TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta přírodovědně-humanitní a pedagogická Katedra chemie
DIPLOMOVÁ PRÁCE
VYUŽITÍ MOLEKULÁRNÍ VIZUALIZACE K ŘEŠENÍ PROBLÉMOVÝCH CHEMICKÝCH ÚLOH
Liberec 2011
Štěpán Horáček
Technická univerzita v Liberci Fakulta přírodovědně-humanitní a pedagogická Katedra:
chemie
Studijní program:
Učitelství pro základní školy
Kombinace:
anglický jazyk – chemie
VYUŽITÍ MOLEKULÁRNÍ VIZUALIZACE K ŘEŠENÍ PROBLÉMOVÝCH CHEMICKÝCH ÚLOH USING MOLECULAR VISUALIZATION FOR SOLVING CHEMICAL PROBLEM TASKS DIE VERWENDUNG DER MOLEKULAREN VISUALISIERUNG ZUR LÖSUNG DER PROBLEMATISCHEN AUFGABEN IN CHEMIE Diplomová práce: 11–FP–KCH Autor:
Podpis:
Štěpán HORÁČEK Adresa: Hlavní 91 468 41, Smržovka
Vedoucí práce:
Mgr. Martin Slavík, Ph.D.
Konzultant:
Ing. Jan Grégr PhDr. Bořivoj Jodas, Ph.D.
Počet stran
slov
obrázků
tabulek
pramenů
příloh
106
24 240
40
15
51
1
V Liberci dne: 10. 12. 2010
Prohlášení
Byl(a) jsem seznámen(a) s tím, že na mou diplomovou práci se plně vztahuje zákon č. 121/2000 Sb. o právu autorském, zejména § 60 – školní dílo. Beru na vědomí, že Technická univerzita v Liberci (TUL) nezasahuje do mých autorských práv užitím mé diplomové práce pro vnitřní potřebu TUL. Užiji-li diplomovou práci nebo poskytnu-li licenci k jejímu využití, jsem si vědom povinnosti informovat o této skutečnosti TUL; v tomto případě má TUL právo ode mne požadovat úhradu nákladů, které vynaložila na vytvoření díla, až do jejich skutečné výše. Diplomovou práci jsem vypracoval(a) samostatně s použitím uvedené literatury a na základě konzultací s vedoucím diplomové práce a konzultantem.
V Liberci dne: 10. 12. 2010.
Štěpán Horáček
Poděkování Mé poděkování patří především vedoucímu práce, Mgr. Martinovi Slavíkovi, Ph.D., za inspiraci, cenné rady a pomoc poskytovanou během tvorby diplomové práce i během práce na Studentské vědecko-umělecké činnosti (SVUČ). Mnohokrát mi obratem trpělivě odpovídal na mé dotazy a jako správce systému Moodle a odborník v chemické informatice trávil mnoho času řešením technických potíží spojených s prací. Děkuji svojí rodině, přátelům a kolegům na základní škole za jejich podporu, a také milým kolegyním učitelkám za jazykovou korekci práce.
VYUŽITÍ MOLEKULÁRNÍ VIZUALIZACE K ŘEŠENÍ PROBLÉMOVÝCH CHEMICKÝCH ÚLOH HORÁČEK Štěpán
DP–2011
Vedoucí DP: Mgr. Martin Slavík, Ph.D.
Anotace: Diplomová práce se zabývá počítačovou molekulární vizualizací jako nástrojem pro porozumění souvislostem mezi vnitřní strukturou a vlastnostmi látek. Představuje a hodnotí vizualizační software Jmol. Dále popisuje problémové úlohy a výukové materiály vytvořené v e-learningovém systému Moodle s implementací appletu Jmol. Funkčnost problémových úloh byla ověřena a potvrzena průzkumem mezi 58 žáky základní školy. Klíčová slova: Počítač, molekulární vizualizace, Jmol, Moodle, problémové úlohy, e-learning, model, zobrazení, software, průzkum, vzdělávání.
USING MOLECULAR VISUALIZATION FOR SOLVING CHEMICAL PROBLEM TASKS Summary: The Diploma Thesis deals with computer molecular visualization as a tool for understanding the connections between the internal structure and matter properties. The work introduces and evaluates the visualization software Jmol. Further it describes problem tasks and tutorial materials created within the e-learning system Moodle with the implementation of Jmol applet. Because of the minimum of Czech sources selected theoretical chapters were compiled on basis of foreign sources and a brief manual for using Jmol was composed. Functionality of the problem tasks was verified and confirmed by a research among 58 elementary school pupils. Key words: Computer molecular visualization, Jmol, Moodle, problem tasks, e-learning system, model, representation, software, research.
DIE VERWENDUNG DER MOLEKULAREN VISUALISIERUNG ZUR LÖSUNG DER PROBLEMATISCHEN AUFGABEN IN CHEMIE Zusammenfassung: Diese Diplomarbeit beschäftigt sich mit der Computer molekulare Visualisierung als einem Verständnisinstrument der Zusammenhänge zwischen der inneren Struktur und den Materialsbeschaffenheiten. Diplomarbeit legt vor und bewertet die Visualisierungsoftware Jmol. Weiter beschreibt sie problematische Aufgaben und Übungsmaterialien geschaffen im E-learningsystem Moodle mit der Einführung von Jmol. Wegen des Minimum von tschechischen Quellen wurden ausgewählte theoretische Kapitelle auf Grund von ausländischen Quellen und ein Kurzhandbuch zur Arbeit mit Jmol bearbeitet. Die Funktionsfähigkeit der problematischen Aufgaben wurde übergeprüft und bestätigt durch eine Untersuchung unter 58 Grundschuleschüller. Schlüsselwörte: Computer molekulare Visualisierung, Jmol, Moodle, problematische Aufgaben, E-learningsystem, Modell, Darstellung, Software, Untersuchung.
Obsah 1
ÚVOD ............................................................................................................... 12
2
ZRAKOVÉ VNÍMÁNÍ A PROBLEMATIKA VIZUALIZACE........................................... 14 2.1 POTENCIÁL A LIMITY ZRAKOVÉHO VNÍMÁNÍ VE VÝUCE (NEJEN) CHEMIE ........................................... 15 2.2 VIZUÁLNÍ GRAMOTNOST ....................................................................................................... 16 2.3 VIZUALIZACE ...................................................................................................................... 17 2.4 INTERPRETACE VIZUALIZACÍ.................................................................................................... 18
3
POČÍTAČOVÁ MOLEKULÁRNÍ VIZUALIZACE ......................................................... 19 3.1 TYPY MOLEKULÁRNÍ VIZUALIZACE............................................................................................ 19 3.2 PROCES POČÍTAČOVÉ MOLEKULÁRNÍ VIZUALIZACE....................................................................... 20 3.3 STYLY ZOBRAZENÍ MODELŮ MOLEKUL....................................................................................... 23 3.3.1 Van der Waalsův model ...................................................................................... 23 3.3.2 Model tyčinky a kuličky ....................................................................................... 24 3.3.3 Wire – drátový model ......................................................................................... 24 3.3.4 Sticks – tyčinkový model ..................................................................................... 25 3.3.5 Zobrazení Cα atomů – Alpha Trace ..................................................................... 26 3.3.6 Backbone a Side Chain ........................................................................................ 26 3.3.7 Cartoon ............................................................................................................... 28 3.3.8 Molekulární povrch ............................................................................................. 28 3.4 PROBLÉMY POČÍTAČOVÉ MOLEKULÁRNÍ VIZUALIZACE .................................................................. 29 3.4.1 Zkreslení optického výstupu ................................................................................ 29 3.4.2 Komplexnost ....................................................................................................... 30 3.4.3 Abstraktnost a hloubka znázorňovaných konceptů............................................. 30 3.5 ELIMINACE PROBLÉMŮ S VIZUALIZACÍ ...................................................................................... 31 3.5.1 Doprovodný text a pomocné vizualizační metody............................................... 31 3.5.2 Porovnání s jiným způsobem zobrazení .............................................................. 32 3.5.3 Použití animace................................................................................................... 32 3.5.4 Použití vhodné techniky ...................................................................................... 32 3.6 KLÍČOVÁ ROLE INTERAKTIVITY A PRAKTICKÉ APLIKACE VIZUALIZACÍ ................................................. 34
4
SOFTWARE PRO MOLEKULÁRNÍ VIZUALIZACI ..................................................... 35 4.1 JMOL: SOFTWARE PRO MOLEKULÁRNÍ VIZUALIZACI ..................................................................... 35 4.1.1 Možnosti a ovládání programu ........................................................................... 36 4.1.2 Programování animací v Jmolu ........................................................................... 38 4.1.3 Typy příkazů pro animace ................................................................................... 39 4.1.4 Vytváření maker .................................................................................................. 40 4.1.5 Doplňující poznámky k práci s programem ......................................................... 41 4.2 SOFTWARE PRO VÝPOČTY VLASTNOSTÍ MOLEKUL ........................................................................ 41 4.3 POMŮCKY POTŘEBNÉ PRO PREZENTACI MODELŮ ........................................................................ 43
5
E-LEARNINGOVÉ SYSTÉMY................................................................................. 43 5.1 E-LEARNING ....................................................................................................................... 44 5.2 E-LEARNINGOVÉ SYSTÉMY ..................................................................................................... 44
– 10 –
5.3 POŽADAVKY E-LEARNINGOVÝCH SYSTÉMŮ................................................................................. 45 5.4 E-LEARNINGOVÝ SYSTÉM MOODLE ......................................................................................... 46 5.4.1 Vlastnosti Moodlu ............................................................................................... 47 5.4.2 Filtr Jmolu v Moodlu ........................................................................................... 48 5.4.3 Applet MarvinSketch ........................................................................................... 49 5.4.4 Řešení problémů s Moodlem .............................................................................. 51 5.5 DALŠÍ ODKAZY .................................................................................................................... 51
6
PRAKTICKÁ ČÁST............................................................................................... 52 6.1 KURZ PRÁCE S JMOL A MOODLEM .......................................................................................... 54 6.2 STUDIJNÍ ČÁST – MOLEKULÁRNÍ VIZUALIZACE ............................................................................ 54 6.2.1 Modifikace uhlíku ................................................................................................ 54 6.2.2 Mazadla .............................................................................................................. 56 6.2.3 Mýdlo a jeho funkce při praní ............................................................................. 59 6.2.4 Rozmístění elektronů v molekulách..................................................................... 59 6.2.5 Voda a její různá skupenství................................................................................ 61 6.2.6 Uhlovodíky – vazby a vazebné úhly ..................................................................... 62 6.3 ZHODNOCENÍ A POUŽITELNOST VYTVOŘENÉHO KURZU ................................................................ 63 6.4 TECHNICKÉ ASPEKTY PRÁCE S MOODLEM A JMOLEM .................................................................. 64 6.4.1 Práce s Moodlem ................................................................................................ 64 6.4.2 Práce s Jmolem ................................................................................................... 64
7
VÝZKUMY ......................................................................................................... 66 7.1 REALIZACE PROBLÉMOVÝCH ÚLOH A PRŮZKUM NA ZŠ HUSOVA..................................................... 66 7.1.1 Typy použitých problémových úloh ..................................................................... 66 7.1.2 Test s induktivním přístupem .............................................................................. 67 7.1.3 Test s deduktivním přístupem ............................................................................. 73 7.1.4 Anaglyfy .............................................................................................................. 73 7.1.5 Příprava na hodinu s induktivním přístupem, 9. třída ......................................... 74 7.1.6 Příprava na hodinu s deduktivním přístupem, 9. třída ........................................ 78 7.1.7 Příprava na hodinu s induktivním přístupem, 8. třída ......................................... 81 7.1.8 Příprava na hodinu s deduktivním přístupem, 8. třída ........................................ 82 7.1.9 Výsledky průzkumu ............................................................................................. 84 7.1.9.1 Úlohy č. 1-14, založené na vizualizaci ........................................................................... 84 7.1.9.2 Úlohy č. 15-19, otevřené otázky ................................................................................... 88
7.1.10 Zhodnocení průzkumu......................................................................................... 92 7.2 VÝZKUM O PŘÍNOSECH WEBOVÝCH MATERIÁLŮ VYUŽÍVAJÍCÍCH CHIME ............................................ 94 7.2.1 Výsledky výzkumu ............................................................................................... 96 7.3 SROVNÁNÍ FYZICKÝCH A POČÍTAČOVÝCH MODELŮ ....................................................................... 97 7.3.1 Výsledky výzkumu ............................................................................................... 98
8
ZÁVĚR............................................................................................................... 99
9
PŘÍLOHY ......................................................................................................... 102
10 ZDROJE ........................................................................................................... 103 10.1 INTERNETOVÉ ODKAZY........................................................................................................ 105
– 11 –
1 ÚVOD Tato diplomová práce se zabývá počítačovou molekulární vizualizací, neboli zobrazováním molekul na počítačích, které je možné účinně využít pro řešení problémových úloh v různých oblastech chemie. Toto téma mě zaujalo během prvního roku studia na vysoké škole. Setkal jsem se s ním i přes absolvování dvou let výuky chemie na základní škole a čtyř let na gymnáziu v té době poprvé. V průběhu následujících dvou let vysokoškolského studia jsem se tématu počítačové vizualizace věnoval v rámci Studentské vědecko-umělecké práce (SVUČ) a následně si jej vybral jako téma své diplomové práce. Počítačovou molekulární vizualizaci lze využít nejen k řešení problémových úloh, jako je například odůvodnění rozdílných vlastností grafitu a diamantu, ale významné uplatnění nachází i jako efektivní nástroj pro porozumění žáků chemii na molekulární úrovni. Chemie totiž klade na žáky vysoké nároky. Jones (2001) vypočítává, že žáci musí v chemii rozumět abstraktním teoriím, musí mít matematické vlohy, schopnost experimentovat, musí být schopni vyjádřit se ústně i písemně a v neposlední řadě si musí umět převést v duchu informaci podanou ve dvourozměrném formátu do formátu třírozměrného. Pro pokročilejší studium chemie je porozumění struktuře, vztahům a procesům mezi strukturami hlavním předpokladem a Jones (2001) a Harris (2007) poznamenávají, že právě tato oblast je podle četných průzkumů pro žáky často téměř nepřekonatelnou překážkou. Počítačová molekulární vizualizace je z toho důvodu pro žáky klíčová a technické inovace spojené se stavbou molekul hrají v chemickém vzdělávání důležitou roli. V této diplomové práci jsme takových technických inovací vyzkoušeli hned několik. Pro molekulární vizualizaci jsme vybrali a vyzkoušeli volně dostupný software Jmol, který je možné spustit i jako applet na internetu. Lze tak vizualizovat molekuly bez nutnosti instalace softwaru do počítače, což představuje výhodu pro žáky a laiky, kteří často chemický software neznají a neumí s ním pracovat. Této možnosti Jmolu jsme využili k vizualizaci molekul v rámci on-line kurzu, který jsme vytvořili v e-learningovém systému Moodle. Popis Jmolu i Moodlu a jejich možností je součástí této práce. Dalším použitým programem byl volně dostupný software pro modelování molekul ChemSketch a Spartan 08, software pro pokročilé modelování. Okrajově byl vyzkoušen eXe editor, nástroj pro tvorbu materiálů snadno přenositelných do e-learningových systémů nebo webových stránek.
– 12 –
Praktickou částí práce je vytvořený e-learningový kurz. Jeho obsahem je popis Jmolu a Moodlu, stručný manuál pro práci s Jmolem a poznámky k problematice práce s oběma nástroji. Součástí kurzu je také výukový materiál pokrývající šest témat z chemie, ve kterých je využita molekulární vizualizace k řešení problémových úloh: rozdílnost vlastností modifikací uhlíku, rozpoznání chemických látek s mazacími účinky, vysvětlení funkce mýdla při praní, rozmístění vazebných elektronů v molekulách, rozdíly ve vlastnostech různých skupenství vody a změny v délkách vazeb a velikostech vazebných úhlů v uhlovodících s násobnými vazbami. Funkčnost vytvořených problémových úloh byla ověřena průzkumem, jehož se na ZŠ Husova účastnilo celkem 58 žáků 8. a 9. tříd. Průzkum se uskutečnil formou výukových hodin, během kterých byli žáci seznámeni s problémovými úlohami a samostatně vypracovali testy připravené ve vytvořeném kurzu v Moodlu. Cílem průzkumu bylo vyzkoušet funkčnost zpracovaných problémových úloh a zjistit názory žáků na problematiku počítačové molekulární vizualizace. Testy byly vyhodnoceny a oznámkovány částečně strojově a částečně ručně v prostředí kurzu. Průzkumu je věnována sedmá kapitola práce. Důvodem pro vypracování kurzu byla kromě ozkoušení možností Jmolu a Moodlu také existence minima vizualizačních materiálů v českém jazyce. Některé problémové úlohy proto byly převzaté, přeložené a upravené na základě zahraničního serveru Explain it with Molecules [Explain]. Nedostatek českých publikací nás také vedl ke zpracování stručného manuálu pro práci s Jmolem a kapitol, které se zabývají teoretickými aspekty počítačové vizualizace a e-learningových systémů. Jedná se především o problematiky vizuálního vnímání a vizualizace, problémy spojené s počítačovou molekulární vizualizací a jejich eliminaci a o problematiku e-learningových systémů a jejich využití. Během tvorby jsme čerpali z mnoha zahraničních zdrojů psaných v anglickém jazyce. Volba Jmolu a Moodlu jako hlavního software používaného v rámci diplomové práci byla motivována jednak dostupností obou softwarů, která zvyšuje pravděpodobnost jejich výběru širokou veřejností, jednak jednoduchostí práce s nimi. Důležitost integrace problémových úloh, prvků výzkumu a aktivního využívání získaných vědomostí do výuky chemie je spatřována v trvalejším charakteru vědomostí nabytých při těchto aktivitách a v jejich lepší transformaci na neznámé, otevřené problémy ve srovnání s vědomostmi nabytými pouhým memorováním a řešením rutinních problémů. Tento rozdíl byl potvrzen například
– 13 –
výsledky výzkumu amerického Národního výzkumného ústavu (NRC), jak uvádí Jones (2001). Mezi klíčové zdroje diplomové práce patřila kromě zmíněného serveru [Explain] závěrečná zpráva Jones (2001) z vědeckého workshopu Molecular Visualization in Science Education. Jako východisko některých teoretických kapitol sloužila spolu s tímto zdrojem také publikace Bílka (2007). Podkladem pro třetí kapitolu, zabývající se specifičtěji počítačovou molekulární vizualizací, byly publikace Slavíka et al. (2007) a Kozlíkové (2006). V sedmé kapitole jsou pak předloženy dva zahraniční výzkumy, které se zaměřovaly na analýzu efektivity a přínosů počítačové vizualizace. Výzkumy publikoval Donovan a Nakhleh (2007), a Harris (2010). Cíle této diplomové práce je možné shrnout do tří bodů. Za prvé jsme chtěli zhodnotit možnosti vybraných vizualizačních nástrojů pro řešení problémových chemických úloh. Za druhé jsme ve zvoleném vizualizačním nástroji chtěli zpracovat problémové chemické úlohy, které budou využívat molekulární vizualizaci vnitřní struktury k vysvětlení chování látek. Posledním cílem bylo ověřit použitelnost zvoleného řešení pro výuku.
2 ZRAKOVÉ VNÍMÁNÍ A PROBLEMATIKA VIZUALIZACE Než bude ve třetí kapitole podrobněji popsána počítačová molekulární vizualizace, je nezbytné vizualizaci jako takovou teoreticky uvést. Tomu se věnuje tato kapitola. Nejprve je popsáno samotné zrakové vnímání, dále pak vizualizace v širším slova smyslu a konkrétně také molekulární vizualizace. Závěr kapitoly pojednává o problematice správného porozumění vizualizovaným materiálům a popisuje různé styly vizualizace molekul. V kapitole je několikrát zmíněna otázka porozumění vizualizovaným materiálům. Bylo by vhodné mnohem podrobněji rozvést metodiku a vhodná opatření pro zajištění efektivity vizualizace. Vzhledem k obsáhlosti tématu se tím hlouběji zabývá kapitola 3.5. Téma vizualizace učiva rozsáhle zpracovává Bílek (2007) a Jones (2001).
– 14 –
2.1
Potenciál a limity zrakového vnímání ve výuce (nejen) chemie
Zrakové vnímání představuje neobyčejný komplex systémů, které jsou umístěny v několika specifických oblastech mozku. Vizuální vnímání zabírá 1/3 až 1/4 mozku [Valle]. Ve vzdělávání význam zrakového vnímání spočívá jednak v množství informací přijímaných zrakem a jednak v dalších dílčích schopnostech zrakového ústrojí důležitých pro řešení různých úloh. Patří sem: •
Vnímání tvarů a relativních pozic objektů v prostoru.
•
Schopnost pamatovat si vizuální šablony a koncepty. Při zrakovém vnímání člověk během malé chvilky rozliší jednotlivé vizuální šablony a vzory. Právě proto by pedagogové měli využívat vizualizace – vizualizace vede k vytváření vizuálních šablon, ty pak žákům usnadňují poznávání [Valle]. Ohromná kapacita vizuální paměti je zřejmá ze schopnosti člověka identifikovat tisíce objektů. Díky vizuální paměti člověk dokáže abstrahovat a generalizovat to, co vidí. Dokáže například přiřadit velké množství předmětů odlišných svou velikostí, tvarem, barvou a dalšími vlastnostmi například do kategorie „pes“ (přičemž „velké množství předmětů“ v tomto případě představuje mnoho ras psů). Vizuální paměť dalece přesahuje naši schopnost porozumět tomu, co vidíme, a adekvátně podle toho jednat.
•
Představivost. Systém zraku dokáže syntetizovat informace, o kterých právě přemýšlíme, s informacemi ve vizuální paměti a následně předpovědět změny, které nastanou v reálném světě a naplánovat zásahy do něj.
Jen z tohoto výčtu je zřejmé, že zraková percepce je důležitou branou pro vzdělávání. Jak se říká, někdy je jeden obrázek víc než tisíc slov. Není to žádný převratný objev 21. století, své by o tom mohly povědět mnohé osobnosti českého školství jako Jan Ámos Komenský (1592–1670), autor Orbis Pictus (Světa v obrazech), nebo Karel Slavoj Amerling, český pedagog z počátku 19. století, tvůrce souborů obrazů určených k názornému vyučování. Jones (2001) však podotýká, že i přes velký potenciál grafických materiálů (včetně potenciálu molekulární vizualizace) by se k nim rozhodně nemělo přistupovat jako k samospasitelným učebním pomůckám. Vizuální informace totiž někdy mohou být příliš komplexní nebo hůře srozumitelné, zvlášť pokud pozorovatel nemá se „čtením“ vizuálních informací zkušenosti. Na čtení grafů, map, nebo práci s molekulární vizualizací je třeba si zvyknout a naučit se ji. Používání molekulární vizualizace je pro profesionální vědce samozřejmostí, to
– 15 –
samé se ale rozhodně nedá říci o žácích osmých nebo devátých tříd základních škol, obvykle nejmladších uživatelích molekulární vizualizace. Proto by stejnou měrou, jakou se pracuje na rozvoji technologií pro podporu výuky chemie, měly být prováděny i didaktické výzkumy analyzující způsoby, jak žáci při výuce chemie analyzují grafické informace, průzkumy hledající cesty, jak výpočetní technologii do výuky zapojit efektivně. Jak píše Bílek (2007), funkce verbální stránky výukových materiálů jsou prozkoumány důkladně, stejně jako metodologie těchto výzkumů, „u obrazových materiálů se ale dosud jaksi předpokládá automatická ‘názornost’, že obrázek ‘mluví sám za sebe’.“
2.2
Vizuální gramotnost
Při získávání informací z obrazových materiálů je tedy nutný cvik. Tvůrci takových materiálů by si také měli uvědomit, že důležitou roli v užitečnosti prezentací má srozumitelná organizace informací, postup od jednoduššího ke složitějšímu a správná metodika instruktáže. Kromě toho všeho je tu ještě faktor vizuální gramotnosti žáků (a dalších uživatelů molekulární vizualizace). Tento termín se stále více objevuje v pedagogických analýzách zaměřených na „učení se pro život“ nebo „učení se učit“. Podle definice Mezinárodní asociace pro vizuální gramotnost (IVLA – International Visual Literacy Association) se jedná především o: •
„soubor vizuálních kompetencí, které může člověk rozvíjet prostřednictvím zraku a dalších senzorických zkušeností,
•
naučenou dovednost interpretovat komunikaci zprostředkovanou vizuálními symboly (obrazy) a vytvářet zprávy pomocí vizuálních symbolů,
•
dovednost převádět obrazové obsahy na verbální vyjadřování a naopak,
•
dovednost získat a vyhodnotit vizuální informaci z vizuálního média.“ (Bílek, 2007)
Do oblasti vizuální gramotnosti lze dále zahrnout například schopnost porozumět gestům, tanci, módě, schopnost orientovat se v mapě, rozumět architektuře a historickým pamětihodnostem, umění fotit apod., jak uvádí Bílek (2007). Pedagogové by tedy měli mít při tvorbě a prezentacích vizuálních výukových materiálů na paměti i rozdíly mezi žáky ve smyslu vizuální gramotnosti.
– 16 –
2.3
Vizualizace
Podle Jones (2001) bývá pojem vizualizace tradičně spojován s aktivitami, v nichž je zapojena vizuální představivost (tzn. s vytvářením si představ), a význam pojmu byl rozšířen o umělé vytváření obrazů, které prohlubují a rozšiřují momentální vizuální zkušenost nebo představu člověka. V tomto smyslu je vizualizace využívána už od dávných dob – lidé zachycují objekty a jevy, které v té chvíli nemají k dispozici v reálném světě. Jedná se o nástěnné malby a kresby, schémata, nákresy a půdorysy budov, komiksy, fotografie… Tyto materiály se snaží ve dvourozměrném formátu zachytit předlohy z trojrozměrných prostředí, přičemž jsou vždy zdůrazněny některé důležité prvky nebo vztahy reálné předlohy. Na fotografiích je dán přesný rámec obrazu a zaměření na určitou předlohu. Pokud byla reálná předloha v pohybu, na fotografii (2D vizualizaci) je pohyb zastaven. V komiksech jsou zase přehnaně zdůrazněny klíčové rysy a obrysy předloh, půdorysy budov zachycují pouze prostorové vztahy mezi objekty na horizontálním řezu budovou. Dalšími, abstraktnějšími příklady vizualizací jsou diagramy zachycující vývoj v závislosti na čase, vývojové stromy, grafy znázorňující změny ekonomických ukazatelů v čase apod. Abstraktní typy vizualizace mají výhodu v přirozeném způsobu znázornění nevizuálních (koncepčních) skutečností prostřednictvím vizuálního obrazu. Například noty zakreslené výše v notové osnově mají i vyšší tón. Přitom vysoký tón není možné nakreslit konkrétně, ale pouze symbolicky – notou umístěnou na příslušném místě osnovy. Číselné hodnoty a čas jsou vzestupně uspořádávány na vertikální a horizontální ose, rozložení teplot v objektech (např. v lidském těle) je značeno studenými a teplými odstíny barevné palety… Perfektním příkladem toho, jak mohou být v tabulkovém 2D formátu uspořádány informace v horizontálním a vertikálním směru tak, aby vyjádřily určitý koncept, je periodická soustava prvků. Molekulární vizualizace je kombinací mezi konkrétním zobrazením prostoru a abstraktním vyjádřením určitých skutečností chemických struktur. Jsou vizualizované reálné fyzické objekty, takže jde o zobrazení prostorových vztahů v reálném světě (oproti tomu graf zachycující vývoj cen akcií využívá prostor k zobrazení určité jiné, nevizuální reality ve světě). Na druhou stranu jsou v molekulárních vizualizacích používány určité abstraktní, symbolické grafické konvence, které ke třem dimenzím přidávají čtvrtou – zvýrazňují nebo umisťují v prostoru určité významné skutečnosti. Obvykle je to barevné odlišení prvků,
– 17 –
zobrazení vazeb v molekulách formou úzkých tyčinek nebo rozmístění elektronů znázorněné pomocí barevných povrchů obklopujících strukturu… Ve skutečnosti však počítačová vizualizace není třídimenzionální, ale spíše pseudo třídimenzionální. Sice jsou vizualizovány třídimenzionální objekty, ale jsou vizualizovány na dvoudimenzionální (plochou) obrazovku. Výsledný vjem je poté rozšířen o zobrazení dalších vlastností zmíněných výše. Pseudo třídimenzionální zobrazení je možné přiblížit skutečnému 3D zobrazení použitím barevných brýlí a stereografického zobrazení (anaglyfů). O tom více v kapitole 3.5.4. Zařízení, která produkují skutečný 3D obraz, jsou dnes vzhledem k pořizovací ceně v českých školách těžko k dizpozici.
2.4
Interpretace vizualizací
Nutnou podmínkou efektivní vizualizace je správná interpretace vizualizovaného materiálu, jak podotýká Jones (2001). U materiálů, kde jsou symbolické konvence použité k vizualizaci nějakým způsobem založené na přírodních nebo přirozených vztazích, je interpretace jednodušší. Tak je tomu například u perspektivního zobrazení na obrazech, fotografiích apod., kde perspektivní zobrazení využívá přirozeného vztahu mezi projekcí z trojrozměrného prostředí do dvourozměrného formátu. Stejně tak jsou časové a číselné osy v grafech založené na přirozeném vztahu mezi čísly, časem a prostorem. Ani v těchto typech vizualizace však není nárok na správnou interpretaci vizualizovaného materiálu zcela potlačen. Správná interpretace je ještě významnějším faktorem pro porozumění vizualizovaným materiálům u takových typů vizualizací, kde jsou základem použitých symbolických konvencí určité teorie a rozumové koncepty. Příkladem takové vizualizace je magnetická rezonance, která se využívá například k odhalení nádorových onemocnění na mozku. Symbolickými konvencemi použitými v magnetické rezonanci jsou dva kontrastní barevné odstíny, jejichž sytost závisí na číselných hodnotách získaných při vyšetření. Výsledný obrázek znázorňuje hustotu mozkové tkáně pomocí těchto dvou různě sytých odstínů. Molekulární vizualizace také využívá, podobně jako magnetická rezonance, mnohé symbolické konvence, z nichž některé jsme už zmínili v kapitole 2.3. Kromě nich většina vizualizačních programů nabízí různé styly zobrazení chemických struktur, kdy je pokaždé pomocí určité symboliky zdůrazněna jiná vlastnost struktury. Pro větší přehlednost jim budeme věnovat další, samostatnou kapitolu.
– 18 –
3 POČÍTAČOVÁ MOLEKULÁRNÍ VIZUALIZACE Tato kapitola se už konkrétněji zabývá počítačovou molekulární vizualizací. Budou v ní stručně srovnány klady, zápory a využitelnost počítačové vizualizace, 2D vzorců chemických látek a fyzických modelů molekul. V poslední části kapitoly se budeme zabývat procesem molekulární vizualizace, tedy jednotlivými kroky, které vedou od získání modelu látky až k jeho vizualizaci. Kapitola se zaměřuje na počítačovou vizualizaci nezávisle na softwaru, který je k ní používán. Konkrétní software bude popsán v kapitole 4.
3.1
Typy molekulární vizualizace Ve druhé kapitole bylo naznačeno, že vizualizace je termín, který se týká i dvoudimenzionálních materiálů, tištěných nebo psaných obvykle na papír. I to je způsob, jak vizualizovat molekuly. Chemické sloučeniny se dají zapisovat různými způsoby, jejich strukturu ale nejlépe vystihují strukturní vzorce. Kromě tohoto způsobu vizualizace a kromě počítačové vizualizace je ještě jedna metoda, kterou je možné molekuly znázornit, a to jsou stavebnice, fyzické modely molekul. Jaké jsou dle Slavíka et al. (2007) klady a zápory těchto metod v porovnání se základními rysy počítačové vizualizace? Strukturní vzorce zakreslované na papír nevyžadují žádné speciální vybavení. Ve
strukturním vzorci jsou velmi dobře patrné všechny funkční skupiny obsažené ve sloučenině. Strukturní vzorce jsou proto vhodné tam, kde je potřeba se při pohledu na molekulu rychle rozhodnout, udělat rychlý závěr apod. U strukturních vzorců také chemik lépe pozná, když je vzorec chybný. U 3D vizualizace to někdy není možné (například u složitých struktur, kde kontrolu znesnadňuje nebo přímo znemožňuje vysoký počet zobrazených atomů a vazeb). Na druhou stranu 2D zobrazení
Obrázek 3.1: Srovnání strukturního vzorce a počítačové vizualizace.
– 19 –
zkresluje prostorové uspořádání molekuly a může mít k reálnému tvaru sloučeniny daleko. To je zřejmé z obrázku 3.1. Na horním obrázku je strukturní vzorec α-D-glukopyranózy, pod ním počítačem vizualizovaná tatáž molekula. (Tento statický obrázek vyexportovaný z vizualizačního softwaru je ovšem nepřehledný. Chybí možnost hýbat s modelem, takže je molekula nepřehledná.) Výhodou počítačové vizualizace je oproti strukturnímu vzorci v některých případech to, že jsou zobrazeny všechny části molekuly. Mezi další výhody patří vysoká flexibilita počítačové vizualizace. Modely se dají otáčet, některé programy jsou schopné otáčet modelem podle os x, y, z i po jednotlivých stupních. Modely je dále možné přibližovat nebo oddalovat, zobrazovat v různých stylech zobrazení (podrobně se stylům zobrazení věnuje kapitola 3.3) apod. Fyzické modely chemických molekul umožňují vidět reálné prostorové uspořádání látek. Otáčení a nastavování modelů přímo v rukou také představuje určitou výhodu oproti počítačové vizualizaci, kde si uživatel na molekulu sáhnout nemůže. (Asi jedinou možností, jak tuto nevýhodu počítačové vizualizace mírně potlačit, je vizualizace na Obrázek 3.2: Chemická stavebnice interaktivní tabuli, kdy se model pohybuje na základě doteků uživatele). Nevýhodou fyzických modelů je jejich objemnost, pokud jde o větší struktury, a časová náročnost na jejich sestavování. Stavebnice jsou také málo flexibilní a možnosti ve stavbě modelů jsou omezené. Poslední nevýhodou je finanční nákladnost stavebnic. Velké množství vizualizačního softwaru je poskytováno zdarma, stejně tak se na internetu dají zdarma sehnat modely nejrůznějších chemických látek.
3.2
Proces počítačové molekulární vizualizace
Slavík a Grégr (2008) předkládají následující schéma počítačové vizualizace. Zdrojová publikace je dostupná na http://www.slideshare.net/martin.slavik/molekularni-vizualizace-a-ict. Schéma znázorňuje, jak probíhá proces od získání 3D modelu chemické struktury až ke konečnému využití vizualizace. Proces probíhá shora dolů.
– 20 –
Obrázek 3.3: Schéma počítačové vizualizace.
Nejprve je třeba získat model chemické sloučeniny, kterou chceme vizualizovat. Nejjednodušší bývá ho najít na internetu. Existuje velké množství webových stránek a serverů, kde se dají chemické modely stáhnout. Jsou to například [CHS], [Common] nebo [Banque]. Na některých webových stránkách jsou modely vizualizované v appletu programu Jmol. Modely je možné uložit do počítače přímo z appletu, pokud tuto možnost autor webových stránek nezablokoval. Klepnutím do okna appletu pravým tlačítkem myši se otevře nabídka, ve které je nahoře uveden název vizualizovaného modelu. Při klepnutí na název se otevře další nabídka, kde se po zvolení "View 'název souboru' ", případně "Zobrazení 'název souboru' ", model uloží do počítače. Na databázích s modely jsou obvykle uvedeny odkazy ke stažení modelu. Velikost souborů s modely sloučenin nebývá veliká, protože jde de facto o „pouhé“ textové soubory, které popisují místa výskytu vazeb a atomů a jejich vlastnosti. Druhou možností, jak získat model sloučeniny, je vytvořit ho. Jedním z programů, který se k tomu dá využít, je ACD/ChemSketch. Jeho výhodou je, že pro osobní potřebu nebo akademické účely je poskytován zdarma. Je možné ho stáhnout na webových stránkách společnosti ACD/Labs na adrese http://www.acdlabs.com/. Program zatím nebyl přeložen do češtiny, ale na
– 21 –
uvedené webové adrese je možné stáhnout český manuál ve formátu PDF. Instalační soubor programu má zhruba 30 MB, program dosud funguje jen pod operačními systémy Windows. Nakreslenou chemickou sloučeninu je možné dále modelovat v jiných programech jako je Spartan, Molekel, nebo Avogadro. V těchto programech je možné díky použitým metodám výpočtů dopočítat k modelu například elektrostatický potenciál molekuly (umožní vizualizaci rozložení elektronů v molekule pomocí barevného vystínování molekuly) nebo třeba parciální náboje u jednotlivých atomů. Poté se model sloučeniny s novými informacemi uloží a je možné jej dále vizualizovat v jednodušších vizualizačních programech i s dopočítanými informacemi. Metody výpočtů molekulárních modelů jsou popsány detailněji v kapitole 4.2. Před samotnou vizualizací je vhodné model zkontrolovat, protože ne vše, co je počítačem vymodelované nebo napočítané, je vždy správné. Důkazem je zkušenost s vypracováváním praktické části této práce. Když jsme pracovali s modelem vody, vnitřní úhel molekul neodpovídal úhlu, který by atomy vodíku v molekule vody měly správně svírat, a najít na internetu model se správným úhlem nebylo jednoduché. Chybami, které mohou vzniknout při počítačové vizualizaci, se na svém webovém serveru podrobně zabývá [Valle]. Posledním krokem před samotnou vizualizací sloučeniny bývá převod souboru s modelem do jiného formátu – pokud používaný prezentační software původní formát souboru nepodporuje. Po těchto fázích už následuje samotná vizualizace. Ta probíhá buď v prostředí aplikace (programu), nebo appletu, což je softwarová komponenta, která funguje v kontextu jiných programů, většinou internetových prohlížečů. S modelem lze při vizualizaci otáčet, přibližovat si ho a zaměřit se tak na libovolnou část struktury. U některých softwarů je možné zobrazit jen určité funkčně významné části molekul (například hlavní řetězec proteinu). U jiných programů je nutné pro tato zobrazení zadat speciální skriptovací příkaz. Orientaci u hodně složitých molekul může usnadnit jednak správně zvolený styl zobrazení molekuly a jednak třeba zobrazení hraničního boxu. Orientaci ve struktuře pak usnadňují hrany a vrcholy hranolu, do kterého je model vsazen. V okně aplikace je také možné zobrazit os x, y, z, které usnadní orientaci.
– 22 –
3.3
Styly zobrazení modelů molekul
Zobrazovací styly chemických struktur jsou založeny na různé míře abstrakce v závislosti na tom, kolik podrobností o struktuře je zobrazeno. Některé styly ukazují všechny atomy a vazby obsažené v molekule, jiné styly naopak zobrazují jen vybrané informace s cílem strukturu zpřehlednit. Výběr zobrazovacího stylu také záleží na typu struktury, kterou chceme vizualizovat. U anorganických látek nevyužijeme zobrazovací styly jako Backbone, Sidechain nebo Cartoon určené pro organické látky. Další dimenze vzniká projekcí vybraných vlastností na zvolené zobrazení. K zobrazovacímu stylu „Tyčinky a kuličky“ můžeme přidat například zobrazení parciálních nábojů, nebo rozložení elektrostatického náboje apod. Tato přídavná zobrazení bývají znázorněná buďto číslem (velikost parciálního náboje) nebo barvou (červená barva znázorňující vysokou elektronovou hustotu, modrá barva znázorňující opak).
3.3.1 Van der Waalsův model Jiná označení pro tento styl jsou „CPK“ nebo „spacefill“. Jak uvádí Kozlíková (2006), každý atom je zde reprezentován koulí s určitým poloměrem zvaným van der Waalsův. Jako jednotky jeho velikosti se často používají Ångströmy (10 -10 m). Velikost van der Waalsova poloměru je určena měřením vzdáleností mezi páry atomů v krystalech a pro každý prvek je určena zvlášť. Vzdálenost mezi sousedními atomy je kratší než součet jejich van der Waalsových poloměrů, koule se tedy protínají. Z toho důvodu nejsou v tomto stylu vizualizace vykreslovány vazby. Výhodou tohoto zobrazení je dobrá představa o celém objemu molekuly. Barvy atomů odpovídají zpravidla prvkům, ale lze je změnit v závislosti na vlastnosti, která je zobrazována.
Obrázek 3.4: Van der Waalsův model aminokyseliny histidinu. – 23 –
3.3.2 Model tyčinky a kuličky Tento styl je označován v angličtině jako: Balls and sticks, což by se dalo přeložit jako: „Koule a tyčinky“. Jde asi o nejpodrobnější zobrazovací styl, protože vizualizuje veškeré atomy a vazby ve struktuře. Atomy jsou reprezentovány koulemi, jejichž poloměr je poměrnou částí van der Waalsova poloměru. Poloměr je tak malý, že se koule sousedních atomů již neprotínají a proto jsou zobrazeny i vazby mezi atomy. Ty jsou znázorněny válci o malém poloměru. Válce jsou rozděleny na dvě poloviny, z nichž každá má stejnou barvu, jako koule reprezentující atom, ze kterého vazby vychází. Toto zobrazení podává přesnější představu o vnitřní struktuře molekuly, než předchozí styl zobrazení.
Obrázek 3.5: Molekula histidinu zobrazená pomocí stylu Tyčinky a kuličky.
3.3.3 Wire – drátový model V tomto stylu jsou molekuly zobrazovány jen pomocí vazeb mezi atomy. Vazby jsou zobrazeny jako tenké čáry spojující středy atomů a jsou obarveny stejně jako v „Balls and sticks“, podle atomů, ze kterých vychází. Výhodou tohoto zobrazení je dle Kozlíkové (2006) větší zřejmost celkové struktury molekuly. Při pozorování modelu uživatele neruší koule reprezentující atomy. Navíc jsou v tomto stylu zjevné dvojné a trojné vazby. Místo jedné tyčinky mezi dvěma atomy jsou souběžně vedle sebe dvě nebo tři. Tento styl však neposkytuje dostatečný prostorový dojem.
– 24 –
Obrázek 3.6: Drátový model histidinu.
3.3.4 Sticks – tyčinkový model Tento styl někdy bývá nazýván lékořice. Pro vykreslení molekuly využívá pouze vazeb, které jsou zde tvořeny obarvenými válci. Tyčinkový model zachovává přednosti drátového modelu, díky větší tloušťce vazeb ale podává o něco lepší představu o prostorovém uspořádání molekuly než drátový model.
Obrázek 3.7: Tyčinkový model histidinu.
– 25 –
3.3.5 Zobrazení Cα atomů – Alpha Trace Jedná se o styl zobrazení, který se používá pro vizualizaci organických molekul. V některých aplikacích ho najdeme pod názvem „ribbon". Zobrazeny jsou pouze vazby mezi Cα atomy uhlíku, způsob zobrazení je stejný jako u drátového stylu.
Obrázek 3.8: Model hemoglobinu zobrazený pomocí stylu Alpha Trace
3.3.6 Backbone a Side Chain Backbone znamená česky páteř. U molekulární vizualizace se jedná o zobrazení pouze hlavního řetězce molekuly, opět je to tedy záležitost organických molekul. Hlavní řetězec je zobrazován pomocí některého z výše uvedených stylů. Side chain, nebo-li vedlejší řetězec, je pravým opakem Backbone, zobrazuje všechny části molekuly kromě hlavního řetězce. Oba styly zobrazení zjednodušují orientaci v jinak složitých strukturách. Zobrazování molekul tímto stylem není v softwaru Jmol, kterému bude podrobně věnována čtvrtá kapitola, jednoduché. Je totiž potřeba do skriptovací konzole zadat, které postranní řetězce mají být zobrazeny, program je neumí zobrazit automaticky sám. U níže zobrazené struktury hemoglobinu jsme proto zadali do konzole příkaz „restrict his“, „zobraz pouze skupiny histidinu“.
– 26 –
Obrázek 3.9: Tyčinkový model struktury hemoglobinu. Vlevo jsou zobrazeny všechny atomy a vazby, vpravo pouze hlavní řetězec.
Obrázek 3.10: Tyčinkový model hemoglobinu. Zobrazeny jsou pouze molekuly histidinu připojené k hlavnímu řetězci.
– 27 –
3.3.7 Cartoon Název stylu se dá přeložit jako skica, náčrtek, kresba. V tomto zobrazení, určeném například k vizualizaci proteinů, jsou postranní řetězce proteinu ignorovány a je zdůrazněna jeho sekundární struktura. Šroubovice je znázorněna jako spirálovitě stočený pás, složený list jako pruhy. Paralelita a antiparalelita je vyznačena šipkou na konci každého pruhu. Barva obou částí hlavního řetězce může být buď jednotná, nebo jsou barevně odlišované.
Obrázek 3.11: Hemoglobin zobrazený pomocí stylu Cartoon. Šipky znázorňující paralelitu a antiparalelitu nejsou vidět dobře vzhledem k velikosti obrázku .
3.3.8 Molekulární povrch Všechny uvedené modely je možné kombinovat se zobrazením molekulárního povrchu, který může být zobrazen jako tečky nebo hypotetická barevná plocha vzniklá valením koule o různém poloměru po atomech. Na takto vzniklý molekulární povrch lze s výhodou zobrazovat další vlastnosti, které se mohou týkat i částí struktury.
– 28 –
Obrázek 3.12: Tečkový model histidinu kombinovaný se zobrazovacím stylem Tyčinky a kuličky. Znázornění geometrie molekul je zde velmi názorné i s představou o velikosti atomů.
3.4
Problémy počítačové molekulární vizualizace
Jak píše Jones (2001), předpoklad, že větší míra využívání molekulární vizualizace ve výuce povede k nárůstu počtu studentů, kteří porozumí chemii, je sám o sobě chybný. Sestavit kurikulum, které by bylo založeno na vizualizaci, by nebylo až tak obtížné. Neustále přibývá možností, jak vizualizovat chemické struktury a prezentovat tyto vizualizace. Takové kurikulum by ovšem znevýhodňovalo žáky s nízkými vstupními schopnostmi v oblasti vizuálního vnímání. Úroveň těchto schopností se liší u každého jednotlivce. Dalším úskalím jsou například rozdíly mezi pohlavími. Jak popisuje např. Jones (2001) a Harris (2001), muži dosahují ve srovnání se ženami lepších výsledků v prostorové představivosti a porozumění prostorovým přeměnám, například rotacím. Takové změny jsou v molekulární vizualizaci zcela běžné. Způsob, jak jednotlivci využívají vizualizaci a učí se z ní, může být ovlivněn i kulturou. Samotná počítačová vizualizace mimoto přináší množství specifických problémů v oblastech vnímání, poznávacích schopností a učení, na které je potřeba při začleňování vizualizace do výuky pamatovat. V této kapitole bude následovat přehled těchto problémů, jak je popisuje Jones (2001) nebo Grégr a Slavík (2010).
3.4.1 Zkreslení optického výstupu Přestože bývají tolik významné prostorové vztahy v molekule znázorňovány prostřednictvím počítačové molekulární vizualizace s velkou přesností, jsou tato znázornění pro zrakové vnímání člověka náročná. Nejde totiž o skutečnou 3D vizualizaci, ale – jak už bylo popsáno v kapitole 2.3 – o pseudo 3D vizualizaci:
– 29 –
• Vazebné úhly v molekulách je snadné vnímat, pokud jsou zarovnány k osám x, y a z. Pokud úhly ale nejsou zarovnány podle těchto os (nejsou pravé), a ještě navíc rovina těchto úhlů svírá s rovinou „obrazovky“ nějaký nenulový úhel, je vnímání těchto vztahů relativně nesnadné. • V pseudo třídimenzionálním zobrazení dochází ke zkreslení velikostí úhlů a vzdáleností v molekule, zvlášť pokud je vnímání uživatele zaměřeno na několik různých velikostí a vzdáleností v různých prostorových rovinách. V dvojdimenzionálním znázornění (na papíře) je zkreslení ještě markantnější. • Přirozené omezení schopnosti člověka vnímat v jeden moment několik různých objektů v trojrozměrném prostoru ztěžuje vnímání vztahů mezi významnými částmi molekuly. Problém je ještě umocněn, pokud se model pohybuje (například při animacích nebo simulacích). • V třídimenzionální vizualizaci je oproti dvoudimenzionálním vizualizacím těžké rozpoznat symetrii. Tím pádem může dojít k obtížím při rozlišování molekul. Představy a srovnávání založené na základě takových vizualizací jsou často chybné nebo náchylné k chybovosti.
3.4.2 Komplexnost Množství informací, které může být molekulární vizualizací vyjádřeno, je neobvykle velké. Proto se ve vizualizaci používají různé zobrazovací styly popsané v kapitole 3.3, díky kterým je možné množství zobrazených informací omezit nebo se informace dají zvýrazněním důležitých částí molekul třídit. Používání různých zobrazovacích stylů je sice pro uživatele velmi přínosné, na druhou stranu je nutné se těmto vizualizačním stylům naučit rozumět.
3.4.3 Abstraktnost a hloubka znázorňovaných konceptů Uživatel, který se s molekulární vizualizací setkává poprvé, si v prvních momentech práce s vizualizací musí zvykat na poměrně abstraktní, symbolické způsoby znázornění molekul. Protože v každodenním životě molekuly reálně nevidíme, je jejich vizualizace vždycky abstraktní. Například zobrazovací styl „Tyčinky a kuličky“ kombinuje reálné prostorové zobrazení s určitými abstraktními grafickými konvencemi. Ve výsledku je to velmi efektivní způsob vizualizace, pro začátečníka je však nesrozumitelný. Pro odborníky jsou různé způsoby znázornění molekul pomocí, rozšiřují jejich paměť, myšlení nebo jim
– 30 –
slouží ke kontrole predikcí. Nováček ale nejdříve potřebuje plně rozumět konceptům a teoriím, které stojí za způsobem znázornění molekul. Pokud jsou u něj tyto znalosti čerstvé a nedostatečně upevněné, vizualizace mu nebude pomocí jako odborníkovi, ale bude nesrozumitelná podobně jako věta pronesená v cizím jazyce.
3.5
Eliminace problémů s vizualizací
Problémy spojené s vizualizací jsou poměrně významné. Kromě těchto problémů je při začleňování vizualizace do výuky také potřeba brát v úvahu individuální rozdíly ve vizuálních schopnostech a ve vizuální gramotnosti uživatelů. Jones (2001), Grégr a Slavík (2010) popisují metody, jak tyto problémy zmírnit.
3.5.1 Doprovodný text a pomocné vizualizační metody Vhodným popisem, případně dalšími opatřeními, je možné výrazně přispět k porozumění vizualizaci. Popisky a doprovodné texty však často bývají pro žáky nesrozumitelné, protože většinou plně nechápou souvislost mezi verbálními informacemi a vizuálním vjemem, nejsou si jistí, jak propojit obsah textu s klíčovými popisovanými částmi obrázku. Tento problém nastává často u statických vizuálních materiálů (obrázků, grafů…). U dynamické počítačové vizualizace je problém ještě výraznější. Ve třídě je tomu možné předejít srozumitelným vysvětlením, případně interakcí učitele a žáka. Pokud žák pracuje s vizualizací bez dozoru učitele, je potřeba pozorně a srozumitelně zformulovat komentáře, dát žákům možnost jednoduše zaslat učiteli své dotazy ohledně vizualizace a komentovat prezentované materiály, případně připravit další pomocné metody. Výhodou počítačové vizualizace oproti tištěným materiálům je možnost odstupňování pomocných vizualizačních metod použitých k vysvětlení vizualizovaných materiálů. Nejprve stačí přidat jen textové popisky, a pokud žák ani tak vizualizaci nerozumí, zobrazit ve vizualizaci popisky atomů, poté přidat různé šipky, obarvit klíčové části molekul apod. Poslední z těchto metod souvisí se zobrazovacími styly, které umožňují zobrazit jen některé části molekul, případně je zvýraznit. Patří k nim například zobrazení Cα atomů uhlíku, hlavního nebo vedlejšího řetězce, nebo sekundární struktury proteinu. Tyto styly zobrazení jsou popisované v kapitolách 3.3.1-3.3.8. Díky možnosti odstupňování použitých pomocných metod vizualizace
– 31 –
uplatňuje žák do maximální míry své kognitivní schopnosti a využívá jen nezbytné množství pomocných metod. Důsledkem toho je maximální možný přínos vizualizace pro žákovu autonomii a rozvoj jeho kompetencí.
3.5.2 Porovnání s jiným způsobem zobrazení Složitost počítačové vizualizace může být zmírněna srovnáním vizualizované molekuly s jiným způsobem zobrazení stejné struktury. Vedle počítačové vizualizace může být zobrazen (např. strukturní) vzorec sloučeniny nebo počítačová vizualizace využívající jiný styl zobrazení molekuly, popřípadě fotografie reálné sloučeniny. Vhodná fotografie reálné sloučeniny umožní žákům (nebo jiným uživatelům vizualizace) propojovat mikro a makro představy o dané struktuře a zamezit neúplným nebo mylným závěrům o strukturách, jak uvádí Jones (2001). Pokud například vizualizujeme grafit, je vhodné jeho počítačovou vizualizaci doplnit o fotografii uhlu nebo obyčejné tužky.
3.5.3 Použití animace Animace může zvýšit vzdělávací potenciál počítačových vizualizací. Řízená rotace modelem postupně o malé úhly s doplněním o vhodný komentář může objasnit například strukturu krystalů, která by jinak byla příliš složitá. V Jmolu je možné pomocí skriptů vkládat přímo do okna appletu komentáře a doplnit jimi animaci. Pro začínající uživatele vizualizace je vhodné animaci transformovat do statických obrázků, které zobrazují molekulu na několika postupně po sobě jdoucích snímcích, protože by se v dynamické animaci mohli špatně orientovat. Pomocí také může být použití různých zobrazovacích stylů, které strukturu během animace zpřehlední. Animace hrají důležitou roli při simulování chemických dějů.
3.5.4 Použití vhodné techniky Pseudo třídimenzionální zobrazení je do nějaké míry možné přiblížit skutečnému 3D zobrazení prostřednictvím spektroskopické techniky, anaglyfů. Anaglyfy využívají rozložení obrazů na barevné složky zvlášť pro pravé a zvlášť levé oko (obvykle modrozelenou a červenou) [Anaglyf]. K prohlížení anaglyfu je třeba použít brýle se speciálními filtry. Papírové brýle s těmito filtry stojí okolo
– 32 –
20 Kč. Jmol nabízí v nabídce Vzhled–Stereografie automatické vytvoření stereoskopických (pseudo 3D) zobrazení tří typů.
Obrázek 3.3.13: Brýle pro spektroskopii a interaktivní tabule.
Lepšímu 3D vjemu také může ve školní třídě pomoct používání počítačové vizualizace na interaktivní tabuli. Žák pak může molekulou „ručně“. Počítačová vizualizace se dá spustit dokonce už i na dotykových mobilních telefonech, kde může být výsledný dojem podobný jako u interaktivních tabulí – uživatel hýbe modelem pomocí prstů. Například Apple IPhone sice ještě neumí zobrazit webové stránky obsahující Java aplikace (jako je applet Jmol), ale pokud si majitel telefonu stáhne doplněk Cloud Browser [CBR], Java aplikace na webových stránkách může spustit. Výsledek pak může vypadat nějak takto:
– 33 –
Obrázek 3.3.14: E-learningový kurz s počítačovou vizualizací spuštěný na IPhone. Obrázek byl vytvořen pomocí internetové aplikace IPhone tester, která umožňuje ozkoušení aplikací na IPhone bez nutnosti ho vlastnit. Na obrázku jsou vidět dvě okna appletů s vizualizací modifikací uhlíku. Vlevo je zapnuté stereografické zobrazení.
3.6
Klíčová role interaktivity a praktické aplikace vizualizací
Jones (2001) zdůrazňuje, že pokud by byla počítačová molekulární vizualizace používána ve výuce ve větší míře, tak i kdyby byly použity veškeré způsoby k eliminaci nevýhod vizualizace popsané v kapitolách 3.5.1.–3.5.4., je pravděpodobné, že žáci by stejně nedospěli k hlubšímu porozumění chemii. Zápornou stránkou počítačové molekulární vizualizace totiž je, že když je využívána jako hlavní metoda, skrze kterou se žáci učí o struktuře a dynamice molekul, žáci inklinují k pouhému sledování vizualizovaných materiálů bez hlubšího porozumění problému. Vizualizace ale má vést k aktivnímu poznávání a k aktivnímu používání chemických principů. Proto je příhodné, aby vizualizované materiály vedly žáka k interakci, aktivitě. Studenti mohou například odpovídat na otázky související s tím, co vidí. Výhodou počítačové vizualizace je možnost zobrazit prostorové konformace molekul, elektrostatické potenciály molekul, molekulární orbitaly apod. Jsou to faktory, které významně ovlivňují vlastnosti látek nebo chemické děje. Studenti mohou odpovídat na otázky založené na teoriích týkajících se těchto faktorů. Pokud se naučí hledat odpovědi na takové otázky, relativně nesourodé informace
– 34 –
se jim začnou spojovat dohromady a díky řešení problémových úloh se jim uloží do dlouhodobé paměti. Studenti jsou pak schopni takové znalosti aktivně používat k řešení problémů. Kromě hledání odpovědí na otázky mohou studenti při práci s počítačovou molekulární vizualizací popisovat nebo označovat klíčové části struktur, provádět různá měření… Poznatky získané při počítačové molekulární vizualizaci by také měly být v konečné fázi aplikované na empirické zkušenosti a data získaná při laboratorních pracích nebo při práci s chemickými látkami. Studenti a ostatní uživatelé vizualizace by měli rozumět, že symbolická a abstraktní znázornění molekul nějakým způsobem korespondují s realitou. Zkušenost, kdy se závěry získané z vizualizace skutečně projeví při reálné práci se sloučeninami, je pro studenty obvykle velmi motivující. I to by měl být důvod pro využívání vizualizace ve výuce chemie.
4 SOFTWARE PRO MOLEKULÁRNÍ VIZUALIZACI Existuje velké množství softwaru, který umí vizualizovat modely chemických molekul, ať už jde o software komerční, nebo o software poskytovaný zcela zdarma (freeware, open source). Mezi volně dostupné programy patří: Accelrys Discovery Studio Visualizer, Avogadro, Balls and sticks, Molekel, UCSF Chimera, VMD. V případě molekulární vizualizace na WWW stránkách je jedinou rozumnou možností použití appletu, jak uvádí Slavík et al. (2007). Protože je v této práci e-learningový systém kombinován s vizualizací, rozhodli jsme se použít applet Jmol, který má oproti jinému softwaru mnoho výhod. Podrobně se těmto výhodám věnuje kapitola 5.4.1 pojednávající o implementaci Jmolu do Moodlu.
4.1
Jmol: software pro molekulární vizualizaci
Jak uvádí Slavík et al. (2007), Jmol je v současné době jeden z nejmodernějších vizualizačních programů. Funguje buď jako aplikace, kterou si uživatel nainstaluje na počítač, nebo jako applet, který se dá spustit na internetu. Tato možnost zvýhodňuje žáky a laiky, kteří neznají chemický software a neumí s ním pracovat. Díky appletu si mohou prohlížet vizualizované materiály bez nutnosti vizualizační software instalovat. Aplikaci Jmol lze zdarma stáhnout z oficiálních webových stránek softwaru [Jmol]. Program je dostupný i v češtině, jeho aktuální verze je 12.0. Na pevném
– 35 –
disku zabírá zhruba 20 MB. Pokud chce uživatel při prezentacích z cizího počítače využít výhod aplikace, lze Jmol spustit i z přenosného média – flash disku, CD, paměťové karty apod. Výhodou aplikace je oproti appletu například velké pracovní okno nebo elegantní možnost spuštění maker prostřednictvím nabídky v horní liště programu (viz. kapitola 4.1.4). Pro využití appletu stačí mít přístup k internetu a v počítači nainstalovaný Java Runtime Environment (JRE). Protože je Jmol naprogramovaný v Javě, vyžaduje pro spuštění JRE. Ten je možné zdarma stáhnout na webových stránkách [Java].
4.1.1 Možnosti a ovládání programu Počítačová molekulární vizualizace se vyznačuje vysokou flexibilitou. Slavík et al. (2007) vyjmenovává následující možnosti Jmolu: •
Vizualizace modelu v různých stylech zobrazení – drátový, tyčinkový, tyčinky a kuličky (kde je navíc možné ručně nastavit tloušťku vazeb a poloměry atomů), CPK, Cartoon, Alpha Trace nebo mnohostěny.
•
Automatické barevné rozlišení prvků. Dále je možno barevně odlišit aminokyseliny, sekundární struktury, řetězce, náboje, hydrofilitu, bazicitu, aromaticitu, vzdálenost od molekulárního povrchu…
•
Možnost zobrazení i více modelů najednou, vodíkových vazeb, disulfidických můstků, molekulových povrchů se znázorněním elektrostatického potenciálu (pokud je pro daný model vypočítaný). Jsou umožněny i průhledy dovnitř struktury. Dále je možné vizualizovat vibrační módy molekul, velikosti dipólových momentů formou vektorů, roviny symetrie, měřítko, atomové a molekulové orbitaly, volné elektronové páry, koordinační vazby nebo krystalové mřížky.
•
Vizualizace pouze vybrané části molekuly pomocí příkazů zadávaných do skriptovací konzole programu.
•
Popisky – názvy prvků, jejich symboly, protonová čísla atomů, náboje, souřadnice či poloměry atomů.
•
Možnosti rotací: volně, nebo dle os x a/nebo y a/nebo z. U rotace je možné nastavit rychlost.
•
Měření vazeb a úhlů včetně volby jednotek (nanometry, picometry, ångströmy). Po poklepání na dva atomy se zobrazí vzdálenost mezi nimi. Vazebný úhel se měří poklepáním na první atom, prostřední atom (který tvoří vrchol úhlu) a poslední atom.
– 36 –
•
Množství podporovaných vstupních formátů modelu. Jmol je také schopen struktury exportovat například do formátů JPG, PNG, PDF nebo PovRay. Podporuje 3D stereografické zobrazení s použitím barevných brýlí.
•
Možnost programování jednodušších i interaktivních (tzn. reagujících na kliknutí myší uživatelem) animací s doprovodným textem. Animace mají minimální velikost, protože jde o textové příkazy popisující manipulaci s modelem. Animacím je podrobněji věnována následující kapitola.
Obrázek 4.1: Náhled aplikace Jmol. Nahoře je lišta menu a ikony pro rychlou volbu.
Pro manipulaci modelem lze použít: •
Ovládací prvky v appletech. Ty je možné pomocí skriptovacího jazyka modifikovat – přidat/ubrat tlačítko (např. Vytvoř H-můstky).
•
Počítačovou myš.
•
Příkazy v menu, které se rozbalí po poklepání pravým tlačítkem myši do okna programu.
– 37 –
•
Příkazy zadané do skriptovací konzole, nebo dovnitř závorek příkazu JMOLSCRIPT{} umístěného těsně za odkaz na soubor s chemickou strukturou.
Ovládání myší je shrnuto v následující tabulce převzaté od Slavíka et al. (2007): Akce
Levé tlačítko
Střední tlačítko
Pravé tlačítko
Hlavní nabídka
klepnout na logo Jmol nebo Ctrl + klepnout
–
Rotace X, Y
klepnout a táhnout
–
Posun X, Y
Shift + poklepat a táhnout
poklepat a táhnout
Ctrl + klepnout a táhnout
Rotace Z
Shift + klepnout a táhnout vodorovně
klepnout a táhnout vodorovně
Shift + klepnout a táhnout vodorovně
Lupa
Shift + klepnout a táhnout svisle
klepnout a táhnout svisle nebo kolečko myši
–
Znovu nastavit model na střed
Shift + poklepat (mimo molekulu)
poklepat (mimo molekulu)
–
klepnout –
Tabulka 4.1: Ovládání modelu chemické struktury v Jmolu pomocí myši.
4.1.2 Programování animací v Jmolu Předností práce s Jmolem je oproti jiným vizualizačním programům programovatelnost animací. To znamená, že je možné s modely otáčet a provádět další operace pomocí příkazů, skriptů. Pokud v aplikaci poklepeme na nabídku Soubor→Skript, otevře se skriptovací konzole, okno, kam je možné psát jednotlivé příkazy. Ty jsou v angličtině. Ve skriptovací konzoli se zadá příslušný příkaz a po stisknutí tlačítka Enter program příkaz vykoná. Sled příkazů je potřeba oddělovat středníkem. Seznam základních příkazů a ukázky jejich použití jsou dostupné například na [JIS] nebo na [IJS].
– 38 –
Programování animací lze využít pro přesné znázornění určité skutečnosti například při výuce nebo v e-learningových prostředích, kde student pracuje s vizualizací bez dozoru učitele. Pomocí animací lze modelem manipulovat o přesně danou vzdálenost, stupně, lze ho zmenšit /zvětšit na přesnou velikost, je možné ručně přizpůsobit stylu zobrazení (nastavení tloušťky vazeb a velikosti atomů, obarvení funkčních částí molekuly) apod.
4.1.3 Typy příkazů pro animace Seznam příkazů pro tvorbu animací je možné najít na výše uvedených webových stranách. Jsou mezi nimi jednodušší, ale i poměrně složité typy příkazů. Mezi jednoduché příkazy patří například skripty pro : •
Zobrazení os, „axes on“, pro vypnutí „axes off“. Lze nastavit i tloušťka os, například „axes 5“.
•
Přiblížení nebo oddálení, „zoom a číslo“, například „zoom 70“.
•
Pauzu mezi jednotlivými příkazy v animaci, „delay a číslo“, například „delay 0.5“.
•
Rotaci. Příkaz se skládá z informace o ose, podél které rotujeme, a počtu stupňů, tedy „rotate (x,y,z) a číslo“. Pokud chceme rotovat třeba jen podél osy z, u osy x a y musíme zadat nulu, protože podél těchto os nerotujeme. Příkaz pro rotaci podél osy z o 90 stupňů tedy zní „rotate 0 0 1 90“. Příkaz pro rotaci podél osy y o 45 stupňů je „rotate 0 1 0 45“.
•
Popis atomů se symbolem prvku, „label %e“, pro vypnutí „label off“.
•
Zobrazení vodíkových můstků. U některých modelů nemusí být vodíkové můstky vypočítané. To je možné řešit příkazem, který spojí atomy kyslíku a vodíku v určité definované vzdálenosti. Příkaz pro tuto operaci zní „connect 0.9 1.8 (oxygen) (hydrogen) HBOND create“. V novějších verzích Jmolu stačí použít jednodušší příkaz: hbonds CALCULATE; hbonds ON.
Některé jednoduché příkazy je ovšem možné flexibilně přizpůsobit, to už ale tak snadné není. Příkladem jsou možnosti zoomování, tedy přibližování a oddalování modelu. „Zoom 70“ model přiblíží nebo oddálí na 70% původní velikosti. Pokud ale před číslo 70 přidáme znaménko plus nebo minus, model je přiblížen nebo oddálen o daný počet procent vzhledem k současné velikosti
– 39 –
modelu. Přibližovat/oddalovat lze i tak, že se model s přiblížením/oddálením zároveň natočí dopředu konkrétně zvoleným atomem. Například „zoom (hydrogen)[4] 50“ model zmenší na 50% původní velikosti a natočí ho dopředu 4. atomem vodíku. Složitější příkazy provádějí plynulý pohyb modelem dle zvolených parametrů. Příkladem je příkaz „moveto". Příkaz se skládá z mnoha parametrů a může vypadat například takto: „moveto 3 0 0 1 90 50 20 0“. První číslo určuje dobu, kterou bude pohyb modelem vykonáván, v tomto případě jsou to tři sekundy. Další čtyři čísla slouží pro rotaci modelem, první tři popisují osu, podle které bude model rotován, čtvrté číslo počet stupňů. Následující číslo (zde 50) slouží pro oddálení/přiblížení modelu a poslední dvě čísla znamenají posun modelem po vertikální nebo horizontální ose. V tomto případě se model posune podle osy x doprava, protože je zadáno kladné číslo, ve vertikálním směru zůstane model ve stejné poloze. Při prohlížení seznamu příkazů uvedeném v [JIS] je zjevné, že flexibilní používání skriptů přesně podle představ uživatele je náročná záležitost. Studium funkcí jednotlivých příkazů a jejich praktické zvládnutí vyžaduje čas. V souvislosti s animacemi je ještě nutno dodat, že pokud mají být animace spouštěny primárně v appletech umístěných na webových stránkách, je vhodné animace naprogramovat přímo v těchto appletech. Důvodem je rozdíl mezi velikostí pracovního okna aplikace a appletu. Animace vytvořená ve velkém okně aplikace by nemusela být v malém okně appletu názorná. Skriptovací konzole se v appletu otevírá prostřednictvím menu, které se rozbalí při poklepání pravým tlačítkem myši do okna appletu.
4.1.4 Vytváření maker V souvislosti s animacemi je nutno zmínit důležitou funkci aplikace, a tou je vytváření maker, neboli sledů příkazů pro animaci modelu. Tyto sledy příkazů lze uložit a poté je po otevření programu a otevření chemické struktury jednoduše spustit. Makra se totiž v programu objeví jako ikony v nabídce Makra a spouštění předem připravených animací je tak pohodlné a rychlé. Makra se vytvářejí v textovém editoru, např. WordPadu, uložená makra musí mít formát "nazevsouboru.macro", například "voda_animace_koncept.macro". V názvech nesmí být obsažena diakritika ani mezery (místo nich spojovníky, tedy znak podtržítka, nebo minus) a je lepší je psát malými písmeny. Je to proto, že operační systém Linux, který používá většina webových serverů, rozlišuje
– 40 –
velikost písmen, a kódování diakritiky záleží na druhu systému. Proto je lepší se diakritice, mezerám a velkým písmenům vyhnout. Formát textu makra je následující: Na prvním řádku se napíše "Title=název, se kterým se makro objeví jako ikona v nabídce maker v Jmolu". Na druhý řádek pak "Script=jednotlivé příkazy psané v jednom řádku (mezi řádky nesmí být mezera), oddělené středníkem a mezerou za ním". Příklad naprogramovaného makra: Title=Graphite animation Script=moveto 1 0 0 0 0 65; axes 5; delay 1; moveto 2 1 0 0 45 65; delay 1; moveto 2 1 0 0 0 65; delay 1; moveto 2 0 1 0 45 65; delay 1; spacefill; delay 0.5; moveto 4 0 1 0 180 65; delay 1; spacefill off; wireframe 30; spacefill 75; delay 1; axes off Vytvořená makra se ukládají do složky "macros" na místní pevný disk počítače. Příklad cesty k takovému adresáři je: "C:\Documents and Settings\Jan Novák\.jmol\". Pokud tam adresář není, je možné ho tam prostě vytvořit. Po uložení makra je třeba aplikaci znovu spustit (restartovat), aby se makro objevilo v nabídce Makra. V appletu je obdobně možné přiřadit takovému sledu příkazů odkaz nebo tlačítko.
4.1.5 Doplňující poznámky k práci s programem Bylo již zmíněno, že název maker by neměl obsahovat velká písmena, diakritiku nebo mezery. To samé platí o názvech modelů v případě, že jsou vytvořeny uživatelem např. v ChemSketchi a uloženy v počítači pro následnou vizualizaci. Kromě toho je potřeba v ChemSketchi vytvořené modely ukládat ve formátu „.mol“, například „ethanol.mol“.
4.2
Software pro výpočty vlastností molekul
Pro zobrazení nakreslených modelů je nejprve nutné modely vypočítat. Jak uvádí Kolář (2006), ve výpočtech jsou využívány dva typy metod výpočtů, podle principu, na kterém jsou založeny: •
Molekulárně-mechanické metody
•
Kvantově-chemické metody
– 41 –
Molekulárně-mechanické metody jsou založeny na klasické Newtonově mechanice. Molekula je chápána jako soubor koulí (atomů) spojených pružinami (vazbami). Uplatňují se zde klasické přitažlivé a odpudivé síly, hmotnosti, zrychlení apod. Tyto metody využívá například freewarový software (nejen) pro kreslení a zobrazování molekul ChemSketch. Z hlediska matematického aparátu jsou sice molekulárně-mechanické metody jednoduché, ale nelze jejich prostřednictvím modelovat například vlastnosti vyplývající z rozložení elektronů. Kvantově-chemické metody jsou založeny na vlnově mechanických vlastnostech elementárních částic, které jsou popsané Schrödingerovou rovnicí. Jejím řešením je vlnová funkce. Jak píše Kolář (2006), Schrödingerovu rovnici lze přesně řešit jen pro systém 1 elektron – 1 proton, tj. pro atom vodíku. Pro výpočty složitějších systémů je třeba použít aproximace. Interpretace výsledné vlnové funkce a jejího významu byly dlouhou dobu předmětem diskuzí. Podle uznávané tzv. kodaňské interpretace odpovídá čtverec absolutní hodnoty vlnové funkce pravděpodobnosti výskytu částice (například elektronu) v nějakém bodě (přesněji objemovém elementu) prostoru. Jedná se o složitou problematiku, ale výsledné vlnové funkce lze považovat za správné vzhledem k tomu, že výsledky kvantové mechaniky byly a jsou experimentálně potvrzovány. Program Jmol, který jsme používali k vizualizaci v této práci, modely nevytváří, pouze vytvořené modely vizualizuje. Během práce jsme ale také použili komerční software Spartan 08, který využívá obou zmíněných metod výpočtů. Program Spartan 08 pro výpočty modelů využívá jak molekulárněmechanické, tak kvantově-chemické metody výpočtů. Díky tomu dokáže postihnout delokalizaci elektronů, poskytnout informace o parciálních nábojích, dipólovém momentu, postihnout mezimolekulové interakce nebo některé aspekty chemické reaktivity (jako modelování průběhu reakce) apod.
– 42 –
Obrázek 4.2: Náhled aplikace Spartan 08. Je zobrazena molekula kyseliny stearové s vypočteným molekulárním povrchem, na který je mapován elektrostatický potenciál.
4.3
Pomůcky potřebné pro prezentaci modelů
Z hardwarového vybavení je pro počítačovou molekulární vizualizaci potřebný pouze počítač s patřičným softwarem a soubory s modely. K prezentacím pro větší množství posluchačů je ovšem vhodný dataprojektor, případně interaktivní tabule.
5 E-LEARNINGOVÉ SYSTÉMY E-learningová prostředí jsou sama o sobě předmětem rozsáhlých studií, ať už se jedná o druhy učení, které se v těchto prostředích uplatňují, požadavky kladené na žáka v e-learningových prostředích nebo třeba charakteristické rysy těchto prostředí. Hlavním tématem této diplomové práce je počítačová molekulární vizualizace, pro níž byl představen a ozkoušen software Jmol. Jmol applet lze využívat na internetu, v e-learningových prostředích atd., což značně zvyšuje informativní a vzdělávací potenciál materiálů, ve kterých je applet použit. Z pedagogického hlediska je toto využití také důležité, protože bez nároků na
– 43 –
softwarové vybavení mohou žáci pracovat s předem připravenými modely molekul ve flexibilně přizpůsobených appletech – o tom více v kapitole 5.4.2. V rámci diplomové práce byl vytvořen jednoduchý kurz v e-learningovém systému Moodle s využitím tohoto appletu. V této kapitole je Moodle blíže představen. Z důvodu hlavního zaměření práce na počítačovou molekulární vizualizaci, nikoli e-learning nebo e-learningové systémy, jsou teoretické aspekty týkající se této problematiky popsány stručněji, než tomu bylo u problematiky vizualizace. Ze stejného důvodu není popsán postup při tvorbě kurzu. (Manuály k tomuto systému jsou dostupné v češtině, patří mezi ně například manuál Navrátila, M.). V této kapitole jsou nejprve definovány a popsány termíny „e-learning“ a „e-learningový systém“. Následně jsou uvedeny požadavky kladené na žáky v e-learningových systémech. E-learningový kurz byl vytvářen s úmyslem, aby výsledné materiály mohly být využity ve vzdělávání, proto jsou tyto požadavky zmíněny. V posledních podkapitolách je konkrétně představen e-learningový systém Moodle.
5.1
E-learning
Vzhledem k tomu, že e-learning se neustále vyvíjí, existuje i mnoho definic samotného e-learningu. Orzelová (2007) jej definuje jako „formu vzdělávání využívající multimediální prvky – prezentace a texty, odkazy, animované sekvence, video snímky, sdílené pracovní plochy, komunikaci s lektorem a spolužáky, testy, elektronické modely procesů atd. v systému pro řízení výuky (LMS)“. Další definici uvádí například Wagner (2005): „E-learning je vzdělávací proces využívající informační a komunikační technologie k tvorbě kurzů, k distribuci studijního obsahu, komunikaci mezi studenty a pedagogy a k řízení studia“. E-learning také bývá v různých materiálech označován akronymy CBT (Computer-based Training), IBT (Internet-Based Training) nebo WBT (Web-Based Training).
5.2
E-learningové systémy
Tento termín původně pochází z angličtiny – Learning Management System (LMS). Podle [LMS] jde o „řídící výukový systém (systém pro řízení výuky), tedy aplikaci řešící administrativu a organizaci výuky v rámci e-learningu.“ Některé systémy jsou jednoduché, jiné systémy jsou rozsáhlé. Některé jsou používané
– 44 –
v akademické sféře, další jsou komerční (sem patří například Adobe Connect, Fronter nebo Blackboard) a také existují systémy poskytované zdarma – open source systémy. Mezi takové systémy patří i námi vyzkoušený Moodle. Součástí LMS bývají tyto moduly: •
„Evidence a správa žáků,
•
Evidence a správa kurzů,
•
Katalog výukových kurzů a objektů,
•
Správa studijních plánů,
•
Evidence hodnocení žáků,
•
Testování a přezkušování žáků,
•
Správa přístupových práv,
•
Komunikační nástroje,
•
Autorské nástroje k vytváření výukových kurzů a objektů,
•
Úložiště výukového obsahu.“ [LMS]
Důležitým požadavkem pro všechny e-learningové systémy je jejich přenositelnost a standardizace. Z toho důvodu se používají standardní formáty, například SCORM nebo AICC. Ve formátu SCORM bylo až do května 2010 licencováno 301 různých systémů [LMSE]! Mezi ně patří například Moodle. Výukové materiály vytvořené v něm jsou díky tomu snadno přenositelné do jiných výukových systémů s licencí SCORM.
5.3
Požadavky e-learningových systémů
Pokud je e-learning zvažován jako alternativní výuková metoda, musí být v potaz brány nejen jeho klady, ale i požadavky, které budou kladeny jak na žáka, tak i na pedagogy a potažmo na školu jako celek. V souvislosti s požadavky kladenými na žáka Jenkins (H.) popisuje nové mediální kompetence, které si musí žáci pro práci v těchto systémech osvojovat (anglicky „new medial literacy“, spíše tedy mediální gramotnost). Jedná se o soubor kulturních kompetencí a sociálních dovedností, které jsou pro žáky v nových výukových podmínkách nezbytné. Patří sem například: •
Schopnost experimentovat s novým prostředím podobně jako při řešení problémové úlohy nebo při hře.
•
Schopnost přijímat informace v různých podobách, formátech.
– 45 –
•
Schopnost pohybovat se v různých prostředích a sítích, rozpoznávat a umět používat odlišné postupy charakteristické pro dané prostředí (například zvyklosti a pravidla pro komunikaci, způsoby znázornění…).
•
Dovednost efektivně pracovat s neznámými nástroji a rozšiřovat svou duševní kapacitu.
•
Schopnost vybrat a využít důležitý obsah z médií.
•
Schopnost hodnotit validitu a věrohodnost zdrojů.
•
Schopnost vyhledávat, syntetizovat a šířit informace.
•
Schopnost sdílet své znalosti a spolupracovat s druhými za účelem splnění společného cíle.
Z uvedeného výčtu vyplývá, že ani e-learning není možné brát jako bezproblémový učební nástroj. Pokud se pedagog rozhodne použít molekulární vizualizaci v prostředí e-learningového systému, musí počítat s tím, že ne každý žák je schopný se v takovém systému bez potíží orientovat. Školy, které do svého vzdělávacího kurikula integrují e-learning ve větší míře, by měly stejně tak do výuky integrovat hodiny věnované rozvoji uvedených mediálních kompetencí.
5.4
E-learningový systém Moodle
Moodle (čti /můdl/) je v [LMS] popisován jako softwarový balíček určený pro tvorbu výukových systémů a elektronických kurzů na internetu. Vznikl v devadesátých letech minulého století a neustále se rozvíjí. Koordinátorem jeho vývoje je Australan Martin Dougiamas, pedagog a odborník v oboru informačních technologií. V tuzemsku se o lokalizaci české verze stará Dr. David Mudrák z Katedry informačních technologií a technické výchovy Pedagogické fakulty Univerzity Karlovy v Praze. Moodle je poskytován zdarma jako Open Source software spadající pod obecnou veřejnou licenci GNU. Je tedy sice chráněn autorskými právy, ale zároveň poskytuje uživatelům značnou míru svobody. Moodle je možné kopírovat i upravovat, pokud uživatel souhlasí s tím, že bude zdroj poskytovat ostatním, nebude měnit nebo odstraňovat původní údaje o licencích a autorských právech a že bude uplatňovat stejné licenční podmínky i u jiných produktů odvozených od Moodlu. Díky doplňkovým jazykovým modulům je možné Moodle pomocí webového editoru plně lokalizovat do jakéhokoliv jazyka. V současné době je lokalizován do 34 jazyků!
– 46 –
MOODLE byl původně akronym pro Modular Object-Oriented Dynamic Learning Environment, což se dá přeložit jako Modulární objektově orientované dynamické prostředí pro výuku. Tento význam tedy souvisí s programováním a teoretickou pedagogikou. Podle Zangyuana (2003) se samotné slovo moodle také dá přeložit jako „líně bloumat od jednoho k druhému“, „dělat věci podle svého“ nebo „hravost, která často vede k pochopení problému a podporuje tvořivost“. V tomto smyslu se význam slova vztahuje spíše k přístupu studenta či učitele k výuce v on-line kurzech.
Obrázek 5.1: Náhled do hlavního menu Moodle Fakulty přírodovědně-humanitní a pedagogické Technické univerzity v Liberci.
5.4.1 Vlastnosti Moodlu Vlastnosti e-learningového systému budou v této podkapitole popsány pouze z užšího pohledu tvůrce kurzů. Mnoho rysů tohoto prostředí nebude zmíněno, protože při tvorbě kurzu v rámci praktické části diplomové práce nebyly ozkoušeny, a jejich výčtem bychom se vzdalovali od tématu práce. Detailnější informace o zabezpečení, spravování systému a dalších vlastnostech jsou předloženy například v [Moodle]. Moodle je vhodný pro distanční vzdělávání, ale i jako doplněk klasické výuky na základních školách a následných vyšších stupních vzdělávání. Uživateli poskytuje jednoduché, efektivní, dobře kompatibilní a technicky nenáročné
– 47 –
rozhraní. Ani na žáka nejsou kladeny žádné zvláštní požadavky v oblasti počítačové gramotnosti, pro práci v systému stačí běžná uživatelská znalost práce na PC – uživatelé se pohybují v prostředí internetového prohlížeče a klikají na hypertextové odkazy. V informativní liště systému umístěné v horní části stránky je možné sledovat cestu po jednotlivých odkazech, orientace mezi jednotlivými kapitolami a částmi kurzu je tak velmi snadná. Při tvorbě kurzu je možné využít mnoha modulů. Patří mezi ně nejen Studijní materiál a Kniha, které byly použity pro zpracování praktické části práce, ale také fóra, chaty, přednášky, ankety, hlasování, průzkumy, slovníky, testy, feedbacky, workshopy atd. Kurz se tak může stát velmi pestrým výukovým prostředím, které je možné využít jak pro domácí samostudium, tak pro výuku v počítačových učebnách školy. Struktura kurzu je velmi flexibilní, je možno používat externí i interní odkazy (ty uživatele přesměrují v rámci kurzu). Flexibilita a široká nabídka aktivit e-learningového prostředí s sebou ovšem přináší riziko nevyváženosti mezi jednotlivými částmi vytvořeného kurzu.
5.4.2 Filtr Jmolu v Moodlu Jak již bylo zmíněno, applet Jmol nabízí uživateli ve srovnání s jinými programy mnoho výhod a proto jsme ho zvolili jako vizualizační nástroj pro tvorbu výukových materiálů a problémových úloh v e-learningovém systému Moodle. Applet Jmol lze v Moodlu spouštět po instalaci doplňku: Jmol filtru [JMF] nebo Jmol resource [JRT]. Oba doplňky byly upraveny, přeloženy do českého jazyka a doplněny o další funkcionalitu (nikoli autorem práce). Použité verze jsou obsaženy na přiloženém DVD-ROM. Jmol filter umožňuje automatické zobrazení appletu Jmol vždy, když jakýkoli studijní materiál obsahuje odkaz na soubor s chemickou strukturou. Možnosti filtru byly vylepšeny, v nejnovější verzi je možné při vkládání odkazu na soubory změnit velikost appletu, vypnout zobrazení voleb pod appletem apod. Podrobný popis těchto možností lze nalézt na https://moodle.fp.tul.cz/mod/resource/view.php?id=5688. V appletu lze také nově modelovat molekuly. Možnosti modelování jsou sice oproti programům typu ChemSketch omezené, ale i tak je tato možnost velmi zajímavá. Už samo to, že je možné applet spustit na internetu je výhodné, nyní je v něm navíc možné modelovat molekuly, což aplikace instalovaná na počítač neumožňuje. Této možnosti jsme využili pro motivační část hodin odučených v rámci průzkumu
– 48 –
uskutečněného na Základní škole Husova v Liberci. Průzkumu se věnuje sedmá kapitola. Doplněk Jmol Resource slouží pro vložení pouze jedné struktury do studijního materiálu, ale zato s komfortní volbou ovládacích prvků. Při vytváření nového materiálu v Moodlu lze jako nový studijní materiál zvolit „Zobrazit 3D prohlížeč molekul“. Poté se zobrazí množství voleb, kde si uživatel může vybrat, které ovládací prvky se pod appletem objeví (viz. Obrázek 5.2). Uživatel také může pomocí skriptovacího jazyka přidat nová tlačítka nebo upravit jejich vzhled, třeba je uspořádat do tabulky. Také zde lze nastavit velikost okna appletu. Tu je ovšem možné během práce s appletem on-line flexibilně měnit! Doprovodný text obtéká kolem okna appletu a při změně velikosti okna se okno s textem přizpůsobí.
5.4.3 Applet MarvinSketch Jako velmi zajímavý se jeví také filtr Marvin [MAS], který je podobný filtru pro Jmol. Filtr umožňuje spuštění appletu MarvinSketch [CHA] v Moodlu. Pokud do jakéhokoli modulu v Moodlu vložíme soubor s chemickou strukturou s některou z přípon csmol|rxn|skc|csrxn|mrv|smi|sma|syb|inchi, applet zobrazí sumární vzorec dané struktury, který lze flexibilně upravovat podobně jako třeba v ChemSketchi. Applet má mnoho funkcí. Dokáže kopírovat struktury z editoru do jiných editorů (např. ChemSketche), optimalizovat vytvořené struktury a detekovat v nich chyby, vytvářet reakční schémata nebo různé popisky apod. Applet nebyl v práci vzhledem k časové tísni vyzkoušen, ale jeví se jako dobrý nástroj pro tvorbu 2D vzorců sloužících ke srovnání s pseudo třídimenzionální vizualizací. Stejně jako applet Jmolu představuje výhodu vzhledem k možné implementaci do webových materiálů a spuštění bez nutnosti cokoli instalovat.
– 49 –
Obrázek 5.2: Možnosti výběru ovládacích prvků, které se zobrazí spolu s appletem Jmol při výběru modulu „Zobrazit 3D prohlížeč molekul“.
Obrázek 5.3: Applet s vybranými ovládacími prvky zobrazený po instalaci doplňku Jmol resource. Vpravo dole je možné on-line změnit velikost okna appletu, aktuální velikost je 350 bodů. Text vpravo obtéká kolem appletu.
– 50 –
Obrázek 5.4: Pomocí skriptovacího jazyka lze upravit a obsah vzhled tlačítek u appletů.
5.4.4 Řešení problémů s Moodlem Jak uvádí Navrátil (M.), problém „open source" projektů, tedy i Moodlu, je, že pokud při práci s prostředím nastane nějaký problém, musí si uživatel s jeho vyřešením poradit sám. Neexistuje žádné centrum pro zákazníky, poradenská linka apod. Protože ale podobné problémy většinou řeší více uživatelů, je možné najít pomoc na internetu na fórech, serverech zabývající se touto problematikou nebo přímo skrze komunikaci se správci serverů Moodle a autory kurzů. Příkladem takového serveru je metodický online portál RVP, kde Chlebek (2008) píše o problémech se zaváděním Moodlu na chebském gymnáziu a o kladech a záporech tohoto prostředí.
5.5
Další odkazy
V této podkapitole jsou uvedené odkazy na materiály zabývající se různými oblastmi problematiky e-learningu a e-learningového systému Moodle, které v této práci nebyly popsány podrobně. Požadavky kladenými na žáky v e-learningových prostředích se zabývá Jenkins (H.) a Ng (2010), který také stručně popisuje požadavky kladené na učitele. Oproti tradičnímu modelu výuky je v e-learningu zdůrazněná jeho funkce
– 51 –
pomoci a směrování žáků. Požadavky kladené na vzdělávací instituci uvádí Chlebek (2008), jde především o hledání optimálního didaktického nastavení systému a také o finanční a časové náklady spojené se spravováním systému. O výhodách a nevýhodách e-learningových systémů pojednává [LMSM], Donovan (2007) a Moll (2008). Konkrétně na systém Moodle se pak zaměřuje Randall (2010), Daniels (2009), Beatty (2006), Stewart (2007) a Papastergiou (2006). Sociálně konstrukcionistickou pedagogiku – teorii učení, která se uplatňuje v e-learningu, s různou mírou podrobnosti popisuje Zangyuan (2003), Ng (2010) a v českém jazyce [Moodle].
6 PRAKTICKÁ ČÁST V této kapitole bude popsána praktická část práce, která byla započata v rámci Studentské vědecko-umělecké činnosti (SVUČ) a dokončena v rámci diplomové práce. Výsledkem je kurz vytvořený v e-learningovém systému Moodle dostupný na https://moodle.fp.tul.cz/course/view.php?id=261. Elektronický kurz se skládá z části nazvané Kurz, ze Studijní části (obě jsou vytvořeny pomocí modulu Kniha) a z testů a dalších materiálů určených pro prezentaci na základních školách. Kurz, podobně jako tato diplomová práce, představuje Moodle a Jmol, předkládá pro a proti jednotlivých způsobů znázornění molekul, popisuje práci s Jmolem a Moodlem a také objasňuje některá úskalí práce s těmito systémy. Ve studijní části jsou pomocí appletu Jmol vizualizovány vybrané příklady z chemie, kde počítačová molekulární vizualizace může pomoci k vyřešení problémových úloh, k zodpovězení otázek nebo i jen ke srozumitelnému znázornění abstraktních skutečností. K vizualizacím byly napsány doprovodné výukové a popisné texty a také byly naprogramovány animace pro vizualizace jednotlivých struktur. Další část kurzu byla použita k vyzkoušení vytvořených problémových úloh a k průzkumu v devátých třídách Základní školy Husova v Liberci. Tato část je podrobněji popsána v kapitole 7, kde jsou předloženy i výsledky průzkumu. Dílčí výsledky práce byly prezentovány formou písemné zprávy a prezentace na konferenci SVUČ 13. 10. 2008 a také formou posteru prezentovaného na XIX. Mezinárodní konferenci o výuce chemie "Výzkum, teorie a praxe v didaktice chemie", která se uskutečnila ve dnech 15–17. 9. 2009 na Katedře chemie PedF Univerzity Hradec Králové. Poster je přístupný na http://tinyurl.com/vis-carbon.
– 52 –
Obrázek 6.1: Výřez z titulní strany kurzu v Moodle – vzhled prostředí, menu vlevo, hlavní část vpravo.
Obrázek 6.2: Titulní strana kurzu – Obsah kurzu.
– 53 –
6.1
Kurz práce s Jmol a Moodlem
V části nazvané Kurz je obsažen popis jednak samotného Jmolu a Moodlu a jednak postupu při práci s nimi. Manuály pro práci s Moodlem v češtině existují a jsou volně dostupné na internetu, patří mezi ně například materiál Navrátila (M.). Proto je stručný popis pracovního postupu zaměřen hlavně na práci s Jmolem a učiteli chemie může být návodem, jak s ním pracovat. Takový manuál v českém jazyce ještě nebyl napsán. V češtině je dostupný popis funkcí, ovládání programu a možností implementace appletu do Moodlu, jehož autorem je Slavík et al. (2007). Také byla publikována prezentace vytvořená v MS PowerPoint popisující Jmol a práci s ním, která byla vytvořena autorem diplomové práce ve spolupráci se dvěma studentkami stejného studijního programu, prezentace byla postavena především na dosavadních zkušenostech s Jmolem autora. Prezentace je dostupná na http://www.slideshare.net/kchtul/mineralogie-jmol a je také součástí příloh na DVD-ROMu. Kurz vytvořený v Moodlu sice nevyužívá ani poloviny možností, které Moodle tvůrcům e-learningových kurzů nabízí, přesto ale obsahuje stěžejní části výukových materiálů – výukové texty uspořádané do různých formátů a testy s různými typy otázek.
6.2
Studijní část – molekulární vizualizace
6.2.1 Modifikace uhlíku První vybranou oblastí, kde byla vizualizace ozkoušena, byly modifikace uhlíku. Pomocí vizualizace byla zodpovězena otázka, proč je diamant nejtvrdší minerál na světě, zatímco grafit je měkký a štěpný, když oba minerály jsou tvořeny pouze atomy uhlíku. Ve třech oknech appletu Jmol je nejprve zobrazen a popsán model grafitu a diamant – větší model a menší výřez z modelu. U grafitu je přiložená naprogramovaná animace, která po zkopírování do řádku pro příkazy a spuštění: otočí model, zobrazí osy x, y, z a zobrazí model neprve pomocí zobrazovacího stylu Tyčinky a kuličky a poté pomocí Van der Waalsova modelu.
– 54 –
Obrázek 6.3: Vizualizace grafitu s doprovodným textem a skripty k animaci.
Obrázek 6.4: Vizualizace diamantu.
Vysvětlení rozdílných vlastností obou minerálů spočívá v jejich odlišné struktuře. Vrstvy atomů uhlíku v grafitu při sobě drží pouze slabé, Van der Waalsovy síly, proto se grafit snadno štípe podél vrstev. Oproti tomu v diamantu jsou všechny atomy spojené kovalentní vazbou a jsou ve stejné vzdálenosti od sebe, struktura diamantu je naprosto pravidelná. Vzdálenosti mezi atomy uhlíku i vrstvami (u grafitu) si může student jednoduše změřit, když poklepá pravým
– 55 –
tlačítkem myši na první atom a poté na druhý atom. Změřené vzdálenosti se zobrazí v appletu. Stejně tak si může změřit vazebné úhly. Stačí dvakrát poklepat na krajní atom, jednou na prostřední atom a dvakrát na druhý krajní atom. Dalšími vizualizovanými modifikacemi uhlíku jsou fulleren a nanotrubice. U těchto modifikací nelze zodpovědět konkrétní otázky, jako u předchozích dvou modifikací, ale lze názorně předvést oblast jejich použití. Vizualizace fullerenu C60 je doplněná o obrázek pomeranče a ložiska. U fullerenu se totiž uvažuje o jeho použití pro přenos léčiv do organismu, kde by fulleren léčivo ukryl podobně jako slupka pomeranče ukrývá a chrání dužinu. Stejně tak se uvažuje o využití fullerenu pro přenos radioaktivních atomů. Následně je vizualizovaná nanotrubice s doprovodným textem o použití nanotrubic. Struktura této modifikace uhlíku připomíná síto a použití nanotrubic má se síty také něco společného – používají se k čištění vzduchu v laboratořích a chirurgických sálech, krytí ran, odhlučnění interiéru vozidel a letadel apod. U těchto modelů můžou studenti změřit průměr nanotrubice/fullerenu, popř. vazebné úhly.
Obrázek 6.5: Vizualizace fullerenu s doprovodnými obrázky a vizualizace nanotrubice. [Obr 6.6]
6.2.2 Mazadla Po seznámení návštěvníků kurzu s grafitem jsou prezentována mazadla. Grafit se totiž používá mimo jiné jako mazadlo. Jeho mazací schopnosti jsou způsobeny tím, že mezi jednotlivými grafitovými vrstvami působí jen velmi slabé nevazebné mezimolekulární síly (Van der Waalsovy síly). Kromě nich mezi vrstvami nejsou žádné vazby a jednotlivé vrstvy tak po sobě snadno kloužou a odštěpují se od sebe. Mimoto se mezi vrstvy váže voda a vzduch z okolního prostředí, což
– 56 –
klouzání usnadňuje. Po vizualizaci grafitu jsou předloženy vizualizace modelů třech dalších minerálů: kovelitu, tungstenitu, nitridu boru, a úkolem studenta je určit, který minerál nebude možné použít jako mazadlo. Nepoužitelný je kovelit, protože v jeho struktuře nejsou vrstvy atomů oddělené mezerami jako je to u zbývajících minerálů.
grafit
kovelit
tungstenit
nitrid boru
Obrázek 6.6: Vizualizace mazadel.
– 57 –
Po splnění tohoto úkolu je představeno použití jednotlivých minerálů. Pak jsou ještě popsány křemíkové vrstvy u mastku, pyrofylitu nebo montmorillonitu (ten patří do skupiny smektitů), které jsou podobné uhlíkovým vrstvám. Mezi tyto vrstvy se často interkalují (vmezeřují) jiné molekuly. I u těchto minerálů je představeno jejich použití a přiloženy applety s vizualizací.
pyrofylit
mastek
montmorillonit Obrázek 6.7: Vizualizace mazadel.
– 58 –
6.2.3 Mýdlo a jeho funkce při praní Třetí oblastí, ve které je použita vizualizace, je funkce mýdla. V appletu je vizualizovaná molekula mýdla, je popsán postup pro zobrazení popisků se symboly prvků a je popsán bipolární charakter molekuly. Následně jsou přiloženy skripty, které po vložení do příkazového řádku spustí animaci modelu. V této části kurzu je dále osvětlena výroba mýdla doprovázená reakčním mechanismem se strukturními vzorci reaktantů a produktů. Závěrem je vysvětleno, jak prakticky probíhá umytí nečistot mýdlem. Je popsána tvorba micel a jejich smytí z materiálu a je zdůrazněna funkce mýdla jako mostu mezi polárními molekulami vody a nepolární molekulou tuku (oleje) – díky svému bipolárnímu charakteru funguje jako emulgátor. I když se olej normálně ve vodě nerozpouští, mýdlo tuto jeho vlastnost potlačí, takže se olej ve vodě rozptýlí ve formě kapek a může být vodou odstraněn.
Obrázek 6.8: Vizualizace mýdla.
6.2.4 Rozmístění elektronů v molekulách Po vysvětlení funkce mýdla je prezentována problematika rozmístění vazebných elektronů v molekulách. V appletech je postupně vizualizováno deset molekul: methan, ethylen, acetylen, čpavek, oxid uhličitý, D-glukóza, 3-hexen-2-on, acetamid, pentakarbonyl železa a fluorid fosforečný. Je vysvětleno, že atom prvku, který má vyšší hodnotu elektronegativity, si vazebné elektrony přitahuje k sobě, což je znázorněno červeně zbarveným molekulárním povrchem.
– 59 –
Červená barva představuje oblast s vysokou elektronovou hustotou. Atom prvku, od kterého jsou elektrony odtaženy, má molekulární povrch ve svém okolí zbarvený modře. Poté je předložen popis pro zapnutí tohoto zobrazení a u některých appletů jsou pokládány otázky k zobrazeným molekulám. Cílem kapitoly je vizuálně znázornit to, co už studenti znají teoreticky, a upevnit jejich znalosti. V prvním appletu je vizualizovaná molekula methanu a student je tázán, který atom má vyšší hodnotu elektronegativity. Applet, ve kterém je vizualizována molekula ethylenu je doplněn o vysvětlení, že elektrony se v uhlovodících soustřeďují kolem násobných vazeb. U několika následujících appletů mají studenti odpovědět na dotaz, které atomy v molekulách mají nejvyšší hodnoty elektronegativity. Jiný dotaz je položen u appletu s molekulou acetamidu. Jeho molekula obsahuje jednak vazbu mezi atomem uhlíku a vodíku a jednak vazbu mezi atomem uhlíku a vodíku. Po zobrazení elektronové hustoty je zřejmé, že u jedné z vazeb je výraznější barevný přechod, než u druhé vazby. Student má odpovědět, která z vazeb bude polárnější. Je to samozřejmě ta, u které je výraznější barevný přechod. Zobrazení elektronové hustoty je v modelech umožněné díky jejímu předešlému výpočtu v softwaru Spartan 08. Výpočet jsme ovšem neprováděli, modely jsme pouze stáhli z [OSB].
Obrázek 6.9: Znázornění elektronové hustoty v molekulách. – 60 –
6.2.5 Voda a její různá skupenství Další oblastí popsanou v kurzu je voda, její různá skupenství a vlastnosti. První problém, který je pomocí vizualizace osvětlen je menší hustota ledu oproti vodě, přestože led je v pevném (obvykle hustším) skupenství. Nejprve je vizualizován model ledu a je vysvětleno, že při nízkých teplotách vznikají v ledu stabilní vodíkové můstky. Oproti kapalné vodě je jich mnohem více a přispívají k pravidelnému uspořádání molekul vody. Díky tomu se na stejný prostor vejde méně molekul vody, než je tomu u kapalné vody. Jinak řečeno, proto má led menší hustotu než voda. Následně je vysvětleno, že vodíkové můstky se značně projevují i u kapalné vody. Sice každou chvíli vznikají a zanikají a jsou různě dlouhé, ale díky tomu, jak k sobě přitahují jednotlivé molekuly, zapříčiňují vysokou koheze vody a tudíž i jejího povrchového napětí. K appletu s modelem ledu i vody jsou opět připojeny skripty pro spuštění animace.
Obrázek 6.10: Vizualizace ledu.
– 61 –
Obrázek 6.11: Vizualizace vody.
Poslední popsaná vlastnost vody je její rozpouštěcí schopnost. Po přepnutí stylu zobrazení v appletu si návštěvník kurzu zobrazí rozložení částečných nábojů (elektronovou hustotu) v modelu. Po přiblížení modelu tak, aby byla přehledně vidět jedna molekula, je vidět, že elektrony jsou soustředěné u atomu kyslíku. Následně je polarita vysvětlena teoreticky a je také popsáno, jak molekuly vody interagují s molekulami dalších polárních látek nebo iontů a je přiložen statický obrázek rozpuštění kuchyňské soli na molekulární úrovni. Kapitola je uzavřená přiloženou animací, která znázorňuje změny ve struktuře vody při jejím tuhnutí. Po spuštění animace se začnou molekuly v celém modelu postupně seskupovat do pravidelných útvarů, až nakonec model vypadá jako výše vizualizovaná struktura ledu. Animace byla převzatá z http://biomodel.uah.es/en/water/p3.htm.
6.2.6 Uhlovodíky – vazby a vazebné úhly Závěrečná kapitola kurzu se věnuje uhlovodíkům, a to sice délkám vazeb a velikostem vazebných úhlů mezi atomy uhlíku. Nejprve je vyloženo, že jednoduché vazby mezi atomy uhlíku jsou nejdelší a vazebné úhly nejmenší, a trojné vazby jsou nejkratší a vazebné úhly největší. S tím také souvisí ochota ke štěpení, která je největší u uhlovodíků s jednoduchými vazbami mezi atomy uhlíku a nejmenší u alkynů. Následně jsou zobrazeny tři uhlovodíky, propan, propen a propyn a studenti mají za úkol změřit délky vazeb a velikosti vazebných
– 62 –
úhlů změřit a ověřit si tak teorii. Je předložen návod, jak měření provést a poté je zadán další úkol – určit, o jaké uhlovodíky jde. Studenti jsou vedeni k zobrazení popisků atomů se symboly prvků, aby mohli spočítat sumární vzorce látek a z toho určit název uhlovodíků. O několik řádků níže je uvedeno řešení.
Obrázek 6.12: Vizualizace uhlovodíků.
6.3
Zhodnocení a použitelnost vytvořeného kurzu
Vizualizované chemické problémy byly převzaté z [Explain] a zpracované bez záměru vytvořit kurz pro žáky základních škol. Kurz byl v Moodlu vytvořen především za účelem vyzkoušení možností tohoto e-learningového systému a appletu Jmol. Přesto vznikl kurz, který je použitelný i pro žáky základních škol. Kurz je možné využít v rámci výuky ve třídě pro frontální prezentaci jednotlivých problémů. Také může sloužit pro samostudium nebo jako doplňující materiál ke školní výuce. Kurz je možné zveřejnit na internetu, takže k nim žáci mohou mít přístup z kteréhokoli místa, kde se můžou k internetu připojit. Žáci s materiály také mohou pracovat přímo při hodině, jak tomu bylo při provádění průzkumu (viz. kapitola 7.1-7.2), jediným omezením ovšem bývá počet počítačů v počítačových učebnách. Řešením by mohla být spolupráce ve dvojicích. Vizualizované problémy mohou být použité žáky osmé i deváté třídy základní školy. U osmé třídy se ovšem předpokládá znalost částicového složení látek a polarity vazeb, proto není možné materiály využít v prvních měsících školního roku. Stejně tak je kurz použitelný pro žáky středních průmyslových škol a gymnázií. Druhá kapitola Studijní části se zabývá mazadly. Tuto kapitolu jsme se pokusili vytvořit v eXe editoru, který má usnadnit přenositelnost materiálů v něm vytvořených, do e-learningových systémů nebo webových stránek. Výstupní formáty materiálů jsou buď IMS Content Package, SCORM 1.2, IMS Common
– 63 –
Cartridge, nebo jednoduché webové stránky. Vytvořili jsme textový materiál se statickým obrázkem a jednou testovou otázkou, ale ukázalo se, že vkládání appletů Jmol je v eXe editoru příliš problematické. Proto byla tato kapitola přetransformovaná do klasického formátu Moodle.
6.4
Technické aspekty práce s Moodlem a Jmolem
Vytváření studijních materiálů a kurzů v Moodlu stejně jako tvořivá práce s Jmolem s sebou přináší mnohá úskalí a problémy, jejichž vyřešení vyžaduje určitou úroveň počítačové gramotnosti a kreativitu. Je vhodné podotknout, že vedoucí práce jako správce systému Moodlu Fakulty Přírodovědně-humanitní a pedagogické Technické univerzity v Liberci a odborník ve využití ICT v chemii v tomto smyslu významně přispěl k výsledné podobě práce. Některé úpravy je v Moodlu možno dělat jen z pozice administrátora systému, a tak některé výsledky jsou jeho zásluhou. Autor práce pouze využil připravené nástroje a vytvořil jejich prostřednictvím kurz. Vedoucí práce má také zásluhu na vyřešení některých potíží vzniklých při práci s Jmolem. V této kapitole je předložen výčet některých z problémů, na které jsme narazili během práce na praktické části diplomové práce.
6.4.1 Práce s Moodlem První potíže nastávaly při práci v textovém editoru Moodlu. Ten se sice spolu s vývojem Moodlu neustále vyvíjí, stále ale chybí tabulátory, nelze hýbat tabulkami nebo snadno měnit jejich rozměry. Například zarovnání obrázku na titulní stránce kurzu s textem definujícím cíle kurzu jsme dosáhli až po mnoha experimentech s nastavováním parametrů a rozměrů tabulky. K flexibilitě textového editoru MS Word má editor Moodlu ještě hodně daleko. Jelikož se Moodle neustále vyvíjí, stalo se nám také, že nastaly potíže se zobrazováním appletů Jmolu a bylo třeba provést určité změny.
6.4.2 Práce s Jmolem Problémy mohou někdy nastat u samotných modelů. Když jsme stáhli z internetu model grafitu, zjistili jsme, že některé atomy uhlíku nejsou čtyřvazné, a tak jsme museli najít způsob, jak pomocí ChemSketche jednotlivé vrstvy grafitu opravit. To je ostatně případ všech modelů, které jsou výsekem z větší struktury,
– 64 –
krajním atomům totiž chybí vazby k atomům z ořezané části struktury. Kuriózním problémem bylo hledání modelu vody s realistickým vazebným úhlem 104,5°. V nalezených modelech se hodnota vazebného úhlu pohybovala v neuvěřitelném rozmezí 90–120°. Model byl nakonec získán výpočtem v software Spartan 08. V letošním roce byl Jmol rozšířen o možnost vytváření struktur přímo v appletu a optimalizaci, díky které se nám podařilo získat molekulu vody s vazebným úhlem 104,4° i z původně nalezených chybných modelů. Animace v Jmolu jsou zajímavou možností, jak ukázat molekulu bez použití myši nebo nastavování různých pohledů, stylů zobrazení apod. Nicméně i tady se objevila určitá úskalí. Při použití příkazu "moveto" jsme požadovali, aby se molekula postupně několikrát otáčela kolem různých os. Protože je ale změna polohy vztahována vždy k prvotní pozici struktury, skript nepracoval podle očekávání a model se nekontrolovatelně otáčel podle nedefinované osy. Cílené animace bylo nakonec dosaženo pomocí skriptu: rotate x 720 -2; delay 1; rotate y 720 -2; delay 1; rotate z 720 -2; tj. rotuj kolem osy x o 720° za 2 sekundy, počkej 1 sekundu, rotuj kolem osy y o 720° za 2 sekundy, … Pomocí příkazů je také možné přepínat styly zobrazení, to je ale někdy poměrně problematické. Původní "balls and sticks" jsme u jedné animace přepnuli na "spacefill". Při přepnutí zpět na "balls and sticks" nastal problém, protože tento styl se skládá ze dvou příkazů, a to "wireframe" a "spacefill". U každého z příkazů bylo třeba nastavit číslo nastavující velikost poloměru koulí reprezentujících atomy a tloušťku válců reprezentujících vazby. Ukázalo se, že najít takové nastavení, které by znovu zobrazilo původní nastavení "balls and sticks" s původními tloušťkami a průměry, je téměř nemožné a bylo potřeba znovu experimentovat a hledat optimální nastavení. Asi poslední obtíží, se kterou jsme se setkali, bylo zobrazení vodíkových můstků u modelu vody, jak už bylo popsáno kapitole 4.1.3. Ty se nezobrazovaly automaticky, a tak bylo třeba zadat příkaz, který čárkovanou čarou spojil atomy kyslíku a vodíku v určité vzdálenosti mezi sebou. Jednoduchý požadavek – zobrazení vodíkových vazeb – jsme tak museli obejít složitějším naprogramováním zobrazení spojnic vzájemně nevázaných atomů kyslíku a vodíku ve vzdálenosti 0,9 až 1,8 Ångström ů: connect 0.9 1.8 (oxygen) (hydrogen) HBOND create. V novějších verzích Jmolu stačí použít jednodušší příkaz: hbonds CALCULATE; hbonds ON.
– 65 –
7
VÝZKUMY
V rámci diplomové práce byla na ZŠ Husova v Liberci ověřena funkčnost vytvořených problémových úloh, které byly popsány v kapitolách 6.1–6.6, a byl proveden průzkum o efektivitě, přínosech a použitelnosti počítačové molekulární vizualizace na základních školách. Výsledky průzkumu také vypovídají o schopnostech žáků řešit problémové úlohy. Vedle popisu a výsledků tohoto průzkumu jsou v této kapitole předloženy další dva výzkumy, které byly provedeny v zahraničí na vyšších stupních vzdělávání – střední a vysoké škole. Zaměřovaly se na analýzu efektivity a přínosů počítačové vizualizace.
7.1
Realizace problémových úloh a průzkum na ZŠ Husova
Realizace problémových úloh a průzkum byly provedeny ve třech třídách ZŠ Husova Liberec – v 9.A, 9.B a 8.A. Původně bylo nahlášeno 58 žáků, ale dva žáci se nedostavili. Průzkumu se nakonec účastnilo celkem 56 žáků. Z 9.A 15 žáků, z 9.B 15 žáků a z 8.A se podílelo 26 žáků. Realizace probíhala online v počítačové učebně, v prostředí vytvořeného e-learningového kurzu v Moodlu. V kurzu byly vytvořeny testy, které obsahovaly jednak problémové úlohy a jednak malý průzkum názorů žáků na důležitost a přínosy počítačové vizualizace. Kromě testů si žáci prohlédli modely molekul zobrazené pomocí stereografické techniky zobrazení. Některé úlohy byly pro žáky osmé třídy nesrozumitelné kvůli nedostatečné úrovni jejich znalostí chemie, žáci se totiž chemii učili teprve tři měsíce. Proto byl obsah těchto hodin upraven.
7.1.1
Typy použitých problémových úloh
Byly vytvořeny testy s dvěma typy úloh. V prvním typu byly otázky formulované podobně jako při výzkumné práci – induktivně. Žáci viděli model chemické struktury a bez znalosti, o co přesně jde, měli odpovídat na otázky a činit závěry. U druhého typu testů žáci nejprve dostali informace o vlastnostech struktury, strukturu si mohli prohlédnout a pak teprve ústně odpovídali na otázky – jde o deduktivní přístup. Cílem tohoto rozdělení bylo vyzkoušet, zda kromě deduktivního přístupu budou žáci schopni řešit problémové úlohy i těžším, induktivním způsobem.
– 66 –
Hodiny s oběma přístupy měly společný úvod, při němž byl žákům předveden applet Jmol. Žáci si v appletu vyzkoušeli otáčení modelem, přibližování/oddalování modelu, měření a zobrazování popisků atomů. Poté si žáci spustili testy, které už se u obou přístupů lišily. Závěrečných pět otázek bylo v obou testech stejných, měly zjistit, jaké jsou názory žáků na důležitost a přínosy počítačové vizualizace. Jak už bylo zmíněno, obsah hodin v osmých třídách byl upraven s ohledem na vstupní znalosti žáků. Žáci nevypracovávali některé úlohy, které vypracovávali žáci devátých tříd. Šlo o úlohy, ve kterých měli měřit délky vazeb a vazebné úhly v uhlovodících. Žáci také ještě nerozuměli polaritě vazeb. Díky vynechání úloh založených na měření uhlovodíků byl ale v hodinách ušetřen čas, a tak mohlo být vysvětlení této problematiky do hodin ještě zařazeno.
7.1.2
Test s induktivním přístupem
Problémové úlohy v tomto testu vyžadovaly větší samostatnost žáků. Test byl rozdělen na dvě samostatné části, po dokončení každé části žáci odevzdali své odpovědi. Důvodem k rozdělení bylo to, že zadání sedmé úlohy by žákům napovědělo k vyřešení úlohy první. Takto žáci nejprve odeslali odpovědi na prvních šest úloh a při řešení dalších úloh se už ke svým předešlým odpovědím nemohli vrátit a měnit je. Žáci před sebou vždy měli dva nebo více appletů s modely, ke kterým se vztahovaly následující otázky: • Úloha č. 1: V prvním appletu byl vizualizovaný model grafitu, v druhém model diamantu. Otázka: Dva modely zobrazené vlevo jsou modely minerálů. Mohl by to být dolomit, křemen nebo třeba tyrkys, to ti ale neprozradím. Prohlédni si pořádně oba modely a zkus říct, jaké budou mít vlastnosti – v čem se bude jeden od druhého lišit? Komentář: Úloha byla zařazena z důvodu vyzkoušení, zda budou žáci schopni bez uvedení jmen minerálů podle struktury odhadnout, čím se budou minerály lišit. Správná odpověď: Minerál vlevo bude tvrdý, kdežto minerál napravo bude měkčí a bude se dát štípat.
– 67 –
Obrázek 7.1: Úloha č.1, odhadování rozdílných vlastností neznámých minerálů.
• Úloha č. 2: V prvním appletu byl vizualizovaný model vody, v druhém appletu struktura ledu. Otázka: Oba modely zobrazují jednu látku ve dvou skupenstvích. Zkus říct, o jaká skupenství jde? Komentář: U plynného a kapalného skupenství nejsou molekuly uspořádané pravidelně. Proto byla u appletu s kapalnou vodou tolerována odpověď s plynným i kapalným skupenstvím. Úloha byla zařazena, abychom zjistili, zda žáci dokážou propojit znalosti z fyziky s tím, co před sebou viděli. Žáci nevěděli, o jaké látky jde, závěr měli dělat na základě pozorování struktur látek. Správná odpověď: Vlevo je kapalné nebo plynné skupenství. Vpravo je pevné skupenství.
– 68 –
Obrázek 7.2: Úloha č.2, určování skupenství.
• Úloha č. 3: Byly použity stejné applety jako v úloze č.2. Otázka: Při pohledu na modely je na první pohled jasné, že látka se v obou skupenstvích bude lišit v jedné vlastnosti. O jakou vlastnost asi jde? Komentář: Cílem úlohy bylo zjistit, jestli žáci dovedou syntetizovat vizuální informace s verbálními znalostmi z fyziky o vlastnostech látek. Správná odpověď: Jde o hustotu. Na stejně velkém prostoru je vpravo mnohem méně molekul než vlevo. Množství molekul ve stejném prostoru je vlastně hmotnost na jednotku prostoru (objem), což je hustota. • Úloha č. 4: V appletu byl vizualizován model fullerenu C60. Otázka: Pořádně si prohlédni model této látky a zkus napsat, čeho všeho sis všiml(a). Komentář: Úloha byla zařazena, abychom zjistili, jestli jsou žáci schopni činit závěry z pozorování. Správná odpověď: Látka je tvořena jen jedním prvkem. Má tvar koule. Je tvořena cykly z pěti a šesti atomů.
– 69 –
Obrázek 7.3: Úloha č. 4, pozorování.
• Úloha č. 5–10: Ve třech appletech byla vizualizována molekula propanu, propenu a propynu. Otázka: U uhlovodíků se vzdálenost jader atomů mění podle toho, jestli jsou atomy spojené jednoduchou, dvojnou nebo trojnou vazbou – postupně se zkracuje. Změř tyto vzdálenosti a ověř to. Stejně tak ověř fakt, že u trojné vazby je mezi atomy uhlíku největší vazebný úhel, u jednoduché vazby je zase nejmenší. Komentář: Úloha slouží jen k potvrzení hypotézy, což je jedna z obecných rolí vizualizací. Kromě toho úloha aktivizuje žáky během práce s vizualizací, zamezuje pouhému pasivnímu pozorování modelů. Žáci měli změřit délky vazeb a velikosti vazebných úhlů. Naměřené hodnoty pak vepisovali do polí pro odpověď v následujících 6 otázkách, postupně vepsali délku vazby v alkanech, alkenech a alkynech a velikost úhlu v alkanech, alkenech a alkynech. Správná odpověď: Délky vazeb [nm]: 0.153; 0.134; 0.121; Vazebné úhly [°]: 109.5; 120; 180.
– 70 –
Obrázek 7.4: Úloha č.5–10, měření délek vazeb a vazebných úhlů u uhlovodíků.
• Úloha č. 11–13: Žáci pracovali s stejnými applety jako v předešlé úloze. Otázka: Nyní zkus tyto sloučeniny pojmenovat. Názvosloví alkanů, alkenu a alkynů už znáš, neměl by to být problém. Nejprve si zapni popisky prvků u všech látek. Odpověď napiš do políčka pro odpověď dole. Sloučeniny pojmenuj zleva doprava a názvy odděl pomlčkou nebo lomítkem. Komentář: Úloha aktivizuje žáky během práce s vizualizací, zamezuje pouhému pasivnímu pozorování modelů. Žáci do polí pro odpovědi v následujících třech otázkách vepsali postupně název pro alkan, alken a alkyn. Cílem úlohy bylo také zjistit, zda žáci dokážou pojmenovat molekuly, když je uvidí v jiném zobrazení, než jak byly doposud zvyklí, a jestli si s tím poradí, i když nebudou mít zapnuty popisky atomů se symboly prvků. Správná odpověď: Propan; propen; propyn. • Úloha č. 14: Žáci před sebou měli čtyři applety s těmito minerály: grafit, kovelit, tungstenit, nitrid boru. Otázka: Na modelu vlevo je zobrazený model grafitu, který se používá mimo jiné jako mazadlo. Jeho mazací schopnosti jsou způsobeny tím, že mezi jednotlivými grafitovými vrstvami působí jen velmi slabé Van der Waalsovy síly. Kromě nich mezi vrstvami nejsou žádné vazby. Jednotlivé vrstvy tak po sobě snadno kloužou a odštěpují se od sebe. Zkus při pohledu na model vedle
– 71 –
grafitu a další dva modely pod modelem grafitu posoudit, který z nich nebude mít podobně dobré mazací schopnosti jako grafit? Komentář: Jednoduchá úloha, žáci mají implikovat závěr z pozorování jedné struktury i na další struktury. Správná odpověď: Bude to kovelit, protože není tvořen vrstvami, které by se od sebe mohly odštěpovat.
Obrázek 7.5: Úloha č.14, určování mazacích schopností.
• Úloha č. 15: Další otázky už nebyly problémové chemické úlohy, ale otázky na názory žáků. Otázka: Dozvěděl ses při hodině něco nového o chemických látkách, které jsi viděl? • Úloha č. 16: Otázka: Líbila se ti práce s počítačovou vizualizací a chtěl bys s ní při hodinách chemie pracovat častěji? • Úloha č. 17: Otázka: Jak se ti líbil pohled na chemické struktury přes barevné brýle?
– 72 –
• Úloha č. 18: Otázka: Je v chemii něco, co si moc nedokážeš představit a chtěl(a) bys to předvést pomocí podobné vizualizace? • Úloha č. 19: Otázka: Máš nějaké další komentáře?
7.1.3
Test s deduktivním přístupem
Tyto testy vypracovávala druhá polovina žáků. Hodina byla založena více na frontální výuce, kdy jsem žákům vysvětloval jednotlivé problémy a kladl jim otázky, na které ústně odpovídali. Tímto způsobem žáci řešili úkoly, které v testu založeném na induktivním přístupu odpovídají úlohám č. 1–3. Zbylé otázky byly s tímto testem totožné a žáci je vypracovávali samostatně.
7.1.4
Anaglyfy
Součástí prezentací ve třídách bylo prohlížení molekul zobrazených pomocí stereografické techniky, která byla důkladněji popsána v kapitole 3.6.4. Žáci neřešili žádné problémové úlohy, aktivita byla pouze ilustrativní a motivační. Pro úvod aktivity byla naprogramována animace pro model grafitu, po jejímž spuštění se model otáčel a různě měnil svou velikost. Stereografické zobrazení statických obrázků se totiž někdy od klasického zobrazení příliš neliší tak, jako je tomu u videí nebo jiných dynamických zobrazení. Proto si nejdříve pustili animaci, aby si na stereografické zobrazení zvykli. Poté si žáci prohlíželi dvojice appletů, ve kterých byly zobrazeny vždy dva totožné modely. U jednoho si zapnuli stereografické zobrazení, u druhého ne. Pomocí brýlí se pak dívali na stereografická zobrazení a porovnávali je s klasickým zobrazením. Žákům jsem přinesl ještě jiné speciální brýle, které už s chemií neměly nic společného, byla to spíš odměna za odvedenou práci. Jednalo se o brýle s holografickým efektem. Při pohledu na bodový zdroj světla se místo žárovky nebo svíčky zobrazila hvězda, srdce apod.
– 73 –
7.1.5
Příprava na hodinu s induktivním přístupem, 9. třída
Téma hodiny
Počítačová vizualizace k řešení problémových chemických úloh.
Cíl hodiny
Předvést žákům počítačovou vizualizaci a její možnosti a potenciály. Vysvětlit žákům podstatu a řešení jednotlivých chemických problémů. Žáci si propojí teoretické znalosti s vizuální zkušeností a v případě neporozumění problémových úloh z klasické výuky se znalosti při této prezentaci upřesní, může dojít k naprostému porozuměnjí problému. Již nabyté vědomosti si zafixují. V celé hodině budou řešit problémy náročnějším, induktivní přístupem.
Pomůcky
Hodina proběhne v počítačové učebně. Každý žák bude používat samostatný počítač. Učitel využije hlavní počítač s dataprojektorem, obraz z monitoru bude promítán na stěnu učebny.
I. Úvod ( 3 min.) – Představení sebe, kurzu v Moodlu, Jmolu. (Technická poznámka – Protože některé počítače na této ZŠ nejsou aktualizované, je nutné Moodle spustit v prohlížeči Internet Explorer, v Mozzile Firefox by se program všem žákům nespustil.) – Uvedení do hodiny (přehled o obsahu hodiny). „Čeká nás hledání odpovědí na některé o tázky, které můžeme pomocí znalostí chemie vysvětlit. Navíc je vysvětlíme pomocí zobrazení molekul. Budete pracovat podobně jako vědci, když uskutečňují své nové objevy. Uvidíte na obrazovce modely molekul, které nebudete znát a budete řešit, jaké budou mít vlastnosti a proč. “ – Povzbuzení k soustředění a kreativitě při samostatné práci na testech. Po vypracování prvního testu si pustí druhý test, ve kterém jsou i otázky na jejich názory ohledně absolvované práce. Źáci jsou požádáni o upřímnost a o pečlivé vyplnění odpovědí. II. Test 1 (15 min.) – Žáci si spustí test. V kurzu je zařazen v 2. tématu pod názvem „Test: Chemie a molekuly v počítači I, 9. třída“. Skládá se z úloh č. 1-13. – Po vypracování se žák přihlásí, vyučujíci se zběžně podívá na odpovědi a instruuje, aby si spustili druhý test. U něj nebudou vypracovávat úlohu č.17
– 74 –
(v testu je to čtvrtá úloha v pořadí), test odešlou a poté se společně k úloze č.17 vrátíme. III. Test 2 (10 min.) – V kurzu je zařazen v 2. tématu pod názvem „Test: Chemie a molekuly v počítači II, 9. třída“. Skládá se z úloh č.14-19. – Žáci nevypracovávají úlohu č. 17 o stereografické technice zobrazení, odešlou odpovědi na všechny ostatní otázky. Úlohu č.17 zodpoví až po následující aktivitě.
– –
– –
–
IV. Anaglyfy (4–6 min.) Žáci si na úvodní stráně kurzu otevřou materiál Stereografické zobrazení. Dostanou speciální barevné brýle. U modelu grafitu, a také ve dvojicích appletů pod ním, vždy u levého appletu, zapnou stereografiké zobrazení: Kliknou pravým tlačítkem do okna appletu, zvolí Vzhled→Stereografie→ Červené + tyrkysové brýle. Vysvětlení falešného (pseudo) 3D zobrazení molekul na ploché 2D obrazovce a možnosti vylepšení zobrazení pomocí stereografické techniky zobrazení. Žáci si spustí si animaci ve stereografickém zobrazení. Na ní je rozdíl oproti klasickému zobrazení dobře patrný. Poté pozorují ostatní modely a porovnávají je s klasickými zobrazeními v sousedních appletech. Návrat k druhému testu, doplnění odpovědi k sedmnácté úloze.
V. Řešení testů (cca 8 min.) – Žáci si otevřou materiál ve složce pro paralelní devátou třídu nazvaný „Chemie a molekuly na počítači“. –
Vysvětlení řešení jednotlivých problémů: 1. Zobrazené minerály jsou grafit a diamant. Rozdíl v jejich vlastnostech je ten, že diamant je vysoce tvrdý, kdežto grafit je měkký, hladký a štěpný. Je to způsobené absencí kovalentních (jednoduchých) vazeb mezi vrstvami grafitu. Jsou tam pouze slabé mezimolekulární (van der Waalsovy) síly. Oproti tomu v diamantu jsou od sebe všechny atomy stejně daleko a atomy se v naprosto pravidelné struktuře nemohou pohybovat. 2. Vlevo je kapalné skupenství (toleruji i odpověď „plynné skupenství“, protože plynné skupenství je také neuspořádané), vpravo pevné skupenství. Pevné skupenství je pravidelně uspořádané.
– 75 –
3. Jde o hustotu. V levém appletu je na stejném prostoru mnohem méně molekul než v pravém appletu. Hustota je hmotnost na určitý prostor neboli počet částic (o různé hmotnosti) ve stejném objemu.
– –
–
–
VI. Doplňující aktivity (zbývající čas) Poděkování za aktivitu. Řešení testů bude žákům zobrazeno v Moodlu do konce víkendu. Předvedení dalších materiálů jako motivační prémie. V materiálu nazvaném Další materiály je zobrazena molekula, která má tvar prasátka. Ilustruje, že ne všechno, co se vymodeluje v počítači, odpovídá realitě. Žáci do příkazového řádku vloží skript „minimize“ a pozorují postupnou optimalizaci tvaru molekuly. Žáci si v appletu spustí mód pro modelování, který je součástí nejnovějších filtrů Jmol. Zkusí si k prasátku dokreslit další atomy a poté znovu molekulu optimalizovat. Vyučující upozorní na to, že Jmol neohlídá čtyřvaznost uhlíku – další nevýhoda některých vizualizačních programů. Žákům zapůjčíme brýle s holografickými efekty.
VII. Reflexe Původním záměrem bylo využít v hodině interaktivní tabuli (jednoduché zařízení EBeam Edge). Tabule měla být využita pro zobrazování modelů pomocí stereografické techniky zobrazení. Bohužel se ale z neznámých důvodů nepodařilo připojit můj soukromý notebook ke školní internetové síti a pracovat tak ve vytvořeném kurzu v Moodlu prostřednictvím interaktivní tabule. To byla škoda, protože žáci by bývali mohli manipulovat molekulami dotekem rukou. V testech dělalo značnému počtu žáků problémy měření molekul, nechápali, že když měří délky vazeb v alkanech, alkenech a alkynech, musí měřit vazbu mezi atomy uhlíku, a případně u násobných vazeb právě ony násobné vazby. To samé platilo o úhlech. V přípravě hodiny jsem podcenil čas potřebný na to, aby si žáci zvykli na nové prostředí a práci s appletem Jmol. Obojí jsem jim ukázal a vysvětlil, ale v závěru se to zdálo jako nedostatečné, někteří žáci si stále nevěděli rady ani během práce. Také se potvrdilo, že na vizualizaci je třeba si zvyknout. Žáci s ní pracovali poprvé, v obou testech řešili celkem 6 úloh založených na vizualizaci a bylo vidět, že šlo o práci neobvyklou a náročnou. Z výsledků je také zjevné, že žáci v druhé skupině, kteří měli samostatných úloh založených na vizualizaci méně (polovinu), byli výrazně úspěšnější.
– 76 –
Velmi pozitivně žáci hodnotili stereografické zobrazení. Z 3D vjemu byli nadšení a nebylo snadné tuto aktivitu ukončit. V hodině jsme si stihli prohlédnout i chybný tvar molekuly – prasátko. Žáci byli nadšení a překvapení skutečným tvarem molekuly. Žáky aktivity bavily, i když mnohým věcem nerozuměli – v mnohých úlohách pracovali se strukturami, které neznali, a měli na základě své práce činit závěry. Výsledky testů a odpovědi na otázky jsou podrobně uvedeny v kapitole 7.1.9.
Obrázek 7.6: Žáci pracují na úloze č.2, určují vizualizovaný model vody v různých skupenstvích.
– 77 –
7.1.6
Příprava na hodinu s deduktivním přístupem, 9. třída
Téma hodiny
Počítačová vizualizace k řešení problémových chemických úloh.
Cíl hodiny
Předvést žákům počítačovou vizualizaci a její možnosti a potenciály. Vysvětlit žákům podstatu a řešení jednotlivých chemických problémů. Žáci si propojí teoretické znalosti s vizuální zkušeností a v případě nepochopení problémových úloh z klasické výuky se jim mnohé po této hodině ozřejmí. Již nabyté vědomosti si zafixují. U čtvrté úlohy si vyzkouší induktivní způsob práce.
Pomůcky
Hodina proběhne v počítačové učebně. Každý žák bude používat samostatný počítač. Učitel využije hlavní počítač s dataprojektorem, obraz z monitoru bude promítán na stěnu učebny.
I. Úvod ( 3 min.) – Představení sebe, kurzu v Moodlu, Jmolu. (Technická poznámka – Protože některé počítače na této ZŠ nejsou aktualizované, je nutné Moodle spustit v prohlížeči Internet Explorer, v Mozzile Firefox by se všem žákům program nespustil.) – Uvedení do hodiny (přehled o obsahu hodiny). „Čeká nás hledání odpovědí na některé o tázky, které můžeme pomocí znalostí chemie vysvětlit. Navíc je vysvětlíme pomocí zobrazení molekul.“ – Žáci si otevřou materiál nazvaný „Chemie a molekuly na počítači“ ve třetím tématu kurzu. II. Neznámá sloučenina (5 min.) – V první kapitole připraveného materiálu předvedu na vizualizované molekule kyseliny sírové možnosti appletu (otáčení, přibližování, oddalování, měření, spouštění animace). Žáci si vše zkouší na svých počítačích. – Po spuštění animace se na jejím konci zobrazí popisky atomů v molekule se symboly prvků. Učitel položí žákům otázku, co to asi je za sloučeninu. Případně je navede k sečtení počtu atomů jednotlivých prvků, napsání (sumárního) vzorce, správnému seřazení pořadí prvků ve vzorci a vytvoření názvu.
– 78 –
III. Grafit a diamant (8 min.) – Zopakování stavby grafitu a diamantu – modifikace uhlíku, oba tvořené atomy pouze jednoho prvku, přesto mají diametrálně rozdílné vlastnosti. – Otázka k žákům: Jaké vlastnosti to jsou – k čemu se grafit a diamant používají? Ćím je rozdíl ve vlastnostech způsobený? Žáci si v další kapitole materiálů prohlédnou modely obou minerálů, přemýšlí, čím to je. – Vysvětlení. Strukturální uspořádání minerálů (popsané v přípravě pro 9. třídu s induktivním přístupem) vede ke štěpitelnosti, malé tvrdosti a hladkosti grafitu. Diamant je oproti tomu nejtvrdší minerál na světě a má vysokou teplotu varu. IV. Různá skupenství (5 min.) – Otázka: Čím se vyznačuje pevné, kapalné a pevné skupenství? (Pevné látky mají pravidelnou strukturu – částice drží pohromadě díky velkým silám, kapalné látky nejsou přesně uspořádány – mezi částicemi působí jen slabé síly, plynné látky jsou stlačitelné a mezi částicemi nepůsobí téměř žádné přitažlivé síly.) – Žáci si otevřou další kapitolu v materiálu. Jaká skupenství jsou v appletech vizualizovaná? Žáci přemýšlí, vysvětlení. – Pokud bude čas, žáci si zobrazí vodíkové můstky pomocí přiloženého skriptu. Už tak pravidelnou strukturu ještě více zpevňují vodíkové můstky a zvyšují její pravidelnost. V. Mýdlo (5 min.) (Pokud budou předešlé části časově náročnější, tuto část vynecháme, aby žáci měli čas na vypracování testu.) – Poděkování za aktivitu. Jako prémii si na závěr prohlédnou další materiály. Řešení testů najdou v kurzu do konce víkendu. – V materiálu nazvaném Další materiály je zobrazená molekula mýdla a model vody. Nakreslíme totéž na tabuli – jednu molekulu vody a jednu molekulu mýdla. Vysvětlíme pojem elektronegativita a možné typy vazeb (nepolární, polární, iontová). Dále vyučující připíše k atomům na tabuli hodnoty elektronegativit (H=4; O=2,5), určíme typ vazby. Vysvětlíme princip rozpustnosti látek – podobné se rozpouští v podobném. Příklad – olejová oka na polévce – olej se ve vodě nerozpouští, voda je polární, olej nepolární. – Vysvětlení bipolárního charakteru mýdla. Vizualizujeme molekulu mýdla, zobrazením popisky atomů se symboly prvků. Na tabuli nakreslíme vazbu
– 79 –
–
C-C, Na–O a O–C. Dopíšeme k nim hodnoty elektronegativit (C=2,5; Na=0,9; O=3,5), určíme typy vazeb. Závěru – vazba C–C není polární, ostatní vazby jsou polární, polární vazby jsou v molekule soustředěné na jednom konci molekuly, nepolární vazby na druhém konci. Vysvětlení funkce mýdla – popis tvorby micel, mýdlového roztoku.
VI. Test (15 min.) – Žáci si spustí test. V kurzu je zařazený v tématu č.3 pod názvem „Test: Chemie a molekuly na počítači, 9. třída III“. Skládá se z úloh č. 4-19. – Až budou mít hotové vše kromě úlohy č. 17. o stereografické technice zobrazení, odpovědi učiteli odešlou. K sedmnácté úloze se vrátíme později. VII. Anaglyfy (4 min.) Totožné s fází hodiny Anaglyfy z přípravy na hodinu pro 9. třídu s induktivním přístupem. Po skončení aktivity si žáci znovu otevřou test a vyplní odpověď na sedmnáctou úlohu. Test pak odešlou. VIII. Doplňující aktivity (zbývající čas) Totožné s fází hodiny Doplňující aktivity z přípravy na hodinu pro 9. třídu s induktivním přístupem. IX. Reflexe V úvodní části hodiny žáci správně vyřešili otázku odlišnosti grafitu a diamantu. Jakmile věděli, o jaké minerály se jedná, a viděli před sebou jejich modely, s úlohou si poradili. Správnou odpověď vědělo několik žáků. Také správně určili skupenství, která byla následně vizualizovaná. V úloze, kdy měli určit rozdílnou vlastnost skupenství, už tak úspěšní nebyli. Když byli navedeni, že ona vlastnost je skutečně vidět na první pohled, někteří odpovídali, že molekuly jsou dál od sebe. Od toho už jsme se dostali k tomu, že je jich tedy na stejném prostoru méně než v tom druhém skupenství, a pak už žáci domysleli, že se jedná o hustotu. Ve třídě byli někteří velmi inteligentní žáci a kladli zajímavé otázky. Jeden žák žasnul nad tím, jak skutečně vypadá molekula, která byla před optimalizací podobná praseti, a chtěl vědět, proč tak nemůže vypadat. Jiný student se podivoval nad tím, proč v Čechách nemáme skutečnou 3D obrazovku.
– 80 –
V závěru hodiny jsme si stihli vyzkoušet i modelování nových struktur v appletu Jmol. Žáci si pak otevřeli Studijní část mého kurzu v Moodlu a prohlíželi si stránku o modifikacích uhlíku, kde jsou přiloženy i statické obrázky ilustrující použitelnosti jednotlivých modifikací. Výsledky testů a odpovědi na otázky jsou podrobně uvedeny v kapitole 7.1.9.
7.1.7
Příprava na hodinu s induktivním přístupem, 8. třída
Téma, cíle hodiny a pomůcky: Totožné s přípravou pro devátou třídu s induktivním přístupem k řešení problémových úloh. I. Úvod (3 min.) Totožný s přípravou pro k řešeníproblémových úloh.
devátou
třídu
s induktivním
přístupem
II. Test 1 (10-12 min.) Totožný s fází hodiny „Test 1“ z přípravy pro devátou třídu s induktivním přístupem k řešení problémových úloh až na úlohy založené na měření. Obsahuje tedy úlohy č. 1-4. Tato část hodiny je proto kratší. Test je v kurzu zařazen v tématu č. 4 s názvem „Chemie a molekuly na počítači, 8. třída I“. III. Test 2 (10 min.) Totožný s fází hodiny „Test 2“ z přípravy pro devátou třídu s induktivním přístupem k řešení problémových úloh, obsahuje stejné úlohy – úlohy č. 14-19. Test je v kurzu zařazen v tématu č. 4 s názvem „Chemie a molekuly na počítači, 8. třída II“. IV. Anaglyfy (4-6 min.) Totožné s fází hodiny Anaglyfy z přípravy pro devátou třídu s induktivním přístupem k řešení problémových úloh. V. Řešení testů (cca 8 min.) Totožné s fází hodiny Řešení testů z přípravy pro devátou třídu s induktivním přístupem k řešení problémových úloh.
– 81 –
VI. Mýdlo (5–7 min.) Totožné s fází hodiny Mýdlo z přípravy pro devátou třídu s deduktivním přístupem k řešení problémových úloh. VII. Doplňující aktivity (pokud ještě zbude čas) Totožné s fází hodiny Doplňující aktivity z přípravy pro devátou třídu s induktivním přístupem k řešení problémových úloh. VIII. Reflexe V úvodu hodiny žáky velmi zaujala vizualizace molekuly kyseliny sírové. S vizualizací se nikdy předtím nesetkali. Oba testy žáci zvládli bez váhání. V závěru hodiny jsme stihli jak vyzkoušet si stereografická zobrazení, tak si prohlédnout molekulu ve tvaru prasátka a modelovat nové molekuly. Výsledky testů a odpovědi na otázky jsou podrobně uvedeny v kapitole 7.1.9.
Obrázek 7.7: Žáci v osmé a deváté třídě. Vlevo řeší test, vpravo zkoušejí stereografickou techniku zobrazení.
7.1.8
Příprava na hodinu s deduktivním přístupem, 8. třída
Téma hodiny, cíle hodiny a pomůcky: Totožné s přípravou na hodinu v 9. třídě s deduktivním přístupem.
– 82 –
I. Úvod ( 3 min.) Totožný s přípravou na hodinu v 9. třídě s deduktivním přístupem. Žáci si po úvodu hodiny spustí materiál Chemie a molekuly v počítači, který byl připraven pro devátou třídu s deduktivním přístupem. II. Neznámá sloučenina (5 min.) Totožné s přípravou na hodinu v 9. třídě s deduktivním přístupem. Žáci ovšem ještě neznají kyselinu sírovou, tudíž jim vyučující napíše na tabuli její vzorec a vysvětlí, že takhle ta molekula vypadá. III. Grafit a diamant (8 min.) Totožné s přípravou na hodinu v 9. třídě s deduktivním přístupem. IV. Různá skupenství (5min.) Totožné s přípravou na hodinu v 9. třídě s deduktivním přístupem. V. Mýdlo (5–7 min.) Vysvětlení problematiky mýdla je totožné s vysvětlením z přípravy na hodinu v 8. třídě s induktivním přístupem. VI. Test (15 min.) Totožný s přípravou na hodinu v 9. třídě s deduktivním přístupem. Test je v kurzu zařazen v tématu č. 5 s názvem „Chemie a molekuly na počítači, 8. třída III“. Obsahuje úlohy č. 4 a 14-19. VII. Anaglyfy (4 min.) Totožné s fází Anaglyfy z přípravy na hodinu pro 9. třídu s deduktivním přístupem. VIII. Doplňující aktivity (zbývající čas) Totožné s fází Doplňující aktivity z přípravy na hodinu pro 9. třídu s deduktivním přístupem. IX. Reflexe Žáci v této třídě chemie velmi zajímala. Pozorně naslouchali, když byla líčena podstata prvních tří úloh, anomálie vody a následný vyklád principu mycí funkce mýdla. Na to v hodině zbyl čas a žáci problém pochopili. Při řešení prvních tří
– 83 –
úloh (ty jsme dělali společně) nebyli, kromě úlohy na určení rozdílu mezi grafitem a diamantem, příliš úspěšní. V hodině zbyl čas i na prohlédnutí molekuly ve tvaru prasátka a modelování struktur v appletu. To žáky velmi zaujalo. Také jsme si stihli prohlédnout brýle s holografickým efektem. V závěru hodiny si žáci otevřeli Studijní část kurzu v Moodlu a pročítali si kapitolu o modifikacích uhlíku. Výsledky testů a odpovědi na otázky jsou podrobně uvedeny v kapitole 7.1.9.
7.1.9 Výsledky průzkumu V této kapitole budou uvedena bodová skóre, kterých žáci dosáhli v testech při průzkumu. Nejprve budou v první podkapitole uvedena skóre z jednotlivých úloh, kde žáci pracovali s vizualizacemi (úlohy č. 1-14), v druhé podkapitole pak budou shrnuty odpovědi na otázky, ve kterých byli žáci tázáni na názory ohledně aktivit, kterých se účastnili (úlohy č. 15-19).
7.1.9.1 Úlohy č. 1-14, založené na vizualizaci Úloha č.1: Určení rozdílných vlastností neznámých minerálů. Počet platných odpovědí
Průměrné Žáků skóre se 100% třídy v %
Žáků s 25% a méně
Medián (v %)
Směrodatná odchylka (v %)
8.A I
13
65
6
1
75
38
9.B
15
42
2
7
50
32
V ojedinělých případech žáci zmiňovali rozdíl v tvrdosti i štěpnosti, ale odpovědi byly neúplné. V tom případě byli ohodnoceni 75%. Pokud žáci zmínili rozdíl ve štěpnosti, ale rozdíl v tvrdosti neuvedli, anebo naopak, byli ohodnoceni 50%. Pokud žáci uváděli, že minerály jsou v rozdílných krystalových soustavách, uznával jsem jim to, ale protože ve všech případech určili chybné krystalové soustavy, získali 25%. Žáci osmé třídy před nedávnou dobou v chemii modifikace uhlíku probírali, takže už podobné modely viděli. To by mohl být důvod vyššího průměrného skóre a vyššího počtu žáků se 100% ve srovnání s devátou třídou. Na druhou stranu měli mírně vyšší směrodatnou odchylku – ve výsledcích byly větší rozdíly. Tato problémová úloha je poměrně hodně náročná. Žáci deváté třídy v ní příliš
– 84 –
neuspěli, osmá třída dopadla lépe. Není ale možné s určitostí říci, do jaké míry výsledky osmé třídy ovlivnila znalost nedávno probíraného učiva. Srovnání osmé a deváté třídy tedy není objektivní. Úloha č.2: Určení skupenství vizualizovaných modelů. Počet platných odpovědí
Průměrné Žáků skóre se 100% třídy v %
Žáků s 25% a méně
Medián (v %)
Směrodatná odchylka (v %)
8.A I
13
31
4
9
0
48
9.B
15
7
1
14
0
26
Úloha byla hodnocena strojově. Žáci zaškrtávali jednu s šesti možností. Žáci získali buď 100%, nebo 0%. V zadávání správných možností jsme při tvorbě testové otázky udělali chybu, a tak systém žákům uznával i chybné odpovědi, takže jsme hodnocení museli ručně opravit. Nízká skóre nás překvapila. Rozdíl mezi skupenstvími, a hlavně pravidelnost uspořádání částic v pevném skupenství je důležité učivo, neočekávali jsme tolik chybných odpovědí. Mysleli jsme, že pravidelnost uspořádání molekul v jednom z modelů hned žáky zarazí a skupenství u druhého modelu už vyberou žáci libovolně, jak kapalné, tak plynné skupenství bylo uznávané jako správná odpověď. Při deduktivním přístupu také žáci značně chybovali, říkali na přeskáčku většinou špatné odpovědi. Teprve když jim byl natočen model ledu a zdůrazněno, jak je to pravidelná struktura, začali odpovídat správně. Úloha č.3: Odlišná vlastnost vizualizovaných modelů v různých skupenstvích. Počet platných odpovědí
Průměrné Žáků skóre se 100% třídy v %
Žáků s 25% a méně
Medián (v %)
Směrodatná odchylka (v %)
8.A I
13
15
0
9
0
24
9.B
15
42
6
9
0
50
Někteří žáci psali, že se modely liší vzdáleností mezi molekulami, což není vlastnost skupenství, ale rozdíl ve struktuře. Za to byli hodnoceni 50%. Další uváděli, že v jednom appletu je vizualizované kapalné a v druhé pevné skupenství. To je pravda, ale to je odpověď na jinou otázku. Za tuto odpověď nedostávali žádné body.
– 85 –
Tato úloha nebyla jednoduchá, čemuž odpovídají i výsledky. Žáci určitě nejsou zvyklí dělat závěry z takovýchto vizuálních informací. Navíc zde byla propojena chemie s fyzikou. Sice je v Rámcovém vzdělávacím programu, který je základem pro školské vzdělávací programy základních škol, kladen důraz na propojování znalostí napříč předměty, ale lze předpokládat, že žáci neřeší podobné komplexní problémové úlohy často, a tím pádem pro ně byla úloha těžká. Úloha č.4: Pozorování (model fullerenu C60). Počet platných odpovědí
Průměrné Žáků skóre se 100% třídy v %
Žáků s 25% a méně
Medián (v %)
Směrodatná odchylka (v %)
8.A I
13
24
0
10
10
31
8.A II
13
45
0
7
25
23
9.A
15
37
1
9
25
23
9.B
15
27
0
12
25
19
Žáci, kteří popsali tvar molekuly a uvedli, že je jen z jednoho prvku, a že je tvořena pravidelnými cykly, dostávali 75%. Jen dva žáci ze všech čtyř skupin napsali, že se ve struktuře střídají pětiúhelníky a šestiúhelníky. Pokud by tuto informaci připojili k informacím uvedeným výše, získali by 100%. Takové skóre měl jen jeden žák. Někteří žáci uváděli, že látka je v pevném skupenství, protože je struktura uzavřená (a tudíž ji nebude možné porušit). Fulleren byl syntetizován skutečně i v pevném skupenství, ale uvedený důvod je mylný. Někteří žáci psali o fullerenu informace, které měli naučené z vyučování, jako například, že jde o uměle syntetizovanou látku. To ale nemohl být závěr učiněný na základě pozorování, nedostávali za to proto žádné body. Pokud uvedli jen jednu pravdivou informaci, například že je molekula tvořená cykly, získávali 25%. Z výsledků je patrné, že úloha nebyla řešená příliš úspěšně. Žáci se zřejmě nechali vyvést z rovnováhy neobvykle postavenou úlohou, ve které měli pouze pozorovat a své pozorování popsat. Někteří z nich si všimli toho, že molekula je tvořena jen jedním prvkem, nebo že je tvořena střídavě pětiúhelníky a šestiúhelníky. Jiní molekulu nepopsali vůbec nebo jen velmi nepřesně, nebo chybně. Bodový náskok 9.A a druhé poloviny 8.A by mohl být daný tím, že úloha byla v jejich testech první v pořadí, takže ještě měli motivaci k soustředěné práci. Také vypracovali první tři úlohy spolu s vysvětlením od vyučujícího, a pak teprve
– 86 –
pracovali sami. Role učitele není ani při práci s vizualizací potlačená, je důležité, aby vizualizované modely komentoval a korigovat závěry žáků. Pozitivní ovlivnění výsledků zmíněným faktorem motivace a vysvětlením od vyučujícího jsou ovšem jen spekulace.
Úloha č.5-10: Měření uhlovodíků. Počet platných odpovědí
Průměrné Žáků skóre se 100% třídy v %
Žáků s 25% a méně
Medián (v %)
Směrodatná odchylka (v %)
9.A
15
86
10
1
100
27
9.B
15
38
3
8
17
40
Úlohy byly hodnoceny strojově. Žáci změřili zadanou vazbu nebo vazebný úhel a hodnotu vložili do řádku pro odpověď. Přestože měli žáci červeně zvýrazněný pokyn, aby vkládali údaje bez jednotek nebo symbolu stupňů, někteří to přesto udělali a systém je ohodnotil 0%. Proto jsme ještě odpovědi žáků postupně zkontrolovali a body jim v těchto případech uznali a přepsali hodnocení na 100%. Bylo zjevné, že pro žáky to byla práce příliš náročná, zvlášť v 9.B. Jejich test se skládal z 13 úloh. Naopak v 9.A byl test snazší a méně rozsáhlý. Faktor motivace mohl ovlivnit výsledky stejně jako u úlohy č.4. Na druhou stranu, 9.A má podle slov jejich učitele chemie mnohem více kázeňských problémů, a tím pádem jsou v práci méně úspěšní, což se ve výsledcích neprojevilo. U obou tříd by bývalo bylo vhodné měření lépe procvičit, jak už bylo zmíněno v reflexích z hodin. Někteří žáci také nevěděli, co mají vlastně měřit. Nepromysleli, že když měří délku vazby v alkynech, musí změřit vazbu mezi atomy uhlíku, a ne mezi atomem uhlíku a vodíku, a že to musí být právě násobná, a ne jiná, vazba. Úloha č.11-13: Pojmenovávání uhlovodíků. Počet platných odpovědí
Průměrné Žáků skóre se 100% třídy v %
Žáků s 25% a méně
Medián (v %)
Směrodatná odchylka (v %)
9.A
15
74
10
3
100
42
9.B
15
2
0
14
0
9
– 87 –
V těchto úlohách byl bodový rozdíl ještě markantnější než v předchozích úlohách. Těžko říct, zda byla důvodem délka testu, jak jsme zmínili u úloh č.4 a č.5-10, nebo prostě neznalost. Je možné, že si žáci v 9.B si nedovedli poradit s tím, že atomy v molekulách nebyly popsané symboly prvků. V průběhu hodiny panovala klidná, pracovní atmosféra, nebylo tudíž jakkoli viditelné, že by žáci s úlohami měli problémy. Odpovědi byly kontrolovány strojově, ale opět jsme je překontrolovali a ručně přepsali body z 0 na 100% v případech, kdy měli žáci ve slově propyn měkké i. Tuto chybu jsme jim tolerovali, protože nešlo o test z názvosloví, ale o komplexnější test, do kterého bylo názvosloví přidáno, a spíše nás zajímalo, jestli se ve vizualizovaných molekulách vyznají a dokáží je pojmenovat.
Úloha č.4: Určování mazacích schopností látek. Počet platných odpovědí
Průměrné Žáků skóre se 100% třídy v %
Žáků s 25% a méně
Medián (v %)
Směrodatná odchylka (v %)
8.A I
13
69
9
4
100
48
8.A II
13
85
11
2
100
38
9.A
15
67
10
5
100
49
9.B
15
87
13
2
100
35
Úloha byla hodnocena strojově. Žáci volili mezi třemi možnými odpověďmi, získávali buď 0% nebo 100%. Tato úloha byla pro žáky nejsnazší. Mazací schopnost byla v modelech snadno patrná.
7.1.9.2 Úlohy č. 15-19, otevřené otázky U těchto otázek uvádíme jen celkový počet odpovědí a počty kladných a záporných odpovědí, případně počet neutrálních odpovědí nebo jiných komentářů. V některých hodinách bylo na testy méně času, a žáci proto neodpověděli na všechny otázky. Vzhledem k charakteru otázek musí být bráno v potaz, že záleželo na dobrovolnosti žáka, zda na otázku odpověděl, zda
– 88 –
odpověděl jednoslovně, či si odpověď promýšlel. Ať tak či onak, odpovědi podávají určitou informaci ohledně postojů žáků k tomu, co během hodin dělali.
Úloha č.15: Dozvěděl ses při hodině něco nového o chemických látkách, které jsi viděl? Celkem odpovědí
Kladných odpovědí
Záporných odpovědí
8.A I
13
9
4
8.A II
12
10
2
9.A
9
8
1
9.B
15
12
3
Ve všech třídách se několikrát opakovala odpověď, že se dozvěděli něco o skutečném tvaru molekul, struktuře látek apod. Jen žák napsal, že viděl vlastnosti látek, což je nesmyslná odpověď, ale význam toho, co chtěl vyjádřit, je důležitý. Chtěl tím říci, že mohl vidět propojení mezi strukturou látek a jejich vlastnostmi, a to je jedna z rolí vizualizace – pomoci propojit znalost o struktuře s pochopením vlastností. Někteří žáci devátých tříd také psali, že se dozvěděli o zkracování vazeb a změně úhlů v uhlovodících, zřejmě to pro ně bylo nové. V těchto případech se tomu v hodinách naučili názorně, na základě vlastní zkušenosti při měření modelů. Žáci, kteří pracovali na testech s induktivním přístupem, nevěděli, co před sebou mají za látky, takže se objevily pochopitelné odpovědi, že se moc nového nedozvěděli, protože nevěděli, jaké látky jsou vizualizované. Úloha č.16: Líbila se ti práce s počítačovou vizualizací a chtěl bys s ní při hodinách chemie pracovat častěji? Celkem odpovědí
Kladných odpovědí
Záporných odpovědí
8.A I
13
12
1
8.A II
12
12
0
9.A
8
8
0
9.B
15
15
0
– 89 –
V odpovědích na tuto otázku žáci často psali i důvody, proč se jim vizualizace líbila. Často se opakovaly odpovědi, že díky vizualizaci bylo jednodušší si molekuly představit, že se dobře dalo porozumět struktuře látek a že díky tomu získali lepší představu o uspořádání molekul. Naprostá převaha kladných odpovědí ukazuje i na motivační prvek vizualizace, který žáci také v odpovědích zmiňovali. Interaktivní práce na počítačích je bavila mnohem více, než klasická práce ve třídě a psaní zápisků do sešitu. Několik žáků si oprávněně stěžovalo na omezený čas v induktivně řešených testech. Jeden žák napsal, že se mu práce líbila, ale už by s tím pracovat znovu nechtěl.
Úloha č.17: Jak se ti líbil pohled na chemické struktury přes barevné brýle? Celkem odpovědí
Kladných odpovědí
Záporných odpovědí
8.A I
5
5
0
8.A II
12
12
0
9.A
13
13
0
9.B
14
14
0
Odpovědi korespondují s tím, co jsme zmínili v reflexích z hodin. Stereografické zobrazení molekul mělo mezi žáky velký úspěch. Líbila se jim animace v „3D“ zobrazení, několik žáků popisovalo, jaké to bylo, když „proti nim letěla molekula“. Někdo si stěžoval na bolest očí, což skutečně bylo negativum této techniky. Dva žáci napsali, že by chtěli molekulu vidět na velké obrazovce, nebo na interaktivní tabuli. To byl i náš původní záměr. Nepodařilo se mi ale připojit pracovní notebook k internetu, a tím pádem zprovoznění tabule nemělo smysl. Navíc jsem zjistil, že data projektor, který ve třídě byl k dispozici, měl moc malý kontrast a jas barev, takže by z toho žáci stejně nic neměli.
– 90 –
Úloha č.18: Je v chemii něco, co si moc nedokážeš představit a chtěl(a) bys to předvést pomocí podobné vizualizace? Celkem odpovědí
Kladných odpovědí
Záporných odpovědí
Žáků neví
8.A I
14
8
3
3
8.A II
6
6
0
0
9.A
11
5
5
1
9.B
15
14
1
0
Mezi látkami, které by chtěli žáci vizualizovat, se u žáků devátých tříd objevovalo nejčerstvější učivo – sacharidy, polysacharidy, tuky a vosky. V těchto třídách, a jednou i v osmé, se také opakovala odpověď, že by chtěli znázornit průběh nějakých reakcí (Žáci devátých tříd i upřesnili, že by chtěli vidět třeba esterifikaci.). Je to zajímavá a pochopitelná odpověď, průběh reakcí je podobně jako struktura molekul obtížně představitelný. K zajímavým odpovědím patřil: yperit (Žák připojil i sumární vzorec!), jaspis, sirovodík nebo sloučeniny s mnoha atomy uhlíku. Několikrát žáci odpověděli, že by chtěli vizualizovat to, co právě probírají. Někteří žáci nevěděli, co by chtěli vidět, vyjádřili se neutrálně.
Úloha č.19: Máš nějaké další komentáře? Celkem odpovědí
Záporných odpovědí
Počet jiných komentářů
8.A I
14
7
3
8.A II
1
1
0
9.A
11
11
2
9.B
9
7
2
Většina žáků na otázku odpověděla jednoslovným „ne“. Ostatní žáci obvykle chválili připravené materiály a aktivity a vyjadřovali, že je práce bavila.
– 91 –
7.1.10 Zhodnocení průzkumu Cílem průzkumu bylo v první řadě ověřit použitelnost vytvořených problémových úloh. Žáci během průzkumu pracovali ve vytvořeném e-learningovém kurzu, který k molekulární vizualizaci využíval applet Jmol. Využití appletu se osvědčilo jak při frontální výuce (při řešení úloh deduktivním přístupem), tak při samostatné práci žáků. Stejně tak se osvědčila práce v Moodlu. Strojové hodnocení testů šetřilo čas při vyhodnocování, práce v systému žákům nedělala problémy. Moodle však není možné na základě naší práce objektivně zhodnotit, protože nebyly ozkoušeny všechny možnosti kurzu a autor práce se systémem zabýval jen z omezeného pohledu tvůrce kurzu, nikoli jeho správce. Mimoto e-learningové systémy nebyly hlavním tématem práce. Pouze je vhodné podotknout, že nutnost správy systému představuje časovou a tudíž i finanční investici, což není pro situaci českých škol nevýznamné. Průzkum dále z ohlasů žáků zjistil jednoznačný přínos počítačové molekulární vizualizace. Ne všichni žáci se v otázce, zda se dozvěděli něco nového, vyjádřili celou větou, ale mnozí žáci zmínili, že poprvé mohli vidět strukturu molekul apod. Pozitivních ohlasů (úloha č. 15) bylo celkem 49, ať už jednoslovných, nebo rozvinutých. Kladná odpověď zde však také může znamenat pouze to, že žáci se setkali s novou látkou (například s mazadly), nikoli že se poprvé v životě setkali s počítačovou vizualizací. Otázka mohla být jinak postavená. Žákům mohlo být například předloženo několik tvrzení a oni mohli známkovat, do jaké míry ta tvrzení o absolvovaných hodinách platí. Pak bychom získali vzorek odpovědí s větší výpovědní hodnotou. Z hlediska objektivity celého průzkumu by také bývalo bylo lepší, kdyby žáci absolvovali vyučovací hodinu ve stejný denní čas. Z časových důvodů ale nebylo možné to takto uskutečnit. Nicméně i tak je z průzkumu zjevné, že žáci si vizualizace cenili a přineslo jim to něco nového. Tento závěr se shoduje se závěrem první fáze výzkumu, který popisuje Donovan a Nakhleh (2007). Jak už bylo zmíněno, vizualizace se prokázala i jako účinný motivační prostředek pro žáky, pozitivně se v 16. úloze vyjádřilo celkem 47 žáků. Je jasné, že není možné výuku stavět ani na vizualizaci, ani na práci na počítačích. Přesto může být obojí efektivní pomůckou a doplňkem výuky. Žáci při práci s vizualizací dělali i chybné závěry, stejně jako žáci v průzkumu Donovana a Nakhleha (2007), psali například, že fulleren je v pevném skupenství, protože je to uzavřená struktura, koule, nebo psali, že atomy jsou blízko u sebe, a látka bude tudíž tvrdá. Přesto je možné předpokládat, že podobně jako ve
– 92 –
zmíněném výzkumu, i po těchto hodinách by žáci vytvořili více spojů v pojmových mapách, než žáci, kteří se hodin neúčastnili, a že by také byli schopní používat své znalosti aktivněji a tvořivěji. Žáci byli velmi úspěšní při určování mazacích schopností látek. Tuto úlohu řešili poté, co si v instrukcích přečetli, čím jsou způsobené mazací schopnosti grafitu, a viděli jeho strukturu. Pak už většinou úspěšně odhadli mazací schopnosti dalších vizualizovaných modelů. Bohužel jsme neměli k dispozici fyzické modely a práce, kterou dělali žáci na základní škole, nebyla rozhodně tak sofistikovaná jako práce ve výzkumu Harrise (2001), předloženém v kapitole 7.3, takže se realizace v této práci nedá srovnávat s výše uvedeným výzkumem. Žáci by ale určitě byli schopni další jednodušší práce založené na analýze vlastností předložených struktur. Pokud by měli k dispozici fyzické modely, bylo by zajímavé sledovat, čemu by dali přednost, zda počítačové vizualizaci, fyzickým modelům, nebo kombinaci obojího. Co se týče výsledků úloh založených na vizualizaci, kromě určování mazacích schopností, a kromě práce s uhlovodíky v jedné z devátých tříd nedopadali žáci příliš dobře. První tři problémové úlohy byly těžké. Na jejich výsledcích se prokázalo, že žáci rozhodně mají v čem se zlepšovat. Jednak v pochopení souvislostí mezi předměty (to se týkalo úloh 2 a 3) a také v porozumění vlastnostem látek v propojení s jejich strukturami. Vzhledem k malé míře zapojení vizualizací do učebnic chemie dostupných na českých základních školách, kdy pokud je něco vizualizováno, tak formou statických obrázků, málokdy formou interaktivní počítačové vizualizace, je to pochopitelné. Čtvrtá úloha byla spíše diagnostická, zajímalo nás, jak jsou žáci schopni pozorovat. Ze získaných výsledků je zřejmé, že na tom žáci také nejsou příliš dobře. Výsledky by možná vypadaly lépe, pokud by byli lépe motivovaní, nebo více soustředění, případně kdyby už někdy podobné pozorování dělali a byli učitelem vedeni ke správnému postupu řešení. Práce s uhlovodíky byla spíše ilustrační, byla zařazena pro zafixování již získaných znalostí o uhlovodících. Také jsme ale chtěli zjistit, zda žáci dokáží molekuly pojmenovat, když je uvidí v počítači jinak, než jak byli doposud zvyklí. V počítači byly atomy prostorově zobrazené a také nebyly popsané. Možná právě to bylo pro žáky v 9.B problémem. Odpovědi žáků na první tři úlohy se také významně lišily v práci s deduktivním přístupem a v práci induktivním přístupem. V prvním případě žáci odpovídali ústně a před celou třídou, takže se obávali říct něco, čím si nebyli úplně jistí, a také nebyli motivovaní tolik jako žáci v druhém případě, kteří seděli
– 93 –
před obrazovkou a měli před sebou prázdné pole pro odpověď. Práce s induktivním přístupem byla zařazena, abychom zjistili, do jaké míry jsou žáci schopni pracovat a dělat závěry z práce s neznámými strukturami. Žáci byli málo úspěšní u úloh č. 2 a 3. U první úlohy byli o něco úspěšnější. Snad to bylo tím, že věděli, že jde o pevné látky, minerály, kdežto u druhé a třetí úlohy byly otázky více komplexní, otevřené. U deduktivního přístupu je těžké objektivně zhodnotit a porovnat výsledky žáků, protože žáci v těchto hodinách odpovídali ústně. Odpovědi a výsledky žáků splnily naše očekávání. Čekali jsme, že žáci budou v úlohách spíše neúspěšní. Otázka je, jak by výsledky vypadaly u dvoj- nebo trojnásobně velkého vzorku, získaný vzorek není statisticky významný. Také je otázka, jak by vypadaly výsledky, kdyby se průzkumu účastnili pouze žáci devátých tříd, kteří už za sebou mají rok chemie. U úloh č. 15-19 byly odpovědi také zhruba podle našeho očekávání. Práce žáky vesměs bavila a bylo to pro ně něco nového a zajímavého.
7.2
Výzkum o přínosech webových materiálů využívajících Chime
Ve svém článku „Využívání webových výukových materiálů studenty a porozumění teoretickým konceptům v chemii“ (Student Use of Web-based Tutorial Materials and Understanding Chemistry Concepts) informuje Donovan a Nakhleh (2007) o druhé fázi výzkumu s totožným názvem. Výzkumné aktivity byly založené na materiálech [Robinson], které byly na internetu vytvořeny pro účely výzkumu. Na těchto webových stránkách je zpracované téma například atomových orbitalů, molekul, prvků, krystalů, kapalin, koordinačních sloučenin a další. Molekuly jsou zde znázorňovány několika způsoby – statickými obrázky, animacemi a vizualizacemi, ve kterých může modelem uživatel manipulovat díky použitému zásuvnému modulu MDL Chime 1.
1
Jak uvádí Martz (2007), MDL Chime je vizualizační nástroj, který je v současné době
vytlačován appletem Jmol. Vývojáři MDL Chime totiž odmítli zveřejnit zdrojový kód programu, čímž znemožnili biochemikům, kteří program využívají, dál ho vyvíjet. Vývoj Chime se tak zastavil v roce 1998. Oproti tomu Jmol je open source projekt, který může vyvíjet kdokoli. Navíc je programovaný v Javě, takže uživatel nemusí pro zobrazení appletu do počítače na rozdíl od MDL Chime nic instalovat. MDL Chime je přesto i v současnosti zdarma dostupný, protože webové materiály využívající Chime jsou přestavovány pro využití Jmolu jen postupně a stále existuje mnoho webových stánek využívajících Chime.
– 94 –
První fáze výzkumu prokázala, že třídimenzionální molekulární vizualizace molekul je oproti materiálům tištěným na papír výhodnější, protože ukazuje model v pohybu a(nebo) umožňuje uživatelům s modelem manipulovat. V druhé fázi autoři zodpověděli následující otázky: 1. Proč se studenti rozhodnou navštívit nebo nenavštívit webovou stránku s výukovými materiály? 2. Jak se podle studentů změnilo jejich porozumění chemickým teoretickým konceptům po prostudování webových materiálů? 3. Jak se liší porozumění chemickým teoretickým konceptům u studentů, kteří webové materiály prostudovali, od studentů, kteří je neprostudovali? Výzkum byl vykonán mezi 18 studenty střední školy a byl založený na individuálních rozhovorech se studenty. Ty se skládaly jednak z všeobecné diskuze o vytvořených webových materiálech, dále z diskuze o chemii koordinačních sloučenin a v poslední části studenti kreslili pojmovou mapu (anglicky concept map) o chemii koordinačních sloučenin. (Myšlenkové mapy se dají použít jako diagnostický nástroj. Jsou v nich zachyceny souvislosti a vztahy mezi informacemi, myšlenkami nebo znalostmi daného oboru.) Do mapy měli studenti zakreslit několik pevně daných pojmů a poté jakékoli další pojmy, které pokládali za důležité. Z rozhovorů se studenty vyplynuly některé zajímavé závěry týkající se webových materiálů, pro účely této práce je ale nejdůležitější odpověď na třetí otázku výzkumu. V jedné ze tříd střední školy, na které byl výzkum uváděn, se výzkumu účastnilo jen sedm studentů. To by bylo příliš málo na to, aby mohli tvořit reprezentativní vzorek třídy, takže výsledky těchto studentů z diskuze a myšlenkové mapy o koordinační chemii nebyly zahrnuty do celkové statistiky. Do statistiky byly zahrnuty výsledky jiné třídy, ze které se výzkumu účastnilo 11 studentů, 22% všech studentů třídy.
– 95 –
7.2.1 Výsledky výzkumu V diskuzi o koordinační chemii měli studenti odpovídat na otázky týkající se koordinační chemie. Jak je patrné z tabulky 7.1, studenti, kteří si prostudovali webové materiály (uživatelé VPS – Visualization and problem Solving Page), učinili průměrně o 1.49 méně správných odpovědí a téměř čtyřikrát více neúplných odpovědí, než uživatelé, kteří studovali z jiných materiálů. Tyto výsledky naznačují, že uživatelé webových materiálů nemají plné porozumění teoretickým konceptům, které byly testovány.
Uživatelé VPS (7) Chybná
Uživatelé bez VPS (4)
Uživatelé
Uživatelé
VPS -
bez VPS -
průměr
průměr
11
7
1.57
1.75
Neúplná tvrzení
15
2
2.14
0.50
Správná trvzení
23
19
3.26
4.75
tvrzení
Tabulka 7.2: Odpovědi studentů na otázky týkající se chemie koordinačních sloučenin
Pro hlubší porozumění toho, jak studenti o koordinační chemii přemýšlí a jak jí rozumí, byli studenti požádáni, aby nakreslili pojmovou mapu. Výsledky jsou zanesené v tabulce 7.2. Množství správných a chybných spojů nebylo mezi uživateli využívající VPS a uživateli bez VPS statisticky nijak významné – u uživatelů VPS bylo 23.4% chybných spojů, zatímco u uživatelů bez VPS to bylo 25.6%. Významný je ovšem rozdíl v počtu zakreslených spojů, kde uživatelé VPS dvakrát předstihli uživatele bez VPS. Tento trend se objevil už i v první fázi výzkumu a vedl autory k závěru, že uživatelé VPS mají mnohem více asociací a o chemii přemýšlejí mnohem více, než uživatelé bez VPS, i když ne všechny jejich nápady a závěry jsou správné. Spoje vytvořené uživateli s VPS
Spoje vytvořené uživateli bez VPS
Chybné spoje
32 (23.4% všech spojů)
10 (25.6% všech spojů)
Neúplné spoje
15 (10.9%)
4 (10.3%)
Správné spoje
90 (65.7%)
25 (64.1%)
137 (průměr na jednoho
39 (průměr na jednoho
studenta je 19.6)
studenta je 9.8)
Celkem
Tabulka 7.3: Vyhodnocení spojů znázorněných v myšlenkových mapách studentů.
– 96 –
Výsledky tedy nebyly nijak zvlášť přesvědčující, uživatelé VPS neměli v diskuzi a kreslení map výrazně větší úspěch. Přesto se v rozhovorech se studenty ukázalo, že dostupnost doplňujících vizualizovaných materiálů (k základním školním materiálům) pokládali za přínosnou a tento přínos je také patrný ze značně vyššího počtu spojů, které v myšlenkových mapách znázornili. Kromě toho studenti v rozhovorech opakovaně uváděli, že jim webové materiály pomohly k porozumění dané problematiky a k upevnění znalostí získaných před tím. Vizualizované materiály také byly pomocí slabším studentům. Webové materiály využívající počítačovou molekulární vizualizaci se v tomto výzkumu projevily jako cenný prostředek, který může studentům pomoct chemii pochopit a naučit se ji ovládat.
7.3
Srovnání fyzických a počítačových modelů
Ve článku Harrise (2001) nazvaném „Jaké nástroje mohou studentům pomoci porozumět neviditelným strukturám?“ (What tools help students understand structures they cannot see?) je popsán výzkum, který měl za cíl zjistit, jestli je pro studenty biochemie přínosnější používat pro znázorňování chemických struktur fyzické modely molekul, nebo počítačovou vizualizaci. Je prokázáno, že ne každý si dokáže v mysli převádět dvojdimenzionální znázornění chemických struktur (například statické snímky z vizualizačních programů) na přesné třídimenzionální mentální modely. Dle výzkumů Harrise (2001) a Jonesové (2001) existují rozdíly v třídimenzionálních schopnostech mezi muži a ženami. Tyto schopnosti jsou také ovlivňovány výchovou a dají se cvičit. Podle Harrise (2010) si začínající studenti strojírenství, kteří v testu založeném na rotacích a vizualizaci získali vysoká hodnocení, v dětství hrávali s různými stavebnicemi a prošli před vysokou školou kurzy technického kreslení. Úroveň prostorových schopností je také dána geneticky. Studenti biochemie na Univerzitě ve Wisconsin-Madisonu, USA, jsou vedeni k tomu, aby ze struktury proteinu odhadli, jak ovlivní reakční mechanismy. Na univerzitě byly pořízeny fyzické modely pro modelování struktur proteinů a také software pro počítačovou vizualizaci, které měly studentům pomoct. Následně byl proveden výzkum za účelem zjistit, která z metod znázornění molekul je přínosnější. Studenti byli rozděleni do dvou skupin. Ve třech z pěti laboratorních oddělení (experimentální skupina) používali ke zkoumání struktury proteinů webový
– 97 –
prohlížeč proteinů (Protein Explorer) a také fyzické modely. Ve zbylých dvou odděleních (kontrolní skupina) studenti používali pouze vizualizační software. Ve výzkumu byla použitá řada hodnoticích metod – analýza ústních i písemných závěrů ze studentských výzkumů a v závěru semestru rozhovory s jednotlivými studenty (jeden na jednoho) nahrávané na videokameru, při kterých měli studenti odhadnout funkci neznámého proteinu.
7.3.1
Výsledky výzkumu
Výsledky obou skupin se mezi sebou významně nelišily při „běžných“ testovacích aktivitách, kterými byly výzkumné práce, závěrečné biochemické laboratorní práce nebo hodnocení během přednášek. Neočekávané rozdíly se objevily při natáčených rozhovorech 8 studentů kontrolní a 12 studentů experimentální skupiny. Když měli studenti identifikovat neznámý protein, studenti z kontrolní skupiny, kteří používali pouze vizualizační software, měli významně horší výsledky než studenti, kteří používali pouze fyzické modely nebo fyzické modely spolu se softwarem. Studenti z experimentální skupiny také používali mnohem častěji pouze fyzické modely a před odpovědí a vysvětlením svého závěru s nimi pracovali déle. Jejich odpovědi ale byly o něco přesnější než u ostatních studentů. Po rozhovorech se výzkumníci studentů ptali, jaký vizualizační nástroj pro ně byl nejpřínosnější. Sedm studentů odpovědělo, že fyzické modely, zatímco dvanáct studentů odvětilo, že fyzické modely v kombinaci s vizualizačním software. Studenti měli tendenci používat reálné (hmatatelné) modely, a to ať už s nimi měli předchozí znalost, nebo ne. Je to pochopitelné, protože i počítačová molekulární vizualizace zkresluje (jak bylo popsáno v kapitole 3.4.1) a navíc si uživatel na vizualizované modely nemůže sáhnout; smyslový vjem není takový jako u reálného modelu. Fyzické modely ovšem někdy mohou být pro svou velikost a složitost špatně přehledné. I to by mohlo být vysvětlením, proč studenti nejraději vedle fyzických modelů používali i vizualizační software. Jeho výhodou je možnost zjednodušujících stylů zobrazení, které jsou popsány v kapitole 3.3. Důležitým závěrem výzkumu také bylo to, že použití více způsobů znázornění struktur – jejich porovnání – vedlo k dosažení lepších výsledků, což koresponduje s tvrzením uvedeným v kapitole 3.5.2.
– 98 –
8 ZÁVĚR V úvodu a v některých kapitolách práce byla počítačová molekulární vizualizace představena jako efektivní nástroj pro porozumění chemii a pro řešení problémových chemických úloh. V práci však také bylo popsáno, s jakými problémy se mohou její uživatelé setkat. I když počítačová molekulární vizualizace není bezproblémová oblast, mezi odborníky v oborech psychologie a chemie převládá kladný postoj k integraci počítačové molekulární vizualizace do kurikula, jak v závěrečné zprávě z vědeckého workshopu Molecular Visualization in Science Education uvádí Jones (2001). Autorka dále předložila důvody pro tento postoj. Vizualizace totiž •
„vede žáky k přemýšlení o chemii z hlediska molekul modelů a symbolů,
•
dává jim šanci učit se aktivně,
•
pomáhá jim rozumět modelům a symbolickým reprezentacím
•
a poskytuje jim příležitost k posunům a rozvoji.“
Ze závěrečné zprávy také vyplývá, že další rozvoj počítačové molekulární vizualizace by se měl zaměřit především na tyto oblasti: •
Rozvoj způsobů reprezentací, které jsou jednoduché, snadno se používají a interpretují. V současnosti je využíváno velké množství různých způsobů znázorňování (chemické rovnice, vzorce, grafy, animace, různé vizualizační styly…), které jsou pro žáky obecně špatně srozumitelné. Je dobré žákům jednotlivé způsoby znázornění vysvětlovat, a při výuce začínat s dvojdimenzionálními způsoby vizualizace, a pak teprve přecházet k třídimenzionálním.
•
Rozvoj výukových metod, které využívají kladů vizualizace. Vizualizace působí na žáky motivačně, i když rozhodně neposkytuje „řešení na všechny problémy“ žáků v chemii.
•
Hledání témat a oblastí, do kterých je možné vizualizaci vhodně integrovat. Je potřeba, aby na této oblasti s odborníky spolupracovali vydavatelé výukových a studijních materiálů.
•
Vypracování výukových materiálů pro učitele a další podporu při zavádění vizualizace do výuky.
– 99 –
Nástrojem, který byl použit v této práci k řešení problémových chemických úloh, byl software Jmol, jehož applet jsme využívali v prostředí e-learningového systému Moodle. Existuje celá řada použitelného softwaru pro počítačovou molekulární vizualizaci, Jmol je ale jedinou rozumnou možností pro vizualizaci v prostředí internetu. Samotný program má mnohé přednosti. Patří mezi ně zobrazování molekul v mnoha zobrazovacích stylech, stereografická technika zobrazení a možnost zobrazení dalších vlastností molekul, jako jsou delokalizace elektronů, parciální náboje, vibrační módy molekul atd. Tyto vlastnosti ovšem musí být předem vypočítané prostřednictvím jiných programů. Výhodou Jmolu je také možnost tvorby velmi flexibilních animací. Přednosti Jmolu jsou ovšem nejmarkantnější při práci s appletem. Ten lze totiž implementovat do výukových materiálů na webových stránkách nebo v e-learningových systémech, jako tomu bylo v našem případě. Vizualizaci tak může využít každý, kdo má přístup k internetu. Nejnovější verze filtru Jmol, který jsme používali pro spuštění appletu Jmol, navíc nabízí uživatelům nové možnosti. Mohou měnit velikost okna appletu online nebo modelovat nové struktury přímo v okně appletu. Tvůrci kurzů v Moodlu si mohou zvolit, která tlačítka a políčka pro různé volby se zobrazí pod oknem appletu nebo přímo v připojených výukových textech, a mohou je popřípadě vytvářet podle svých požadavků. Nevýhod, se kterými jsme se potýkali, nebylo mnoho a nebyly vážného charakteru. Největším problémem byla občasná nefunkčnost appletů po aktualizacích systému Moodle. Jmol, zvláště pak jeho applet, je vhodným prostředkem pro řešení problémových chemických úloh. Součástí diplomové práce jsou problémové úlohy, které byly vytvořeny v e-learningovém kurzu v Moodlu. V těchto úlohách jsme použili několik metod k eliminaci problémů, které počítačová vizualizace přináší. K některým vizualizovaným modelům jsme připojili makro obrázky vizualizovaných látek a další obrázky pro podporu porozumění struktuře a funkci modelů (např. Obrázek 6.6 – valivé ložisko u fullerenu). Vizualizace jsme pro větší srozumitlenost doplnili animacemi, které jsme naprogramovali, a doprovodnými texty. V rámci průzkumu na ZŠ Husova v Liberci jsme pak žákům poskytli barevné brýle pro zlepšení třídimenzionálního vjemu vizualizací. Problémové úlohy byly (kromě jedné) v rámci kurzu v Moodlu transformovány také do formy testů. Použitelnost vytvořených materiálů a appletu Jmol byla vyzkoušena a potvrzena v rámci zmíněného průzkumu. Na každý nový systém nebo program si uživatel musí zvykat, ale práce v Moodlu je poměrně intuitivní a žáci neměli při
– 100 –
práci s tímto prostředím žádné závažné problémy. Výsledky testů poukázaly na to, že většina žáků neumí řešit problémové úlohy, zvláště pokud je musí řešit induktivním přístupem. Přesto je z jejich odpovědí na závěrečné otázky zřejmé, že práce s vizualizací na ně působila velmi motivačně. Na otázku, zda jim hodina přinesla něco nového, odpovědělo z 58 respondentů 49 kladně a na dotaz, jestli se jim práce líbila a chtěli by si ji někdy zopakovat, odpovědělo souhlasně 47 respondentů. Negativem tvorby materiálů a práce v Moodlu je nutná spolupráce s administrátorem systému. Je nezbytné, aby na základní škle někdo systém spravoval a cíleně se o něj staral. Problematiku práce v Moodlu v prostředí českých základních škol by bylo vhodné zpracovat podrobněji, v této práci se tak nestalo vzhledem k obsáhlosti zvoleného tématu práce. Diplomové práce splnila cíle, se kterými byla tvořena. Zhodnotili jsme použitelnost vizualizačního nástroje Jmolu pro řešení problémových úloh, zpracovali jsme problémové chemické úlohy a vytvořené materiály jsme vyzkoušeli v praxi. Výsledky práce by ovšem bylo vhodné dále rozšířit. Bylo by vhodné průzkum zopakovat s větším vzorkem respondentů, námi oslovený počet žáků nemá velký statistický význam. Také by bylo vhodné rozšířit počet problémových úloh a vypracovat k nim metodiku pro zařazení vizualizace do běžných hodin chemie. Na základních školách učitel obvykle nemá k dispozici počítačovou učebnu pro všechny hodiny chemie, nebo nemá k dispozici počítač pro každého žáka ve třídě, a tak je potřeba připravit úlohy pro frontální prezentaci přes dataprojektor nebo interaktivní tabuli. Případně by bylo možné připravit materiály, na základě kterých pedagog v rámci jedné vyučovací hodiny v počítačové učebně shrne témata probraná v několika hodinách v klasické třídě. Vzhledem k omezenému počtu českých publikací zpracovala diplomová práce některé teoretické aspekty počítačové vizualizace a e-learningu na základě zahraničních zdrojů. Popis práce s Jmolem předložila v českém jazyce v daném rozsahu jako první. Do budoucna by bylo přínosné manuál rozpracovat více dopodrobna a srozumitelněji pro úplné laiky. Pedagogové bez znalosti anglického jazyka by také jistě ocenili překlad a zpracování materiálů o programování animací v Jmolu umístěných na http://chemapps.stolaf.edu/jmol/docs/ nebo některou z databází molekul, například The Chemical Structures Project dostupnou na http://chem-file.sourceforge.net/. Jako velmi použitelný pro výuku chemie s využitím ICT se také jeví applet MarvinSketch, který by bylo přínosné vyzkoušet.
– 101 –
9 PŘÍLOHY K práci je přiloženo DVD, které obsahuje: 1. Text diplomové práce ve formátu PDF. [dp-vizualizace.pdf] 2. Zálohu kurzu ve formátu Moodle XML. [kurz\zaloha-dp-molviz-2010-12-09-15-13.zip] 3. Použité verze Jmol filter a Jmol Resource pro Moodle.[install\moodle\*] 4. Prezentace představující Jmol „Mineralogie Jmol“ [prezentace\*] 5. Výsledky testů žáků vypracovaných v rámci průzkumu. Výsledky byly vyexportovány z Moodle do formátu MS Excel. [vysledky-testu\*] 6. Vybraný volně dostupný vizualizační software [sw\*] 7. Modely chemických struktur [struktury\*]
– 102 –
10 ZDROJE Beatty, 2006: BEATTY, Brian; ULASEWICZ, Connie. Online Teaching and Learning Transition : Faculty Perspectives on Moving from Blackboard to the Moodle Learning Management System. TechTrends. 2006, 50, 4, s. 36-46. Bílek, 2007: BÍLEK, Martin, et al. Vybrané aspekty vizualizace učiva přírodovědných předmětů : Obrazový materiál - možnosti a meze jeho využití ve výuce (chemie). Hradec Králové : Miloš Vognar - M&V, 2007. 180 s. Daniels, 2009: DANIELS, Paul. Course Management Systems and Implications for Practice. International Journal of Emerging Technologies & Society. 2009, 7, 2, s. 97-108. Donovan, 2007: DONOVAN, William; NAKHLEH, Mary. Student Use of WebBased Tutorial Materials and Understanding of Chemistry Concepts. The Journal of Computers in Mathematics and Science Teaching. 2007, 26, 4, s. 291-327. Retrieved 19.3.2010 from PROQUEST database on the World Wide Web: http://proquest.umi.com/pqdweb. Grégr, Slavík (2010): J. Grégr, M. Slavík: 2D a 3D zobrazení v chemii, Aktuální aspekty pregraduální přípravy a postgraduálního vzdělávání učitelů chemie, Sborník přednášek z mezinárodní konference 29.9.-1.10.2010 Trojanovice, pořadatel Katedra chemie, Přírodovědecká Fakulta Ostravské univerzity v Ostravě, edit.: A. Chupáč, J. Vermířovský, str. 56-62, ISBN 978-80-7368426-6 Harris, 2010: HARRIS, Michelle. What tools help students understand structures they cannot see? . International News on Fats, Oils and Related Materials : INFORM . 2007, June, s. 5-8. Retrieved 19. 3. 2010 from PROQUEST database on the World Wide Web: http://proquest.umi.com/pqdweb. Hood, 1994: HOOD, James B. Research on computers in chemistry education : Reflections and predictions . Journal of Chemical Education. 1994, 71, 3, s. 196-204. Retrieved 19. 3. 2010 from PROQUEST database on the World Wide Web: http://proquest.umi.com/pqdweb Chlebek, 2008: CHLEBEK, Petr. Metodický portál - osobní zkušenost s Moodle [online]. 2008 [cit. 2008-10-05]. Dostupný z WWW:
. Jenkins (H.): JENKINS, Henry. Confronting the Challenges of Participatory Culture: Media Education for the 21th Century [online]. The MacArthur Foundation. 72 s. An occasional paper on digital media and learning. Massatchusetts Institute of technology. Dostupné z WWW: . Jones, 2001: JONES, Loretta. Molecular Visualization in Science Education [online]. Virginia : NCSA Access Center, 2001. 36 s. Report from the Molecular Visualization in Science Education Workshop. University of Northern Colorado. Dostupné z WWW: http://pro3.chem.pitt.edu/workshop/workshop_report_180701.pdf
– 103 –
Kolář, 2006: KOLÁŘ, Karel, et al. Počítačové modely ve výuce chemie. Hradec Králové : Gaudeamus, 2006. 74 s. Kozlíková, 2006: KOZLÍKOVÁ, Barbora. Interaktivní vizualizace molekulárních modelů. Brno, 2006. 49 s. Diplomová práce. Masarykova univerzita. Land, 2008: LAND, Suzan M. Cognitive requirements for learning wth openended environments. Educational Technology, Research and Development. 2008, 48, 3, s. 61-79. Retrieved 19.3.2010 from PROQUEST database on the World Wide Web: http://proquest.umi.com/pqdweb. Martz, 2007: MARTZ, Eric. It's About Chime : Molecular Visualization Resources [online]. 2007 [cit. 2010-10-28]. MolviZ.Org. Dostupné z WWW: . Martz, Francoeur, 1997: MARTZ, Eric; FRANCOEUR, Eric. History of Molecular Visualization [online]. 1997 [cit. 2010-11-24]. History of Visualization of Biological Macromolecules. Dostupné z WWW: . Moll, 2008: MOLL, Rachel; KRUG, Don. Using Web 2.0 for Education Programs on Global Citizenship: Addressing Moral and Ethical Issues. Our Schools, Our Selves. 2008, 17, 4, s. 107-116. Retrieved 6.10.2010 from PROQUEST database on the World Wide Web: http://proquest.umi.com/pqdweb. Navrátil, M.: MARTIN, Navrátil. Moodle.cz. Univerzita Karlova v Praze, Lékařská fakulta v Plzni. Dostupné z WWW: . Ng, 2010: NG, Wan; NICHOLAS, Howard. A Progressive Pedagogy for Online Learning With High-Ability Secondary School Students : A Case Study. The Gifted Child Quarterly [online]. 2010, 54, 3, [cit. 2010-10-08]. Retrieved 6. 10. 2010 from PROQUEST database on the World Wide Web: http://proquest.umi.com/pqdweb. Orzelová, 2007: ORZELOVÁ, Lenka. Virtuální OU - ÚVOD [online]. 7.2.2007 [cit. 2010-10-06]. Centrum informačních technologií OU. Dostupné z WWW: . Papastergiou, 2006: PAPASTERGIOU, Marina. Course Management Systems as Tools for the Creation of Online Learning Environments : Evaluation from a Social Constructivist Perspective and implications for their Design. International Journal on ELearning. 2006, 5, 4, s. 593-622. Pienta, 1995: PIENTA, Norbert J. Reviews : Comprehensive Chemistry [Multimedia Package]. Journal of Chemical Education [online]. 1995, 72, 1, [cit. 2010-09-10]. Dostupný z WWW: . Randall, 2010: RANDALL, Bill. Learning Management System Feasibility Study : Part II of the Open Source Collaborative Moodle Assessment Report [online]. North Carolina Community College System Office: Learning Technology Systems, 2010. 121 s. Dostupné z WWW: .
– 104 –
Slavík M., Grégr J., 2008: SLAVÍK M., GRÉGR J. On-line molekulární vizualizace ve výuce chemie. 60. sjezd chemických společností. 1.–4.9.2008. Olomouc. Chemické Listy 102 (2008). s. 642. Slavík M., Grégr J., Jodas B., 2007: Vizualizace chemických struktur na webu, Po škole 2007, sborník národní konference o počítačích ve škole, Lázně Sedmihorky 25.27.4.2007, str. 199–204, vyd. ČVUT Praha, edit. Černochová M., Fialová I., ISBN 978-80-239-9126-0. [cit. 2010-10-01]. Dostupné z WWW: . Stewart, 2007: STEWART, Brian, et al. Choosing MOODLE : An Evaluation of Learning Management Systems at Athabasca University. International Journal of Distance Education Technologies. 2007, 5, 3, s. 1-7. Valle, 2008: VALLE, Mario. Mario Valle Web [online]. 2008 [cit. 2010-11-28]. Mistakes, mysteries and errors in chemistry education. Dostupné z WWW: . Wagner, 2005: Jan Wagner, Nebojme se eLearningu, Česká škola, 2005 Zangyuan, 2003: ZANGYUAN, Own. The Application of Adaptive Learning Environment on Oxidation-Reduction Reactions Web-Title. International Journal of Instructional Media. 2003, 30, 4, s. 383-406. Retrieved 19.3.2010 from PROQUEST database on the World Wide Web: http://proquest.umi.com/pqdweb.
10.1 Internetové odkazy [Anaglyf]: Wikipedie [online]. 2010 [cit. 2010-11-17]. Anaglyf. Dostupné z WWW: . [Banque]: DUPUIS, G. Banque de molécules et d'ions ne contenant pas d'éléments de transition : Molecular database without transition elements [online]. 2002 [cit. 2010-11-24]. Banque de molécules - molecular database. Dostupné z WWW: . [CBR]: Cloud Browse iPhone application [online]. 2010 [cit. 2010-12-04]. AppStore HQ. Dostupné z WWW: . [Common]: Learn About : Common Molecules [online]. [cit. 2010-11-24]. Common Molecules. Dostupné z WWW: . [E-learning]: E-learning [online]. 1.10.2010 [cit. 2010-10-06]. Wikipedia, the free encyclopedia. Dostupné z WWW: . [Explain]: Explain it with molecules – Interactive Molecules [online]. 1999 [cit. 2008-10-05]. Dostupný z WWW: . [CHA]: ChemAxon : toolkits and desktop applications for cheminformatics [online]. 2006 [cit. 2010-12-06]. MarvinSketch. Dostupné z WWW: .
– 105 –
[CHS]: PANSAEL, Jerome. Chemical Structures [online]. [cit. 2010-11-24]. The Chemical Structures Project. Dostupné z WWW: . [IJS]: HERRAEZ, Angel. Intro to Jmol Scripting [online]. 2007 [cit. 2010-11-27]. An Introduction to Jmol Scripting. Dostupné z WWW: . [Java]: Java [online]. 2010 [cit. 2010-10-01]. Download Free Java Software. Dostupné z WWW: . [JIS]: Jmol Interactive Jmol Script Documentation [online]. 2010 [cit. 2010-1127]. Dostupné z WWW: . [JMF]: MoodleDocs [online]. 2010 [cit. 2010-12-06]. Jmol filter. Dostupné z WWW: . [Jmol]: Jmol [online]. 2008 [cit. 2010-10-01]. Download Jmol. Dostupné z WWW: . [JRT]: MoodleDocs [online]. 2009 [cit. 2010-12-06]. Jmol resource type. Dostupné z WWW: . [LMS]: Learning Management System [online]. 27.4.2010 [cit. 2010-10-06]. Wikipedia, the free encyclopedia. Dostupné z WWW: . [LMSE]: Learning Management System [online]. 6.10.2010 [cit. 2010-10-06]. Wikipedia, the free encyclopedia. Dostupné z WWW: . [LMSM]: E-learning a jeho možnosti [online]. [cit. 2010-10-12]. Dostupné z WWW: http://www.volny.cz/xmichalx/bp/xnovm133_BP.htm#_Toc191661317>. [MAS]: IYENGAR, Venkatesan. Using Moodle [online]. 2006 [cit. 2010-12-06]. Marvin Filter to view and sketch molecular structures. Dostupné z WWW: . [Moodle]: MoodleDocs [online]. 10.12.2006 [cit. 2010-10-13]. Východiska. Dostupné z WWW: . [Obr 6.6]: http://www.public-domain-image.com/studio/slides/close-up-image-ofsliced-orange.jpg [OSB]: GREEVES, Nick, et al. Organic Structure and Bonding [online]. 2010 [cit. 2010-12-05]. Dostupné z WWW: . [Robinson]: ROBINSON, William R. ; NASH, John J. Visualization and Problem Solving for General Chemistry [online]. [cit. 2010-10-27]. Dostupné z WWW: . [Valle]: VALLE, Mario. Mario Valle Web [online]. 2008 [cit. 2010-11-19]. Advanced Visualization for Chemistry Course. Dostupné z WWW: < http://personal.cscs.ch/~mvalle/ChemViz/course/index.html>.
– 106 –
