Эксперименты на ЕГЭ по биологии
Ключевые тезисы:
- Эксперимент — это метод, при котором создаются определённые условия для изучения влияния одного фактора на объект.
- Независимая переменная — параметр, который чётко задаёт и меняет экспериментатор (причина).
- Зависимая переменная — параметр, который меняется в ходе эксперимента в результате воздействия независимой переменной (результат).
- Нулевая гипотеза — предположение, что независимая переменная не влияет на зависимую. Цель эксперимента — опровергнуть её.
- Отрицательный контроль — вариант опыта, в котором независимую переменную исключают или заменяют на нейтральный фактор, оставляя все остальные условия без изменений. Нужен для сравнения.
Основные понятия эксперимента
Эксперимент — метод, в котором создаются определённые условия для изучения влияния какого-либо фактора на объект исследования. Нельзя менять много переменных сразу — станет непонятно, что именно повлияло на результат.
Переменная — это параметр в эксперименте, который можно изменить.
- Независимая переменная — параметр, который экспериментатор чётко задаёт и меняет (например, температура в комнате, тип препарата, доза облучения).
- Зависимая переменная — параметр, который меняется в ответ на изменение независимой переменной (например, интенсивность потоотделения, выживаемость, масса фрагмента).
Как определить в задании:
- Часто помогает формулировка: «изучалось влияние чего-то (независимое) на что-то (зависимое)».
- Зависимую переменную обычно легко определить по графику или таблице — это тот параметр, значения которого меняются.
- Всё, что в эксперименте обозначено как одинаковое (одинаковые группы, одинаковые воздействия) — это просто условия эксперимента, а не переменные.
Нулевая гипотеза
Нулевая гипотеза — это предположение, которое нужно опровергнуть в эксперименте. В ней утверждается, что нет связи между независимой и зависимой переменными.
Как сформулировать:
- Определить для себя независимую и зависимую переменные.
- Написать одним из двух способов:
- «[Независимая переменная] не влияет на [зависимую переменную]».
- «[Зависимая переменная] не зависит от [независимой переменной]».
Пример: В эксперименте с облучением сперматозоидов нулевая гипотеза может звучать как: «Доза облучения не влияет на долю клеток с неповреждённой ДНК».
Если в эксперименте две независимых переменных (например, тип гербицида и время наблюдения), нужно сформулировать две нулевые гипотезы — по одной на каждую независимую переменную.
«Расшатывание» эксперимента
В заданиях часто задают вопросы: «Почему результаты будут недостоверными, если…?» (например, поменять состав среды, использовать фрагменты разной формы).
Общий принцип ответа:
- Объяснить, как изменение повлияет на зависимую переменную (например, в среде могут быть мутагены, разная форма даёт разную площадь соприкосновения).
- Использовать «заклинание»: «В таком случае зависимость между [независимой переменной] и [зависимой переменной] не удастся установить в явном виде».
Отрицательный контроль
Отрицательный контроль — это опыт, в котором независимую переменную исключают или заменяют на нейтральный фактор, чтобы проверить, действительно ли она влияет на результат.
Как описать в ответе:
- Указать, что нужно сделать с независимой переменной (не добавлять удобрения, ввести физраствор вместо гормона, использовать раствор с физиологической концентрацией вещества).
- Ключевая фраза: «…при этом все остальные параметры оставить без изменений».
- Объяснить цель: «Данный контроль позволяет установить, действительно ли [зависимая переменная] зависит от [независимой переменной]».
Пример неадекватного контроля: Если в эксперименте микроорганизмы выращивали на питательной среде, а для контроля взяли кипячёную воду — контроль неадекватен, так как кардинально меняется состав среды (нет питательных веществ), что приведёт к гибели объектов и сделает сравнение невозможным.
Стандартное отклонение (потенциальное нововведение)
Стандартное отклонение — статистический параметр, который показывает разброс данных относительно среднего значения. Изображается на графиках «усиками» над столбиками диаграмм.
- Большое стандартное отклонение — данные сильно разбросаны, достоверность различий низкая. Выводы делать сложно (например, если при среднем результате в 80 баллов один ученик сдал на 100, а другой на 60).
- Малое стандартное отклонение — данные сгруппированы вокруг среднего, достоверность высокая. Выводы надёжны (например, результаты 79 и 81 балл при среднем 80).
В науке часто считается, что если стандартное отклонение превышает 5%, различия недостоверны.
Выводы и рекомендации
- Не выдумывайте сверх того, что дано в условии. Действуйте строго по предоставленным данным и графикам.
- Анализируйте графики/таблицы: зависимая переменная почти всегда явно указана там.
- Тренируйтесь. После решения 10-15 подобных заданий алгоритм становится понятным и автоматическим.
- Готовьтесь к плавным нововведениям. Составители ЕГЭ заранее анонсируют изменения (например, через демоверсию, которая выходит в августе). Если введут стандартное отклонение, в задании будет пояснение, что это такое.
- Формулируйте ответ своими словами. Не обязательно попадать в «ключ» дословно. Главное — корректно передать смысл.