Models Communities

Описание события	Cедьмое заседание VI серии университетского семинара "Что такое деятельностный подход в образовании" // Моделирование Сообществ // 2023
Тип события
Начало	2023-05-24T15:00:04.000Z
Окончание	2023-05-24T17:00:04.000Z
color	blue
Адрес события	https://np-avtorskiy-klub.timepad.ru/event/2192295/
Видео запись события
Среды и средства, которые использовались в рамках события	NetLogo, Semantic MediaWiki
Формируемые в рамках события компетенции
Область знаний	Информатика, История, Управление, Большие данные
Местоположение	55° 44' 24.00" N, 37° 36' 36.00" E
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":55.74,"lon":37.61,"icon":""}],"imageoverlays":null}

https://insp.mgpu.ru/seminar/22-23

Аннотация

24 мая 2023 года в 15:00 мск состоится седьмое заседание VI серии университетского семинара "Что такое деятельностный подход в образовании". Тема этого года связана с сетевым образованием.

Тема

Моделирование и сетевые сообщества

Ключевые понятия

продуктивная субъектность, коллективная субъектность, средство = сообщество. И другие понятия со свойствами NetSci + Педагогика - Flocking, Вычислительное мышление, Вычислительное участие, Датасет, Дружественное средство, Законное периферийное участие, Инструмент, Команда, Конструкционизм, Культура участия, Сетевая культура, Совместная сетевая деятельность, Социальный объект, Сценарий урока, Цифровая история, Цифровой учебный объект, Школа самбы

Для обсуждения будут представлены сообщества, участники которых создают цифровые модели и модели, которые позволяют изучать сетевые сообщества.

Description

Сетевое сообщество

Сетевое сообщество Сетевое сообщество – группа людей, поддерживающих общение и / или ведущих совместную сетевую деятельность. Например, МЭШ является сетевым сообществом, в котором люди совместно создают и используют сценарии уроков, хотя и не ведут общения внутри репозитория. Сходным примером сети являются электронные библиотеки, в которых авторы вместе создают тексты статей и ссылаются на статьи других авторов. При этом иногда в таких библиотеках есть возможность общения, но она используется крайне редко.

	Description
Субъектность продуктивная	Субъектность продуктивная. Развитие субъектности непосредственно связано с участием в продуктивной деятельности, поскольку именно через участие в продуктивной деятельности люди могут проявить собственную субъектность. Авторы концепции продуктивной субъектности отмечают значение создания продуктов, доступных для обсуждения и критики другими субъектами образования

Description

Продукт деятельности

Продукт деятельности — результат деятельности субъекта, направленной на изменение объекта. Продукт является вариантом изменения и развития объекта. Продукт может быть записан и сохранен. Сохраненный продукт становится объектом или элементом коллекции (литературы) данного сообщества. Продукт как вариант и элемент коллекции отбирается и используется участниками сообщества в последующей деятельности.

	Description
Субъект коллективный	Понятие Коллективный субъект используется для раскрытия феномена субъектности на уровне групп - динамическая концепция совместной деятельности

Сообщества

• Категория:Сообщество, в которых социальный объект = код

{{#ask: [[Категория:Сообщество]] [[Social Object::Программный код]] | ?Description }}

	Description
CoMSES	CoMSES Net - Сеть для вычислительного моделирования в социальных и экологических науках. Это - открытое сообщество исследователей и преподавателей. Репозиторий - цифровое хранилище, поддерживающее исследования и передовые методы цитирования программного обеспечения, цифрового хранения, воспроизводимости и повторного использования моделей.
GitHub	Социальная сеть программистов, с возможностью хранить репозиторий проекта и все его изменения. GitHub - контроль доступа, багтрекинг, управлением задачами и вики для каждого проекта. Используется прежде всего для поддержания версий кода
Glitch	Сообщество для разработки веб-приложений
Habr	Хабр русскоязычный веб-сайт в формате системы тематических коллективных блогов (именуемых хабами) с элементами новостного сайта, созданный для публикации новостей, аналитических статей, мыслей, связанных с информационными технологиями, бизнесом и интернетом.
Modeling Commons	Сообщество, участники которого создают и обмениваются моделями NetLogo.
Roblox	Roblox — игровая онлайн-платформа и система создания игр, позволяющая любому пользователю создавать свои собственные и играть в созданные другими игры.
Stack OverFlow	Сеть создания контента в форме вопросов и ответов о программировании.
Сообщество GeoGebra	Социальная сеть, участники которой обмениваются материалами, созданными при помощи программы GeoGebra
Сообщество NetLogo	Сообщество пользователей, которые обмениваются моделями, написанными на языке NetLogo.
Сообщество Scratch	Сетевое сообщество детей и взрослых, обменивающихся своими проектами, написанными на языке Scratch
Сообщество Snap!	Сообщество исследователей, учителей и учащихся, использующих в своей деятельности язык Snap! Участники могут делиться своими проектами (Share, Publish). Создавать коллекции проектов, следить с действиями других участников (following)
Сообщество StarLogo	Сообщества обмена моделями и объектами в среде StarLogo Nova. Участники могут использовать код проектов других участников. Создавать свои коллекции и приглашать других участников к работе над версиями своих проектов.

Модель стаи в Scratch

• https://scratch.mit.edu/projects/522014232/

Модель стаи в Snap!

• https://snap.berkeley.edu/snap/snap.html#present:Username=patarakin&ProjectName=Flocking_Snap

StarLogo Nova - пример с мячиками

• https://www.slnova.org/patarakin/projects/694467/

Визуализация отношений внутри сообществ

Летописи

• http://letopisi.org/

Модели

Description

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.

	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.

Description

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?

Flocking_(model)

Description

Flocking (model)

Модель самопроизвольного формирования стаи в результате действий множества участников (птиц, рыб, людей). Модель формирования стаи - это классическая агентно-ориентированная модель, основанная на оригинальных моделях Рейнольдса (1987). Модель демонстрирует, что стаи птиц могут возникать даже в отсутствии специальных птиц-вожаков, которые ведут всех за собой. Скорее, каждая птица следует общему же набору правил, и из выполнения всеми простых правил появляются стаи. Каждая птица следует трем правилам: «выравнивание», «разделение» и «сплоченность». «Выравнивание» означает, что птица поворачивается так, что движется в том же направлении, что и ближайшие птицы. «Разделение» означает, что птица поворачивается, чтобы не столкнуться с другой птицей. «Сплоченность» означает, что птица движется к другим ближайшим птицам. Правило «разделения» имеет приоритет над двумя другими, что означает, что если две птицы приближаются друг к другу, они всегда будут разделяться. В этом случае два других правила отменяются до тех пор, пока не будет достигнуто минимальное разделение. Эти три правила влияют только на направление птицы. Каждая птица всегда движется вперед с одинаковой постоянной скоростью. Правила удивительно надежны и могут быть адаптированы к скоплению насекомых, стаям рыб и паттернам «V» стаи гусей (Stonedahl & Wilensky, 2010a).

Leaders & Followers (model)

В NetLogo Commons

Необходимо запустить Run in NetLogo Web и далее Run

Piaget-Vygotsky (model)

Description

Piaget-Vygotsky (model)

Модель «обучения через игру» была создана для следующих целей: продемонстрировать жизнеспособность агент-ориентированного моделирования для изучения социально-психологических феноменов развития; проиллюстрировать потенциал ABM как платформы, позволяющей общаться и сотрудничать между психологами с различными теоретическими взглядами; и, в частности, визуализировать взаимодополняемость объяснений Пиаже и Выготского о том, как люди учатся.

Sugarscape model

Description

Sugarscape model

Sugarscape model (сахарная модель) - один из методов(моделей) разработки искусственного общества. Модель стала популярна благодаря известной работе «Growing Artificial Societies». Является одной из простых моделей и прекрасным инструментом для обсуждения и экспериментального исследования ряда научных вопросов. Имеется некоторая окружающая среда — сахарный ландшафт, где в двумерном пространстве разбросан сахар — где-то больше, где-то меньше; и туда же помещены агенты-жуки, которые ползают по сахарному ландшафту по простым правилам: агенту надо есть сахар, и он перемещается туда, где сахара больше. Так они двигаются, поедают сахар, который появляется в той или иной точке тоже по каким-то законам. Наблюдая за поведением агентов на экране мы видим то, что Джошуа Эпштейн и Роберт Акстелл определили как прото-историю или Proto-Narrative

Team Assembly (model)

	Description
Team Assembly (model)	Эта модель коллаборативных сетей показывает, как поведение отдельных людей при формировании небольших команд для краткосрочных проектов может со временем привести к появлению множества крупномасштабных сетевых структур.

Данные

	Description
Данные	Данные — поддающееся многократной интерпретации представление информации в формализованном виде, пригодном для передачи, связи или обработки.

	Description
Активное эссе	Active Essays -термин Алана Кея «активное эссе», где виды изложения и аргумента, которые можно ожидать в эссе, усиливаются благодаря тому, что интерактивная программа является одним из многих типов медиа для нового типа документа.

	Description
Collaborative knowledge ACM (dataset)	Датасет сформирован на основании запроса к цифровой библиотеке ACM – dl.acm.org. Поисковый запрос выглядит следующим образом: All: “collaborative knowledge” AND Publication Date: (2012 To 2022) На исходный запрос мы наложили фильтр, ограничивающий формат статей только исследовательскими статьями, поскольку мы хотели получить подробное описание кейсов, в которых описывалась бы практика работы со знаниями в образовании. В ответ на такой запрос было получено 476 записей, которые составили коллекцию в системе Zotero и в формате RIS были загружены в систему VOS viewer для выявления и визуального представления сетевых отношений как между авторами, так и между ключевыми словами публикаций.
Food (dataset)	The following data comes from the United States Department of Agriculture’s Food Composition Database. It contains data for various types of food including the amounts of different vitamins and minerals found in the foods as well as macronutrient percentages. The food covered spans a large variety of foods from butter to Campbell’s soup. Much of the supplementary documenation for each field comes directly from that pages’ Wikipedia article. https://corgis-edu.github.io/corgis/datasets/csv/food/food.csv
Forum (dataset)	Датасет лог-файла форума по обсуждению книг (ранобэ)
GoogleSchool 01(dataset)	Датасет собран из лог-файла действий учителей внутри школы
Graduate (dataset)	Данные по выпускникам - год, численность, данные по зарплатам, демография, работа по профессии, причины выбора https://corgis-edu.github.io/corgis/datasets/csv/graduates/graduates.csv Может быть использован в связке с RAWGraphs
Letopisi 2006 (dataset)	Лог-файл действий участников проекта Letopisi в 2006 году
PokemonDataset	Pokemon with stats
Preschool Digital Scopus	1709 публикаций (стандартный набор полей Скопус) - Для выделения данных из базы Scopus использовалась следующая формула: ALL (( preschool OR "primary school" ) AND ( "psychological" OR "pedagogical" ) AND ( computer OR internet OR digital ) ) AND PUBYEAR > 1999 AND ( LIMIT-TO ( ACCESSTYPE(OA) ) )
School Scores (USA dataset)	Датасет с https://corgis-edu.github.io/corgis/csv/school_scores/ - 98 полей и 577 строк
Video games (dataset)	Видеоигры - готовый датасет с описанием видеоигр по массе параметров (38 столбцов) Видеоигры из https://corgis-edu.github.io/corgis/
Библиосет: исполняемые публикации	Перечень научных публикаций, экспортированных из Dimensions по результатам поиска по ключевым словам "executable paper" с фильтром 2020-2023, являющихся исполняемой публикацией.
Библиосет: контекст исполняемых публикаций	Перечень научных публикаций, экспортированных из Dimensions по результатам поиска по ключевым словам "executable paper" с фильтром 2020-2023, содержащих описание контекста в котором упоминаются исполняемые публикации. https://drive.google.com/file/d/1z-rnslKP0Yd0hI42GNmZogLF3BXOIp2G/view?usp=share_link
Библиосет: публикационная активность ВВГУ	Данные о публикационной активности Владивостокского государственного университета https://vvsu.ru/ выгружены из Scopus в формате RIS.
Библиосет: публикационная активность МГПУ	Данные о публикационной активности Московского городского университета https://www.mgpu.ru выгружены из Scopus в формате RIS.
Библиосет: теория исполняемых публикаций	Перечень научных публикаций, экспортированных из Dimensions по результатам поиска по ключевым словам "executable paper" с фильтром 2020-2023, где теоретически обосновываются и характеризуются исполняемые публикации или инструменты к ним. https://drive.google.com/file/d/1u6SNZwi7uhPql5IvvTtj16G2qFQpy3ds/view?usp=share_link
Вовлеченность студентов Л2	Датасет сформирован на основе запроса к WoS "engagementANDL2_students" в октябре 2021. https://app.vosviewer.com/?json=https%3A%2F%2Fdrive.google.com%2Fuc%3Fid%3D1ljcOmU8t9ip8wl-W9Mda4LuGGFwHrJZ2 Ссылка на визуализацию VOSviewer.
Вовлеченность студентов при использовании LearningApps	Датасет создан на основе результатов опроса студентов ВВГУ по завершении обучения по курсу педагогики. Опрос проводился с помощью Гугл Форм. Из полученной базы удалены повторные ответы 2-х студентов в пользу второго варианта как более взвешенного. Названия групп и имена студентов заменены на номера по порядку. В наличии 66 ответов.
Сайты российских школ	Выявление цифровой трансформации на основании данных с сайтов школ
Студия Collab Challenge (dataset)	Это история совместной деятельности внутри Scratch студии Collab Challenge - https://scratch.mit.edu/studios/4789981/ - где в 2018 году собирались проекты на конкурс Collab Challenge. Данный датасет - возможность посмотреть деятельность сквозь призму данных Scratch API - 354 проекта
Цифровые инструменты учителей	Датасет о том, какие цифровые инструменты используются учителями учителями для решения различных задач + различные приёмы обработки и визуализации датасета

Литература

	Description
1 ученик:1 компьютер	Модель мобильного обучения «1 ученик : 1 компьютер» («модель 1:1», eLearning 1:1) - это образовательная ситуация, в которой основным инструментом обучения школьника является компьютер, а в качестве методов обучения используются технологии и сервисы сетевого взаимодействия, информационного поиска и создания цифровых объектов. Оптимальным вариантом реализации модели является тот, при котором в распоряжении каждого учащегося и каждого учителя имеется собственный портативный, связанный с компьютерами других учащихся по беспроводной локальной сети, ноутбук, имеющий доступ к школьному или классному серверу (роль последнего может выполнять компьютер учителя) и имеющий выход в сеть интернет.
Inquiry based learning	Исследовательское обучение или обучение через открытия — педагогический подход, разработанный в 1960-х годах как ответ на традиционные формы обучения, в которых требовалось запоминания информации из учебных материалов. Философия «обучения через открытие» происходит из конструктивистских теорий обучения, таких, как работы Пиаже, Дьюи, Выготского и Паулу Фрейре
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.
Вычислительная дидактика	Область дидактики, рассматривающая новые дидактические отношения, когда обучающая машина учит другую обучаемую машину, когда обучающая машина учит человека или когда обучающий человек учит обучаемую программу или обучаемого агента.
Вычислительное мышление	Объединение способностей человека и возможностей вычислительной техники. Способность усиливать свою деятельность, привлекая к себе на помощь программных агентов. Производные понятия - вычислительная наука, вычислительная история.
Конструктивизм	Конструктивизм в обучении связан с такими исследователями как Дж. Дьюи, Л.С. Выготский и Ж. Пиаже. При всех различиях в подходах этих ученых процесс обучения для них всегда был связан с наблюдением, обработкой, интерпретацией и последующим присвоением информации в виде личного знания. В работах Дж. Брунера, Дж. Келли и Р. Ганье обучение рассматривалось как внутренний процесс, который зависит от предыдущих знаний, усилий, которые вкладывает учащийся. В 1965 году Р. Ганье в работе «Условия обучения» обобщил принципы и задачи педагогического дизайна с позиций когнитивизма.
Конструкционизм	Конструкционизм - философия обучения, развитая Сеймуром Пейпертом на основании конструктивизма. К активной позиции конструктивизма конструкционизм добавляет идею того, что люди создают новое знание особенно эффективно, когда они вовлечены в создание продуктов, наделенных личностным смыслом, будь то песочные замки, Лего машины или компьютерные программы.
Машинное обучение	Способность программы учиться, не будучи явно запрограммированной. Машинное обучение - предполагает наличие общих алгоритмов, которые могут выявить полезную информацию об исследуемом наборе данных без необходимости писать специальный код для решения этой задачи. Что в машинном обучении способ выполнения задачи автоматически выводится из примеров
Образовательная робототехника	Робот обычно используется как инструмент, платформа, которую можно использовать для практических исследований, решения проблем, исследовательского обучения, проб и ошибок. Учащиеся могут сотрудничать в группе в рамках проекта или конкретного запроса, используя робота для обоснования абстрактных концепций. Например, концепцию вращения можно изучить через движение робота. В других случаях робот может использоваться больше как коллега, например, в форме знающего коллеги, который помогает студенту, сокурсника или компаньона или даже коллеги, нуждающегося в помощи. В последнем случае учащийся становится учителем для робота-сверстника, а в первом робот-сверстник косвенно принимает на себя роль учителя.
Объект, помогающий думать	Объекты, помогающие думать, или объекты, с которыми мы думаем. Термин введен Шерри Тёркл в книге про объекты, вызывающие воспоминания и вещи, с которыми мы думаем.
Персептрон	Перцептро́н, или персептрон (англ. perceptron от лат. perceptio — восприятие; нем. Perzeptron) — математическая или компьютерная модель восприятия информации мозгом (кибернетическая модель мозга), предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1958 году и впервые реализованная в виде электронной машины «Марк-1» в 1960 году. Перцептрон стал одной из первых моделей нейросетей, а «Марк-1» — первым в мире нейрокомпьютером.
Субъектность продуктивная	Субъектность продуктивная. Развитие субъектности непосредственно связано с участием в продуктивной деятельности, поскольку именно через участие в продуктивной деятельности люди могут проявить собственную субъектность. Авторы концепции продуктивной субъектности отмечают значение создания продуктов, доступных для обсуждения и критики другими субъектами образования
Школа самбы	Модель того, как может быть устроено учащееся сообщество. развито чувство принадлежности к данной группе людей, их объединяет общая цель. Многое из того, чему обучают в такой школе, хотя и происходит естественным образом, но делается вполне продуманно. Скажем, опытные танцоры собирают вокруг себя группу детей. От пяти до двадцати минут идет специфическое овладение танцем - через наблюдение. Внимание детей сосредоточивается на исполнении, затем им разрешается присоединиться к танцующим

	Description
Mindstorms	Mindstorms: Children, Computers, And Powerful Ideas - .. через бездну, разделяющую естественнонаучную, техническую культуру с культурой гуманитарной, необходимо перекинуть мост. И я думаю, что главным в конструкции такого моста может стать задача, как придать компьютерную форму плодотворным идеям, одинаково важным как поэту, так и инженеру. В моем понимании компьютер действует как переходный объект по установлению связей, которые в конечном счете оказываются связями между одной личностью и другой. Существуют матофобы, т. е. люди, не признающие математики, с очень развитой координацией движений собственного тела, и есть матофилы, т. е. люди, увлеченные математикой, никогда не вспоминающие о сенсомоторном происхождении своих математических знаний. Черепашка навела мост. Она стала посредником, объединившим в себе элементы геометрии тела с формальной геометрией. Осмысление жонглирования как структурного программирования помогло навести мосты между теми, у кого прекрасно развито матетическое чувство физических навыков, и теми, кто знает, как должна быть организована задача по написанию исторического эссе. Жонглирование и написание эссе, если смотреть на конечный результат, мало чем похожи друг на друга. Но процесс овладения обоими навыками во многом совпадает.
Perceptrons: an introduction to computational geometry	Книга «Перцептроны» (англ. Perceptrons: an introduction to computational geometry) — написана Марвином Минским и Сеймуром Папертом, издана в 1969. Книга видных американских ученых посвящена параллельным вычислительным устройствам, известным под названием персептронов. В ней на примере нескольких конкретных задач распознавания "геометрических" свойств графических изображений подробно проанализированы принципиальные возможности подобных схем, рассмотрены вопросы, связанные с обучением персептронов, в частности длительность процесса обучения, эффективность схемы как адаптивного запоминающего устройства и т. п., а также исследованы потенциальные возможности персептронов как обучающихся распознающих устройств.