK, как ранее предполагали Келер и Мишра (2005, 2008) и МакКрори (2008).Кроме того, подробный анализ показал, что развитие учителей TPACK было тесно связано с их педагогическими рассуждениями (Шульман, 1987). Было обнаружено, что педагогические навыки учителей влияют на использование учителями баз знаний, необходимых для разработки TPACK. Таким образом, возможно, что существует связь между развитием учителей TPACK и их педагогическими способностями к рассуждению.

Школьный контекст. Джейсон, Мэтт и Бренна имели доступ к технологическим инструментам в своих школах, и их школьное сообщество поощряло их преподавать с помощью технологий.Эта постоянная поддержка со стороны школьного сообщества позволила этим учителям реформировать свою практику. Как подчеркивалось ранее, в TEC университетские преподаватели и участвующие учителя создают учебное сообщество, чтобы помочь учителям интегрировать технологии в свое обучение. Однако, как показало предыдущее исследование, сообщества не формируются быстро (Grossman et al., 2001). Не все учителя одинаково заинтересованы во вступлении в сообщество, как в случае с Кэсси.

В конце программы Кэсси почувствовала себя неуютно при использовании многих технологических инструментов в ее классе естественных наук.Несмотря на то, что она узнала об этих инструментах в своей программе подготовки учителей и TEC, Кэсси все же хотела иметь больше времени и обучения, чтобы научиться пользоваться технологическими инструментами. Возможно, проблемы, связанные со школьной средой Кэсси, также повлияли на ее решение продолжать преподавать без использования каких-либо технологических инструментов. Ее студенты ESL почти не имели образования в науке или технологиях. Кэсси в основном сосредоточивалась на поиске способов помочь этим студентам узнать больше о науке, но она не прилагала усилий для проведения исследовательской деятельности и поиска технологических инструментов, которые могли бы способствовать изучению естествознания ее учениками.Однако многие исследования показали эффективность использования запросов, а также технологических инструментов со студентами ESL (Mistler-Jackson & Songer, 2000).

Педагогическое мышление учителей. Как и в предыдущих исследованиях (Шульман, 1987), было обнаружено, что педагогические рассуждения учителей отражают их педагогические действия. Причины, по которым учителя принимают решения об обучении в классе, тесно связаны с их представлениями о науке, эффективным преподаванием естественных наук и стратегиями обучения, целями преподавания естественных наук и пониманием учащихся.Например, Мэтт сказал, что технологии помогают студентам в изучении естественных наук, и студенты могут лучше всего изучать науку, когда они активно занимаются наукой. Было обнаружено, что Мэтт трансформирует свои идеи в свое учение. Он решил использовать учебные стратегии, такие как обучение на основе запросов, представления, такие как инструменты картирования концепций, и моделирование после участия в TEC. Основываясь на характеристиках своих учеников, он адаптировал многие стратегии, которые он изучил в программе. Во время обучения он четко выразил ученикам свои ожидания.Он хотел, чтобы все его ученики были активными учениками. Однако на некоторых уроках ученики не проявили того интереса, которого ожидал Мэтт. Таким образом, он решил использовать другие стратегии управления классом в следующем учебном году. Этот процесс размышлений был частью его педагогических рассуждений и руководил его учебной практикой.

В TEC учителей поощряли задуматься над своим обучением. Классные и онлайн-обсуждения помогли учителям перестроить свои представления об эффективном преподавании естественных наук.Учителя нашли возможность проанализировать свои педагогические причины своих действий. Джейсон, Мэтт и Бренна думали о том, как они учат и как они хотят учить в будущем. Они размышляли над своей практикой, а затем реформировали ее. Таким образом, кажется, что разработка TPACK тесно связана с педагогическим рассуждением учителей и TEC, что побуждает учителей критически анализировать свои педагогические рассуждения и педагогические действия.

Последствия

Результаты этого исследования предоставляют предложения для разработчиков программ профессионального развития, которые направлены на улучшение подготовки учителей естественных наук к TPACK.Хорошо разработанные программы, которые предоставляют участвующим учителям возможность создавать и поддерживать «обучающиеся сообщества», по всей видимости, оказывают положительное влияние на интеграцию преподавателей естественных наук в области технологий. Постоянная поддержка необходима, чтобы помочь учителям преодолеть ограничения при внедрении технологий. С помощью таких моделей, как Loucks-Horsley et al. (2003) и Bell and Gilbert (2004), которые сосредоточены на сотрудничестве между учителями, для учителей естественных наук могут быть разработаны эффективные программы профессионального развития, позволяющие реформировать их практику.Важно отметить, что на летнем курсе мы были ограничены в нашей способности решать определенные аспекты TPACK (знание содержания) и более широкие, связанные с этим вопросы, такие как школьный контекст. Последующие мероприятия и практические исследования сыграли решающую роль в изучении и совершенствовании практики работы отдельных учителей в классе. В частности, было сочтено необходимым оказывать учителям дополнительную помощь в то время, когда они разрабатывали и реализовывали свои уроки, обогащенные технологиями, и проекты практических исследований.

Результаты этого исследования также предполагают, что учителям следует задуматься над своей классной практикой, чтобы более эффективно использовать технологии и исследования в своем обучении. Проведение практических исследовательских проектов и ведение рефлексивных блогов (или журналов), в которых учителя анализируют свой опыт и размышления о своей практике, позволило им увидеть эффективность технологий в обучении учащихся, а также проанализировать и изменить свою практику. Как подчеркивают другие исследователи, рефлексивная практика может помочь учителям улучшить свои педагогические знания и знания учеников (Cochran-Smith & Lytle, 1993).Таким образом, программы профессионального развития, ориентированные на интеграцию технологий, должны предоставлять учителям возможность размышлять о своем обучении и делиться своим опытом как с лидерами профессионального развития, так и со своими сверстниками.

Дальнейшие исследования

На основании результатов этого исследования очевидно, что в некоторых областях необходимо провести дальнейшие исследования. Что касается разработки TPACK учителями естественных наук, очевидно, что необходимо собрать больше данных от опытных учителей естественных наук, которые уже внедрили технологии в свое обучение.Опытные преподаватели естественных наук с хорошо разработанным TPACK могут помочь нам лучше понять природу и развитие TPACK. Кроме того, сравнительные исследования TPACK для начинающих и опытных учителей естественных наук могут позволить нам создать более эффективные программы обучения и повышения квалификации учителей, направленные на улучшение TPACK для учителей.

В этом исследовании учителей-участников наблюдали в течение одного года. Интеграция технологий требует времени и приверженности. Таким образом, существует необходимость в проведении долгосрочных исследований для отслеживания развития учителей в течение длительного периода времени.Кроме того, в конце программы университетские исследователи и участвующие преподаватели решили поддержать учебное сообщество, которое они создали в ходе программы. Необходимы дальнейшие исследования, чтобы выявить влияние участия в учебном сообществе во время и после программы профессионального развития на развитие учителей TPACK.

Выражение признательности

Финансирование этого проекта было предоставлено за счет гранта федеральной программы повышения качества учителей Закона «Ни одного отстающего ребенка», администрируемой Управлением высшего образования Миннесоты.Этот проект профинансирован из федеральных фондов на сумму 49 753 доллара США. Выраженная здесь позиция отражает точку зрения авторов, а не обязательно точку зрения персонала, связанного с Министерством высшего образования Миннесоты. Авторы благодарят Дэвида Гросса и Джоэла Донну за их вклад в разработку и реализацию программы.

Ссылки

Комитет AACTE по инновациям и технологиям (под ред.). (2008). Справочник технологического педагогического содержания знаний (ТПКК) для педагогов .Нью-Йорк: Рутледж

Американская ассоциация развития науки. (1993). Ориентиры по научной грамотности. Нью-Йорк: издательство Оксфордского университета.

Белл Б. и Гилберт Дж. (2004). Модель достижения педагогического развития. В книге Дж. Гилберта (ред.), Читатель RoutledgeFalmer в естественнонаучном образовании , (стр. 258-278). Нью-Йорк: РутледжФалмер.

Браун, Дж. С., Коллинз, А., и Дугид, П. (1989). Установлено познание и культура обучения. Исследователь в области образования, 18 (1), 32-42.

Кокран, К. Ф., ДеРуитер, Дж. А., и Кинг, Р. А. (1993). Знание педагогического содержания: интегративная модель для подготовки учителей. Журнал педагогического образования, 44 (4), 263-272.

Кокрэн-Смит, М., и Литл, С. Л. (1993). Внутри снаружи: исследования и знания учителей. Нью-Йорк: издательство Teacher College Press.

Кокрэн-Смит, М., и Литл, С. Л. (1999). Взаимосвязь знаний и практики: обучение учителей в сообществах. Обзор исследований в области образования, 24 , 249-305.

Кроуфорд, Б.А. (1999). Реально ли ожидать, что учитель preservice создаст класс на основе запросов? Journal of Science Teacher Education, 10 , 175-194.

Кроуфорд, Б.А. (2000). Понимая суть исследования: новые роли для учителей естественных наук. Journal of Research in Science Teaching, 37 (9), 916-937.

Деринг А., Хьюз Дж. И Хаффман Д. (2003). Учителя Preservice: Мы думаем о технологиях? Журнал исследований технологий в образовании, 35 , 342-361.

Fernandez-Balvoa, J. & Stiehl, J. (1995). Родовой характер педагогического содержания знаний профессоров колледжей. Преподавание и педагогическое образование, 11 (3), 293-306.

Глейзер, Б.Г. (1965). Постоянный сравнительный метод качественного анализа. Социальные проблемы, 12 (4), 436-445.

Глейзер, Б. Г. и Штраус, А. (1967). Открытие обоснованной теории: стратегии качественного исследования . Чикаго: Публикация Алдина.

Гроссман, П. Л. (1990). Как стать учителем: знания учителя и педагогическое образование . Нью-Йорк: издательство Teachers College Press.

Гроссман П., Вайнбург С. и Вулворт С. (2001). К теории педагогического сообщества. The Teachers College Record, 103 (6), 942-1012.

Хаффман Д. (2006). Реформа педагогики: реформа системы повышения квалификации и преподавания учителей . Журнал педагогического образования естественных наук, 17 , 121-136.

Хьюз, Дж.(2005). Роль педагогических знаний и опыта обучения в формировании интегрированной педагогики. Журнал технологий и педагогического образования, 13 (2), 277-302.

Хьюз, Дж., Керр, С., & Оомс, А. (2005). Информационно-ориентированные группы по вопросам технологий: примеры обучения учителей и интеграции технологий. Журнал образовательных компьютерных исследований, 32 , 367-379.

Келер М., Мишра П. (2005). Что происходит, когда учителя разрабатывают образовательные технологии? Развитие технологического педагогического содержания знаний. Journal of Educational Computing Research, 32 (2), 131-152.

Келер М. и Мишра П. (2008). Представляем TPCK. В Комитете по инновациям и технологиям AACTE (ред.), Справочник по технологическому педагогическому содержанию знаний (TPCK) для преподавателей , (стр. 3-31). Нью-Йорк: Рутледж.

Krajcik, J., Blumenfield, P., Marx, R., & Soloway, E. (1994). Модель сотрудничества, помогающая учителям средних классов изучать проектное обучение. The Elementary Science Journal, 94 (5), 483-498.

Лаве, Дж. И Венгер, Э. (1991). Локальное обучение: Законное периферийное устройство . Нью-Йорк: Кембридж

Ли, Э., Браун, М., Люфт, Дж., И Рериг, Г. (2007). Оценка ПКК начинающих учителей общеобразовательных наук: итоги пилотного года. Школа естественных наук и математики, 107 (2), 52-60.

Литтл, Дж. У. (1990). Сохранение конфиденциальности: автономия и инициатива в профессиональных отношениях учителей. Отчет о педагогическом колледже, 91 (4), 509-536.

Лаукс-Хорсли С., Лав Н., Стайлз К. Э., Мандри С. и Хьюсон П. У. (2003). Проектирование повышения квалификации учителей естественных и математических наук (2-е изд.). Таузенд-Оукс, Калифорния: Corwin Press.

Магнуссон С., Борко Х. и Крайчик Дж. (1994). Преподавание сложных научных дисциплин: выводы из анализа педагогического содержания знаний . Документ, представленный на ежегодном собрании Национальной ассоциации исследований в области преподавания естественных наук, Анахайм, Калифорния.

Маркс Р. (1990). Педагогическое содержание знаний: от математического случая к модифицированной концепции. Журнал педагогического образования, 41 (3), 3-11.

МакКрори Р. (2008). Наука, технологии и обучение: тематические проблемы TPCK в науке. В Комитете по инновациям и технологиям AACTE (ред.), Справочник технических знаний педагогического содержания (TPCK) для преподавателей (стр. 193-206). Нью-Йорк: Рутледж.

Мерриам, С. Б. (1998). Качественные исследования и практические примеры применения в образовании (2-е изд.) . Сан-Франциско, Калифорния: Джосси-Басс.

Мишра П. и Келер М.Дж. (2006). Знания о технологическом педагогическом содержании: основа для интеграции технологий в знания учителей. Отчет о педагогическом колледже, 108 (6), 1017-1054.

Мистлер-Джексон, М. и Сонгер, Н. Б. (2000). Мотивация студентов и Интернет-технологии: есть ли у студентов возможность изучать естественные науки? Journal of Research in Science Teaching, 37 (5), 459-479.

Национальный исследовательский совет. (1996). Национальные стандарты естественнонаучного образования . Вашингтон, округ Колумбия: Национальная академия прессы.

Национальный исследовательский совет. (2000). Справка и национальные стандарты естественнонаучного образования . Вашингтон, округ Колумбия: Национальная академия прессы.

Нисс, М. Л. (2005). Подготовка учителей к обучению естествознанию и математике с помощью технологий: Разработка педагогических знаний по технологиям. Педагогическое и педагогическое образование, 21 , 509-523.

Нисс, М. Л. (2008). Сопровождение preservice учителей в развитии TPCK. В Комитете по инновациям и технологиям AACTE (ред.), Справочник по технологическому педагогическому содержанию знаний (TPCK) для преподавателей , (стр. 223-251). Нью-Йорк: Рутледж

Норрис, К., Салливан, Т., Пуаро, Дж., И Солоуэй, Э. (2003). Нет доступа, нет пользы, нет воздействия: моментальные обзоры образовательных технологий в K-12. Журнал исследований технологий в образовании, 36 (1), 15-27.

Новак, А.М. и Крайчик Дж. (2006). Использование технологий для поддержки научных исследований в средней школе. В L.B. Флик и Н. Lederman (Eds.), Научное исследование и природа науки: значение для преподавания, обучения и подготовки учителей , (стр. 75-101). Нидерланды: Спрингер.

Новак Дж. Д. и Говин Д. Б. (1984). Учимся учиться . Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.

Office of Technology Assessment. (1995). Учителя и техника: подключение .Вашингтон, округ Колумбия: Типография правительства США.

Паттон М.К. (1987). Как использовать качественные методы оценки . Таузенд-Оукс, Калифорния: Публикация Sage

Putnam, R. T., & Borko, H. (2000). Что новые взгляды на знания и мышление говорят об исследованиях в области обучения учителей? Исследователь в области образования, 29 , 4-15.

Рериг Г. и Люфт Дж. А. (2004). Ограничения, с которыми сталкиваются начинающие учителя средних школ естественных наук при проведении уроков по научным исследованиям. Международный журнал естественнонаучного образования, 23, 3-24.

Рериг, Г., и Люфт, Дж. А. (2006). Подходит ли всем один размер ?: вводный курс начинающих учителей естественных наук из разных программ подготовки учителей. Journal of Research in Science Teaching, 43 (9), 963-985.

Рериг Г., Люфт Дж. И Эдвардс М. (2001). Универсальные карты VeeMaps. Учитель естественных наук, 68 (1), 28-31.

Sandholtz, J.H., Ringstaff, C., & Dwyer, D.С. (1997). Обучение с использованием технологий: создание классов, ориентированных на учащихся . Нью-Йорк: издательство Teachers College Press.

Шоуолтер, В. М. (ред.). (1984). Условия хорошего преподавания естественных наук . Вашингтон, округ Колумбия: Национальная ассоциация учителей естественных наук.

Шульман, Л. С. (1986). Те, кто понимает: рост знаний в обучении. Исследователь в области образования, 15 (5), 4-14.

Шульман, Л. С. (1987). Знания и обучение: основы новой реформы. Harvard Educational Reviews, 57 , 1-22.

Штраус, А., и Корбин, Дж. (1990). Основы качественного исследования: процедуры и методы обоснованной теории . Ньюбери-Парк, Калифорния: Сейдж.

Тамир П. (1988). Предметные знания и связанные с ними педагогические знания в педагогическом образовании. Педагогика и педагогическое образование, 4 (2), 99-110.

Троубридж, Л. В., Байби, Р. В., и Пауэлл, Дж. К. (2008). Преподавание естественных наук в средней школе: стратегии развития научной грамотности (9-е изд.). Река Аппер Сэдл, штат Нью-Джерси: Prentice Hall.

Инь, Р. К. (1994). Пример исследования: дизайн и методы (2-е изд.). Таузенд-Оукс: Шалфей.

Цайхнер, К. (2003). Педагогические исследования как повышение квалификации преподавателей уровня P-12 в США. Исследования в области образования, 11 (2), 301-325.

Примечание автора:

С. Селцен Гузей
Миннесотский университет
[email protected]

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *