Практическое задание для урока информатики профориентационной направленности - «Возраст байкальской нерпы: определяем по измерениям»

Автор: Клименко Нина Владимировна

Организация: МАОУ «СОШ №40 г.Улан-Удэ»

Населенный пункт: город Улан-Удэ

Задача «Возраст байкальской нерпы: определяем по измерениям»

Вы — стажёр в Байкальский Институт Природопользования СО РАН. Ваша задача — создать программу, которая по длине тела и весу нерпы определяет её возраст. Группы возраста нерпы:

• Детёныш — длина ≤ 70 см или вес ≤ 8 кг
• Подросток — длина 71–110 см и вес 9–40 кг
• Взрослая нерпа — длина ≥ 111 см и вес ≥ 41 кг

Исследователи Байкала заметили, что зимой нерпы набирают вес. Поэтому добавьте правило: если месяц наблюдения декабрь, январь или февраль, то к весу нерпы нужно прибавить 2 кг перед определением возраста.

Программа должна запросить у пользователя длину (в сантиметрах), вес (в килограммах) и номер месяца (1–12). Затем вывести возрастную группу.

Пример работы программы:

Определитель возрастной группы байкальской нерпы

Укажите длину нерпы (в см.): 85

Укажите вес нерпы (в кг.): 25

Укажите месяц (1–12): 7

Результат: Подросток

 

Цели: Закрепить навыки построения алгоритмов с ветвлениями и реализации их на языке программирования (Python) и в электронных таблицах – при решении прикладной задачи из области экологии и биологии. Научиться применять составные логические условия, учитывать сезонный фактор и сравнивать возможности различных средств ИТ для обработки данных.

Задачи работы:

Проанализировать предметную область: выделить входные параметры (длина, вес, месяц), правила группировки по возрасту и сезонную поправку.

Составить словесный алгоритм и блок-схему, отражающую все ветвления и приоритет условий.

Реализовать алгоритм в одном из предложенных инструментов (или в обоих, если позволяет время):

в среде программирования – с использованием условных операторов if-elif-else и логических связок;

в электронных таблицах – с помощью вложенных функций ЕСЛИ, И, ИЛИ и формул для корректировки веса.

Протестировать решение на наборе тестовых данных, включая пограничные значения (70 см, 8 кг, 111 см, 41 кг) и зимние/летние месяцы, чтобы убедиться в корректности логики.

Оформить вывод результатов в понятном пользователю виде (текстовое сообщение в программе или автоматически заполняемая ячейка в таблице).

Сравнить два подхода (если выполнялись оба) по критериям: скорость расчёта для одной записи, удобство обработки большого массива данных, наглядность промежуточных вычислений, простота отладки.

Сформулировать вывод о том, как учёт сезонных изменений влияет на определение возрастной группы, и какой инструмент предпочтительнее в разных рабочих ситуациях учёного-исследователя.

Планируемые образовательные результаты:

Предметные	Метапредметные	Личностные (профориентационные)
Знают синтаксис условных операторов в языке программирования и синтаксис логических функций в таблицах.	Умеют переводить текстовое условие в формализованный алгоритм и реализовывать его на разных платформах.	Понимают, что ИТ-специалисты в научных институтах применяют разные инструменты – от скриптов до таблиц – для анализа данных.
Умеют строить сложные логические выражения с and/or в коде и с И()/ИЛИ() в таблицах.	Развивают навыки отладки и тестирования на граничных условиях.	Формируют интерес к междисциплинарным областям (биоинформатика, экологический мониторинг, обработка полевых данных).
Понимают разницу между строгим и нестрогим сравнением, а также умеют применять абсолютные и относительные ссылки в таблицах.	Учатся работать с техническим заданием от «заказчика» и выбирать оптимальный инструмент под задачу.	Осознают социальную значимость сохранения экосистемы Байкала и роль цифровых технологий в экологических исследованиях.

Критерии оценки (для учителя) – универсальные для обоих вариантов:

• «3» – алгоритм работает для одного базового случая, но имеются ошибки в границах диапазонов или не учтена зимняя поправка.
• «4» – программа или таблица корректно определяет все три возрастные группы, но допускает неточность при пограничных значениях (например, не различает 70 см и 71 см). Сезонный учёт присутствует.
• «5» – полностью соответствует: все диапазоны и сезонный коэффициент реализованы верно, учтены равенства (≤, ≥), код/формулы содержат комментарии или пояснения, проведено тестирование на 4–5 примерах. Сделаны выводы.

 

 

Решение:

Вариант решения на Python

print("Определитель возрастной группы байкальской нерпы")
l = float(input('Укажите длину нерпы (в см.): '))
v = float(input('Укажите вес нерпы (в кг.): '))
month = int(input( 'Укажите месяц (1–12): '))
if month == 11 or month == 2 or month == 12:
v = v+2
print(f'(т.к. зимний месяц, добавляем к весу 2 кг.: {v} кг)')
if l <= 70 or v <= 8:
old = 'Детёныш'
elif 71 <= l <= 110 and 9 <= v <= 40:
old = 'Подросток'
elif l >= 111 and v >= 41:
old = 'Взрослая нерпа'
else:
old = 'Невозможно определить возраст (проверьте данные)'
print('Результат:', old)

 

 

 

Вариант решения в электронных таблицах

Длина (см)	Вес (кг)	Месяц (1-12)	Скорректированный вес	Возрастная группа
85	25	7	=B2+ЕСЛИ (ИЛИ(C2=12;C2=1;C2=2);2;0)	=ЕСЛИ(ИЛИ(A2<=70;D2<=8); "Детёныш"; ЕСЛИ(И(A2>=71;A2<=110; D2>=9;D2<=40); "Подросток"; ЕСЛИ(И(A2>=111;D2>=41); "Взрослая нерпа"; "Неопределено")))

 

В ячейку D2 записать формулу корректировки веса (зимняя добавка).

В ячейку E2 записать вложенную ЕСЛИ для определения группы.

 

Примеры:

Длина (в см.)	Вес (в кг.)	Месяц	Вес с коррекцией	Возрастная группа
85	25	7	25	Подросток
35	10	12	12	Детёныш
100	47	1	49	Сомнительные данные
114	46	11	46	Взрослая нерпа

 

Профориентация:

После выполнения задачи обсуждение:

• Кто в реальной жизни пользуется такими программами? (биологи, экологи, сотрудники заповедников на Байкале)
• Какие данные ещё нужны, чтобы точнее определять возраст? (зубы, генетический анализ, но это дорого; программа помогает делать быструю прикидку в полевых условиях)

 

Итоги: всего 10–15 строк кода — а уже решается реальная задача, с которой сталкиваются учёные на Байкале. Это и есть прикладная информатика.

Сотрудники Байкальского института природопользования часто работают в полевых условиях, где нет интернета и мощных ноутбуков. Но Excel (или даже бумажная таблица) есть у каждого. Умение быстро настроить простую таблицу с логическими формулами — это реальный навык для биостатистика, эколога-аналитика или лаборанта.