과학 실험에 대한 이야기 (Scientific experiments)

과학 실험에 대한 이야기 (Scientific experiments)

Designing a Scientific Experiment 

실험을 디자인 하기위한 시작을 알아볼까?

1. 네가 궁금한것에 대해 관찰해보자. (Observe)

2. 네 자신의 실험 계획을 세우기 위해 기존의 실험을 바꿔보자. (Alter)

3. 네가 같은 결과를 갖는다면 과거의 실험들을 반복하자. (Repeat)

실험은 단계별로 상세한 절차(Procedure) 와 실험을 시행하기 위해 필요한 재료의 목록이 필요해. 어떤 과학자는 그가 어디에 있던 네 절차에 기본해 실험을 되풀이 할 수 있어야 해. 이것은 다른 과학자들에게 네 결과를 평가할 수 있게 해준다.  넌 한번이상의 실험을 실행함으로써 통제된 실험을 할 수 있어 : 처음엔 어떠한 요소도 바꾸지 않고 시행하고, 두번째는 네가 관찰하고 싶은 요소만을 바꿔서 통제된 실험을 하는거야. 통제 된 실험에서 일치하는 요인을 상수라고하며 실험 결과에 영향을주지 않아. 변수(Variable)는 실험결과를 변경하는 요인을 말해. - 통제된 실험을 통해 변수의 영향을 테스트 할수 있어. 하나의 요인만을 테스트하기 위해 실험의 다른 모든 요인은 일정하게 유지돼. 이렇게 하면 관찰한 변경 사항이 변경한 하나의 변수에 의해 발생하거든. 

Procedure (절차): 실험을 시행할수 있는 방법의 단계별 리스트 

Control (제어): 모든 변수가 일정하게 유지되는 시행을 제어한다. 제어는 실험 비교 기준으로 사용된다.

Constants (상수) : 동일하게 유지되는 실험의 모든 변수는 상수이다. 

변수마다 역할이 달라.

Independent variable (독립변수) : 독립변수는 실험에서 의도적으로 변경하는 변수이다.

Dependent variable (종속변수) : 종속변수는 실험결과인 독립변수의 영향을 받는 변수이다. 

예) Goldfish Experiment (금붕어 실험) 

매 2주마다 선생님은 금붕어를 사야했어. 그 전 금붕어가 죽었거든. 그 교실에서는 금붕어는 알맞은 음식을 먹지 않는다는 가설을 세웠었어. 이 요소를 실험하기 위해 모든 다른 변수들 (물고기의 종류, 물탱크 사이즈, 수질, 물의 온도, 먹이의 종류 그리고 위치)을 상수로써 모두 똑같이 하고 실험을 했지. 

상수 (Constants) : 물고기의 종류, 물탱크 크기, 수질, 수온, 먹이, 위치

이 실험에서 독립변수는 얼마나 자주 물고기에게 먹이를 주는지였고, 종속변수는 2주후의 물고기의 건강이었다. 

Collecting data (자료수집) 

좋은 데이타는 상세하고 특별하다. 양적 묘사나 측정에 대한 데이타는 매우 도움이 된다. 좋은 데이타는 또한 정확하다. 관찰과 측정은 주의깊게 해야한다. 정확성을 유지하기위해 실험 후가 아닌 실험을 하는 동안 관찰을 하고 기록하는 것이 필요하다. 이러한 신뢰할 수 있는 데이타 없이는 결과값은 의미가 없다. 

Analyzing and Presenting data (데이타 분석 및 제시) 

다음은 데이터를 구성하고 표시하는 몇 가지 일반적인 방법이야 . 

테이블은 행과 열로 데이터를 표시해. 숫자가 나란히 있기 때문에 표를 빠르게 읽을 수 있고 숫자를 쉽게 비교할 수 있지. 그래서, 실험 중 데이터를 기록하는 가장 좋은 방법은 표라고 할 수 있어. 테이블에서 데이타를 수집했을 때, 이 자료들을 그래프로 만들어 더욱 보기 좋게 만들 수 있어. 

Line graph(선 그래프)는 두 변수사이의 관계를 보여줘 - 하나는 X 축 (수평선)에, 다른 하나는 Y 축 (수직선)에 그려져. 각 축의 눈금은 측정의 역수를 보여줘. 스케일은 2, 4, 6, 8 .. 또는 5, 10, 15, 20 ... - 하지만, 2,5,7,15는 아니야. 

선 그래프는 한 변수가 다른 변수에 어떻게 영향을 미치는지, 즉 독립 변수로 인해 종속 변수가 어떻게 변하는 지 보여줘. 독립 변수는 X 축에 있고 종속 변수는 Y 축에 있어. 선 그래프는 식물의 성장 또는 경주 용 자동차의 가속과 같이 시간에 따른 지속적인 변화를 보여주는 실험에 가장 적합해. Scatter plot(산포도)는 두 데이터 세트 간의 관계를 보여주는 선 그래프 유형이야. 산포도는 데이터를 Ordered pairs (정렬 된 쌍)으로 그래프로 표시돼. (단순히 숫자 쌍이지만 함께 나타나는 순서가 중요하지).

예) 수학 평가 후, 선생님은 학생들에게 몇시간씩 공부했는지를 물었고, 그녀는 그 답을 성적과 함께 기록했어.

Name	Numbers of hours studied	Test score
타미	4.5	90
라트릴	1	60
소피아	4	92
마이클	3.5	88
모니카	2	76
데이브	5	100
에바	3	90
렌스	1.5	72
베카	3	70
세리나	4	86

타미의 데이타를 보여주기 위해 우리는 x 축의 값은 4.5, y축의 값은 90인 지점에 점을 찍었어.

 

과학 데이타 작성하기

산포도에 데이터를 그래프로 표시함으로써 선생님과 그녀의 학생들은 공부 한 시간과 시험 점수 사이에 관계가 있는지 확인할 수 있지. 공부하는 시간이 늘어날수록 점수도 올라가는게 보이지? 이건 시험 점수와 공부 사이에 관계가 있음을 보여주는거야. 

우린 공부한 시간의 숫자와 시험점수사이의 관계를 대충 묘사하는 그래프의 라인을 그릴 수 있어. 이 선을 가장 알맞은 선이라고 불러 왜냐면 두 변수간의 관계를 가장 잘 설명하기 때문이야. 가장 잘 맞는 선에 놓여진 점들은 없어, 하지만 괜찮아. 이 그래프의 모든 점들의 관계를 가장 잘 설명하는 선이 이 선이니까. 

Bar graphs (바 그래프)는 다른 높이의 직사각형으로 데이타를 표현하는 거야. 각각의 직사각형은 다른 변수를 대표해. 좋아하는 아이스크림 맛 이나 좋아하는 애완동물의 종류같은 것들 말야. 직사가형의 높이가 높을수록 그 숫자가 크다는 걸 의미하지. 

Circle graphs (원그래프)는 Pie charts(파이 챠트)라고도 불리는데, 이 그래프는 마치 파이를 잘라놓은것 처럼 생겼다고 생각하면 돼. 

그래프는 독자가 데이터를 해석 할 수 있도록 눈금 및 단위와 같은 제목과 레이블을 지정해야 해. 

Drawing Conclusions (결과의 도출)

너의 가설을 지지해줄 결과를 얻었니? 만약 아니라면, 너의 가설을 어떻게 바꿔야 할까? 때로 결과들은 직접적으로 나타나지 않아 그래서 넌 네가 직접적으로 밝혀내지 못한 것에 대한 결과를 도출하기 위해 관찰이나 사실들을 사용하거나, 아니면 결과도출을 추론해야 할 꺼야. 

예를 들어, 만약 네가 티라노 사우루스 렉스는 무엇을 먹었는지를 알고 싶다면, 너는 티렉스 화석 근처에서 발견된 화석화된 배설물의 종류를 관찰해야 할거야. 만약 잘게 부숴진 뼈들을 본다면, 넌 티렉스는 작은 동물이나 작은 공룡들을 먹었다고 추론할 수 있지. 추론이 필요할때, 배경자료를 보고 추가 조사를 하는 것은 도움이 될거야. 

결과는 실험과 발견의 비평적인 장소가 된다. 측정이나 다른 어떤 것에 오류가 있었을까? 절차는 제대로 따라 했을까? 장비는 얼마나 완벽했을까? 실험의 오류가 없다고 하더라도, 결과는 항상 같지 않다. 상수는 완변하게 잡고 있기 어렵다. 원하지 않는 변수들이 너의 결과에 작용할거야. 발견이 정확하다는 걸 확실히 하기 위해, 여러번의 실험을 실행하는 것이 좋다. 

예 ) Plant Fertilizer Expermient (식물의 비료 실험) 

Bob은 식물 비료의 효과를 조사하고 싶었어. 밥은 세개의 식물을 샀고, 1번 식물에는 매일 아침 비료를 주었고, 2번 식물에는 일주일에 한번 비료를 주었어. 식물 3에는 비료를 주지 않았지. 

밥은 매일 아침 세개의 식물에 물을 주었고 같은 창문가에 두었어. 그래서 식물들은 같은 햇볕을 쐴수 있었지. (상수 - 햇볕과 물) 밥은 각 식물의 높이를 일주일에 한번씩 쟀어 그리고 그 데이타 를 테이블에 적었어. 데이타를 분석하기 위해 밥은 각 식물의 높이와 시간에 대한 결과를 그래프로 그랬어. 

 

데이타와 그래프의 자료를 통해 밥은 식물의 비료는 식물의 성장속도에 관계가 있다는 결과를 도출해 낼 수 있었어. 매일 비료를 준 식물 1이 한번도 비료를 주지 않은 식물 3에 비해 4배 빠른 속도로 자랐음을 알 수 있었어. 또한 일주일에 한번 비료를 준 식물 2보다 식물 1이 더 빨리 자랐고, 이 결과는 매일 비료를 주는 것이 더욱 빠르게 자란다는 결과를 도출해 냈지. 

과학 데이타 와 그래프

The Engineering Design process 

Engineering : 실제 문제를 해결하기 위해 기계 및 구조의 설계, 구축 및 사용을 연구하는 과학 분야

공학은 문제를 해결하는 새로운 제품을 발명하기 위해 기계 및 구조의 설계, 구축 및 사용을 연구하는 과학 분야란다. 과학자로서 질문을 조사하기 위한 과학적 문의를 사용하는것 처럼, 엔지니어들은 발견, 디자인 그리고 혁신을 통해 문제를 해결하기 위해 엔지니어링 디자인 프로세스를 사용한다. 예를 들어, 엔지니어들은 현재 태양 에너지를 수집하여 도로를 비추는 데 사용할 수있는 포장 도로를 개발하고 있어. 이 혁신은 잠재적으로 여러 문제를 해결할 수 있지. 더 안전한 야간 운전을 위해 도로를 비추는 데 도움이 될 수 있고, 재생 가능 에너지를 사용하여 이를 수행해 도로 조명 비용을 절감해. 그러나 이와 같은 솔루션을 얻기 위해 엔지니어는 일반적으로 특정 경로를 따라. 

The major branches of engineering are;

Mechanical (기계): 기계 동력 및 기계 시스템, 기계 및 도구 설계를 다룸; 힘과 운동 연구

Chemical (화학): 원료 및 화학 물질과 함께 작동; 새로운 재료 및 프로세스 발견

Civil (토목): 건물, 도로, 교량, 댐 등의 설계 및 건설이 포함

Electrical (전기): 전기는 전기와 컴퓨터 칩과 같은 전기 시스템의 설계를 연구한다.

그리고 더 많은 유형의 엔지니어링이 있다. 컴퓨터, 항공 우주, 생물 의학, 자동차, 제조, 지질학 등

과학적 탐구가 질문에 신중하게 답하는 특정 단계가있는 것처럼, 엔지니어링 설계 프로세스에는 엔지니어링 프로젝트를 안내하는 데 도움이되는 시스템이 있어. 예를 들어 해양 학자들은 심해저를 탐험하고 배우기를 원할 수 있지만, 다이버들은 깊고 빠르게 움직이는 해류에서 이동하는 데 어려움을 겪지. 엔지니어는 문제에 대한 배경 조사를 수행하고 설계를 시작하는 데 필요한 모든 설계 사양(요구 사항)을 결정하고 자신의 설계에 영향을 미칠 수있는 제약 사항 (제한 사항)을 식별해. 예를 들어, 엔지니어는 해양학자가 해저에서 어떤 종류의 정보를 찾고 있는지 조사 할 수 있어. 일부 Design specs (디자인 사양)에는 다이버가 얼마나 깊은 곳으로 가야하고 해류가 얼마나 빨리 움직이는지가 포함될 수 있어. 엔지니어는 또한 솔루션에 사용할 수있는 비용과 수중에서 사용할 수있는 재료와 같은 제약 조건에 대해서도 알아보지.

Design specs(디자인 사양) : 엔지니어가 반드시 그의 디자인에 넣어야 하는 요구조건들 

Constraints (제약) : 제한 혹은 제약 (물리적, 사회적 혹은 재정적)

문제가 식별되고 필요한 모든 정보가 수집 된 후 다음 단계는 가능한 솔루션을 제안하는 거야. 과학적 탐구에서는 가설을 공식화하지만 공학에서는 설계 진술을 설정해. 이것은 특정 문제를 해결하는 것이 의미하는 바를 정의하지. 엔지니어는 최상의 옵션을 선택하기 위해 많은 아이디어를 브레인 스토밍하고 각 솔루션을 평가하거든. 예를 들어, 심해저 탐사 문제를 해결하고자 하는 엔지니어는 다이버가 착용 할 수있는 모터나 빠르게 움직이는 해류에 대항하여 정보를 전송하는 수중 로봇을 생각 해낼 수 있어. 그들은 어떤 접근 방식이 가장 효과적일지 묻지. 왜?

넌 어떻게 최고의 해결책을 선택하니? 디자이너는 어떤 것이 가장 좋은 선택인지를 결정할때 이러한 보편적인 디자인 기준에 대해 자주 생각하곤 한다. : Robustness (견고함) (Strenth(힘)), Cost (비용) , Aesthetics (미학) (Looks(외모)), Resources (자원), Time skill required (필요한 시간 기술), safety (안전) , elegance (우아함)

그런 다음 엔지니어는 종이의 첫 번째 초안 (Prototype) 과 같은 솔루션의 프로토 타입을 설계하고 만들어. 이는 결국 솔루션이 무엇인지에 대한 대략적인 아이디어야. 엔지니어는 기술 도면과 크런치 번호를 만들어 성능에 따라 쉽게 조정할 수있는 간단한 프로토 타입을 만들어. 엔지니어는 게처럼 보이고 행동하는 수중 로봇이 다이버의 문제에 대한 최선의 해결책이 될 수 있다고 결정할 수 있어. 6개의 다리로 스스로를 안정시키고 카메라와 수중음파 탐지기 장비를 휴대하여 정보를 수면으로 되돌릴 수 있어. 

Prototype (초안) : 쉽게 조정할 수있는 예비 모델

설계가 완료되면 엔지니어는 도면을 청사진으로 사용하여 간단한 프로토 타입을 구성해.

넌 많은 다른 방식으로 디자인을 할 수 있어 - 드로잉, 컴퓨터 모델, 스토리 보드 등등. 넌 많은 다른 재료들을 가지고 프로토 타입을 만들수도 있어 - 스크랩 우드, 토이 블럭, 포스터 보드 또는 메탈, 플라스틱 또는 3D 프린터로 프린트한 것들 같은것들 말야. 

다음으로 프로토 타입이 실제 세계에서 어떻게 유지되는지 테스트 할 시간이지. 엔지니어는 제품을 여러 번 테스트하여 다양한 조건에서 어떻게 작동하는지 확인해. 제품이 문제를 얼마나 잘 해결하는지에 대한 데이터를 수집하고, 제대로 작동하지 않으면 새로운 솔루션을 브레인 스토밍하거나 프로토 타입을 재설계해. 종종 그들은 디자인이 요구 사항이나 기대를 충족하지 못하는 방식을 해결하지. 실제 세계에서 프로토 타입을 테스트 한 결과 디자인을 개선하고 프로토 타입을 조정하거나 새 프로토 타입을 만드는 방법을 찾아. 단계를 여러 번 반복하고 매번 개선 한 후 작동하는 솔루션을 찾지. 

예상했던 대로 진행되지 않는다고 실험이 실패가 아닌것 처럼, 실제세상에서 제대로 작동하지 않는 프로토 타입은 새로운 발견과 생각을 리드할 수 있어. 작동하지 않는다는 것을 아는 것은 작동하는 것을 알아내는 가장 중요한 부분이야. 

마지막으로 엔지니어는 최종 제품을 만들어. 논문의 최종 초안과 마찬가지로 엔지니어는 설계가 완벽해질 때까지 수정해. 그런 다음 최종 디자인 재료를 사용하여 최종 제품을 만들어 대중에게 공개해. (그리고 자신의 발명품을 판매 할 수도 있지.)

과학실험

 

Engineering Design Process (엔지니어링 설계 프로세스)

1. Define the problem (문제를 정의한다.)

2. Do background research (배경조사를 수행한다.)

3. Determine design specs and constraints. (설계 사양 및 제약사항을 결정한다.)

4. Create a design statement : Brainstorm ideas, evaluate possible solutions, and choose what will, hopefully be the best option. (4. 디자인 성명서 작성 : 아이디어를 브레인 스토밍하고 가능한 솔루션을 평가하고 최선의 선택이 될 것을 선택한다.)

5. Design a prototype. (5. 프로토 타입을 디자인한다.)

6. Construct a prototype. (6. 프로토 타입을 만든다.)

7. Test the prototype. (7. 프로토 타입을 테스트한다. )

8. Evaluate it: Does it solve the problem well? (8. 평가 : 문제를 잘 해결하나?)

9A. Yes? Construct a final product and present to the public. (9A. 예? 최종 제품을 만들어 대중에게 선보임)

9B. No? Go back to No. 4. (9B. 아니? 4번으로 돌아감.)

<출처: Everything you need to ace Science in one big fat notebook>