Методика «Часы»
Цель: изучение восприятия пространственных характеристик.
Стимульный материал см. в приложении 2.
Инструкция. Определите, какое время показывают часы. Результат запишите в тетрадь. Время работы: 10 минут.
Обработка результатов. Подсчитайте по ключу (табл. 2) число правильных решений (ответов).
Таблица 2
Ключ к методике «Часы»
1 | 11.45 | 12.25 | 9.40 | 5.15 | 6.15 | |
2 | 8.30 | 12.50 | 12.25 | 6.45 | 4.00 | 10.40 |
3 | 3.10 | 1.50 | 8.20 | 4.05 | 7.45 | 3.10 |
4 | 10.05 | 8.25 | 1. 05 | 2.35 | 3.20 | 6.50 |
5 | 7.20 | 4.50 | 2.30 | 7.55 | 1.45 | |
6 | 7.20 | 9.35 | 11.00 | 5.10 | 9.30 | 5.55 |
7 | 9. 00 | 10.10 | 2.00 | 12.15 | 11.40 | 6.40 |
Интерпретация результатов. Соотнесите свой результат со стандартной шкалой баллов (табл. 3), в которой максимальный балл показывает наивысший уровень развития восприятия, а минимальный балл соответственно, минимальный его уровень.
Таблица 3
Оценочная шкала к методике «Часы»
Оценка в Баллах | 9 | 8 | 7 | 6 | 5 | 4 | 3 | 2 | 1 |
Кол-во правильных ответов | 37 | 34–36 | 30–33 | 25–29 | 20–24 | 15–19 | 8–14 | 4–7 | 3 |
Уровень развития восприятия | Очень высо-кий | Высо-кий | Выше средне-го | Средний | Ниже среднего | Низкий | Очень низ-кий |
Цель: изучение восприятия пространственных характеристик.
Стимульный материал см. в приложении 3.
Инструкция. Определите, какое направление показывает компас Результат запишите в тетрадь. Время работы: 10 минут.
Обработка результатов. Подсчитайте по ключу (табл. 4) число правильных решений (ответов).
Таблица 4
Ключ к методике «Компас»
1 | СВ | Ю | СВ | СЗ | СВ |
2 | З | Ю | ЮЗ | Ю | ЮЗ |
3 | З | С | Ю | СВ | С |
4 | СВ | Ю | СЗ | СВ | ЮВ |
5 | З | В | В | СЗ | С |
6 | СЗ | ЮЗ | СЗ | ЮВ | З |
7 | З | ЮВ | ЮВ | В | С |
8 | СВ | З | Ю | ЮВ | ЮЗ |
9 | ЮЗ | ЮВ | ЮВ | З | З |
10 | Ю | ЮЗ | ЮЗ | ЮВ | З |
Интерпретация результатов. Соотнесите свой результата со стандартной шкалой баллов (табл.5), в которой максимальный балл показывает наивысший уровень развития восприятия, а минимальный балл соответственно, минимальный его уровень.
Таблица 5
Оценочная шкала к методике «Компас»
Оценка в баллах | 9 | 8 | 7 | 6 | 5 | 4 | 3 | 2 | 1 |
Кол-во правильных ответов | 36 | 35–34 | 33–32 | 31–28 | 27–24 | 23–20 | 19–16 | 15–12 | 11 |
Уровень развития восприятия | Очень высокий | Высо-кий | Выше сред-него | Средний | Ниже среднего | Низкий | Очень низкий |
ПАМЯТЬ
Цель занятия
1. Закрепление и углубление знаний по теории памяти.
2. Изучение индивидуальных особенностей памяти.
Формы работы на занятии
1. Ответы на вопросы по теме; обсуждение основных понятий и терминов.
2. Решение психологических задач.
3. Проведение опытов, демонстрирующих некоторые общие закономерности памяти (связь с мышлением, зависимость запечатления от значимости и других характеристик материала и др.).
4. Проведение диагностических опытов с применением методик «Числовые ряды», «Словесные ряды», «КНОП-1» и др.
Ответьте на вопросы
1. Что такое память?
2. Каковы основные процессы и виды памяти?
3. Какие факторы определяют продуктивность непроизвольного и произвольного видов памяти?
4. От чего зависит сохранение информации в памяти?
5. Каким может быть забывание? Что влияет на забывание?
6. Каковы формы воспроизведения?
7. Можно ли управлять памятью? Как?
Обсудите и запомните основные термины и понятия по теме
Амнезия – потеря, отсутствие памяти.
Мнемоника – совокупность приемов, облегчающих запоминание.
Память оперативная – вид памяти, проявляющейся в ходе выполнения определенной деятельности.
Память смысловая – вид памяти, основанной на установлении в запоминаемом материале смысловых связей.
Проактивное торможение – ухудшение воспроизведения материала под влиянием деятельности, предшествующей заучиванию.
Ретроактивное торможение – ухудшение воспроизведения материала под влиянием деятельности, следующей за заучиванием.
Реминисценция – отсроченное воспроизведение образа при повторном восприятии объекта.
Эйдетизм – зрительная память, долго сохраняющая яркий образ со всеми деталями воспринятого.
Решите задачи
ЗАДАЧА 1
Какой общий психологический механизм памяти лежит в основе описанных фактов?
А. В известном рассказе А..Л. Чехова «Лошадиная фамилия» говорится о том, что исчезнувшая из памяти фамилия Овсов всплыла снова, как только доктор напомнил о продаже овса.
Б. Девочка Маша, персонаж рассказа А.П. Чехова «Мальчики» , взглядывая на Чечевицына задумывалась и говорила со вздохом: «Когда пост, няня говорит, что надо кушать горох и чечевицу». Или вспоминала при этом: «А у нас чечевицу вчера готовили ».
Способности восприятия (перцептивные процессы) — Восприятие пространственных признаков. Методика компаса | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Психодиагностика психолога в школе — Диагностика эмоциональной и личностной сферы | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Страница 2 из 7
1.5. Восприятие пространственных признаков. Методика «компаса»
Оценка выводится по таблице.
1. 6. Методика «часы»
Стимульный материал При работе со стендом каждая картинка представляется на 12 сек (по определенной программе) и в первом и во втором случае обследуемые пишут номера заданий и ответ, например: 3—11 ч 15 мин; 4 — 21 ч 20 мин. Оценка результатов При работе с бланками оценка выводится по таблице.
При работе со стендом оценки (как и в случае использования плаката вместо бланков) облегчаются на 2 ответа (9 баллов — 35 правильных ответов; 8 баллов — 32 — 34 и т. д.). 1.7. Методика изучения плоскостного и объемного глазомераПредлагается 8 карточек с геометрическими фигурами (см. рис. 1, уменьшенный в 2 раза). На каждой карточке — две фигуры, различающиеся только размерами. Необходимо определить, во сколько раз первая фигура больше второй. Подсчитывается количество правильных ответов. 1.8. Тест «Разрезные картинки»
1.9. Тест «Коробочка форм»
1.10. Тест «Найди квадрат»
Рис. 1 1.11. Тест «Найди одинаковые фигуры»
Оценка результатов
1.13. Тест «Овощи и фрукты»
К рис. 1: фиолетовая, оранжевая, зеленая и розовая цветные карточки.
<< Предыдущая — Следующая >> |
Пространственный анализ в ArcGIS Pro — ArcGIS Pro
Пространственный анализ позволяет решать сложные задачи, связанные с местоположением, исследовать и понимать данные с географической точки зрения, определять взаимосвязи, обнаруживать и количественно определять закономерности, оценивать тенденции, а также делать прогнозы и принимать решения. Пространственный анализ выходит за рамки картографирования и позволяет изучать характеристики мест и отношения между ними. Пространственный анализ открывает новые перспективы для принятия решений.
Используя пространственный анализ, вы можете комбинировать информацию из многих источников и получать новую информацию, применяя набор пространственных операторов. Этот набор инструментов пространственного анализа позволяет вам отвечать на сложные пространственные вопросы. Статистический анализ может определить, являются ли наблюдаемые закономерности значимыми. Вы можете анализировать различные слои, чтобы рассчитать пригодность места для определенного вида деятельности, и, используя анализ изображений, вы можете обнаружить изменения с течением времени. Эти инструменты позволяют решать важные вопросы и принимать решения, выходящие за рамки простого визуального анализа.
Вы можете использовать возможности анализа и геообработки в ArcGIS Pro, чтобы ответить на многие пространственные вопросы и выполнить пространственный анализ. Пространственный анализ в ArcGIS Pro расширен от 2D до 3D и во времени.
Типичный рабочий процесс пространственного анализа включает следующее:
- Сформулируйте вопрос, на который хотите ответить.
- Найдите и подготовьте данные с помощью обработки данных, чтобы подготовить их к анализу.
- Исследуйте данные на карте и с помощью диаграмм, чтобы лучше понять их.
- Выполните пространственный анализ, используя соответствующий инструмент или набор инструментов, чтобы ответить на вопрос.
- Повторите или автоматизируйте анализ с помощью моделирования и сценариев.
- Поделитесь результатами, чтобы сообщить о результатах или позволить другим повторить процесс.
Инжиниринг данных
Используя инжиниринг данных, вы можете исследовать, визуализировать, очищать и подготовьте свои данные. Процесс инженерии данных является общим первым шагом для многих рабочих процессов пространственного анализа и картирования. Представление Data Engineering и лента помогут вам лучше понять данные и подготовить их для рабочих процессов ГИС.
Узнайте больше об инженерии данных
Визуализация с помощью диаграмм
Визуализация данных с помощью диаграмм может выявить закономерности, тенденции, взаимосвязи и структуры данных, которые иначе было бы трудно увидеть в виде необработанных чисел в таблице. Интерпретируйте результаты анализа и сообщайте результаты с помощью диаграмм.
Точечная диаграмма показывает взаимосвязь между двумя переменными.
Узнайте больше о диаграммах
Пространственный анализ
Используя возможности пространственного анализа в ArcGIS Pro, вы можете выполнять следующие типы операций с географическими данными:
- Извлечение и наложение данных.
- Добавление и вычисление полей атрибутов.
- Суммировать и агрегировать данные.
- Расчет статистики.
- Моделируйте отношения и обнаруживайте закономерности.
Узнайте больше о геообработке
Узнайте больше о растровых функциях
Расширения для анализа
ArcGIS Pro включает следующие расширения для анализа, которые помогут вам ответить на специализированные пространственные вопросы:
- 3D Analyst — Анализ и создание 3D ГИС-данные и выполнить 3D операции на поверхности с использованием растров, TIN, ландшафтов и наборов данных LAS (лидар).
- Бизнес-аналитик — анализ тенденций рынка, включая анализ клиентов и конкурентов, оценку объекта и планирование территории.
- Geostatistical Analyst — анализирует и прогнозирует значения, связанные с пространственными или пространственно-временными явлениями.
- Image Analyst — интерпретируйте и используйте изображения, извлекайте и измеряйте признаки, а также выполняйте классификацию и обнаружение объектов с помощью машинного обучения.
- Network Analyst — Измеряйте расстояния и время в пути по сети, чтобы найти маршрут между несколькими точками, создать буферы времени в пути или зоны обслуживания и найти лучшие места для объектов, обслуживающих набор мест.
- Spatial Analyst — поиск наиболее подходящих местоположений, расчет расстояния и определение оптимальных путей с учетом стоимости проезда, анализ и интерполяция поверхностей, расчет плотности, проведение гидрологического анализа, статистический анализ и выполнение различных растровых математических операций.
Машинное обучение и искусственный интеллект
Машинное обучение относится к набору управляемых данными алгоритмов и методов, которые автоматизировать прогнозирование, классификацию и кластеризацию данных. Глубокое обучение является важным подмножеством машинного обучения. методы, которые используют искусственные нейронные сети для обучения на основе данных. Машинное обучение и глубокое обучение могут сыграть важную роль в решение пространственных задач в широком диапазоне областей применения, от классификация изображений по пространственному образцу обнаружения к многомерному предсказанию.
В дополнение к традиционных методов машинного обучения, ArcGIS Pro включает подмножество методов машинного обучения, которые по своей сути являются пространственными. Эти пространственные методы которые включают географию непосредственно в свои вычисления могут привести к лучшему пониманию. Пространственная составляющая часто принимает форму меры формы, плотности, смежности, пространственное распределение или близость. Как традиционные, так и по своей сути пространственное машинное обучение может сыграть важную роль в решении пространственные задачи, и ArcGIS Pro поддерживает их использование в ряде задач. способы.
Машинное обучение может потребовать больших вычислительных ресурсов и часто включает большие и сложные данные. Достижения в области хранения данных и параллельных и распределенных вычислений делают возможным решение проблем, связанных как с машинным обучением, так и с ГИС.
Следующие возможности и инструменты используют машинное и глубокое обучение:
- Набор инструментов Картирование кластеров и Моделирование пространственных отношений в наборе инструментов Пространственная статистика
- Набор инструментов Прогнозирование временных рядов в наборе инструментов Анализ пространственно-временных закономерностей
- Инструменты анализа объектов, таблиц и текста в наборе инструментов GeoAI
- Набор инструментов многомерного анализа и набор инструментов глубокого обучения в наборе инструментов Image Analyst
- Набор инструментов облака точек в наборе инструментов 3D Analyst
- Интерактивное обнаружение объектов на основе глубокого обучения инструмент
Аналитика больших данных
ArcGIS Pro включает инструменты, которые могут преобразовывать большие объемы пространственных данных в управляемую информацию. Используя параллельную обработку на одном компьютере или распределенную обработку с многоузловыми серверами, вы можете анализировать и получать ценные сведения из больших объемов данных, которые ранее были слишком большими или сложными.
Для анализа больших данных можно использовать следующие возможности и наборы инструментов:
- Набор инструментов GeoAnalytics Desktop предоставляет платформу параллельной обработки для анализа на настольном компьютере с использованием Spark. Благодаря агрегации, регрессии, обнаружению и кластеризации вы можете визуализировать, понимать и взаимодействовать с большими данными функций и таблиц. Эти инструменты работают с большими наборами данных и позволяют получить представление о данных с помощью шаблонов, тенденций и аномалий.
Узнайте больше о наборе инструментов GeoAnalytics Desktop
Инструменты в наборе инструментов Анализ движения в наборе инструментов Интеллект также используют Apache Spark.
- Набор инструментов GeoAnalytics Server предоставляет те же возможности, что и набор инструментов GeoAnalytics Desktop, но инструменты масштабируются для анализа еще больших наборов данных с использованием ArcGIS GeoAnalytics Server для распределения результатов анализа между несколькими серверными узлами.
Узнайте больше о наборе инструментов GeoAnalytics Server
- Набор инструментов Анализ растра содержит инструменты для выполнения растрового анализа сервисов изображений и других элементов портала, требующих больших вычислительных ресурсов. Большие коллекции изображений и растров можно обрабатывать с помощью растровой аналитики в ArcGIS Image Server, распределяя обработку между несколькими серверными узлами. Аналитические возможности включают обработку изображений, глубокое обучение, дистанционный анализ, анализ поверхности и интерполяцию, расчет плотности, гидрологический анализ, пространственный и временной анализ многомерных данных, а также статистические и математические операции.
Узнайте больше о наборе инструментов Raster Analysis
Узнайте больше о функциях анализа растров
Узнайте больше об анализе растров в Suitability Modeler
- Вы можете выполнять визуальный анализ и исследование больших данных в облачном хранилище данных или другом корпоративном источнике с помощью диаграмм .
Узнайте больше о создании диаграмм с источником больших данных
- Динамическое группирование больших данных и их отображение на карте для агрегирования и суммирования данных на лету без предварительной обработки.
Узнайте больше о группировании функций
Моделирование и сценарии
Экономьте время на повторяющихся задачах, минимизируйте количество ошибок и эффективно повторяйте анализ, создавая модели или сценарии. Затем превратите модель или скрипт в пользовательский инструмент. Используйте Python для сценариев рабочих процессов или создания моделей рабочих процессов с помощью ModelBuilder.
Модель ModelBuilder запускает несколько инструментов геообработки, используя выходные данные одного инструмента в качестве входных данных для другого инструмента.
Вы также можете добавить сторонние библиотеки с помощью Менеджера пакетов для расширения возможностей ArcGIS Pro.
- Узнайте больше о ModelBuilder
- Узнайте больше о Python
Совместное использование и совместная работа
Вы можете поделиться методологией анализа, а также данными, которые вы проанализировали в ArcGIS Pro, со своими коллегами, организацией или сообществом в виде пакетов геообработки или веб-инструменты. Благодаря этим общим инструментам анализа каждый может воспользоваться вашим опытом в области пространственного анализа, выполняя анализ самостоятельно.
Подробнее о совместном анализе
Похожие темы
Отзыв по этой теме?
Что такое пространственно-временной? Определение и сопутствующие часто задаваемые вопросы
Пространственно-временной Определение
Пространственно-временной или пространственно-временной относится к пространству и времени. Пространственное относится к пространству, а временное относится ко времени.
Часто задаваемые вопросы
Что такое пространственно-временной?
Пространственный относится к пространству. Темпоральное относится ко времени. Пространственно-временной или пространственно-временной анализ данных используется, когда данные собираются как в пространстве, так и во времени. Он описывает явление в определенном месте и в определенное время — например, перемещение судов через географическую область с течением времени (см. пример изображения выше). Человек использует пространственно-временные рассуждения для решения многоступенчатых задач, представляя, как объекты перемещаются в пространстве и времени.
Что такое пространственно-временной анализ данных?
Пространственно-временной анализ данных — это растущая область исследований, связанная с разработкой мощных вычислительных процессоров, таких как графические процессоры (GPU), которые используются для анализа больших данных. Пространственно-временные базы данных содержат данные, собранные как в пространстве, так и во времени, которые описывают явление в определенном месте и в определенный период времени.
Приложения для пространственно-временного анализа данных включают изучение биологии, экологии, метеорологии, медицины, транспорта и лесного хозяйства.
Визуализация и анализ пространственно-временных данных может быть сложной задачей, поскольку пространство имеет неограниченные направления — вверх, вниз, в стороны, на север, юг, восток, запад — а время может двигаться только вперед. Сочетание и оценка двух факторов пространства и времени может быть сложной задачей.
Данные могут давать разные результаты в зависимости от того, как определено пространство — почтовый индекс, переписной район или штат. Время также может давать противоречивые ответы в зависимости от того, измеряется ли оно в секундах, минутах, часах, днях или годах.
Основными задачами пространственно-временного анализа являются предсказание и описание.
Разница между временными и пространственными базами данных
Пространственная база данных хранит и позволяет запрашивать данные, определяемые геометрическим пространством. Многие пространственные базы данных могут представлять простые координаты, точки, линии и полигоны. Некоторые могут обрабатывать более сложные данные, такие как 3D-объекты, топологическое покрытие и линейные сети.
Темпоральная база данных хранит данные, относящиеся к прошлому, настоящему или будущему времени. Он может установить, в какое время определенные записи являются точными. Данные делятся на три типа:
- Время действия — период времени, когда факт верен в реальном мире.
- Время транзакции — период времени, когда факт, хранящийся в базе данных, был известен.
- Битемпоральные данные — объединяет действительное время и время транзакции.
Хранение и доступ к пространственным и временным данным необходимы в таких областях, как географические информационные системы, системы информации об окружающей среде и нейроинформатика. Пространственно-временная база данных фокусируется на данных, связанных с движущимися объектами.
Что такое пространственно-временное мышление?
Пространственно-временное мышление — это то, что человек или робот с искусственным интеллектом использует, чтобы понять, как предметы сочетаются друг с другом в пространстве. Это достигается путем представления пространственного паттерна. Это включает в себя визуализацию пошагового процесса и того, как объекты можно манипулировать в различные шаблоны.
Пространственно-временное мышление является ключом к решению проблем и организационным навыкам. Он используется в информатике, чтобы помочь роботам понимать и ориентироваться во времени и пространстве. Пространственно-временные рассуждения также используются в когнитивной психологии для изучения того, как разум обрабатывает свои знания о времени и пространстве.
Примеры пространственно-временных рассуждений
Некоторые примеры пространственно-временных рассуждений включают тесты пригодности при приеме на работу. Тесты пространственного мышления оценивают способность кандидата манипулировать, располагать и вращать объекты в своем воображении, не касаясь физических объектов. Тесты часто используются для технических инженеров и призывников.
Примеры пространственно-временных рассуждений в повседневной жизни включают использование карты или компаса, попадание в пробку во время вождения и определение того, сколько объектов может поместиться в коробке.
Пространственно-временные рассуждения применяются в сфере здравоохранения для определения наилучшего распределения и эффективности медицинской помощи. Пространственно-временной анализ может изучить закономерности болезни с течением времени и выявить что-либо необычное.
Пространственно-временное мышление также важно для развития искусственного интеллекта. Он имеет множество применений в обработке естественного языка, географических информационных системах, вычислительной биологии и интерпретации документов.