W tej sytuacji kluczowe było poprawne wyznaczenie średniej temperatury dla całego okresu od kwietnia (IV) do września (IX), a potem zestawienie jej z temperaturą lipca (VII). Trzeba było zsumować wszystkie podane wartości: 7,9°C, 13,4°C, 16,1°C, 18,7°C, 17,8°C oraz 13,1°C, co daje razem 87,0°C. Następnie, dzielimy ten wynik przez liczbę miesięcy, czyli przez 6, co daje średnią 14,5°C. Aby znaleźć różnicę między tą średnią a temperaturą lipca (18,7°C), wystarczy odjąć: 18,7°C - 14,5°C = 4,2°C. To właśnie ta wartość była prawidłową odpowiedzią. W praktyce analiza takich danych jest fundamentem w meteorologii, rolnictwie czy nawet przy planowaniu procesów technologicznych zależnych od warunków pogodowych. Takie wyliczenia przydają się chociażby przy ustalaniu standardów pracy maszyn w określonej temperaturze, czy przy planowaniu upraw, które są wrażliwe na zmiany klimatu. W branży spotyka się mnóstwo podobnych analiz, dlatego takie zadania to dobra rozgrzewka przed praktycznym wykorzystaniem tych umiejętności. Zresztą, moim zdaniem, jeśli ktoś dobrze rozumie takie podstawy, to potem zdecydowanie łatwiej ogarnąć bardziej zaawansowane tematy związane z przetwarzaniem danych pogodowych albo prognozowaniem w oparciu o dane historyczne. Warto pamiętać o logice krok po kroku przy tego typu zadaniach, bo to pomaga uniknąć prostych pomyłek.
W tym zadaniu chodziło o typowe, praktyczne zastosowanie matematyki w analizie danych klimatycznych, które są bardzo przydatne w wielu branżach. Najważniejszym etapem było poprawne policzenie średniej temperatury całego okresu od kwietnia do września – a to często sprawia trudność, bo zdarza się, że ktoś przez nieuwagę pominie wartość lub źle zinterpretuje dane z tabeli. W odpowiedziach błędnych łatwo zauważyć typowe schematy myślowe prowadzące na manowce: niektórzy po prostu sprawdzają różnicę między temperaturą lipca a jakimś innym pojedynczym miesiącem, albo chcą uśrednić tylko dwa lub trzy miesiące, zamiast brać pod uwagę cały okres. Czasem też ktoś liczy różnicę pomiędzy najwyższą i najniższą temperaturą, co nie odpowiada temu, o co faktycznie pyta zadanie. Brak dokładności w sumowaniu wszystkich podanych wartości i podzieleniu przez właściwą liczbę miesięcy prowadzi do poważnych błędów w obliczeniach – a przecież w pracy technika czy inżyniera takie drobne pomyłki mogą mieć poważne konsekwencje. W praktyce bardzo ważne jest pilnowanie kolejności i zakresu analizowanych danych – to, czego nauczycie się tutaj na prostych przykładach, później przydaje się przy pracy z dużo większymi zestawami danych, np. w programowaniu czy analizie procesów przemysłowych. Konsekwencja i czytanie poleceń ze zrozumieniem to podstawa, bo wpływa nie tylko na poprawność, ale też na wydajność pracy. Sugeruję ćwiczyć podobne zadania, żeby nie dać się złapać na typowe pułapki myślowe i automatycznie analizować wszystkie dane z tabeli, a nie tylko wybrane fragmenty.