ОПЫТ РАЗРАБОТКИ И АПРОБАЦИИ ДИСТАНЦИОННОГО
УЧЕБНОГО КУРСА "ОСНОВЫ НАУЧНОЙ ВИЗУАЛИЗАЦИИ"
В НИЯУ МИФИ И ЕГО ФИЛИАЛАХ

 

Э. Крючков1
, В. Алексеев2, С. Ермаков3, Н. Гераскин1, А. Пасько4, В. Пилюгин1, Е. Маликова1, Е. Куликов1, А. Фалин1, А. Пешехонов2

1 НИЯУ МИФИ, Москва, Россия

2 СарФТИ НИЯУ МИФИ, Саров, Россия

3 ИАТЭ НИЯУ МИФИ, Обнинск, Россия

4 Британский национальный центр компьютерной анимации, Бормутский унивеситет, Великобритания

apasko@bournemouth.ac.uk, pilyugin@sv-journal.com, e_mal@inbox.ru, alex@falin.org

 

 

Оглавление

 

Аннотация

1. Введение

2. Общие сведения о 1-ом варианте учебной дисциплины “Основы научной визуализации”

3. Общие сведения о 2-ом варианте учебной дисциплины “Основы научной визуализации”

4. Заключение

Список литературы

           

 

Аннотация

 

Обучение специалистов в области компьютерной визуализации научных данных представляет собой актуальную задачу в плане подготовки современных инженерных и научных кадров. В статье излагаются вопросы такого обучения на примере физиков-ядерщиков магистратуры и аспирантуры НИЯУ МИФИ и информатиков специалитета СарФТИ НИЯУ МИФИ и ИАТЭ НИЯУ МИФИ. Рассматриваются вопросы разработки и апробации дистанционного учебного курса ”Основы научной визуализации” в НИЯУ МИФИ и его филиалах, даются описания лабораторных практикумов. Цель курса: изучение теоретических и практических основ анализа научных данных методом визуализации, ознакомление с основными характеристиками использования инструментальных программных средств 3ds Max и HyperFun для решения задач визуализации и приобретение практических навыков написания и отладки прикладных программ визуализации с использованием языка HyperFun и Maxscript.

 

Ключевые слова: анализ данных, научная визуализация, дистанционное обучение.

 

 

1. Введение

 

Программа повышения конкурентоспособности Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ» (НИЯУ МИФИ) предусматривает ряд стратегических инициатив для ликвидации разрывов между текущими и целевыми значениями показателей деятельности университета.

Одной из базовых стратегических инициатив является формирование «экспортного» портфеля образовательных программ и учебно-методических материалов, в том числе совместно с ведущими университетами и научными центрами, по приоритетным направлениям развития университета и трансформация образовательного процесса, обеспечивающая международную конкурентоспособность. В рамках данной стратегической инициативы предполагается внедрение новых образовательных программ совместно с ведущими иностранными и российскими университетами и научными организациями.

Анализ референтной группы университетов (Массачусетский Технологический Институт, Стэндфордский университет, Техасский A&M университет, Университет Цинхуа, Токийский институт технологий) позволил выделить у них наилучшие практики для использования в целевой модели НИЯУ МИФИ, в частности, использование дистанционных методов в образовательной деятельности.

В сфере информатизации целевая модель вуза предусматривает, в частности, переход к использованию дистанционных обучающих платформ, интегрированных в международную образовательную среду и коммуникаций со студентами. Дистанционное образование – это образование, которое полностью или частично осуществляется с помощью компьютеров и телекоммуникационных технологий и средств. Субъект дистанционного образования удален от педагога. Дистанционное образование осуществляется с преобладанием в учебном процессе дистанционных образовательных технологий, форм, методов и средств обучения, а также с использованием информации и образовательных массивов сети Интернет.правленной и колируемой

Дистанционное обучение способно повысить качество образования за счет активного использования образовательных ресурсов и увеличения доли самостоятельного освоения материала, причем последнее особенно важно, поскольку способствует выработке самостоятельности, ответственности, организованности – качеств, без которых невозможна успешная карьера.

Более того, дистанционная форма образования становится единственно возможной, когда преподаватель и обучаемый в силу объективных обстоятельств не могут одновременно находиться в учебной аудитории.

Одной из важных задач образования в НИЯУ МИФИ на сегодняшний день является обучение студентов, магистрантов и аспирантов в области анализа больших объемов сложных и разнообразных научных данных. Современным эффективным методом анализа таких данных является метод компьютерной визуализации этих данных, который находит широкое применение при проведении различных теоретических и экспериментальных исследованиях в научных центрах и университетах России и за рубежом. Этот метод анализа научных данных часто называют методом научной визуализации [1]. Эффективность этого метода наглядно и убедительно показана в многочисленных публикациях в издаваемом в НИЯУ МИФИ электронном журнале “Научная визуализация” (http://sv-journal.com).

 Научная визуализация прошла довольно длинный путь развития от простой визуализации функциональных зависимостей в виде графиков и изолиний до сложных методов объемной визуализации физических полей и компьютерной анимации глобальных изменений во Вселенной. Областями применения научной визуализации являются различные разделы физики, медицинские исследования, геология, метеорология и другие области [1].

 Можно сказать, что основная задача научной визуализации – это сделать невидимое видимым. Под невидимым понимаются как реальные, так и абстрактные объекты, непосредственно недоступные человеческому зрению. Реальный объект невидим, если он является "очень большим" (например галактика) или "очень маленьким" (например микро- и наноструктуры реального мира) . Абстрактный объект (например, функция многих переменных) невидим в силу своей нематериальной природы.

 Суть метода научной визуализации заключается в том, что исходным анализируемым данным ставится в соответствие некоторая их статическая или динамическая графическая интерпретация, которая визуально анализируется, а результаты анализа этой графической интерпретации (графических данных) затем истолковываются по отношению к исходным данным. Исходные данные, анализируемые методом научной визуализации, могут иметь различную природу. Наряду с этим, могут различаться и цели анализа исходных данных. Соответственно, могут различаться и используемые графические данные [2].

 Для того, что бы эффективно пользоваться этим методом при проведении научных исследований, необходимо знать теоретические основы этого метода и иметь практические навыки его использования. Эти знания и эти навыки должны формироваться в сознании будущего исследователя начиная со студенческой скамьи с привлечением ведущих российских и зарубежных специалистов.

 Так, в настоящее время в Национальном исследовательском ядерном университете “МИФИ” и его филиалов ведутся работы по формированию и апробации образовательных модулей в области обучения студентов-физиков и студентов-информатиков анализу различных научных данных методом научной визуализации. Эти работы ведутся на базе университетской учебно-научной лаборатории “Научная визуализация” совместно с рядом кафедр НИЯУ МИФИ и его филиалов. В этих работах принимает также участие Британский национальный центр компьютерной анимации при университете Борнмута [3].

В связи с этим разработка и апробация учебного курса “Основы научной визуализации”, в рамках которого используются дистанционные технологии, представляется важным направлением развития образовательного процесса студентов-ядерщиков и студентов-информатиков НИЯУ МИФИ.

 В ходе данных работ были разработаны и апробированы два варианта учебной дисциплины “Основы научной визуализации”.

 

 

2. Общие сведения о 1-ом варианте учебной дисциплины “Основы научной визуализации”

 

Целями освоения 1-ого варианта учебной дисциплины “Основы научной визуализации” являются: изучение теоретических основ анализа научных данных методом визуализации с использованием компьютеров, ознакомление с основными характеристиками инструментальных программных средств и приобретения практических навыков написания и отладки прикладных программ визуализации в среде 3ds Max с использованием языка Maxscript. 

Учебная дисциплина “Основы научной визуализации” является логическим дополнением курсов поvспециальности «Прикладная математика и информатика», дающая студентам теоретические знания и практические навыки по решению задач анализа научных данных методом визуализации с использованием компьютеров.

В результате освоения дисциплины студент должен:

1)  Знать: теоретические основы решения задач анализа научных данных методом визуализации с использованием компьютеров

2)  Уметь: решать задачи анализа научных данных методом визуализации с использованием компьютеров

3)  Владеть / быть в состоянии продемонстрировать решение задач анализа научных данных методом визуализации с использованием программного продукта 3ds Max.

 

Структура дисциплины:

 

Лекции и семинары
– 12 часов,

Лабораторные занятия
– 18 часов,

Самостоятельная работа
– 40 часов.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 70 часов, дисциплина преподается в течение одного семестра из расчета 2 часа в неделю.

Итоговая форма контроля – зачет

 

Содержание дисциплины:

 

Тема 1. Концепции и возможности анализа научных данных методом визуализации.

 

Что представляет собой научная визуализация? Теоретические основы анализа научных данных методом визуализации. Решение задач анализа научных данных методом визуализации с использованием компьютеров.

 

Тема 2. Инструментальные средства анализа научных данных методом визуализации.

 

Общие характеристики инструментальных средств. Программный продукт 3 ds Max. Программный продукт HyperFun. Пограммный продукт VTK.

 

Тема 3. Приложения анализа научных данных методом визуализации.

 

Введение. Комплекс инструментальных программных средств анализа научных данных методом визуализации. Прикладные программы.

 

Учебная дисциплина “Основы научной визуализации” преподается на базе LMS-системы. Работая с Web – учебником курса в рамках самостоятельной работы студенты изучают теоретические основы и приобретают практические навыки решения задач анализа научных данных методом визуализации с использованием компьютеров. Web-учебник расположен на сайте учебно-научной лаборатории (УНЛ) «Научная визуализация» - http://edu-cons.net/unl (раздел «Образование»). Web-учебник построен как расширенный справочник с большим числом графического иллюстративного материала. Читатель может ознакомиться с теоретической и практической частью курса, используя в качестве логина и пароля слово “paper”.

На первом (обзорном) лекционном занятии студентам демонстрируется слайд-фильм, содержащий разнообразные графические иллюстрации, полученные в ходе совместных работ учебно-научной лаборатории “Научная визуализация” и ряда кафедр НИЯУ МИФИ. Примеры слайдов показаны ниже.

 

Слайд 1.

 

Слайд 2.

 

Слайд 3.

 

Слайд 4.

 

В процессе обучения проводятся консультации со студентами с использованием сети интернет. В процессе изучения теоретической части курса студенты проходят 3 тестирования с использованием Web – учебника.

В качестве основной литературы, наряду с Web-учебником, студентам предлагается электронный учебник по 3ds Max, расположенный на сайте УНЛ «Научная визуализация» - http://edu-cons.net/unl (раздел «Образование»), в качестве дополнительной – издаваемый НИЯУ МИФИ научно-образовательный электронный журнал “Научная визуализация” (http://sv-journal.com).

 

Лабораторный практикум включает в себя выполнение 3-х заданий:

 

1.Изучить основные характеристики и приобрести практические навыки использования программного продукта 3D Studio MAX при помощи учебника по MAXScript, расположенного на сайте УНЛ «Научная визуализация» - http://edu-cons.net/unl в разделе «Образование», виртуальная аудитория).

2.Написать на языке MAXScript и отладить программу визуализации исходных физических данных (варианты исходных физических данных находятся на сайте УНЛ «Научная визуализация» - http://edu-cons.net/unl в разделе «Образование»).

3.Вариируя параметры программы визуализации, провести визуальный анализ исходных физических данных.

 

Данный вариант курса “Основы научной визуализации” был апробирован на студентах-информатиках Обнинского института атомной энергетики НИЯУ МИФИ и Саровского физико-технического института НИЯУ МИФИ. Курс преподавался в дистанционном режиме из московской площадки НИЯУ МИФИ.

 

 

3. Общие сведения о 2-ом варианте учебной дисциплины “Основы научной визуализации”.

 

Целями освоения 2-ого варианта учебной дисциплины “Основы научной визуализации” являются: изучение теоретических основ анализа научных данных методом визуализации с упором на многомерную визуализацию, ознакомление с основными характеристиками инструментальных программных средств и приобретения практических навыков написания и отладки прикладных программ визуализации с использованием языка HyperFun.

 

Структура курса

 

Лекции
– 16 часов,

Лабораторные работы
– 12 часов,

Самостоятельная работа
– 36 часов,

КСР
– 6 часов.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 70 часов, дисциплина преподается в течение одного семестра из расчета 2 часа в неделю.

Итоговая форма контроля – зачет

 

Содержание дисциплины в этом варианте:

 

Тема 1. Визуализация и визуальная аналитика.

 

Понятие научной визуализации и визуальной аналитики. Структура системы визуализации. Роль трехмерного и мрогомерного геометрическлго моделирования в процессе визуализации. Типы данных и соответствующие геометрические модели. Базовые и продвинутые методы визуализации. Объемная и многомерная визуализация.

 

Тема 2. Инструментальные средства геометрического моделирования и визуализации.

 

Общие характеристики языка HyperFun и инструментальных средств его поддержки. Программные продукты HyperFun for Windows и HyperFun Polygonizer по материалам доступным на сайте http://www.hyperfun.org

 

Тема 3. Практический анализ научных данных методом визуализации.

 

Лабораторный практикум включает в себя выполнение трех заданий:

 

1.Изучить основные характеристики и приобрести практические навыки использования HyperFun for Windows и продемонстрировать процесс интерактивной многомерной визуализации на выбранной функции многих переменных, заданной на языке HyperFun.

2.Написать на языке HyperFun и отладить программу визуализации исходных физических данных с помощью HyperFun Polygonizer. Исходными данными являются одно или несколько скалярных полей в табулированной форме (варианты исходных физических данных предоставляются преподавателем).

3.Варьируя параметры программ визуализации, провести визуальный анализ исходных физических данных.

 

Далее приведены примеры визуализации из лабораторного практикума. Типичный пример визуализации трехмерного скалярного поля с помощью набора изопверхностей с помощью HyperFun Polygonizer показан ниже.

 

Пример 1.

 

Пример визуализации трехмерного скалярного поля, зависящего от времени изаданного двумя массивами данных для разных моментов времени, показан ниже, где произведена интерполяция между соответствующими значениями поля, а само поле визуализируется с помощью наборов изоповерхностей на разные моменты впемени.

 

Пример 2.

 

Этот вариант курса “Основы научной визуализации” был апробирован на магистрантах и аспирантах кафедры “Теоретической и экспериментальной физики ядерных реакторов”. Курс преподавался в дистанционном режиме из Британского национального центра компьютерной анимации (Борнмутский унивеситет, Великобритания).

 

 

4. Заключение

 

Полученные в результате апробации курса “Основы научной визуализации” на группах студентов, магистрантов и аспирантов НИЯУ МИФИ и его филиалов позволяют сделать следующие выводы:

1.Разработанный курс в целом отвечает поставленной в нем задаче – изложение слушателям теоретических основ анализа научных данных методом компьютерной визуализации и приобретения ими практических навыков его использования;

2.У всех категорий слушателей – студентов, магистрантов и аспирантов – курс вызвал положительное и заинтересованное отношение, что, в частности, лишний раз является подтверждением известного суждения о предрасположенности людей творческих профессий (и в том числе студенческой аудитории НИЯУ МИФИ) к пространственно-образному мышлению, которому необходимо учить.

3.Актуальным является тиражирование этого курса на других кафедрах НИЯУ МИФИ и его филиалов с учетом их специфики.

 

 

Список литературы

 

1.Пасько А.А., Пилюгин В.В. Научная визуализация и ее применение в исследованиях наноструктур // Rusnanotech. Международный форум по нанотехнологиям. Сборник тезисов докладов научно-технических секций 2008. Москва. С. 189.

2.В.В.Пилюгин, Е.Е. Маликова, А.А. Пасько, В.Д. Аджиев Научная визуализация как метод анализа научных данных. М., НИЯУ МИФИ, Научная визуализация, т. 4, № 4, 2012, стр. 56-70. URL: http://sv-journal.com/2012-4/06.php?lang=ru

3.М.Н. Стриханов, Н.Н. Дегтяренко, В.В. Пилюгин, Е.Е. Маликова, Н.А. Матвеева, В.Д. Аджиев, А.А. Пасько. Опыт компьютерной визуализации наноструктур в НИЯУ МИФИ. М., НИЯУ МИФИ, Научная визуализация, т. 1, № 1, 2009, стр. 1-18. URL: http://sv-journal.com/2009-1/01.php?lang=ru

 

 

THE DEVELOPMENT AND TESTING OF DISTANCE EDUCATIONAL COURSE
"FUNDAMENTALS OF SCIENTIFIC VISUALIZATION" EXPERIENCE
AT NRNU "MEPHI" AND ITS BRANCH ESTABLISHMENTS

 

E. Kryuchkov1
, V. Alekseev2, S. Ermakov3, N. Geraskin1, A. Pasko4, V. Pilyugin1, E. Malikova1, E. Kulikov1, A. Falin1, A. Peshekhonov2

1 National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute), Moscow, Russian Federation

2 SarFTI NRNU "MEPhI", Sarov, Russian Federation

3 INPE NRNU "MEPhI", Dubna, Russian Federation

4 National Centre for Computer Animation, Bournemouth University, Bournemouth, United Kingdom

apasko@bournemouth.ac.uk, pilyugin@sv-journal.com, e_mal@inbox.ru, alex@falin.org

 

Abstract

 

Experts education in the field of scientific data visualization is an important problem in terms of modern science and engineering personnel training. The article presents such training issues on the example of graduate and postgraduate NRNU "MEPhI" nuclear physicists and informatics specialists of SarFTI NRNU "MEPhI" and INPE NRNU "MEPhI". The paper is considering issues of development and validation of distance learning course "Fundamentals of Scientific Visualization" in NRNU "MEPhI" and its branch establishments, descriptions of the laboratory workshops are given as well. Course aims: to study the theoretical and practical foundations for scientific data analyses by visualization method, introduction to the basic characteristics of the use of 3ds Max and HyperFun software tools for solving visualization problems and obtaining practical skills of writing and debugging applied visualization programs on HyperFun and Maxscript languages.

 

Key words: data analysis, scientific visualization, distance education.

 

References

 

1.A.A Pasko, V.V. Pilyugin. Scientific visualization and its application in studies of nanostructures. Rusnanotech. International Nanotechnology Forum. Abstracts of scientific and technical sections in 2008. Moscow. p. 189.

2.V. Pilyugin, E. Malikova, A. Pasko, V. Adzhiev. Scientific visualization as method of scientific data analysis. Scientific visualization, vol. 4, № 4, 2012, pp. 56-70. Available at: http://sv-journal.com/2012-4/06.php?lang=en

3.M. Strikhanov, N. Degtyarenko, V. Pilyugin, E. Malikova, M. Matveeva , V. Adzhiev, A. Pasko. Computer visualization of nanostructures experience at nrnu "MEPhI". Scientific visualization, vol. 1, № 1, 2009, pp. 1-18. Available at: http://sv-journal.com/2009-1/01.php?lang=en