Články

2.1: Modely vo vede a technike


Veda je snaha pokúsiť sa pochopiť svet okolo nás objavením základných zákonov, ktoré popisujú jej fungovanie. Medzi také zákony patrí Newtonov zákon pohybu, zákon ideálneho plynu, Ohmov zákon v elektrických obvodoch, zákon zachovania energie atď., Z ktorých ste sa možno už niečo naučili. Typický cyklus vedeckého úsilia, ktorým vedci objavujú tieto základné zákony, môže vyzerať asi takto:


1. Pozorujte prírodu.
2. Vypracujte hypotézu, ktorá by mohla vysvetliť vaše pozorovania.
3. Z vašej hypotézy urobte niekoľko predpovedí, ktoré je možné testovať pomocou experimentu.
4. Vykonajte experiment a zistite, či sú vaše predpovede skutočne pravdivé.

• Áno → Vaša hypotéza je preukázaná, gratulujeme. Odskrutkujte fľašu šampanského a zverejnite príspevok.

• Nie → Vaša hypotéza bola, bohužiaľ, nesprávna. Vráťte sa na pole práce, získajte viac údajov a vypracujte ďalšiu hypotézu.

Mnoho ľudí si myslí, že takto funguje veda. Ale v zozname vyššie je aspoň jedna vec, ktorá nie je celkom v poriadku. Čo je to? Dokážete to zistiť?

Ako už možno niektorí viete, problém existuje v poslednej časti, tj. Keď experiment priniesol výsledok, ktorý zodpovedá vašim predpovediam. Urobme logiku, aby sme lepšie pochopili, v čom je problém. Predpokladajme, že ste pozorovali jav P v prírode a prišiel s hypotézou H to môže vysvetliť P. To znamená, že ide o logické tvrdenie H → P je vždy pravda (pretože ste si vybrali H tým smerom). Dokázať H, odvodili ste aj predpoveď Q od H , teda ďalšie logické tvrdenie H → Q tiež vždy platí. Potom vykonáte experimenty, aby ste zistili, či Q možno skutočne pozorovať. Čo ak Q je vlastne dodržaný? Alebo čo ak “nie Q”Je namiesto toho pozorovaný?

Ak „nie Q “ je pozorované, veci sú ľahké. Logicky vzaté, (H → Q) je ekvivalentné k (nie Q → nie H), pretože sú vzájomnou kontrapozíciou, t. j. logicky identickými výrokmi, ktoré je možné previesť z jedného na druhý vylúčením podmienky a následku a následným vyradením ich poradia. To znamená, že ak nie Q je pravda, potom logicky dokazuje, že nie H je tiež pravdivá, t. J. Vaša hypotéza je nesprávna. Tento argument je jasný a nie je s ním žiadny problém (okrem skutočnosti, že pravdepodobne budete musieť prerobiť svoju hypotézu a testovanie).

Skutočný problém nastane, keď vám experiment poskytne požadovaný výsledok, Q. Logicky povedané: „(H → Q) a Qnehovorí ti nič o tom, či H je pravda alebo nie! Existuje mnoho spôsobov, ako môže byť vaša hypotéza nesprávna alebo nedostatočná, aj keď sa v experimente získal predpokladaný výsledok. Napríklad možno iná alternatívna hypotéza R by mohla byť správna (R → P, R → Q), alebo možno H bude potrebovať ďalšiu podmienku K predvídať P a Q (H a K → P, H a K → Q), ale nevedeli ste o existencii K.

Uvediem konkrétny príklad. Jedného rána ste sa pozreli von a zistili ste, že váš trávnik je mokrý (pozorovanie P). Predpokladali ste, že počas spánku muselo pršať (hypotéza H), ktorý dokonale vysvetľuje vaše pozorovanie (H → P). Potom ste predpovedali, že ak cez noc pršalo, musí byť mokrá aj príjazdová cesta vedľa (predpoveď Q že uspokojí H → Q). Išli ste sa pozrieť a skutočne bolo aj mokro (ak nie, H by sa jednoznačne mýlilo). Teraz sa zamyslite, či toto nové pozorovanie skutočne dokazuje vašu hypotézu, že cez noc pršalo. Ak uvažujete kriticky, mali by ste byť schopní prísť na ďalšie scenáre, v ktorých by váš trávnik aj príjazdová cesta mohli byť mokré bez daždivej noci. Možno bola vlhkosť vo vzduchu neobvykle vysoká, takže kondenzácia skoro ráno zvlhla zem všade. Alebo možno požiarny hydrant na ulici zrazilo auto skoro ráno, prasklo to a zvlnilo blízke okolie. Môže existovať mnoho ďalších možných vysvetlení vášho pozorovania.

Stručne povedané, získanie podporných dôkazov z experimentov nedokazuje vašu hypotézu v logickom zmysle. Znamená to iba to, že ste nedokázali vyvrátiť svoju hypotézu. Mnoho ľudí však stále verí, že veda môže veci dokázať absolútnym spôsobom. Nemôže. Neexistuje žiadny logický spôsob, ako dosiahnuť základnú pravdu o prírode1.

To znamená, že všetky „prírodné zákony“ vrátane tých, ktoré sú uvedené vyššie, nie sú v lepšom prípade nič iné ako dobre otestované hypotézy. Vedcom sa opakovane nepodarilo ich vyvrátiť, preto im dávame väčšiu dôveryhodnosť ako iným hypotézam. Ale neexistuje absolútne žiadna záruka ich univerzálnej a trvalej správnosti. Vždy existuje priestor pre ďalšie alternatívne teórie, ktoré umožnia lepšie vysvetliť podstatu.

V tomto zmysle všetko, čo veda môže urobiť, je iba stavať modely prírody. Všetky vyššie spomenuté prírodné zákony sú tiež modely, nie vedecké fakty. Toto by mal mať každý človek pracujúci na vedeckom výskume vždy na pamäti. Slovo „model“ som už mnohokrát použil v tejto knihe bez toho, aby som ho nejako definoval. Tu je neformálna definícia:

A Model je zjednodušená reprezentácia systému. Môže to byť koncepčné, slovné, schematické, fyzické alebo formálne (matematické).

Ako kognitívna entita interagujúca s vonkajším svetom neustále vytvárate model niečoho vo svojej mysli. Napríklad práve v tejto chvíli, keď čítate túto učebnicu, pravdepodobne vytvárate model toho, čo je napísané v tejto knihe. Modelovanie je základnou súčasťou nášho každodenného poznávania a rozhodovania; neobmedzuje sa iba na vedu.

S ohľadom na toto chápanie modelov môžeme povedať, že veda je nekonečné úsilie o vytváranie modelov prírody, pretože koniec koncov je modelovanie jediným racionálnym prístupom k nedosiahnuteľnej realite. A podobne, inžinierstvo je nekonečné úsilie o kontrolu alebo ovplyvňovanie prírody, aby sa stalo niečo žiaduce, a to vytváraním a riadením jej modelov. Preto je modelovanie najdôležitejšou súčasťou každého úsilia v oblasti vedy a techniky.

Cvičenie ( PageIndex {1} )

Vo vyššie uvedenom scenári „mokrého trávnika“ príďte s niekoľkými alternatívnymi hypotézami, ktoré by vysvetlili mokrý trávnik aj mokrú príjazdovú cestu bez toho, aby sme vychádzali z toho, že pršalo. Potom premýšľajte o spôsoboch, ako zistiť, ktorá hypotéza bude s najväčšou pravdepodobnosťou skutočnou príčinou.

Cvičenie ( PageIndex {2} )

Vymenujte niekoľko vedeckých modelov, ktoré sa vo veľkej miere používajú v dnešných vedeckých / technických oblastiach. Potom preskúmajte nasledovné:

• Ako boli vyvinuté?

• Čo ich urobilo užitočnejšími ako predchádzajúce modely?

• Ako by sa mohli mýliť?

1Táto skutočnosť hlboko súvisí s nemožnosťou všeobecnej identifikácie systému vrátane identifikácie výpočtových procesov.


8 vedeckých a technických postupov, ktoré by sa malo naučiť každé dieťa

Vitajte späť pre ďalšiu sobotnú vedu! V poslednej dobe som veľa premýšľal o vedeckých konceptoch a témach, na ktoré by som sa chcel zamerať s chlapcami v domácej škole. Pretože verím vo výber tém na základe detských záujmov a silných stránok, rozhodol som sa namiesto toho upriamiť pozornosť na sprievodné postupy, ktoré by mi mohli pomôcť pri plánovaní. S využitím poznatkov z rokov strávených v učebni a z národných vedeckých štandardov som zhromaždil nasledujúce vedecké a technické postupy, ktoré by podľa mňa malo každé dieťa poznať bez ohľadu na vek.

Normy často dostávajú zlý rap, najmä v dôsledku Common Core a jeho nepochopeného šialenstva. Avšak národné vedecké štandardy sú niečo, čo bolo dobre naplánované, premyslené a má veľa výskumov, ktoré ich podporujú. Pretože verím vo filozofiu, ktorá sa u detí vyvíja rôznymi rýchlosťami a v rôznych fázach, rozhodol som sa zdieľať vedecké postupy, ktoré sú v protiklade k štandardom. Ak sa chcete dozvedieť viac o každej zásade, navrhujem kliknúť na názov a prečítať si viac informácií od Národného združenia učiteľov prírodných vied.


IMPLEMENTÁCIA

NGSS požaduje trojrozmerný prístup k výučbe prírodovedných predmetov K – 12. To predstavuje významný prechod od predchádzajúcich štátnych štandardov. Preto si efektívna implementácia vyžaduje veľkú spoluprácu a trpezlivosť medzi štátmi, okresmi, školami, učiteľmi a študentmi.

Premyslený a koordinovaný prístup k implementácii umožní pedagógom inšpirovať ďalšie generácie vedecky gramotných študentov. To je vízia NGSS. Táto webová stránka poskytuje škálu vysoko kvalitných zdrojov, ktoré oprávňujú pedagógov, správcov, rodičov a širokú verejnosť pomáhať uviesť túto víziu do života.


2.1: Modely vo vede a technike

Количество зарегистрированных учащихся: 54 тыс.

Procesná ťažba je chýbajúcim prepojením medzi procesnou analýzou založenou na modeloch a technikami analýzy zameranej na údaje. Kurz prostredníctvom konkrétnych súborov údajov a ľahko použiteľného softvéru poskytuje vedomosti z oblasti dátovej vedy, ktoré je možné priamo použiť na analýzu a zlepšenie procesov v rôznych doménach. Dátová veda je povolaním budúcnosti, pretože organizácie, ktoré nedokážu inteligentným spôsobom využívať (veľké) dáta, neprežijú. Nestačí sa sústrediť na ukladanie a analýzu údajov. Vedec zaoberajúci sa údajmi musí tiež spojiť údaje s procesnou analýzou. Procesná ťažba preklenuje priepasť medzi tradičnou modelovou procesnou analýzou (napr. Simuláciou a inými technikami riadenia podnikových procesov) a technikami analýzy zameranými na dáta, ako je strojové učenie a dolovanie dát. Procesná ťažba sa usiluje o konfrontáciu medzi údajmi o udalostiach (t. J. Pozorovaným správaním) a procesnými modelmi (vlastnoručne vyrobené alebo objavené automaticky). Táto technológia je k dispozícii iba nedávno, ale je možné ju použiť na akýkoľvek typ operačných procesov (organizácie a systémy). Medzi príklady aplikácií patria: analýza procesov liečby v nemocniciach, zlepšenie procesov služieb zákazníkom v nadnárodnej spoločnosti, porozumenie správania sa zákazníkov pri prehliadaní pomocou rezervačných stránok, analýza zlyhaní systému na manipuláciu s batožinou a zlepšenie používateľského rozhrania röntgenového prístroja. Všetky tieto aplikácie majú spoločné to, že dynamické správanie musí súvisieť s modelmi procesov. Preto to označujeme ako & quotdata science in action & quot. Kurz vysvetľuje kľúčové techniky analýzy v procesnej ťažbe. Účastníci sa naučia rôzne algoritmy objavovania procesov. Môžu byť použité na automatické naučenie sa modelov procesov zo surových údajov udalostí. Budú predstavené rôzne ďalšie techniky procesnej analýzy, ktoré využívajú dáta udalostí. Kurz navyše poskytne ľahko použiteľný softvér, súbory údajov z reálneho života a praktické zručnosti na priame uplatnenie teórie v rôznych aplikačných doménach. Tento kurz začína prehľadom prístupov a technológií, ktoré využívajú dáta udalostí na podporu rozhodovania a návrhu (opätovného) obchodného procesu. Potom sa kurz zameriava na procesnú ťažbu ako most medzi ťažbou dát a modelovaním obchodných procesov. Kurz je na úvodnej úrovni s rôznymi praktickými úlohami. Kurz sa zameriava na tri hlavné typy procesnej ťažby. 1. Prvý typ procesnej ťažby je objav. Technika objavovania využíva protokol udalostí a vytvára procesný model bez použitia akýchkoľvek a-a priori informácií. Príkladom je Alpha-algoritmus, ktorý zaberá protokol udalostí a vytvára procesný model (Petriho sieť) vysvetľujúci správanie zaznamenané v protokole. 2. Druhým typom procesnej ťažby je zhoda. Tu sa porovnáva existujúci model procesu s protokolom udalostí rovnakého procesu. Kontrolou zhody je možné skontrolovať, či realita zaznamenaná v protokole zodpovedá modelu a naopak. 3. Tretím typom procesnej ťažby je vylepšenie. Cieľom je rozšíriť alebo vylepšiť existujúci model procesu pomocou informácií o skutočnom procese zaznamenaných v nejakom protokole udalostí. Zatiaľ čo kontrola zhody meria zosúladenie medzi modelom a realitou, cieľom tohto tretieho typu ťažby procesov je zmeniť alebo rozšíriť apriórny model. Príkladom je rozšírenie procesného modelu o informácie o výkone, napríklad zobrazovanie úzkych miest. Techniky procesnej ťažby sa dajú použiť v offline, ale aj online prostredí. Posledná uvedená operácia je známa ako operačná podpora. Príkladom je detekcia nesúladu v okamihu, keď k odchýlke skutočne dôjde. Ďalším príkladom je časová predpoveď pre prebiehajúce prípady, t. J. Vzhľadom na čiastočne vykonaný prípad sa zostávajúci čas spracovania odhaduje na základe historických informácií o podobných prípadoch. Procesná ťažba poskytuje nielen most medzi ťažbou dát a riadením obchodných procesov, ale tiež pomáha prekonať klasické rozdelenie medzi & quot; obchod & quot; a & quotIT & quot ;. Dôkazom založené riadenie obchodných procesov založené na dolovaní procesov pomáha vytvárať spoločnú pôdu pre zlepšovanie obchodných procesov a vývoj informačných systémov. Kurz používa veľa príkladov pomocou protokolov udalostí z reálneho života na ilustráciu konceptov a algoritmov. Po absolvovaní tohto kurzu je človek schopný viesť projekty ťažby procesov a dobre porozumieť oblasti Business Process Intelligence. Po absolvovaní tohto kurzu by ste mali: - dobre porozumieť technikám Business Process Intelligence (najmä procesnej ťažbe), - porozumieť úlohe veľkých dát v súčasnej spoločnosti, - vedieť prepojiť techniky procesnej ťažby s inými analytickými technikami, ako je simulácia , business intelligence, dolovanie dát, strojové učenie a overovanie, - vedieť aplikovať základné techniky zisťovania procesov na učenie sa procesného modelu z protokolu udalostí (manuálne aj pomocou nástrojov), - vedieť aplikovať základné techniky kontroly zhody na porovnanie protokoly udalostí a modely procesov (manuálne aj pomocou nástrojov), - byť schopní rozšíriť procesný model o informácie extrahované z protokolu udalostí (napr. zobraziť prekážky), - dobre porozumieť údajom potrebným na začatie procesu ťažby. , - vedieť charakterizovať otázky, na ktoré je možné odpovedať na základe týchto údajov o udalostiach, - vysvetliť, ako je možné procesnú ťažbu použiť aj na prevádzkovú podporu (predpoveď a odporúčanie ) a - byť schopný viesť štruktúrované projekty v oblasti procesnej ťažby.

Получаемые навыки

Petriho sieť, modelovanie procesov, ťažba procesov, ťažba dát

Рецензии

Veľmi zaujímavý kurz, vysvetlený zrozumiteľným spôsobom a bohatý na témy na vysokej úrovni. Nevyhnutné pre každého, kto má rád štatistiku a analýzu procesov. Veľa gratulujem k tomu!

Skvelý kurz. Profesor Wil van der Aalst prednáša skvelé prednášky, všeobecne veľmi jasné a hlboké, s dobrými príkladmi. Kurz sa mi veľmi páčil od začiatku do konca.

Modely procesov a zisťovanie procesov

V tomto module predstavujeme procesné modely a kľúčovú vlastnosť ťažby procesov: objavovanie procesných modelov z údajov udalostí.

Преподаватели

Wil van der Aalst

Текст видео

[HUDBA] Veľmi vás vítam na tejto prednáške kurzu „Procesná ťažba, dátová veda v akcii“. Tento týždeň sa zameriame na objavovanie procesov. Aby sme to však dosiahli, musíme najskôr porozumieť vstupom a výstupom zisťovania procesov. Preto sa dnes začneme zaoberať protokolmi udalostí a modelmi. Na jednej z predchádzajúcich prednášok sme hovorili o prepojení procesných modelov s protokolmi udalostí a hovorili sme o hraní, hraní a opakovaní. Dovoľte mi stručne pripomenúť veci, o ktorých sme už hovorili. Najprv tu máme Play-Out. Z modelu generujeme správanie a ak robíme simuláciu, je to typická vec, ktorú robíme. Ak tiež zostavíme systém pracovných tokov, ktorý nakonfigurujeme na základe modelov, budeme tiež hrať model generujúci správanie na základe toho, čo sme predtým modelovali. Existuje mnoho ďalších manažérskych hier, kontroly modelov a všelijakých iných vecí, pri ktorých model vezmeme a z neho vygenerujeme správanie. Potom sme hovorili o Play-In. Play-in ako obrátka, vychádzame zo správania a na základe toho automaticky generujeme modely. Hovoríme aj o Process Discovery. Zistiť, čo sa v skutočnosti deje v organizáciách a v systémoch, na základe analýzy protokolov udalostí. Konečne máme Replay. Vezmeme si model a vezmeme správanie, a toto je najdôležitejšia forma procesnej ťažby, pretože sa stretávame s modelom a realitou. A to je užitočné pri kontrole zhody, pri predikcii, pri analýze úzkych miest a pri mnohých ďalších účeloch. Tento obrázok opäť sumarizuje hlavnú myšlienku procesnej ťažby a zdôrazňuje tri hlavné typy procesnej ťažby. Objavovanie procesu zodpovedá prehrávaniu v modeli. Kontrola zhody je forma záznamu zameraného na hľadanie odchýlok. Potom máme vylepšenie. Je to tiež forma opakovania s cieľom nájsť úzke miesta a iné typy problémov alebo nápady na zlepšenie. Takže keď sa pozrieme na tento celkový model, pozrieme sa na problém so získaním správnych údajov a na jednej z predchádzajúcich prednášok som už vysvetlil, čo je protokol udalostí, ale stručne to znova uvediem. Predpokladáme teda, že existuje protokol udalostí, v ktorom sa každá udalosť týka prípadu, aktivity a časového bodu, časovej pečiatky. Protokol udalostí možno považovať za súbor prípadov, ktoré niekedy označujeme aj ako stopy. Takže každý prípad zodpovedá sledu udalostí a ako som už povedal, často sa nazýva stopa. Odkiaľ môžu pochádzať údaje o udalostiach? Z rôznych zdrojov. Môžeme sa teda pozrieť na databázový systém. Ak pôjdeme do nemocnice, ľahko nájdeme stovky tabuliek s údajmi o pacientovi, ktoré môžeme použiť na procesnú ťažbu. Môžeme sa tiež pozrieť na jednoduché zdroje údajov, ako je súbor CSV alebo tabuľka programu Excel, ktoré obsahujú informácie potrebné na ťažbu procesov. Možno existujú protokoly transakcií. Môžeme sa pozrieť na údaje v systéme SAP, môžeme sa pozrieť na údaje použité v systémoch middleware, alebo môžeme napríklad použiť údaje, ktoré nájdete na Twitteri alebo Facebooku. Údaje o udalostiach teda môžu pochádzať z mnohých rôznych zdrojov. Tu je niekoľko príkladov, ktoré som vám už ukázal predtým. Máme teda rôzne stĺpce, z ktorých každý riadok zodpovedá udalosti, a vždy musíme identifikovať, čo je ID prípadu, aká je aktivita a aká je časová pečiatka. Tu teda vidíme jeden príklad študentov, ktorí sa zúčastňujú kurzu. Tu vidíme ďalší príklad vybavovania objednávok a znova musíme zistiť, čo je ID prípadu, aký je názov aktivity a aká je časová pečiatka. A na mnohých miestach môžeme nájsť také informácie, ako som už vysvetlil predtým. Napríklad v nemocnici ľahko nájdete stovky tabuliek s údajmi o pacientovi, ktoré obsahujú presne tie informácie, ktoré sú potrebné. Ale to nie je vždy také jasné, ako to bolo v príkladoch, ktoré som vám práve vysvetlil. Môžeme sa napríklad pozrieť na vašu poštovú schránku. Každý e-mail si môžeme predstaviť ako udalosť a e-mail má pole odosielateľa, pole príjemcu, pole do, predmet, časovú pečiatku, text atď. Zamyslite sa teda teraz nad nasledujúcou otázkou. Ak e-mail predstavuje udalosť, aká by bola úloha rôznych typov informácií, ktoré nájdete v e-maile? Aký je teda prípad? Aká je aktivita? Aká je časová pečiatka? A chvíľku sa nad tým zamysli. Existuje niekoľko možných odpovedí. Tu vidíte na tejto snímke to, že vám ukazujem konkrétne mapovanie, kde som za predmet e-mailovej správy považoval ID prípadu. Chceme teda zoskupiť všetky e-maily s konkrétnym predmetom do jednej stopy. Robíme to na základe predmetového poľa. Časové pečiatky používame na triedenie udalostí v prípade. A v tomto prípade vidíme pole odosielateľa ako názov aktivity. Ostatné polia považujeme za ďalšie dátové premenné a pole odosielateľa môžeme interpretovať aj ako zdroj. Existuje však veľa ďalších možných zobrazení. Napríklad by sme mohli považovať odosielateľa za prípad a predmet za názov aktivity. Možné je veľa zobrazení. Závisí to od kontextu a otázky, čo je najlepšie urobiť? Môžeme sa pozrieť na ďalšiu otázku. Súvisí to s príkladom, ktorý som vám predtým ukázal. Opäť sa pozrieme na údaje študentov. A pri pohľade na tento typ údajov, čo je to pole prípadu, čo je pole časovej pečiatky, čo je to pole názvu aktivity? Opäť na chvíľu o tom premýšľajte. A keď sa pozrieme na možné riešenie, uvidíme toto. ID študenta je teda ID prípadu. Kurz je názov aktivity a dátum kurzu sa považuje za časovú pečiatku. Zdrojom je aj ID študenta, ostatné polia zodpovedajú voliteľným informáciám, ktoré môžeme použiť pri procesnej ťažbe. Opäť sú možné ďalšie alternatívne mapovania a záleží na otázke, čo si musíte vziať? Napríklad si niekto môže myslieť, že ide o prípad, a že študent je aktivita. Teraz je možné toľko mapovaní. Nie sú to len základné informácie. Niekedy máme protokoly udalostí, ktoré obsahujú oveľa rozsiahlejšie informácie. Vo všetkých príkladoch, ktoré sme doteraz videli, vidíme iba udalosť ako atómovú aktivitu. V niektorých prípadoch však aktivity trvajú dlho a môžeme vidieť explicitný začiatok a úplnú udalosť. Toľko protokolov udalostí obsahuje tieto typy transakčných informácií, a ak tieto informácie máme, môžeme napríklad zmerať trvanie aktivity. Pokiaľ sa pozrieme aj na atribúty, považovali sme doteraz všetky atribúty za atribúty udalostí. Ale tiež na úrovni prípadu môžu existovať atribúty, a to sú atribúty, ktoré sa pri vykonávaní konkrétneho prípadu nezmenia. A tak tieto rozšírenia možno použiť aj na procesnú ťažbu a lepšiu štruktúru vstupného formátu. Štandard XES, XES znamená Extensible Event Stream, je štandard prijatý pracovnou skupinou IEEE pre procesnú ťažbu a je to formát podporovaný nástrojmi, ktoré používate v tomto kurze. Na rozdiel od súborov CSV interpretuje všetky rôzne stĺpce. A tieto súbory môžete načítať do nástrojov Process Mining, ako sú ProM a Disco. A už nemusíte robiť nič. Môžete okamžite spustiť analýzu. Ak sa chcete dozvedieť viac informácií o norme, navštívte adresu URL a nájdete veľa príkladov. Takže sme predpokladali, že máme informácie XES. Je to naozaj ľahké získať. Pretože konverzie sú často len ich syntaxou. Po získaní údajov o udalosti sa chceme pozrieť na modely procesov. Opäť, rovnako ako v prípade údajov o udalostiach, uvediem niekoľko príkladov, o akých procesných modeloch hovoríme. Predtým sme videli jednoduché modely procesov, ktoré sa zvyčajne zameriavajú na tok riadenia. Tu vidíte model Petriho siete, ktorý popisuje postupnosť činností. Čo sú to sekvencie aktivít, ktoré sú povolené a ktoré nespracovávajú všetky ostatné perspektívy, ide iba o tok riadenia. Ale vedľa regulačného toku sa dá pozrieť na všetky druhy ďalších prvkov. Napríklad sa môžeme pozrieť na dátové prvky, ktoré riadia konkrétne rozhodnutia v procese. Môžeme sa pozrieť na informácie o načasovaní a nejako modelovať čas v procesných modeloch, ktoré generujeme. Modely procesov môžeme obohatiť o informácie o zdrojoch. Náklady, riziká a všetky ďalšie perspektívy. Budeme sa tým zaoberať v neskorších týždňoch. V tomto týždni sa zameriame na riadenie toku a na objavenie iba modelov riadenia toku. Je však dôležité vedieť, že modely procesov môžu vyjadrovať aj všetky tieto ďalšie perspektívy. Existuje veľa zápisov procesných modelov. Tu vidíte dlhý zoznam na tejto snímke. A k niektorým z týchto zápisov sa vrátime v ďalších prednáškach. Je veľmi dôležité vidieť, že zastúpenie je dôležité z dvoch rôznych dôvodov. Prvým účelom je, aby reprezentácia, ktorú používate, napríklad pri zisťovaní procesu, poháňala váš vyhľadávací proces. Musíte teda mať zastúpenie, ktoré vám pomôže nájsť model, ktorý dobre zachytáva realitu. Toto je interné v technike objavovania procesov. Zároveň chcete vizualizovať modely konkrétnym spôsobom. Musíte si teda premyslieť, aký druh zápisu procesného modelu chce koncový používateľ vidieť. Je preto dôležité si uvedomiť, že notácia použitá počas zisťovania sa môže líšiť od notácie, ktorú používate na prezentáciu konečných výsledkov. Preto sa v tejto prednáške znova pozrieme a pozrieme sa na mnoho rôznych zápisov procesných modelov. Napríklad, keď sa pozriete na Disco, používam takzvané fuzzy modely. A tu môžete vidieť príklad. Všetky štvorce predstavujú aktivity. Oblúky predstavujú kauzálne závislosti. Ale na rozdiel od Petriho sietí v grafickej notácii presne nešpecifikujeme, či niečo nie je & # x27t a spojené a rozdelené x alebo rozdelené x alebo spojené. Povoľujeme všetky druhy zmesí a výslovne to nevyjadrujeme. Nezískame spustiteľný model, ale dostaneme model, ktorý je oveľa jednoduchší a možno oveľa intuitívnejší. Už som viackrát spomenul na týchto prednáškach nástroje ProM a Disco. Myslím, že teraz je ten pravý čas na inštaláciu týchto nástrojov, preto si prečítajte pokyny. Na tieto nástroje sa pozrieme oveľa podrobnejšie neskôr. Teraz si musíte uvedomiť, že ProM je veľmi rozsiahly nástroj, ktorý umožňuje desiatky rôznych typov modelov. Umožňuje mnoho rôznych vstupných formátov a umožňuje mnoho rôznych typov procesnej ťažby. Je to teda nástroj, ktorý sa používa pomerne komplikovane, ale je veľmi výkonný a veľmi široký. Na druhej strane, diskotéka je komerčný nástroj, ktorý je jednoduchý, rýchly a ľahko použiteľný. Ale pokiaľ ide o funkčnosť, pokladnice pokrýva iba menšie časti tohto kurzu. Ale výhody v tom, že je oveľa jednoduchšie a oveľa, príjemnejšie na použitie. Používa hlavne fuzzy modely spôsobom, ktorý práve popisuje. Týmto sa táto prednáška končí. Ak si chcete o týchto veciach prečítať viac, pozrite si kapitoly, ktoré sú tu zvýraznené. Môžete si prečítať o procesných modeloch a o protokoloch udalostí. Ďakujem veľmi pekne za sledovanie a dúfam, že sa čoskoro uvidíme. [HUDBA]


Definovanie integrovaného vzdelávania v odbore STEM

Počas posledných niekoľkých desaťročí sa výučba STEM zamerala na zdokonalenie prírodných vied a matematiky ako izolovaných disciplín (Breiner et al. 2012 Sanders 2009 Wang et al. 2011) s malou integráciou a malou pozornosťou venovanou technológiám alebo inžinierstvu (Bybee 2010 Hoachlander and Yanofsky 2011). . Predmety STEM sa navyše často učia oddelené od umenia, tvorivosti a dizajnu (Hoachlander a Yanofsky 2011). Sanders (2009) opísal integrované vzdelávanie v odbore STEM ako „prístupy, ktoré skúmajú výučbu a učenie medzi / medzi dvoma alebo viacerými predmetovými oblasťami STEM a / alebo medzi predmetom STEM a jedným alebo viacerými ďalšími školskými predmetmi“ (s. 21). Sanders navrhuje, aby výsledky výučby aspoň jedného z ďalších predmetov STEM boli koncipované účelovo v rámci kurzu - napríklad výsledok výučby matematiky alebo prírodných vied na hodine technológie alebo inžinierstva (Sanders 2009). Moore a kol. (2014) definovali integrované STEM vzdelávanie ako „snahu spojiť niektoré alebo všetky štyri vedné odbory, technológie, inžinierstvo a matematiku do jednej triedy, jednotky alebo lekcie, ktorá je založená na prepojeniach medzi predmetmi a problémami v reálnom svete. “(S. 38). Integrované modely učebných osnov STEM môžu obsahovať ciele výučby obsahu STEM primárne zamerané na jeden predmet, kontexty však môžu pochádzať z iných predmetov STEM (Moore et al.). Integrovanú výučbu STEM však definujeme ako prístup k výučbe obsahu STEM v dvoch alebo viacerých doménach STEM, ktorý je viazaný postupmi STEM v autentickom kontexte na účely prepojenia týchto predmetov s cieľom zdokonaliť učenie študentov.

Autori uznávajú, že tento prístup k výučbe integrovaného vzdelávania v odbore STEM má svoje limity. Niekto by mohol považovať tento prístup za príliš zameraný na kariérny postup s dôrazom na postupy v oblasti STEM a autentickú aplikáciu poznatkov o STEM. Autori uznávajú, že výučba STEM z navrhovaného prístupu nie je možná za každých okolností a mohla by obmedziť obsah vyučovaný týmto prístupom. Niektoré potrebné vedomosti z matematiky a vied, ktoré sú teoreticky zamerané, nemusia poskytovať autentické aplikácie pre návrh inžinierstva, ako aj bežné postupy STEM obmedzené súčasnou technológiou.


Diskusia

Naša štúdia poskytla príklad toho, ako sa môžu študenti štvrtého ročníka zapojiť do procesov inžinierskeho dizajnu a uplatniť disciplinárne vedomosti pri riešení zmysluplného a príťažlivého problému. V súlade s výzvami na lepšiu integráciu disciplín STEM a vyváženejšie zastúpenie obsahu (napr. Honey et al., 2014) sme vyvinuli Výzva pre letectvo čerpanie z prírodovedných, matematických a technologických programov učiteľov. Vychádzajúc prevažne z výskumu Dorie et al. (2014) sme pre túto štúdiu vyvinuli rámec inžinierskeho dizajnu, ktorý by vyhovoval viacerým procesom v ranom inžinierskom vzdelávaní. Náš hlavný rámec tvorilo päť hlavných interaktívnych procesov určovania rozsahu problémov, generovania nápadov, dizajnu a konštrukcie, hodnotenia dizajnu a redizajnu, pričom každý z nich zahŕňal niekoľko komponentov, ktoré zohrávajú kľúčovú úlohu pri riešení problému. Rozvoj a aplikácia poznatkov o obsahu STEM je dôležitou črtou rámca, odráža dobre zdokumentovanú úlohu takého učenia počas navrhovania (napr. Crismond a Adams 2012 Diaz a King 2007 Moore et al. 2014). Dôležitým prvkom je tiež založenie produktívnych skupín na začiatku riešenia problému.

Pri riešení našej prvej výskumnej otázky sme analyzovali náčrty ich počiatočných návrhov študentov so zameraním na využitie disciplinárnych znalostí (tj. Meranie, geometria a sily) a ich formy anotácií v súlade s podporou Songa a Agogina (2004) notácia metrická. Boli identifikované tri úrovne zvyšovania náročnosti náčrtov študentov, pričom najrozšírenejšia bola druhá úroveň. Študenti na tejto úrovni boli schopní vyvinúť návrhy, ktoré obsahovali výkresy alebo šablóny s uvedením toho, ako zložiť papier, ako aj merania spojené s konštrukciou lietadla. Najsofistikovanejšia úroveň obsahovala viac foriem anotácií alebo obsahovala písomné pokyny a výpočty. Táto tretia úroveň však nebola výrazná, čo nie je prekvapujúce, pretože súčasným problémom boli iba druhé skúsenosti študentov s technickými problémami.

Prvá výskumná otázka tiež skúmala počiatočné procesy návrhu študentov počas skupinovej práce, kde sa objavili príklady rôznych procesov nášho rámca. Rozsah problému bol prominentný s pridaním známych kontextov, ako aj s vedomím obmedzení a zvážením toho, čo je možné pri navrhovaní ich roviny. Dôležitá úloha kontextu v inžinierskom dizajne pre mladých študentov, uvedená v práci Dorie et al. (2014), dopĺňa výskum, ktorý ukazuje, aký vplyv má kontext na prístup študentov k riešeniu problémov v iných doménach, ako je štatistika (angličtina 2013a ). Je potrebný ďalší výskum spôsobov, ktorými môže kontext uľahčiť (alebo dokonca zabrániť) objasneniu problému problému u malých detí, pomôcť pri vytváraní dizajnových nápadov a slúžiť ako referenčný bod pri transformácii týchto myšlienok na trojrozmerný model.

The use of gesture as a form of “representational expressivity” (Hegedus and Moreno-Armelia 2012, p. 49) in conveying ideas on possible designs was an unexpected observation. The important role of hand gestures, which resemble physical similarities to the objects being designed and embody the knowledge one is trying to convey, has been well noted in the literature (e.g., Crismond and Adams 2012 Heiser et al. 2009). We suggest that more recognition be given to the use of gestures in conveying design ideas, especially for young learners who naturally use physical actions in communicating with others. In sum, the findings from the first research question reveal how our students could complete initial designs of planes at varying levels of complexity.

In reviewing the second research question, it appears that the introduction to the forces of flight facilitated students’ discussions on how to improve their launching techniques. At the same time, students were able to apply their mathematics knowledge in conjunction with their new science learning in their deliberations. The difficulties some students experienced in justifying improvements to their launching indicate the need for further attention, although recording their justifications in written form might have been an inhibiting factor.

The third research question considered students’ proposals for improving their initial designs to increase their plane’s air time. Students again demonstrated disciplinary knowledge as they recommended adjusting features of their plane. They combined ideas from mathematics such as making adjustments to the length, shape, thickness, or proportion of body parts, with ideas from science where they addressed improving air flow and capitalizing on the forces of flight in their redesigns. The emergence of explanations that indicated some understanding of how their changes would impact on goal attainment was promising, such as removing a section/s or making the plane lighter to streamline the plane’s flight and thus lengthen its duration. Furthermore, these findings indicate the importance of the redesign phase in students’ development of disciplinary knowledge.

The final research question, namely students’ overall learning, did not indicate major changes with respect to design levels although students included more detailed annotations such as how to fold the paper in constructing their plane and how their measurements linked to specific body parts in the second design. The third level, however, was rarely displayed. It would seem that for young learners, more attention could be devoted to the redesign component including a focus on evaluating products from initial designs and identifying their strengths and limitations. One pedagogical approach may be for teachers to spend more time in whole-class discussions unpacking the outcomes of the first test flight and encouraging ideas for improvements to the design for maximizing flight time.

Despite the limited change in the design levels, students showed considerable improvement in how they applied their mathematics and science learning to the redesign process. Well over half of the students could explain how their design changes targeted the problem goal, including reference to the impact of the forces of flight. Excerpts from the group transcripts illustrated how students applied their learning in reviewing their initial designs.

We conclude from this study that well-structured engineering experiences provide opportunities for students to engage in the design processes connected to an aerospace context. Although only slight improvements occurred in the sketches between the design and redesign phases, the study reveals that students could sketch planes of varying levels of sophistication that translated into models. We suggest that scaffolding by the teacher about how to improve designs for increased detail could be included in subsequent experiences (cf. Anning 1997). In the last two phases of our engineering framework (evaluation, redesign), students began to apply disciplinary knowledge when recommending an improved launch technique and when explaining changes for their second design. The study highlights the importance of affording students the opportunity to complete their initial designs, then build and test their models, and subsequently negotiate and create a second design. This opportunity appeared to have contributed to students’ improved application of disciplinary knowledge in the final phases of our engineering framework.

Limitations

Before noting additional contributions of our study, we need to acknowledge some of its limitations. First, our study was confined to classrooms in just five schools with the present findings derived from one problem implemented within non-state school classes. In addition, we were faced with the realities of research settings that are highly variable in their day-to-day happenings. Although we had prepared detailed teachers’ booklets including recommended timing, there were some natural variations in the time teachers devoted to each part of the problem. For example, the timetable of one school enabled the students to complete their redesigns the next morning this was not feasible in the other school with possible effects on the limited improvements in redesign levels.

Second, variations in the young students’ abilities to communicate and document their ideas orally and/or in written forms including their design sketches could be considered another limitation. In our analysis of the students’ oral and written work, we tried to address this limitation by simultaneously referring to all the video and audio transcriptions. Furthermore, in analyzing the students’ design sketches, we were not concerned with the quality of their illustrations per se, rather, the forms of annotation that they included. We also checked the students’ sketches alongside their workbook descriptions of their designs.

Third, the nature of our qualitative data meant that our coding of the students’ responses could have varied somewhat had more researchers been engaged in the process. Nevertheless, our triangulation of data sources enabled us to repeatedly review and refine our interpretations of the students’ responses and jointly modify our coding where needed.


Integration of Models

Many different types of models may be developed as artifacts of a MBSE effort. Many other domain-specific models are created for component design and analysis. The different descriptive and analytical models must be integrated in order to fully realize the benefits of a model-based approach. The role of MBSE as the models integrate across multiple domains is a primary theme in the International Council on Systems Engineering (INCOSE) INCOSE Systems Engineering Vision 2020 (INCOSE 2007).

As an example, system models can be used to specify the components of the system. The descriptive model of the system architecture may be used to identify and partition the components of the system and define their interconnection or other relationships. Analytical models for performance, physical, and other quality characteristics, such as reliability, may be employed to determine the required values for specific component properties to satisfy the system requirements. An executable system model executable system model that represents the interaction of the system components may be used to validate that the component requirements can satisfy the system behavioral requirements. The descriptive, analytical, and executable system models each represent different facets of the same system.

The component designs must satisfy the component requirements that are specified by the system models. As a result, the component design and analysis models must have some level of integration integration to ensure that the design model is traceable to the requirements model. The different design disciplines for electrical, mechanical, and software each create their own models representing different facets of the same system. It is evident that the different models must be sufficiently integrated to ensure a cohesive system solution.

To support the integration, the models must establish semantic interoperability semantic interoperability to ensure that a construct in one model has the same meaning as a corresponding construct in another model. This information must also be exchanged between modeling tools.

One approach to semantic interoperability is to use model transformations model transformations between different models. Transformations are defined which establish correspondence between the concepts in one model and the concepts in another. In addition to establishing correspondence, the tools must have a means to exchange the model data and share the transformation information. There are multiple means for exchanging data between tools, including file exchange, use of application program interfaces (API), and a shared repository.

The use of modeling standards for modeling languages, model transformations, and data exchange is an important enabler of integration across modeling domains.


Why NGSS Engineering Design for K-12 Youth?

Engineering design promotes vital problem solving skills through project-based learning, while strengthening critical thinking skills. Engineering design-aligned curricula help develop students’ engineering habits of mind a design thinking by tying together multiple disciplines, and students working in teams to solve real-life problems they are passionate about!

The NGSS provide a foundation in engineering design that encourages students to design a wide range of solutions to problems that arise from phenomena. Anchoring learning in making sense of phenomena and using explanations of phenomena to design solutions well prepares K-12 students for college and careers.

Browse Next Gen Engineering Design Aligned Curriculum


Mathematical model

A mathematical model is an abstract model that uses mathematical language to describe the behaviour of a system.

Mathematical models are used particularly in the natural sciences and engineering disciplines (such as physics, biology, and electrical engineering) but also in the social sciences (such as economics, sociology and political science) physicists, engineers, computer scientists, and economists use mathematical models most extensively.

Eykhoff (1974) defined a mathematical model as 'a representation of the essential aspects of an existing system (or a system to be constructed) which presents knowledge of that system in usable form'.

Mathematical models can take many forms, including but not limited to dynamical systems, statistical models, differential equations, or game theoretic models.

These and other types of models can overlap, with a given model involving a variety of abstract structures.

There are six basic groups of variables: decision variables, input variables, state variables, exogenous variables, random variables, and output variables.

Since there can be many variables of each type, the variables are generally represented by vectors.

Mathematical modelling problems are often classified into black box or white box models, according to how much a priori information is available of the system.

A black-box model is a system of which there is no a priori information available.

A white-box model (also called glass box or clear box) is a system where all necessary information is available.

Practically all systems are somewhere between the black-box and white-box models, so this concept only works as an intuitive guide for approach.

Usually it is preferable to use as much a priori information as possible to make the model more accurate.


2.1: Models in Science and Engineering


On-Demand Support

800-863-3496, opt. 1, opt. 1
Mon-Fri 6:00 AM-10:00 PM
Or e-mail us: [email protected]

Resources

Additional Info


Tech Services

UEN Security Office
801-585-9888

Technical Services Support Center (TSSC)
800-863-3496
Staff Directory

Projects

Network Groups

Network Tools

Information

Eccles Broadcast Center
101 Wasatch Drive
Salt Lake City, UT 84112

(800) 866-5852
(801) 585-6105 (fax)

UEN Governance

Administration
(801) 585-6013
Org Chart

Instructional Services
(800) 866-5852
Org Chart

Technical Services
(800) 863-3496
Org Chart

Utah Science with Engineering Education Standards

Utah s Science and Engineering Education (SEEd) standards were written by Utah educators and scientists, using a wide array of resources and expertise. A great deal is known about good science instruction. The writing team used sources including A Framework for K 12 Science Education 1 , the Next Generation Science Standards 2 , and related works to craft research-based standards for Utah. These standards were written with students in mind, including developmentally appropriate progressions that foster learning that is simultaneously age-appropriate and enduring. The aim was to address what an educated citizenry should know and understand to embrace the value of scientific thinking and make informed decisions. The SEEd standards are founded on what science is, how science is learned, and the multiple dimensions of scientific work.

Principles of Scientific Literacy

Science is a way of knowing, a process for understanding the natural world. Engineering applies the fields of science, technology, and mathematics to produce solutions to real-world problems. The process of developing scientific knowledge includes ongoing questioning, testing, and refinement of ideas when supported by empirical evidence. Since progress in modern society is tied so closely to this way of knowing, scientific literacy is essential for a society to be engaged in political and economic choices on personal, local, regional, and global scales. As such, the Utah SEEd standards are based on the following essential elements of scientific literacy.

Science is valuable, relevant, and applicable.
Science produces knowledge that is inherently important to our society and culture. Science and engineering support innovation and enhance the lives of individuals and society. Science is supported from and benefited by an equitable and democratic culture. Science is for all people, at all levels of education, and from all backgrounds.

Science is a shared way of knowing and doing.
Science learning experiences should celebrate curiosity, wonder, skepticism, precision, and accuracy. Scientific habits of mind include questioning, communicating, reasoning, analyzing, collaborating, and thinking critically. These values are shared within and across scientific disciplines, and should be embraced by students, teachers, and society at large.

Science is principled and enduring.
Scientific knowledge is constructed from empirical evidence therefore, it is both changeable and durable. Science is based on observations and inferences, an understanding of scientific laws and theories, use of scientific methods, creativity, and collaboration. The Utah SEEd standards are based on current scientific theories, which are powerful and broad explanations of a wide range of phenomena they are not simply guesses nor are they unchangeable facts. Science is principled in that it is limited to observable evidence. Science is also enduring in that theories are only accepted when they are robustly supported by multiple lines of peer reviewed evidence. The history of science demonstrates how scientific knowledge can change and progress, and it is rooted in the cultures from which it emerged. Scientists, engineers, and society, are responsible for developing scientific understandings with integrity, supporting claims with existing and new evidence, interpreting competing explanations of phenomena, changing models purposefully, and finding applications that are ethical.

Principles of Science Learning

Just as science is an active endeavor, students best learn science by engaging in it. This includes gathering information through observations, reasoning, and communicating with others. It is not enough for students to read about or watch science from a distance learners must become active participants in forming their ideas and engaging in scientific practice. The Utah SEEd standards are based on several core philosophical and research-based underpinnings of science learning.

Science learning is personal and engaging.
Research in science education supports the assertion that students at all levels learn most when they are able to construct and reflect upon their ideas, both by themselves and in collaboration with others. Learning is not merely an act of retaining information but creating ideas informed by evidence and linked to previous ideas and experiences. Therefore, the most productive learning settings engage students in authentic experiences with natural phenomena or problems to be solved. Learners develop tools for understanding as they look for patterns, develop explanations, and communicate with others. Science education is most effective when learners invests in their own sense-making and their learning context provides an opportunity to engage with real-world problems.

Science learning is multi-purposed.
Science learning serves many purposes. We learn science because it brings us joy and appreciation but also because it solves problems, expands understanding, and informs society. It allows us to make predictions, improve our world, and mitigate challenges. An understanding of science and how it works is necessary in order to participate in a democratic society. So, not only is science a tool to be used by the future engineer or lab scientist but also by every citizen, every artist, and every other human who shares an appreciation for the world in which we live.

All students are capable of science learning.
Science learning is a right of all individuals and must be accessible to all students in equitable ways. Independent of grade level, geography, gender, economic status, cultural background, or any other demographic descriptor, all K 12 students are capable of science learning and science literacy. Science learning is most equitable when students have agency and can engage in practices of science and sense-making for themselves, under the guidance and mentoring of an effective teacher and within an environment that puts student experience at the center of instruction. Moreover, all students are capable learners of science, and all grades and classes should provide authentic, developmentally appropriate science instruction.

Three Dimensions of Science

Science is composed of multiple types of knowledge and tools. These include the processes of doing science, the structures that help us organize and connect our understandings, and the deep explanatory pieces of knowledge that provide predictive power. These facets of science are represented as three dimensions of science learning, and together these help us to make sense of all that science does and represents. These include science and engineering practices, crosscutting concepts, and disciplinary core ideas. Taken together, these represent how we use science to make sense of phenomena, and they are most meaningful when learned in concert with one another. These are described in A Framework for K 12 Science Education, referenced above, and briefly described here:

Science and Engineering Practices (SEPs):
Practices refer to the things that scientists and engineers do and how they actively engage in their work. Scientists do much more than make hypotheses and test them with experiments. They engage in wonder, design, modeling, construction, communication, and collaboration. The practices describe the variety of activities that are necessary to do science, and they also imply how scientific thinking is related to thinking in other subjects, including math, writing, and the arts. For a further understanding of science and engineering practices see Chapter 3 in A Framework for K 12 Science Education.

Crosscutting Concepts (CCCs):
Crosscutting concepts are the organizing structures that provide a framework for assembling pieces of scientific knowledge. They reach across disciplines and demonstrate how specific ideas are united into overarching principles. For example, a mechanical engineer might design some process that transfers energy from a fuel source into a moving part, while a biologist might study how predators and prey are interrelated. Both of these would need to model systems of energy to understand how all of the features interact, even though they are studying different subjects. Understanding crosscutting concepts enables us to make connections among different subjects and to utilize science in diverse settings. Additional information on crosscutting concepts can be found in Chapter 4 of A Framework for K-12 Science Education.

Disciplinary Core Ideas (DCIs):
Core ideas within the SEEd Standards include those most fundamental and explanatory pieces of knowledge in a discipline. They are often what we traditionally associate with science knowledge and specific subject areas within science. These core ideas are organized within physical, life, and earth sciences, but within each area further specific organization is appropriate. All these core ideas are described in chapters 5 through 8 in the K 12 Framework text, and these are employed by the Utah SEEd standards to help clarify the focus of each strand in a grade level or content area.

Even though the science content covered by SEPs, CCCs, and DCIs is substantial, the Utah SEEd standards are not meant to address every scientific concept. Instead, these standards were written to address and engage in an appropriate depth of knowledge, including perspectives into how that knowledge is obtained and where it fits in broader contexts, for students to continue to use and expand their understandings over a lifetime.

Articulation of SEPs, CCCs, and DCIs

Asking questions or defining problems:
Students engage in asking testable questions and defining problems to pursue understandings of phenomena.

Developing and using models:
Students develop physical, conceptual, and other models to represent relationships, explain mechanisms, and predict outcomes.

Planning and carrying out investigations:
Students plan and conduct scientific investigations in order to test, revise, or develop explanations.

Analyzing and interpreting data:
Students analyze various types of data in order to create valid interpretations or to assess claims/conclusions.

Using mathematics and computational thinking:
Students use fundamental tools in science to compute relationships and interpret results.

Constructing explanations and designing solutions:
Students construct explanations about the world and design solutions to problems using observations that are consistent with current evidence and scientific principles.

Engaging in argument from evidence:
Students support their best explanations with lines of reasoning using evidence to defend their claims.

Obtaining, evaluating, and communicating information:
Students obtain, evaluate, and derive meaning from scientific information or presented evidence using appropriate scientific language. They communicate their findings clearly and persuasively in a variety of ways including written text, graphs, diagrams, charts, tables, or orally.

Patterns:
Students observe patterns to organize and classify factors that influence relationships

Cause and effect:
Students investigate and explain causal relationships in order to make tests and predictions.

Scale, proportion, and quantity:
Students compare the scale, proportions, and quantities of measurements within and between various systems.

Systems and system models:
Students use models to explain the parameters and relationships that describe complex systems.

Energy and matter:
Students describe cycling of matter and flow of energy through systems, including transfer, transformation, and conservation of energy and matter.

Structure and function:
Students relate the shape and structure of an object or living thing to its properties and functions.

Stability and change:
Students evaluate how and why a natural or constructed system can change or remain stable over time.

Physical Sciences:
(PS1) Matter and Its Interactions
(PS2) Motion and Stability: Forces and Interactions
(PS3) Energy
(PS4) Waves

Life Sciences:
(LS1) Molecules to Organisms
(LS2) Ecosystems
(LS3) Heredity
(LS4) Biological Evolution

Earth and Space Sciences:
(ESS1) Earth s Place in the Universe
(ESS2) Earth s Systems
(ESS3) Earth and Human Activity

Engineering Design:
(ETS1.A) Defining and Delimiting an Engineering Problem
(ETS1.B) Developing Possible Solutions
(ETS1.C) Optimizing the Design Solution

Organization of Standards

The Utah SEEd standards are organized into strands which represent significant areas of learning within grade level progressions and content areas. Each strand introduction is an orientation for the teacher in order to provide an overall view of the concepts needed for foundational understanding. These include descriptions of how the standards tie together thematically and which DCIs are used to unite that theme. Within each strand are standards . A standard is an articulation of how a learner may demonstrate their proficiency, incorporating not only the disciplinary core idea but also a crosscutting concept and a science and engineering practice. While a standard represents an essential element of what is expected, it does not dictate curriculum it only represents a proficiency level for that grade. While some standards within a strand may be more comprehensive than others, all standards are essential for a comprehensive understanding of a strand s purpose.

The standards of any given grade or course are not independent. SEEd standards are written with developmental levels and learning progressions in mind so that many topics are built upon from one grade to another. In addition, SEPs and CCCs are especially well paralleled with other disciplines, including English language arts, fine arts, mathematics, and social sciences. Therefore, SEEd standards should be considered to exist not as an island unto themselves, but as a part of an integrated, comprehensive, and holistic educational experience.

Each standard is framed upon the three dimensions of science to represent a cohesive, multi-faceted science learning outcome.

  • Within each SEEd Standard Science and Engineering Practices are bolded .
  • Crosscutting Concepts are underlined.
  • Disciplinary Core Ideas are added to the standard in normal font with the relevant DCIs codes from the K 12 Framework (indicated in parentheses after each standard) to provide further clarity.
  • Standards with specific engineering expectations are italicized.
  • Many standards contain additional emphasis and example statements that clarify the learning goals for students.
    • Emphasis statements highlight a required and necessary part of the student learning to satisfy that standard.
    • Example statements help to clarify the meaning of the standard and are not required for instruction.

    An example of a SEEd standard:

    • Standard K.2.4 Design and communicate a solution to address the effects that living things (plants and animals, including humans) experience while trying to survive in their surroundings. Define the problem by asking questions and gathering information, convey designs through sketches, drawings, or physical models, and compare designs. Emphasize students working from a plant, animal, or human perspective. Examples could include a plant growing to get more sunlight, a beaver building a dam, or humans caring for the Earth by reusing and recycling natural resources. (ESS3.C, ETS1.A, ETS1.B, ETS1.C)

    Each part of the above SEEd standard is identified in the following diagram:

    Goal of the SEEd Standards

    The Utah SEEd Standards is a research-grounded document aimed at providing accurate and appropriate guidance for educators and stakeholders. But above all else, the goal of this document is to provide students with the education they deserve, honoring their abilities, their potential, and their right to utilize scientific thought and skills for themselves and the world that they will build.

    1 National Research Council. 2012. A Framework for K 12 Science Education: Practices, Crosscutting Concepts, and Core Ideas. Washington, DC: The National Academies Press. https://doi.org/10.17226/13165. This consensus research document and its chapters are referred to throughout this document as a research basis for much of Utah s SEEd standards.

    2 Most Utah SEEd Standards are based on the Next Generation Science Standards (NGSS Lead States. 2013. Next Generation Science Standards: For States, By States. Washington, DC: The National Academies Press) http://www. nextgenscience.org

    The third-grade SEEd standards provide a framework for students to analyze and interpret data to reveal patterns that indicate typical weather conditions expected during a particular season. Students develop and use models to describe changes that organisms go through during their life cycle. Students plan and carry out investigations that provide evidence of the effects of balanced and unbalanced forces on the motion of an object. Additionally, students design solutions to problems that exist in these areas.

    Core Standards of the Course

    Strand 3.1: WEATHER AND CLIMATE PATTERNS
    Weather is a minute-by-minute, day-by-day variation of the atmosphere s condition on a local scale. Scientists record patterns of weather across different times and areas so that they can make weather forecasts. Climate describes a range of an area s typical weather conditions and the extent to which those conditions vary over a long period of time. A variety of weatherrelated hazards result from natural processes. While humans cannot eliminate natural hazards, they can take steps to reduce their impact.

    Standard 3.1.1
    Analyze and interpret data to reveal patterns that indicate typical weather conditions expected during a particular season. Emphasize students gathering data in a variety of ways and representing data in tables and graphs. Examples of data could include temperature, precipitation, or wind speed. (ESS2.D)

    Standard 3.1.2
    Obtain and communicate information to describe climate patterns in different regions of the world. Emphasize how climate patterns can be used to predict typical weather conditions. Examples of climate patterns could be average seasonal temperature and average seasonal precipitation. (ESS2.D)

    Standard 3.1.3
    Design a solution that reduces the effects of a weather-related hazard. Define the problem, identify criteria and constraints, develop possible solutions, analyze data from testing solutions, and propose modifications for optimizing a solution. Examples could include barriers to prevent flooding or wind-resistant roofs. (ESS3.B, ETS1.A, ETS1.B, ETS1.C)

    Strand 3.2: EFFECTS OF TRAITS ON SURVIVAL
    Organisms (plants and animals, including humans) have unique and diverse life cycles, but they all follow a pattern of birth, growth, reproduction, and death. Different organisms vary in how they look and function because they have different inherited traits. An organism s traits are inherited from its parents and can be influenced by the environment. Variations in traits between individuals in a population may provide advantages in surviving and reproducing in particular environments. When the environment changes, some organisms have traits that allow them to survive, some move to new locations, and some do not survive. Humans can design solutions to reduce the impact of environmental changes on organisms.

    Standard 3.2.1
    Develop and use models to describe changes that organisms go through during their life cycles. Emphasize that organisms have unique and diverse life cycles but follow a pattern of birth, growth, reproduction, and death. Examples of changes in life cycles could include how some plants and animals look different at different stages of life or how other plants and animals only appear to change size in their life. (LS1.B)

    Standard 3.2.2
    Analyze and interpret data to identify patterns of traits that plants and animals have inherited from parents. Emphasize the similarities and differences in traits between parent organisms and offspring and variation of traits in groups of similar organisms. (LS3.A, LS3.B)

    Standard 3.2.3
    Construct an explanation that the environment can affect the traits of an organism. Examples could include that the growth of normally tall plants is stunted with insufficient water or that pets given too much food and little exercise may become overweight. (LS3.B)

    Standard 3.2.4
    Construct an explanation showing how variations in traits and behaviors can affect the ability of an individual to survive and reproduce. Examples of traits could include large thorns protecting a plant from being eaten or strong smelling flowers to attracting certain pollinators. Examples of behaviors could include animals living in groups for protection or migrating to find more food. (LS2.D, LS4.B)

    Standard 3.2.5
    Engage in argument from evidence that in a particular habitat (system) some organisms can survive well, some survive less well, and some cannot survive at all. Emphasize that organisms and habitats form systems in which the parts depend upon each other. Examples of evidence could include needs and characteristics of the organisms and habitats involved such as cacti growing in dry, sandy soil but not surviving in wet, saturated soil. (LS4.C)

    Standard 3.2.6
    Design a solution to a problem caused by a change in the environment that impacts the types of plants and animals living in that environment. Define the problem, identify criteria and constraints, and develop possible solutions. Examples of environmental changes could include changes in land use, water availability, temperature, food, or changes caused by other organisms. (LS2.C, LS4.D, ETS1.A, ETS1.B, ETS1.C)

    Strand 3.3: FORCE AFFECTS MOTION
    Forces act on objects and have both a strength and a direction. An object at rest typically has multiple forces acting on it, but they are balanced, resulting in a zero net force on the object. Forces that are unbalanced can cause changes in an object s speed or direction of motion. The patterns of an object s motion in various situations can be observed, measured, and used to predict future motion. Forces are exerted when objects come in contact with each other however, some forces can act on objects that are not in contact. The gravitational force of Earth, acting on an object near Earth s surface, pulls that object toward the planet s center. Electric and magnetic forces between a pair of objects can act at a distance. The strength of these non-contact forces depends on the properties of the objects and the distance between the objects.

    Standard 3.3.1
    Plan and carry out investigations that provide evidence of the effects of balanced and unbalanced forces on the motion of an object. Emphasize investigations where only one variable is tested at a time. Examples could include an unbalanced force on one side of a ball causing it to move and balanced forces pushing on a box from both sides producing no movement. (PS2.A, PS2.B)

    Standard 3.3.2
    Analyze and interpret data from observations and measurements of an object s motion to identify patterns in its motion that can be used to predict future motion. Examples of motion with a predictable pattern could include a child swinging on a swing or a ball rolling down a ramp. (PS2.A, PS2.C)

    Standard 3.3.3
    Construct an explanation that the gravitational force exerted by Earth causes objects to be directed downward, toward the center of the spherical Earth. Emphasize that "downward" is a local description depending on one s position on Earth. (PS2.B)

    Standard 3.3.4
    Ask questions to plan and carry out an investigation to determine cause and effect relationships of electric or magnetic interactions between two objects not in contact with each other. Emphasize how static electricity and magnets can cause objects to move without touching. Examples could include the force an electrically charged balloon has on hair, how magnet orientation affects the direction of a force, or how distance between objects affects the strength of a force. Electrical charges and magnetic fields will be taught in Grades 6 through 8. (PS2.B)

    Standard 3.3.5
    Design a solution to a problem in which a device funkcie by using scientific ideas about magnets. Define the problem, identify criteria and constraints, develop possible solutions using models, analyze data from testing solutions, and propose modifications for optimizing a solution. Examples could include a latch or lock used to keep a door shut or a device to keep two moving objects from touching each other. (PS2.B, ETS1.A, ETS1.B, ETS1.C)

    These materials have been produced by and for the teachers of the State of Utah. Copies of these materials may be freely reproduced for teacher and classroom use. When distributing these materials, credit should be given to Utah State Board of Education. These materials may not be published, in whole or part, or in any other format, without the written permission of the Utah State Board of Education, 250 East 500 South, PO Box 144200, Salt Lake City, Utah 84114-4200.