Στο πλαίσιο του μαθήματος “Νέες Τεχνολογίες στη Διδακτική των Βιολογικών Επιστήμων”, διενεργήθηκε συνομιλία με το Chat gpt με στόχο την οργάνωση και σχεδίαση μιας προσομοίωσης που θα μπορεί να ενταχθεί σε ένα διερευνητικό φύλλο εργασίας. Ξεκίνησα τη συνομιλία με το Chat gpt, ρωτώντας το αν η απόδοσή του είναι καλύτερη στα αγγλικά έτσι ώστε να αποφασίσω σε ποια γλώσσα θα γίνει η συνομιλία. Η απάντηση που έδωσε ήταν η εξής:
Με βάση αυτή, αποφάσισα να συνομιλήσω μαζί του στα αγγλικά. Στη συνέχεια του ζήτησα να μου προτείνει θέματα βιολογίας στα οποία θα ήταν χρήσιμη μια προσομοίωση για την καλύτερη κατανόησή τους από μαθητές 12-13 ετών. Στο μυαλό μου είχα το θέμα της προσαρμογής των ζώων στο περιβάλλον τους, μέσω του καμουφλάζ, ωστόσο αποφάσισα να μην το περιορίσω και να του ζητήσω προτάσεις. Τα θέματα που μου πρότεινε ήταν τα εξής:
Certainly! For a biology topic that includes multiple parameters for students to manipulate in a simulation, ecosystem dynamics could be an excellent choice. Here are a few suggestions along those lines:
- Population Dynamics: Simulate the growth and interaction of different species within an ecosystem. Students can adjust parameters like birth rates, death rates, immigration, and emigration. This type of simulation can help students understand concepts such as carrying capacity, predator-prey relationships, and competition between species.
- Environmental Changes: Students can explore how changes in environmental factors such as temperature, pH, pollution levels, or the introduction of invasive species affect an ecosystem. This simulation can help demonstrate the fragility of ecosystems and the importance of environmental conservation.
- Food Webs and Energy Flow: A simulation that allows students to build and modify food webs can show how energy moves through an ecosystem. Parameters could include the addition or removal of species, changes in primary productivity, or alterations in consumer-resource dynamics.
- Evolutionary Adaptations: Simulate an environment where students can modify factors like mutation rate, selection pressure, and genetic drift to see how populations evolve over time. This could include simulations of antibiotic resistance in bacteria, or beak size variations in birds based on food availability.
- Disease Spread and Control: Simulate the spread of a pathogen within a population. Students could manipulate parameters such as transmission rate, recovery rate, vaccination rate, and public health interventions to see how these factors influence the spread of disease.
Επέλεξα το 5ο θέμα, της μετάδοσης ασθενειών το οποίο διδάσκεται στη Στ’ Δημοτικού, αλλά και στην Β’ Γυμνασίου. Μετά από συζήτηση το Chat gpt μου πρότεινε να χρησιμοποιήσω τη NetLogo για να σχεδιάσω την προσομοίωση μου. Δεδομένου ότι ήμουν εξοικειωμένη με τον προγραμματισμό και το περιβάλλον της NetLogo του ζήτησα να μου γράψει τον κώδικα για την προσομοίωση της μετάδοσης μιας ασθένειας στον πληθυσμό, με την συμπερίληψη τριών παραμέτρων: ασθένεια, ανάρρωση και ανοσία.
Με την καθοδήγησή του και την διόρθωση διάφορων λαθών στον κώδικα, προέκυψε η εξής προσομοίωση:
Πρόκειται για μια απλή προσομοίωση με δύο παραμετροποιήσεις έτσι ώστε να ικανοποιείται ο βαθμός διαδραστικότητας και ταυτόχρονα η ευκολία στη χρήση από μικρούς μαθητές. Η προσομοίωση ξεκινά με έναν αριθμό ατόμων οι οποίοι είναι αρχικά υγιείς (πράσινοι). Μια ασθένεια εισάγεται τυχαία στον πληθυσμό και κάποιοι από τους ανθρώπους μολύνονται (κόκκινοι). Οι κόκκινοι μπορούν να μεταδώσουν την ασθένεια στους πράσινους όταν βρίσκονται κοντά τους. Η πιθανότητα μετάδοσης της ασθένειας ελέγχεται από το slider “infectiousness”. Ο χρόνος ανάρρωσης των ασθενών (κόκκινων) ελέγχεται από το slider “recovery time”. Τα άτομα που έχουν αναρρώσει έχουν ανοσία και δεν μπορούν να ξανά κολλήσουν την ασθένεια. Όσοι έχουν ανοσία αναπαρίστανται με μπλε χρώμα.
Τέλος, το chat gpt μου παρείχε πληροφορίες για το πώς θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί η προσομοίωση αυτή σε εκπαιδευτικό πλαίσιο:
