Družbeno-ekonomske značilnosti držav

Spodnji načrt aktivnosti obsega raziskovanje in vizualizacijo podatkov, diskusijo o kvaliteti življenja v različnih državah, razlago mer razdalje, postopka hierarhičnega gručenja in analizo njegovih rezultatov. V tej obliki zahteva dve šolski uri. V praksi jo seveda prilagodimo razpoložljivemu času in ciljem, ki jih želimo doseči. Predvsem lahko, če želimo, izpustimo začetno motivacijo na temo dolžine šolanja in pričakovane življenjske dobe.

Uvod

Koliko let je potrebno hoditi v šolo? Koliko let je obveznih - in koliko let se šolamo v poprečju? Kako pa je s tem v drugih državah? Je povsod po svetu tako kot v Sloveniji? Ali pa kje otrokom ni potrebno hoditi v šolo? Vsaj ne toliko časa, kot morajo pri nas? Bi raje živeli v takšni državi?

Imamo o tem kakšne podatke?

Opazovanje podatkov

Podatke, primerne za odgovor na ta vprašanja, (med drugim) zbira Svetovna banka. Naložimo jih v Orange in povežemo v gradnik Distributions. (Učenci lahko temu sledijo, lahko začnejo uporabljati računalnike kasneje.) Izberemo podatek “Mean years of schooling” in nastavimo Bin width na 2 leti.

Vidimo, da obstajajo države, v katerih se v poprečju šolajo manj kot dve leti, in države, v katerih se v poprečju šolajo 2-4 leta. Bi živeli tam? Morda: za katere države pa gre?

Gradnik Distributions povežemo s Table in s Choropleth Map. Če zdaj izbiramo podatke v Distributions, se izbrane države pokažejo v tabeli in na zemljevidu. Tole so države, v katerih se v poprečju šolajo manj kot štiri leta.

Tu lahko preverimo znanje učencev o razmerah v teh državah. So varne? Se v njih širijo kake posebno zoprne bolezni? Kakšen je v teh državah položaj žensk, manjšin?

Za ilustracijo povezanosti dolžine šolanja s kvaliteto življenja pokažemo razsevni diagram, v katerem položaj vzdolž vodoravne koordinate ustreza dolžini šolanja, položaj vzdolž navpične pa pričakovani dolžini življenja. Dodamo lahko tudi regresijsko premico, da vidimo trend.

V državah, v katerih se manj časa šolajo, ljudje tudi mlajši umirajo. Povezava je praktično linearna: deset let več šole pomeni štirideset let daljše življenje. Bi bili pripravljeni hoditi v šolo leto dni dlje, če bi zato potem štiri leta dlje živeli?

Tako pridemo do spoznanja, da je z izobrazbo prebivalstva najbrž povezan tudi splošen nivo življenja, kot, na primer, kvaliteta zdravstvenega sistema. Seveda relacija ne deluje individualno: podatki so na nivoju držav, ne posameznikov. Pričakovana dolžina življenja ni odvisna od tega, koliko se šola posameznik, temveč od tega, koliko se šolajo v posamezni državi. Obenem povezava ni vzročna, gre zgolj za korelacijo.

Države, ki so si podobne po nekem kriteriju, so si očitno podobne tudi po drugih.

Podobnosti držav

Bi lahko oblikovale skupine podobnih si držav?

Kako definiramo “podobnost”? Sta si Slovenija in Hrvaška podobni? Pa Slovenija in Avstrija? Učence poskusimo napeljati, da ne razmišljajo o naravnih danostih in geografiji, temveč o tem, “kako živijo ljudje” v teh državah, torej o družbeno-ekonomski situaciji. (Na primer: kaj pa Slovenija in Vietnam? Oboji imamo gore in gozdove, reke in morje.) Če državo opisujemo glede na vreme, bi povedali, kakšne so najvišje in najnižje temperature, koliko dni na leto jo, v poprečju, pokriva sneg, koliko dni na leto v poprečju dežuje… Kako pa bi državo opisali glede na to, kako ljudje v njej živijo? Kakšne podatke bi lahko zbrali?

Primerni podatki so podatki Svetovne banke, ki smo jih površno pogledali v prejšnjem razdelku. Zdaj jih pokažemo v tabeli in z učenci na hitro preletimo spremenljivke, ki so v njih. Gre za podatke o indeksu človeškega razvoja (Human Development Index), zato vsebujejo spremenljivke, kot je pričakovana življenjska doba, delež brezposelnosti, precepljenost, število zdravnikov na tisoč prebivalcev, bruto družbeni proizvod, enakost med spoloma in podobni.

Kako bi torej, na podlagi teh podatkov, definirali podobnost med parom držav? Najpreprosteje gre tako: za vsako spremenljivko pogledamo razliko med državama in te razlike seštejemo. Seštevati moramo absolutne vrednosti, torej velikost razlike ne glede na to, ali je podatek večji pri prvi ali pri drugi državi. Poleg tega moramo popaziti na različne merske lestvice: podatke je potrebno normirati tako, da vsaka spremenljivka prispeva enako. (Več o tem v pomožni aktivnosti Razdalje.)

V Orangeu izračunamo razdalje z gradnikom Distances (primerna nastavitev za te podatke: Rows, Euclidean, Normalized). Ta izračuna matriko razdalj med vsemi pari objektov, na primer vrstic. Razdalje lahko opazujemo v Distance Matrix. Če nastavimo Label na Country, bodo vrstice in stolpci označeni z imeni držav. Tako lahko vidimo, na primer, da je razlika med Katarjem in Nemčijo bistveno večja od razlike med Nemčijo in Poljsko.

Če smo doslej delali frontalno, morajo učenci najkasneje tu začeti sami delati na računalnikih, da bodo kasneje lahko odgovarjali na zastavljena vprašanja.

Gručenje

Ko izračunamo razdalje med vsemi pari držav, lahko oblikujemo skupine. Pri tem je najbolj praktično uporabiti hierarhično razvrščanje v skupine. To deluje tako, da je v začetku vsaka država skupina zase; imamo torej toliko skupin, kolikor je držav. Nato v vsakem koraku združimo najbolj podobni državi oziroma skupini. Tako se skupine združujejo v vedno večje skupine, dokler na koncu ne združimo vseh držav v eno samo skupino.

Postopek je možno razložiti s kinestetično aktivnostjo, v kateri oblikujemo skupine učencev glede na dva izmišljena kriterija, na primer znanje matematike in spretnost pri nogometu. Glej pomožno aktivnost Hierarhično gručenje.

Nato podatke iz gradnika Distances povlečemo v Hierarchical Clustering. Uporabimo Wardov izračun podobnosti med skupinami (Linkage: Ward). Annotations nastavimo na Country.

Dobimo drevo (dendrogram), ki kaže hierarhijo gruč držav. Za večjo preglednost lahko že v tem trenutku razdelimo drevo na določeno smiselno število gruč, tako da kliknemo znotraj dendrograma.

Učence vprašamo, ali prepoznajo geografske regije, ki jim pripadajo posamezne gruče.

Hierarchical Clustering povežemo s Choropleth. Za “Values” izberemo “Cluster”, “Agg.” pa naj bo “Mode”. Tako bo vsaka država obarvana glede na gručo, ki ji pripada.

V Hierarchical clustering lahko izbiramo različna števila gruč in opazujemo, kako svet bolj ali manj podrobno razdelimo glede na razvitost.

Opazujemo dendrogram. Učenci lahko nato z delom v skupinah odgovorijo na naslednja vprašanja.

  • V kateri večji skupini držav se nahaja Slovenija?
  • Katere države so najbolj podobne Sloveniji?
  • Poišči skupino, ki vsebuje evropske države.
  • Kako se deli?
  • Katere neevropske države vsebuje? Zakaj? (Ker združujemo države glede na družbeno-ekonomske značilnosti in ne glede na fizično bližino.)
  • So v tej skupini držav tudi države, ki jih v njih ne bi pričakoval? (Kuba?)

Analiza razlik med skupinami

Najpomembnejši del, z vidika geografije, je opazovanje razlik med skupinami. V ta namen dodamo Box Plot (škatla z brki). Dvokliknemo na povezavo med gručenjem in vizualizacijo ter povežemo izhod Data (namesto izhoda Selected Data) z vhodom v Box Plot.

Učencem pokažemo preprosto primer škatle z brki brez delitve v skupine, na primer, Box plot, ki kaže pričakovano življenjsko dobo. Podrobna razlaga ni potrebna; zadošča, da znajo poiskati poprečje in razumejo, da širina škatle predstavlja različnosti znotraj skupine.

Če v gručenju izberemo posamezno skupino (npr. gručo, v kateri je večina afriških držav), v Box Plotu pa je kot “Subgroups” izbran “Selected”, vidimo, po čem se ta skupina razlikuje od ostalih držav na svetu. V Box Plot lahko izberemo “Order by relevance to subgroups” in dobimo seznam, ki ima na vrhu podatke, po katerih se te države najbolj razlikujejo. Afriške države, na primer, se razlikujejo od ostalih glede na pričakovano življenjsko dobo, smrtnost pred enim letom, izobrazbo …

Če namesto tega razdelimo celoten svet na gruče (s klikom izven gruče), vidimo, po čem se najbolj razlikujejo gruče. Lahko pa izberemo dve skupini (kliknemo znotraj ene, nato pa pritisnem Shift in kliknemo znotraj druge skupine) in potem opazujemo razlike med tema skupinama. Za to je prikladneje, če dvokliknemo povezavo med gručenjem in box plotom ter ponovno izberemo samo Selected Data, da v box plot ne pridejo preostale, neizbrane države. Tako lahko vidimo, na primer, kakšna je razlika med zahodno- in vzhodnoevropsko skupino.

Učencem lahko frontalno pokažemo, kako uporabljati Box plot za takšno primerjanje skupine, nato pa jim damo naloge za skupinsko delo. Na primer: Poišči skupino bližnjevzhodnih in severnoafriških držav. Po čem se najbolj razlikujejo od evropskih?

Videti je, da se države osrednje Afrike delijo v dve skupini. Kakšne so razlike med njimi? V kateri skupini je stanje boljše?

  • Predmet: geografija
  • Starost: 8. razred, srednja šola
  • UI tema: klasifikacija
Umestitev v predmetnik

Z vidika geografije: učenci spoznajo, da se regije razlikujejo po družbeno-ekonomskih značilnostih. Zavejo se, da se države razlikujejo po mnogih objektivno merljivih kriterijih, kot so pričakovana življenjska doba, število zdravnikov na tisoč prebivalcev, dolžina šolanja, enakopravnost spolov bruto družbeni proizvod in drugi. Uvidijo, da so si države iz iste regije med seboj tipično podobne. Spoznajo razlike med evropsko regijo in ostalim svetom ter tudi znotraj evropske regije in vidijo, kam se umešča Slovenija.

Z vidika umetne inteligence: učenci spoznajo koncept abstraktnejše definirane razdalje med objekti, postopek gručenja in njegov prikaz z dendrogramom. Naučijo se primerjanja vzorca z vizualnimi metodami.

Predvideni potrebni gradniki Orangea: File, Table, Distributions, Distance, Hierarchical Clustering, Cholopleth Map, Box Plot.

Aktivnost je skladna s splošnimi cilji predmeta, med katerimi je, da učenci razvijajo poznavanje in razumevanje:

  • glavnih družbenoekonomskih sistemov na Zemlji (kmetijstvo, naselitev, gospodarstvo, energija, prebivalstvo in drugi), da bi pridobili občutek za prostor;
  • različnosti ljudi in družb na Zemlji, da bi cenili kulturno bogastvo človeštva. Učni načrt pravi tudi, da učenci pri pouku geografije razvijajo spretnosti:
  • uporabe besednih, količinskih in simboličnih podatkov, kot so besedila, slike, grafi, tabele, diagrami in zemljevidi (kartografska, numerična in funkcionalna pismenost);
  • zbiranja in interpretiranja sekundarnih virov informacij ter uporabe statističnih podatkov.

Med operativnimi cilji 8. razreda pa učenec ob študiju primerov z različnih celin spoznava žgoča vprašanja sodobnega sveta; oblikuje stališča in vrednote, kot so spoštovanje drugih narodov in kultur, mednarodno sodelovanje.