您好,欢迎访问三七文档
当前位置:首页 > 电子/通信 > 综合/其它 > 第二章知识与数字化学习第一节知识与智慧
第二章知识与数字化学习第一节知识与智慧在人类的生产、生活和研究活动中,人们会不断学习、总结、发现和认识自然、探究规律的方法。“做实验→获取观察数据→分析处理数据→推理建立数学模型→实验验证模型→形成知识→应用知识解决问题”是一条非常有效的知识发现路径2.1.1知识你真的了解“知识”吗?知识是人们运用大脑对获取或积累的信息进行系统化地提炼、研究和分析的结果,能够精确地反映事物的本质。它来源于实践,经过加工提炼,又高于实践。接下来一起做个实验,感受知识的获取吧!探究活动实验目标:运用Python工具,利用控制变量法采集实验数据,研究当导体电压保持不变时,通过导体的电流随导体电阻变化的规律1.实验仪器:电压表、电流表、电池、开关、导线、滑动变阻器和10个不同阻值的电阻2.实验步骤:(1)收集实验数据①连接电路如图2-4所示。注意:连线时开关要断开;闭合开关前,滑动变阻器的滑片要滑到最大阻值处。②把电阻R1接入电路,移动滑动变阻器的滑片,使电压表示数U=3V,记录电流表示数I1③把电阻R1换成电阻R2(记下阻值),再次移动滑动变阻器的滑片,使电压表示数U=3V,记录电流表示数I2以此类推,所得到的实验数据如下(2)运用Python工具处理数据,绘制图像①绘制散点图。将表2-2中的数据输入程序中,执行程序后得到如图2-5所示的电流I与电阻R关系数据散点图。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportoptimizex0=[5,10,15,20,25,30,35,40,45,50]#输入电阻的实验数据y0=[586,291,198,143,101,98,72,68,59,55]#输入电流的实验数据plt.title(test)plt.xlabel('R/Ω')plt.ylabel('I/mA')|plt.scatter(x0[:],y0[:],5,red,linewidth=3)#绘制散点图plt.show()②在“绘制散点图”程序中加上指令“plt.plot(x0,y0)”,执行程序后,得到如图2-6所示的电流I与电阻R关系数据曲线图importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportoptimizex0=[5,10,15,20,25,30,35,40,45,50]#输入电阻的实验数据y0=[586,291,198,143,101,98,72,68,59,55]#输入电流的实验数据plt.title(test)plt.xlabel('R/Ω')plt.ylabel('I/mA')|plt.scatter(x0[:],y0[:],5,red,linewidth=3)#绘制散点图plt.plot(x0,y0)#绘制曲线图plt.show()③观察电流I与电阻R关系数据曲线图后,可以猜想电流I与电阻R的关系是反比例关系,于是按I=U/R的关系对数据做曲线拟合。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportoptimizex0=[5,10,15,20,25,30,35,40,45,50]#输入电阻的实验数据y0=[586,291,198,143,101,98,72,68,59,55]#输入电流的实验数据plt.title(test)plt.xlabel('R/Ω')plt.ylabel('I/mA')|plt.scatter(x0[:],y0[:],5,red,linewidth=3)#绘制散点图plt.plot(x0,y0)#绘制曲线图plt.plot(x0,y0,blue)#绘制曲线图U1=optimize.curve_fit(f_1,x0,y0)[0]x1=np.arange(5,50.01,0.01)y1=U1/x1plt.plot(x1,y1,orange)#拟合曲线图plt.show()print(U=,U1)经过推理和实验验证,电流I与电阻R反比例关系成立,即I=U/R从以上实验数据的采集、分析、建模和验证过程可以知道,知识的发现不仅可以通过实验、观察和总结为特征的方法获取,还可以通过直接观察获取数据,对数据进行分析,进而发现规律,获得知识。2.1.2智慧日常生活中,调节台灯的亮度、电视机音量的大小,都要运用到欧姆定律探究与应用欧姆定律,解释了数据、信息、知识和智慧的相互关系:图(2-8)数据是现实世界客观事物的符号记录;信息是经过加工处理的、具有意义的数据;知识是人们运用大脑对获取或积累的信息进行系统化地提炼、研究和分析结果,能够准确地反映事物的本质;智慧是为了达到预定目标而运用知识解决问题的创新思维能力数据、信息、知识和智慧是逐渐递进的概念,前者是后者的基础和前提,后者是前者的抽象与升华。从数据到信息的转化,主要理解数据间的相互联系;从信息到知识的转化,主要理解信息间的相互联系,发现和抽象其规律;从知识到智慧的转化,主要理解和应用知识原理与法则解决现实世界的问题。讨论:举例说明信数据、信息、知识和智慧的相互关系
本文标题:第二章知识与数字化学习第一节知识与智慧
链接地址:https://www.777doc.com/doc-4669833 .html