Fagstoff

Omarbeide data, modellere og programmere

Dette emnet handlar om bruk av modellar i biologi. Nokre av oppgåvene omfattar programmering med Python, men det er ingen føresetnad at du kan koding. Vi håper at du vil sjå nytta av fleire typar modellar når du skal omarbeide informasjon og innsamla data på mange fagområde innan biologi.

Ung kvinne står framfor vegg der eit stolpediagram blir vist. Foto.

Omarbeiding og presentasjon av store datamengder

Populasjonsutvikling hos lakseyngel. Graf.

Når du har gjort målingar i felt eller på laboratorium, kan du ha store datamengder som må omarbeidast for at dei skal gi meining. Dei må òg kunne presenterast på ein måte som er forståeleg for andre. Ei grafisk framstilling eller ein modell som summerer opp resultatet av arbeidet ditt, kan danne grunnlaget for å vurdere om hypotesen stemde eller ikkje.

Rekneark og grafar

Grafisk framstilling som viser dekningsgrad i ulike sjikt i gran- og furuskog. Graf. — Døme på grafisk framstilling av resultat frå ein ruteanalyse

Viss du har lagt målingane dine inn i eit rekneark, er det lett å lage grafar som kurver, stolpediagram eller sektordiagram. Du markerer berre kva data du ønskjer å framstille grafisk, og vel den typen graf som eignar seg best. Kanskje må du snu på tabellen for å byte verdiar mellom X- og Y-aksen.

Du kan òg hente inn fritt tilgjengelege data frå fleire forskingsinstitusjonar og frå Statistisk sentralbyrå. Desse kan du importere, omarbeide på eigen PC og bruke i ditt eige arbeid, men hugs å oppgi kjelde.

GeoGebra

GeoGebra har mange moglegheiter til å lage gode visuelle framstillingar av innplotta data, lage matematiske modellar, bruke regresjon for å finne funksjonar og mykje meir. Du finn meir om dette i ei oppgåve her. I tillegg finst det bakgrunnsstoff i matematikkfaga på NDLA.

Dataloggarar

Utsnitt av PC-skjerm med grafar som viser temperatur, lys og relativ fukt. Foto. — Graf frå datalogging i felt. Temperaturen stig og den relative fukta går ned når lyset aukar.

Dataloggarar er godt eigna til å samle store datamengder i korte tidsrom eller over lang tid. Når desse er kopla opp mot datamaskinen, kan du få fram mange eksakte opplysningar og lage grafiske framstillingar som er lette å omarbeide.

I dømet på biletet er det relativ fukt, temperatur og lys som er logga gjennom eit døgn. Sjå meir om Datalogging i naturfag (ndla.no).

Byggje modellar med SageModeler

Skjermdump som viser korleis du kan lage ei grafisk framstilling av datapunkt i programmet SageModeler. Foto.

Viss du klarer å lage ein modell av ein kompleks situasjon eller prosess, kan det bli mykje enklare å sjå korleis ulike faktorar påverkar kvarandre. Då må du først velje ut dei viktigaste faktorane og deretter utvide modellen. Programmet SageModeler inneheld nyttige verktøy som gjer denne prosessen enkel. Her kan du òg simulere effekten av endringar, lage grafiske framstillingar og mykje meir. På sida Produksjon i ein innsjø – lag ein modell (ndla.no) får du ei fin innføring i form av ein instruksjonsfilm, gode døme og oppgåver, slik at du etterpå kan bruke programmet til å lage eigne modellar.

Programmering

Til dette emnet har vi laga mange oppgåver der vi bruker Python-program. Oppgåvene er knytte til ulike fagområde i biologi og bruker programmering som eit viktig element for å studere faget. Sidan programma er ferdige til bruk, treng du ikkje å kunne kode sjølv for å ha utbytte av oppgåvene. Mange funksjonar er forklarte, slik at du kan gjere endringar i koden – og dermed teste ut effekten på til dømes smittespreiing og populasjonsutvikling.

Viss du har lyst til å lære programmering frå botnen av, eller repetere/lære enkelte kodar, vil vi anbefale grunnopplæringa frå naturfag:

Relatert innhald

Grunnopplæring i algoritmar og programmering

Nettside hos ndla.no

Grafar og store datasett i Python