От первого похода до проекта

по охране природы и экологическому краеведению
/Информационные технологии в проектной

деятельности/

Всероссийский конкурс методических материалов по дополнительному естественнонаучному образованию детей 2016г.

Номинация конкурса:
“Эколого-биологическая тематика”

Жанр – электронное пособие

357850 Ставропольский кр. ст. Курская, ул. Акулова 56, МОУ СОШ №1

Переверзева Елена Геннадьевна
учитель информатики

цикла, работающих с учащимися основной и средней школы.

Один из

принципов успешной деятельности  - делать всё с увлечением, поэтому у дополнительного образования есть огромный потенциал для развития личности. Здесь деятельность учащихся лежит в области их интересов и может быть направлена на будущую профессию.

Введение

Фото 1. Поход в лес. 08.06.2014г.

экскурсии и похода в лес и отражают опыт использования информационных

технологий в изучении флоры в долине реки Куры вблизи станицы Курской Ставропольского края.
Каждый слайд представляет собой отдельный элемент и объединяется в модуль, в заголовке слайда отображается тема, содержится общее меню по разделам.
Пособие состоит из заданий, которые выполняют учащиеся, работая над проектом по материалам полевых исследований.  Теоретический материал дается в виде определений, схем, таблиц и ссылок Интернет.
Предлагается создать ментальную карту для выбора цели и маршрута похода, свою собственную коллекцию фото и гербария, определить вид на сайте Плантариум и с помощью “Конспекта флоры Ставрополья”, обработать полученную базу данных в электронных таблицах и изучить эволюцию популяции на собственной модели.
Материал рассчитан на групповую или индивидуальную деятельность учащихся, которые под руководством учителя изучают местную флору.

Аннотация

исследования
2. Данные в проекте
3. Обработка данных
4. Теоретическая

база
5. Моделирование
6. Представление результатов
 
Литература

Описание к презентации

Структура

учащихся;
времени года.
Подготовка исследования/Выбор маршрута/Руководитель
—Куда мне отсюда идти? — А куда

ты хочешь попасть? — А мне все равно, только бы попасть куда-нибудь. — Тогда все равно куда идти. Куда-нибудь ты обязательно попадешь.

Маршрут 1 – никуда идти не надо: изучаем всё, что находится рядом.
Подходит для любого времени года, для любого контингента, в том числе для инклюзивного образования.
Возможно использование лаборатории «Архимед», микроскопа, виртуальных лабораторий и библиотек.

Маршрут 2 – мой лес, луг, река: изучаем всё, что находится в непосредственной близости от населенного пункта.
Подходит для любого времени года, но преподавателю необходимо знать где и что в конкретное время можно наблюдать.
Возможно использование инструментов.

Маршрут 3 – выезд: изучаем нечто, по специальному плану.
Подходит для любого времени года, для мотивированных учащихся.

/Льюис Кэрролл: Алиса в Стране чудес/

эффективная техника визуализации мышления применяется для создания новых идей, анализа

и упорядочивания информации.

Подготовка исследования/Выбор маршрута/Учащийся

Ментальные карты/ Рекомендации/http://kolesnik.ru/methods/mindmaps/

Софт для построения Ментальных карт - http://www.stimul.biz/ru/lib/soft/
Правила работы и использования Ментальных карт - http://kolesnik.ru/methods/mindmaps/
http://kolesnik.ru/2005/mindmapping/

Ментальные карты

Вы хотите узнать, что знают ваши ученики об изучаемом объекте и одновременно научить их систематизировать информацию.

1. Составьте Ментальную карту до начала проекта и в конце.
2. Что и как изменилось в восприятии и отношении учащихся к исследуемой теме.

-
станица Курская, Курский район, Ставропольский край, Россия
Широта 44°2′33″N (44.042582),

Долгота 44°27′45″E (44.462375)

Данные в проекте /Экспериментальные исследования/Строим маршрут/Учащийся

Используя Яндекс Карты (или аналогичные)
определите координаты начала и окончания маршрута, свое местоположение (с компасом), рельеф местности.

площадь изучаемой поверхности.

Рассчитайте время движения по маршруту, время на исследования,

время привала.
Определите необходимое число походов.

Данные в проекте /Экспериментальные исследования/Строим маршрут/Учащийся

Карты Яндекс/ Инструменты
станица Курская, Курский район, Ставропольский край, Россия
Широта 44°2′33″N (44.042582), Долгота 44°27′45″E (44.462375)

“Архимед” /Учащийся
Диаграмма 1. Измерения средних значений влажности и освещенности по

18 лугам с использованием цифровой лаборатории «Архимед 4.0», датчик влажности DT014 (0-100%), датчик освещенности DT009-4 (0-150 кЛк)

1. Изучите интерфейс (MultiLab) цифровой лаборатории «Архимед 4.0» на компьютере.
2. Определите диапазоны измерения цифровых датчиков, выберите необходимый.
3. Проведите измерения влажности и освещенности в соответствии с планом эксперимента.

Методика проведения измерений включает:
выбор времени, места,
обработка и анализ результата

Часть базы данных, луг №13 от 6.08.2015г.

SONY DSC- WX200: логотип Cyber Shot /максимальный автоматизм работы камеры, простота

управления, удобство и стиль/
Sony Lens G /элитная оптика/

Часть побега с соцветиями и созревающим соплодием. Ставропольский край, Курский р-н, ст. Курская, долина р.Куры, влажный луг. 6.07.2015

Солодка щетинистая

Создайте собственную коллекцию фотографий и видео растений, насекомых, животных, птиц, ландшафта это развивает наблюдательность, умение сравнивать, анализировать, обрабатывать данные в различных программах.

собирайте редкие и очень редкие растения, они могут оказаться последними

в вашем лесу!

Часть побега с соцветиями и созревающим соплодием. Ставропольский край, Курский р-н, ст. Курская, долина р.Куры, влажный луг. 6.07.2015

Солодка щетинистая

Соберите растения для Гербария в соответствии с целями и задачами проекта.
Сорванное растение СРАЗУ укладывайте в папку для засушивания.
Указывайте на этикетке дату и место сбора, обилие вида, название (если известно).

Солодка щетинистая
Семейство Fabaceae
Род Glycyrrhiza
Вид Glycyrrhiza echinata L.
Многолетник высотой 50-100 см.
Цветёт в июле - августе
Растет единично
Место сбора: влажный луг (участок 8) 1200м, долина реки Куры близ ст. Курской Ставропольского края.
Местообитание: влажный луг
Указан в Красных книгах
1183. G. echinata L. - С. щетинистая = Прик,ТБ,НК,Ст,ЛН,СК(Зап.др.средиз.); Aa(HK); [Sp.]
Собрано 06.07.2015

Пример подписи гербария

растений

Данные в проекте/Теоретический материал/Систематика /Руководитель
Систематика
Определите неизвестное растение на сайте «Плантариум»

по ключевым признакам и коллекции фотографий.
Создайте свой флористический список, который автоматически отнесет ваше растение к соответствующему таксону. http://www.plantarium.ru

«Систематика есть одновременно и фундамент, и венец биологии, ее начало и конец. Без систематики мы никогда не поймем жизни в ее изумительном многообразии, возникшем в результате долгой эволюции» (А.Л.Тахтаджян, 1974).

«Флора и фауна»

Данные в проекте/ Теоретический материал/Достоверные данные/Руководитель
Актуальные сведения

по видовому составу растений:
1183. G. echinata L. - С. щетинистая = Прик,ТБ,НК,Ст,ЛН,СК(Зап.др.средиз.); Aa(HK); [Sp.] / А.Л.Иванов Конспект флоры Ставрополья. 2-е издание, исправленное и дополненное, Ставрополь: Изд-во СГУ, 2001. 121 с

Для поиска растения в электронном каталоге используйте комбинацию клавиш «Ctrl» + «F»

Уточните видовой состав растений по определителям, составьте свой список интересных растений : лекарственных, краснокнижных, эндемиков, адвентивных и т.д.)

Картам Яндекс, используйте «метод слоев» в графическом редакторе Inkscape
2. Оцените

изучаемую площадь (используйте свойства отношений и пропорций)
3. Отметьте разным цветом луга с визуально разными видами растений.

Обработка данных/Анализ результатов/Схема лугов/Учащийся

Обозначения на схеме1:

Литература:
Н.Н. Наумова, И.С. Шварева, Г.Н. Лаврова и др. Методы экологических исследований для школьников: Учебно- методическое пособие / под ред. Н.Н. Наумовой, И.С. Шваревой – Ковров: Маштекс, 2007.

Влажность до 20%

Влажность 20-40%

Влажность 40-60%

Влажность 60-80%

Сорный луг

1 - По результатам «Архимед»

Проблемный вопрос:
Как вы думаете, от чего зависит видовое разнообразие растений ?

Рис. 1. Фрагмент масштабируемой ландшафтной карты-схемы лугов долины реки Куры (дата создания 1.06.2015г.)

отдельного семейства, проанализируйте результат.
Обработка данных/ Анализ результатов/Встречаемость семейства/Учащийся
Табл. 1. Таблица

встречаемости видов семейства Fabaceae (Бобовые) на 18 участках с указанием обилия вида

- 1. Выделены луга с максимальным числом видов
2. Итого по лугам

Пояснения к таблице:

1

- Наличие вида

Проблемные вопросы:
1. Почему на разных лугах встречаются разные виды одного семейства?
2. Что общего и чем отличаются луга с одинаковым количеством видов?
3. Что такое растения - индикаторы  и нет ли таких растений среди изучаемых?

знаем о мире, — модель. 
Микаэль Крогерус1

Теоретическая база/ Модель/Что такое модель/Руководитель
1.

М. Крогерус, Р. Чеппелер. Книга решений. 50 моделей стратегического мышления. – М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2012. – 208 с.

Модель (фр. modèle, от лат. modulus — «мера, аналог, образец») — это система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе или представлении некоторого реального процесса

Требование к модели:
адекватность - соответствие модели исходной реальной системе и учет наиболее важных качеств, связей и характеристик;
точность - степень совпадения полученных в процессе моделирования результатов с заранее установленными, желаемыми.

Учет погрешности моделирования:
объективный - связанный с упрощением реальных систем, субъективный - обусловленный недостатком знаний и навыков, конкретного человека.

в биологии/Руководитель
1. Биологическая модель воспроизводит на лабораторных животных определённые состояния

или заболевания, встречающиеся у человека или животных.

2. Физико-химическая модель воспроизводит физическими или химическими средствами биологические структуры, функции или процессы и является аналогом моделируемого биологического явления.

3. Математическая модель строится на основе данных эксперимента, основываясь на закономерностях. Позволяет устанавливать сложные взаимосвязи и предсказать явления.

1. Изучение наследственности

2. Оптическая модель глаза

3. Модель «хищник-жертва»

ТСлон
Елена/учитель
Я подумала, сделаем модель «Садовник или лесник». Мы что-то

сажаем и смотрим, что будет…

Женя/ученик
Это будет очень простая моделька :-( Можно посмотреть как взаимодействуют грибы, растения, животные травоядные плюс хищники, причем все они хоть и одного вида, но могут быть генетически разными

Рис. 1. Модель встречи ТБарана и ТСлона
(как видит человек )

Рис. 2. Модель встречи ТБарана и ТСлона
(как видит компьютер)

- ТСлон

- ТБаран

- ТДорога

- ТТрава

Елена/учитель
А эта для нас очень сложная(
Чем больше степеней свободы , тем меньше шансов, что мы сможем просчитать модель.
А если мы не сможем просчитать модель и проверить насколько она верна, то это плохая модель(((

Женя/ученик
везде только примеры «хищник-жертва» без всяких заморочек :-(

Елена/учитель
Почему? Можно, придумать свой клеточный автомат. Вот, например http://www.teafortwo.ru/logicheskie-igryi/igra-v-zhizn.html - известная игра Жизнь.

Женя/ученик
Это будет очень простая моделька :-( Можно посмотреть как взаимодействуют грибы, растения, животные травоядные плюс хищники, причем все они хоть и одного вида, но могут быть генетически разными

ТСлон
Елена/учитель
http://ithappens.me/story/365
- вот посмотри, пример забавной клеточной модели, созданной

студентами…

Женя/ученик
Почему модель клеточная? .....для меня основное значение слова "клетка" - органическая))

Рис. 1. Модель встречи ТБарана и ТСлона
(как видит человек )

Рис. 2. Модель встречи ТБарана и ТСлона
(как видит компьютер)

- ТСлон

- ТБаран

- ТДорога

- ТТрава

Елена/учитель
…клеточная, так как все происходит в клетках таблицы

Женя/ученик
Скрипт бодро превратил ТСлона в квадратный метр свежей зеленой ТТравы, радостный ТБаран сожрал ее, и рухнул спать. Несчастного ТСлона поминали всей бригадой, включая преподавателя. шикарно)))

Елена/учитель
где ТБаран случайно съел ТСлона.
Идея модели такова: в созданном мире бродят дикие звери, ТБараны и ТСлоны.
Алгоритм программы не позволяет им находиться одновременно в одном и том же месте, но при встрече, чтобы не мешать, друг другу, они могут превращаться в случайные элементы ландшафта.

автомат - сеть из элементов, меняющих свое состояние в дискретные

моменты времени.

1. Каждый автомат или клетка может находиться в конечном числе состояний, в простейшем случае в двух - черное или белое, жизнь или смерть, 1 или 0.

Рис. 1. Двумерный клеточный автомат 10×10.

3. Состояние автомата в момент t + 1 определяется его состоянием и состоянием его ближайших соседей в предыдущий момент t.

2. В моделях клеточных автоматов среда обычно предполагается однородной, т.е. правило изменения состояний для всех клеток одинаковы

Изучите основные свойства Клеточного автомата

Что такое Клеточный Автомат?
Что вы понимаете под «состоянием клетки»?
Какое правило изменения среды вы бы предложили?
Предложите алгоритм влияния соседей друг на друга.

Life) — клеточный автомат, придуманный английским математиком Джоном Конвеем в

1970 году ставший началом исследований в системной биологии.

Теоретическая база/ Клеточный автомат /Игра «Жизнь»/Учащийся

Рис. 1. Игра «Жизнь» элемент Планер (glider) на квадратной решётке 10 × 10 с периодическими условиями
Из Википедии

Формулируем задачи проекта:
1. Ознакомиться с синтетической теорией эволюции, законами Менделя.
2. Определить основные характеристики, влияющие на видовое разнообразие растений и построить визуальную клеточную эволюционную модель биологического разнообразия.
3. Создать модель, отражающую генетическое строение и приспособленность изучаемого объекта к заданным условиям среды.
4. Предсказать количество и возможный генотип потомков, их приспособленность к среде.
5. Сравнить генотип родителей и потомков, их приспособленность, сделать вывод о будущем рассматриваемого вида растений.

Для конструирования модели выявите влияние уровней организации жизни и возможности эволюционных алгоритмов

Клеточный автомат /Конструируем модель/Учащийся
Одно дерево — не лес, скопление отдельных

клеток — не организм.
Свойства системы

- Организм живет в среде

- Организм изменяется под действием среды или мутаций

Что такое элементы организма?

Что такое среда и жизнь организма?

Что такое изменения среды и изменения организма?

Конструируем модель

организации жизни
1. Создаем организм уровня типа 4 или 5 с

элементарной структурой аналогичной уровню 1.

2. Конструируем среду для жизни уровня 5,6 или 7 и создаем правила для жизни организма.

3. Придумываем правила изменения организма и среды.

Молекулярно-генетический уровень. Элементарная структура - ген.
2. Клеточный уровень.
3. Органно-тканевой уровень.
4. Организменный уровень.
Структурная единица – организм, отдельное живое существо, взаимодействующее со средой обитания.
5. Популяционно-видовой уровень. Структурная единица – популяция, приспособленная к среде обитания под действием естественного отбора.
6.Экосистемный уровень.    
Структурными элементами являются популяции разных видов. Микроэкосистема, мезоэкосистема, макроэкосистема.
7. Биосферный.
Структурные элементы - биогеоценозы (экосистемы)
Мега-экосистема. Включает всю совокупность живых организмов Земли вместе с окружающей природной средой.

Конструируем модель

(Рис.1) «Маргаритковый мир» с различными параметрами и количеством подвидов маргариток.
Теоретическая

база/ Клеточный автомат /Маргаритковый мир/Руководитель

«Суперпримитивная биосфера, состоящая из единственного вида растений, которые… умеют…варьировать цвет своих лепестков, способна создавать эффект космического характера — глобально менять температуру поверхности планеты» (К.Ю. Еськов, 1999).

https://batrachos.com/Свойства_сложных_систем - В модели рассматривается планета (Рис.2), находящаяся возле разогревающейся со временем звезды. На планете — единственный вид жизни, маргаритки, представленные двумя формами — черной и белой. Они живут лишь в определенном диапазоне температур.

Рис. 1. Визуальная модель «Маргаритковый мир»

Рис. 2. Схема работы модели «Маргаритковый мир»

Какие уровни организации жизни можно выделить в модели?

корректирующее влияние естественного отбора на разнообразие видов растений.
Теоретическая база/ Клеточный

автомат /Цель проекта/Учащийся

Объект исследования: биологические системы.

Предмет исследования: наследование, изменение и роль генетической информации в биологических системах.

«Идеальную модель»
Земли?
Моделирование/Теоретическая база/ Идеальная модель/Учащийся
Нужна для изучения климата
Нужна

для построения маршрута

Объясняет смену времен года

Объясняет строение Земли

Почему много разных моделей?
Какая модель лучше?

роста популяции без ограничения/Эксперимент -1/Учащийся
Постройте графики зависимости
x n+1 (a) при

постоянном x n для разных интервалов времени, сделайте вывод.

Пример построения рис.1, 2. (Рекомендации->)
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zPL7ax8831b8pXb31rDKIe7-O8g4j6jbeNN5Si39XKE/edit?usp=sharing
https://docs.google.com/document/d/1qn8BbmbJA5TSaMRO-UtEeoKRUviWELVI6JeWQgNSJTM/edit?usp=sharing

Численность популяции увеличивается в единицу времени на определенный процент.
x n+1 = a x n,
a – коэффициент роста численности популяции.
Если прирост численности популяции в единицу времени равен 5%,  то a= 1,05

Рис. 1. График зависимости x n+1 (a) t=10 ед.

Рис. 2. График зависимости x n+1 (a) t=50 ед.

2/Учащийся
Визуализация биологической  модели развития популяций

Для изучения зависимости численности популяции в

единицу времени для различных коэффициентов роста и начального значения численности популяции
x n+1 = a x n
Построить визуальную модель с использованием  полосы прокрутки в электронных таблицах.

Табл. 1. Пояснения к модели

Рис. 1. Создаем полосу прокрутки. Находим в панели управления Формы -> Полоса прокрутки. Вставляем полосу прокрутки на лист.

Рис. 3. Назначаем связь с ячейкой $C$2, заполняем поля Максимального и Минимального значения и Шага , учитывая, что полоса прокрутки работает для целочисленных значений, величина, используемая в модели будет храниться в ячейке D2 в виде: =C2/100

Рис. 2. Правой кнопкой щелкаем по полосе прокрутки на новой панели выбираем Формат объекта

Рис. 3. Элемент управления

Рис. 1. Формы

Рис. 2. Формат объекта

2, проведите Эксперимент на визуальной модели с полосой прокрутки. Сделайте

вывод.

Моделирование/ Модель изменения численности популяции /Эксперимент -2/Учащийся

Табл. 2. Пояснения к модели

Рис. 4. Модель изменения численности популяции

Визуализация биологической  модели развития популяций

Вывод:
Для рекуррентного соотношения
x n+1 = a x n :
- популяция растет,  если a > 1
- не изменяется при a = 1
- убывает при а< 1.

Пример.
Рис. 4. Численность популяции Х возрастает при а=1,15

корректирующее влияние естественного отбора на разнообразие видов растений.
Моделирование/ Клеточная эволюционная

модель биоразнообразия/Цель проекта/Учащийся

Объект исследования: биологические системы.

Предмет исследования: наследование, изменение и роль генетической информации в биологических системах.

Life) — клеточный автомат, придуманный английским математиком Джоном Конвеем в

1970 году ставший началом исследований в системной биологии.

Моделирование/ Клеточная эволюционная модель биоразнообразия/Задачи проекта/Учащийся

Рис. 1. Игра «Жизнь» элемент Планер (glider) на квадратной решётке 10 × 10 с периодическими условиями
Из Википедии

Формулируем задачи проекта:
1. Ознакомиться с синтетической теорией эволюции, законами Менделя.
2. Определить основные характеристики, влияющие на видовое разнообразие растений и построить визуальную клеточную эволюционную модель биологического разнообразия.
3. Создать модель, отражающую генетическое строение и приспособленность изучаемого объекта к заданным условиям среды.
4. Предсказать количество и возможный генотип потомков, их приспособленность к среде.
5. Сравнить генотип родителей и потомков, их приспособленность, сделать вывод о будущем рассматриваемого вида растений.

Для конструирования модели выявите влияние уровней организации жизни и возможности эволюционных алгоритмов

эволюционная модель биоразнообразия». Составление алгоритма и написание программы.
08.2014г.
Моделирование/

Клеточная эволюционная модель биоразнообразия/Блок схема

Рис. 1. Блок схема эволюционного алгоритма клеточного автомата видового разнообразия.

создания и развития особи.
В качестве параметров, характеризующих одну особь,

выступает массив, состоящий из четырех строк (аналогично в биологии – две хромосомы, каждая состоит из двух нитей ДНК).
Программа позволяет определить количество потомков, используя характеристики внешней среды и особи, которые задаются основными критериями, влияющими на жизнь растения Модель особи, где ген состоит из суммы столбца хромосомы и определяет характеристики особи.

Моделирование/ Клеточная эволюционная модель биоразнообразия/Схема работы

Рис. 1. Схема работы алгоритма

Excel Visual Basic для создания клеточной эволюционной модели и механизмов

генетического алгоритма, самоопыляющихся растений для исследования влияния естественного отбора на разнообразие видов растений обусловлено желанием создать визуальную эволюционную модель, работа которой доступна для понимания школьников.

Моделирование/ Клеточная эволюционная модель биоразнообразия/Исследовательская деятельность

Рис. 1. Пример работы программы. Создание новой особи (потомок). Вычисление приспособленности (k=-3), число потомков (Y=15)

Мотивацией при выборе темы послужил интерес к изучению процессов, влияющих на эволюцию развития систем.

Рис. 2. Развитие популяции, под влиянием естественного отбора и подбора наименее подходящей среды обитания
Y – количество потомков K- коэффициент приспособленности

учащемуся:


Представление результатов/Принципы выбора темы проекта/ Биолог
Художнику
Биологу
Реализованные проекты - Мамакина Татьяна,

9 класс:
Инвентаризация флоры долины реки Куры
и её анализ – 2015г.

2. Несоответствие видового состава растений
долины реки Куры относительно
«Конспекта флоры Ставрополья» - 2016г.
(Диплом I степени «В науку первые шаги»)

Биологу-генетику

Изучает:
историю изучения флоры Кавказа;
открытия ботаников-исследователей флоры
Северного Кавказа;
методику полевых ботанических исследований;
конспект флоры по справочникам.
Создает:
гербарии, флористический список, презентации, видеофильмы.

учащемуся:


Представление результатов/Принципы выбора темы проекта/ Генетик
Художнику
Биологу
Биологу-генетику
Реализованные проекты Мелещенко Евгений, 11

класс:
1. Клеточная эволюционная модель
биоразнообразия – 2015г.
(Диплом II степени «Шаг в будущее»,
Диплом I степени «В науку первые шаги»)
2. Использование генетического алгоритма
для изучения передачи генетической информации
в биологических системах – 2016г.

Изучает:
идеи синтетической теории эволюции и законы Менделя;
характеристики, влияющие на видовое разнообразие растений;
классические эволюционные алгоритмы;
язык программирования.
Создает:
модели, презентации, видеофильмы.

Ю. Удивительная палеонтология: История Земли и жизни на ней. ЭНАС,

2008 г. - 312 стр. http://scisne.net/a-303

Создана целостная картина эволюции биосферы Земли. «Научная кухня», помогает понять механизмы развития жизни и узнать, как менялась наша планета на протяжении миллиардов лет.

Нил Шубин. Внутренняя рыба. История человеческого тела с древнейших времен до наших дней (Neil Shubin. Your Inner Fish: A Journey into the 3,5-Billion-Year History of the Human Body) CORPUS, Издательство «Астрель», 2010 г.
http://scisne.net/a-1119

Почему мы выглядим так, как выглядим? Что общего между человеческими руками и, допустим, крылышками бабочки? 

года
http://www.np-ciz.ru/information/_branch-news/?brenchnews=772 - модель строения Земли
http://zagruzit93.atrenb.ru/Строение+листа/ - строение ткани листа
https://otvet.mail.ru/question/87163003 -

процесс жизнедеятельности растения
http://biology-online.ru/images/photos/medium/article127.jpg - строение экосистемы
http://fs1.ucheba-legko.ru/images/b6e01b3ca9593c4d70c0ef908cd4da26.png - наследственные формы мухи
http://fs.nashaucheba.ru/docs/180/index-96728.html?page=13 - схема генерации и проведения нервного импульса
http://ours-nature.ru/new_site/img/1063747118/i_041.jpg - математическая модель «хищник-жертва»
http://img-fotki.yandex.ru/get/4607/28257045.86d/0_7e29c_637ad8ef_XL.jpg - Тслон
https://klv-oboi.ru/img/gallery/3/thumbs/thumb_l_8393.jpg - Тландшафт
http://img0.liveinternet.ru/images/attach/c/0/119/168/119168806__61.png - Тбаран
http://biofile.ru/pic/sj-02-405.jpg - Систематика растений
http://s019.radikal.ru/i600/1203/2e/33d947061210.jpg - модель «Проект Качели»
http://www.e-reading.club/illustrations/1023/1023890-i_063.jpg -Круговорот воды в природе
http://open.az/uploads/posts/2009-06/1243921862_herz.jpg - модель сердца
http://oplib.ru/random/view/14247 Растения семейства бобовых

http://festival.1september.ru/articles/622145/ - Динамика численности популяции. Экологические стратегии /Курс "Общая биология «раздел "Основы экологии «профильный класс/
http://sfedu.ru/www/umr.umr_download?p_umr_id=9859 - Пахоменко Т.Н. Учебно-методическое пособие к проведению лабораторных занятий по курсу «Экологические ресурсы юга России» – Ростов-на-Дону, 2010, 89с
http://vmede.org/sait/?id=Biologiya_yarigin_t1_2011&menu=Biologiya_yarigin_t1_2011&page=6
Молекулярно-генетический уровень
http://bibl.tikva.ru/base/B1253/B1253Part49-260.php - Клеточное моделирование 4.1. Модели процессов самоорганизации
http://nature.air.ru/biodiversity/book3_1_5.html География и мониторинг биоразнообразия. Коллектив авторов./Серия учебных пособий «Сохранение биоразнообразия». М.: НУМЦ. 2002. 432 с
http://scisne.net/a-1590 Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине. 1948-1961. - 2-е издание. - М.: Наука; Главная редакция изданий для зарубежных стран, 1983. - 344 с.

ботанических исследований. Вологда: Издательство «Северный печатник», 1926. 69 с. Программа

- minimum для исследования русских степей, составленная группой геоботаников во время Всесоюзного Съезда Ботаников в Москве 1926 г.
2. Скоробогатова О.Н. Полевая летняя практика по экологии. Нижневартовск: Издательство НВГУ, 2013. 125 с.
3. Н.Н. Наумова, И.С. Шварева, Г.Н. Лаврова и др. Методы экологических исследований для школьников: Учебно- методическое пособие / под ред. Н.Н. Наумовой, И.С. Шваревой – Ковров: Маштекс, 2007.
4. Флористический список. Кавказ, Ставропольский край, Курская // http://www.plantarium.ru/page/flora/id/61.html //
5. А. И.Галушко Флора Северного Кавказа. Определитель: в 3 т. / Под ред. С. К. Черепанова. Т. 1. Ростов-н/Д, 1978. 320 с.; Т. 2. Ростов-н/Д, 1980. 352 с.; Т. 3. Ростов-н/Д 1980. 328с.
6. Красная книга Ставропольского края: редкие и находящиеся под угрозой исчезновения виды растений и животных. Т. 1. Растения. Ставрополь, 2002. 384с.
7. А.Л.Иванов Конспект флоры Ставрополья. 2-е издание, исправленное и дополненное, Ставрополь: Изд-во СГУ, 2001. 121 с.
8. Редько В. Прикладное эволюционное моделирование. Генетический алгоритм. Оценка эффективности генетического алгоритма // Copyright © Vladimir Red'ko, Nov 2, 1999 //http://www.keldysh.ru/pages/BioCyber/Lectures/Lecture10/Lecture10.html
9. Фогель Л., Оуэнс А., Уолш М. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование. // М. – 1969г.// ISBN: 978-5-458-49798-5, 1969г.
10 Панченко, Т. В. Генетические алгоритмы [Текст] : учебно-методическое пособие / под ред. Ю. Ю. Тарасевича. — Астрахань : Издательский дом «Астраханский университет», 2007.
11. Люк Ш. Основы метаэвристик. 2009/. http://qai.narod.ru/GA/metaheuristics.html
12. Генетический алгоритм. Просто о сложном из песочницы tutorial //http://habrahabr.ru/post/128704/

Когда еще нет данных /Рассуждалки /Обычная трава
 
2.1.1. Данные в проекте

/Экспериментальные исследования/Строим маршрут
2.1.2.  Данные в проекте /Экспериментальные исследования /Лаборатория
2.2.1. Данные в проекте /Полевые исследования/ Фотографии /Учащийся
2.2.2. Данные в проекте /Полевые исследования/ Гербарий /Учащийся
2.3.1. Данные в проекте /Теоретический материал/ Систематика /Руководитель
2.3.2. Данные в проекте/ Теоретический материал/ Достоверные данные/ Руководитель/Учащийся
 
3.1.1 Обработка данных /Анализ результатов/ Схема лугов /Учащийся
3.1.2 Обработка данных /Анализ результатов/ Встречаемость семейства  /Учащийся
3.1.3. Обработка данных /Анализ результатов/Лаборатория “Архимед” /Учащийся
3.2.1. Обработка данных /Теоретический материал/Работа с текстовыми документами/Учащийся
 
4.1.1. Теоретическая база/ Модель/Что такое модель/Руководитель
4.1.2. Теоретическая база/ Модель/Модели в биологии/Руководитель
4.1.3. Когда еще нет модели /Рассуждалки/ТБаран и ТСлон
4.2.1. Теоретическая база/Клеточный автомат /Общие сведения/Учащийся
4.2.2. Теоретическая база/ Клеточный автомат /Игра «Жизнь» Учащийся
4.2.3. Теоретическая база/ Клеточный автомат /Конструируем модель/Учащийся
4.2.4. Теоретическая база/ Клеточный автомат /Маргаритковый мир/Руководитель
4.2.5. Теоретическая база/ Клеточный автомат /Цель проекта/Учащийся
4.2.6. Теоретическая база/ Клеточный автомат/История эволюционного учения/Учащийся
 
5.1.1. Моделирование/Теоретическая база/ Идеальная модель/ Учащийся
5.1.2. Когда еще нет модели /Проект Качели
5.2.1. Моделирование/ Модель роста популяции без ограничения/Эксперимент 1/ Учащийся
5.2.2. Моделирование/ Модель изменения численности популяции /Эксперимент -2/Учащийся
5.3.1. Моделирование/ Клеточная эволюционная модель биоразнообразия/Цель проекта/
5.3.2. Моделирование/ Клеточная эволюционная модель биоразнообразия/Задачи проекта
5.3.3. Моделирование/ Клеточная эволюционная модель биоразнообразия/Блок схема
5.3.4. Моделирование/ Клеточная эволюционная модель биоразнообразия/Схема работы
5.3.5. Моделирование/Клеточная эволюционная модель биоразнообразия/ Исследовательская деятельность
 
6.1.Представление результатов/Принципы выбора темы проекта/ Художник
6.2. Представление результатов/Принципы выбора темы проекта/ Биолог
6.3. Представление результатов/Принципы выбора темы проекта/ Генетик
 
Литература