Data Growth in Educational Simulation Communities

Описание события	Выращивание данных в искусственных сообществах, имитирующих деятельность образовательных организаций - мастер класс для - Программа Аналитика данных. Применение в сфере образования (Цифровые кафедры)
Тип события	Мастер класс
Начало	2024-11-18T17:10:57.000Z
Окончание	2024-11-18T18:30:57.000Z
color	orange
Адрес события
Видео запись события
Среды и средства, которые использовались в рамках события	Semantic MediaWiki, StarLogo Nova, Snap!, NetLogo
Формируемые в рамках события компетенции
Область знаний	Информатика, Педагогика, Статистика, Моделирование
Местоположение	55° 48' 22.89" N, 37° 36' 58.69" E
Формат реализации	On-line
Карта	Идёт загрузка карты… {"minzoom":false,"maxzoom":false,"mappingservice":"leaflet","width":"auto","height":"300px","centre":false,"title":"","label":"","icon":"","lines":[],"polygons":[],"circles":[],"rectangles":[],"copycoords":false,"static":false,"zoom":10,"defzoom":14,"layers":["OpenStreetMap"],"image layers":[],"overlays":[],"resizable":false,"fullscreen":false,"scrollwheelzoom":true,"cluster":false,"clustermaxzoom":20,"clusterzoomonclick":true,"clustermaxradius":80,"clusterspiderfy":true,"geojson":"","clicktarget":"","imageLayers":[],"locations":[{"text":"","title":"","link":"","lat":55.806358581746,"lon":37.616303271349,"icon":""}],"imageoverlays":null}

Понятия

	Description
Агент	Агенты - это автономные объекты, которые могут самостоятельно реагировать на внешние события и выбирать соответствующие действия. Это - некто или нечто, выполняющий инструкции. В информатике - сущность, которая расположена в некоторой среде и способна в этой среде к автономным целенаправленным действиям.
Агентное моделирование	Агентное моделирование (agent-based model) (ABM)— метод имитационного моделирования, исследующий поведение децентрализованных агентов и то, как такое поведение определяет поведение всей системы в целом. В отличие от системной динамики аналитик определяет поведение агентов на индивидуальном уровне, а глобальное поведение возникает как результат деятельности множества агентов (моделирование «снизу вверх»). ABM представляют собой модели, в которых отдельные лица или агенты описываются как уникальные и автономные объекты, которые обычно взаимодействуют друг с другом и с окружающей их средой на местном уровне. Агентами могут быть организмы, люди, предприятия, учреждения и любые другие объекты, преследующие определенную цель. Когда мы даем агентам правила адаптации к изменениям в их среде и к тому, что делают другие агенты, тогда поведение каждого отдельного агента и, следовательно, поведение всей системы вытекает из этих правил, характеристик агентов и окружающей среды. Эмерджентность - это основная объясняющая концепция агентного моделирования. Эпштейн и Акстелл (1996) удачно описали этот вид объяснения своим знаменитым вопросом: «Сможете ли вы его вырастить?»: Можете ли вы заставить вашу модельную систему выглядеть и вести себя как настоящая, снабдив своих агентов правильным адаптивным поведением?
Выращивание данных	Data-farming - данных в ходе изучения сложных и комплексных систем с огромным количеством агентов в искусственных сообществах многоагентного моделирования/
Вычислительная наука	Область науки, в которой используются передовые возможности вычислений для понимания и решения сложных проблем. Включает в себя разработку моделей и симуляций для понимания природных систем.
Генеративная социология	Изучаемый феномен выращивается в искусственном обществе
Данные образовательные	Образовательные данные или данные, связанные со сферой образования, можно определить как информацию, которая собирается, хранится и анализируется с целью понимания и улучшения образовательных процессов, результатов и систем. Эти данные включают в себя: Данные об учащихся: успеваемость, посещаемость, демографические характеристики, результаты тестирования и экзаменов Данные о курсах и программах: учебные планы, материалы, оценки, обратная связь от учащихся Данные об учителях и преподавателях: квалификация, опыт, профессиональное развитие, эффективность Данные об образовательных учреждениях: инфраструктура, ресурсы, финансирование, показатели успеваемости Данные об образовательных политиках Данные, связанные с генерацией контента учителями и учащимися
Командная наука	Science of Team Science – наука о командных научных исследованиях. Эта область представляет одно из направлений гуманитарных вычислительных наук, цифровой и сетевой социологии. «Командная наука» исследует поведение людей в современных командах, сложных технологических средах, которые во многом определяют то, как протекает совместная работа и совместное обучение.
Многоагентное моделирование	Многоагентное моделирование (ABM) — это метод компьютерного моделирования, в котором отдельные "агенты" (объекты или сущности) взаимодействуют друг с другом и с окружающей средой согласно заданным правилам. Каждый агент может принимать собственные решения и действовать независимо, что позволяет моделировать сложные системы и процессы, такие как социальное взаимодействие, экономические рынки или экосистемы.
Модель	Моде́ль (фр. modèle от лат. modulus «мера, аналог, образец») — система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе; представление некоторого реального процесса, устройства или концепции. Модель есть абстрактное представление реальности в какой-либо форме (например, в математической, физической, символической, графической или дескриптивной), предназначенное для рассмотрения определённых аспектов этой реальности и позволяющее получить ответы на изучаемые. Система В является моделью системы А для активной системы Q (человека-индивида, коллектива, животного, робота и т. п.), если основанием для ее использования этой активной системой служит ее структурное сходство с моделируемой системой А.