Незримый колледж МЭШ

Описание книги	Статья, в которой понятие незримого колледжа применяется к сообществу учителей, сотрудничающих внутри репозитория московской электронной школы.
Область знаний	NetSci, Образование, Управление
Год издания	2022
Веб-сайт где можно прочитать книгу или статью	https://doi.org/10.25688/2072-9014.2022.60.2.04
Видео запись
Авторы	Patarakin
Среды и средства, на которые повлияла книга	NetLogo, R, RStudio, BehaviorSpace

Вестник Мгпу. Серия: Информатика И Информатизация Образования. (2022). https://doi.org/10.25688/2072-9014.2022.60.2.04.

Мы использовали методы сетевого анализа и данные электронного журнала репозитория Московской электронной школы. Метод построения социограмм на основе следов, которые участники совместной деятельности оставляют на различных цифровых объектах, был представлен в в статье о викиграммах. Этот же подход позднее использовались для визуализации отношений между учителями в различных системах построения знаний. Для обработки данных и построения графа в использовался язык R и пакеты tidyverse, tidygraph.

Из базы данных были выделены все записи о действиях, которые совершают участники внутри репозитория учебных сценариев. В результате была создана таблица, включающая почти 40 миллионов действий. В результате отбора действий, которые совершают исключительно создатели сценариев, мы получили таблицу, которая содержит только 3 миллиона действий, которые совершили над сценариями 8,364 участников.

Следующий важный этап состоял в переводе таблицы действий участников в граф отношений между участниками – создателями сценариев. Принципиальный момент выделения среди всех связей только тех, которые взаимны. Мы рассматриваем связи между участниками основанием для связи, только если такие связи взаимны. При этом мы исходим из того, что у человека может быть доступ в библиотеку, он может оценивать и использовать объекты-сценарии, созданные другими людьми, но пока он не создает собственных объектов между ним и другими авторами не могут возникать взаимные связи. А именно взаимные связи мы используем в качестве маркера принадлежности к одной команде. В МЭШ взаимная связь образуется в том случае, если учитель А скопировал сценарий урока, созданный учителем Б, а учитель Б скопировал сценарий урока, созданный учителем Б. После удаления из системы однонаправленных невзаимных связей в системе остается множество одиноких участников, которые не входят ни в какие группировки и могут быть удалены.

Граф, в котором собраны все участники, взаимно копирующие учебные сценарии друг у друга описывается следующими параметрами

1. A tbl_graph: 1552 nodes and 21349 edges
2. A directed multigraph with 145 components

В этом направленном графе 1552 узла, объединенных между собой 21349 связями. Граф совместных копирований состоит из 145 компонент. При этом узлы и связи распределены крайне неравномерно.

Гигантская компонента графа

• 

The story of the MES educational community, told using network analysis and agent-based modelling

https://youtu.be/Az3S2m2fDvE

Визуализация графа получена применением следующих фильтров и слоев (R):

   rcgraphR %>% 
      activate(edges) %>% 
      filter(!edge_is_multiple()) %>%  
      convert(to_undirected) %>% 
      activate(nodes) %>% 
      mutate(c_betw = centrality_betweenness()) %>% 
      activate(edges) %>% 
      mutate(edge_between = centrality_edge_betweenness()) %>% 
      activate(nodes) %>% 
      ggraph(layout = 'stress') +
      geom_node_point(aes(size = c_betw, colour = c_betw, shape = '21')) + 
      geom_edge_link0(aes( alpha = edge_between),edge_colour = "grey66") +
        theme(legend.position = 'none')