Использовать данные МЭШ для моделирования поведения учителей: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
м (Защитил страницу Использовать данные МЭШ для моделирования поведения учителей ([Редактирование=Разрешено только администраторам] (истекает 10:53, 29 марта 2023 (UTC)) [Переименование=Разрешено только администраторам] (истекает 10:53, 29 марта 2023 (UTC))))
Строка 9: Строка 9:
}}
}}
__NOTOC__
__NOTOC__
== Примеры доступных датасетов ==
* [[:Категория:Dataset]]
{{#ask: [[Категория:Demo]] [[Description::+]] | ?Description }}


== Последовательность действий ('''Workflow''') ==
== Последовательность действий ('''Workflow''') ==

Версия 09:28, 16 марта 2023

Описание При изучении языков высокого уровня хотелось бы опираться на реальные ситуации, которые происходят с учителями. Эти ситуации описываются и моделируются в различных языках. Мы взяли несколько сред многоагентного моделирования, где агенты симулируют поведение учителей, и скрестили эти языки с данными, которые были извлечены из МЭШ.
  • 120px-Netlogo_mes.png
Область знаний NetSci, Информатика, Образование
Область использования (ISTE) Computational Thinker
Возрастная категория 16


Поясняющее видео
Близкие рецепту понятия Данные, Датасет, Язык высокого уровня
Среды и средства для приготовления рецепта: Scratch, Snap!, NetLogo, StarLogo Nova, Взаимное копирование МЭШ (датасет)


Примеры доступных датасетов

 Description
Letopisi 2006 (dataset)120px-Hist_2006_associatios.png Лог-файл действий участников проекта Letopisi в 2006 году
Библиосет: публикационная активность ВВГУ120px-Vl_sci_schools.png Данные о публикационной активности Владивостокского государственного университета https://vvsu.ru/ выгружены из Scopus в формате RIS.
Библиосет: публикационная активность МГПУ120px-Collab_mgpu01.jpg
  • Данные о публикационной активности Московского городского университета https://www.mgpu.ru выгружены из Scopus в формате RIS.

Последовательность действий (Workflow)

  1. Берём среды агентного моделирования (Scratch, Snap!, StarLogo Nova, NetLogo), где можно создавать клоны и породы агентов
  2. Берём данные о действиях учителей в школе или городском цифровой репозитории. Например, датасет взаимного копирования сценариев - Category:Dataset
  3. Превращаем данные из датасетов о Сообщество МЭШ в симуляции поведения учителей в искусственных сообществах

Близкие рецепты


Описание сообщества Московская электронная школа – одна из крупных информационных образовательных систем для школьного образования в Российской Федерации. Библиотека Московской электронной школы (МЭШ) является уникальным хранилищем образовательных материалов, которое доступно каждому школьнику, учителю и родителю.
Создатели и эксперты
Год запуска 2016
Год закрытия
Численность 1000000
Рамка Культура участия, Сообщество практики, Социальный объект
Поясняющее видео
Адрес сообщества
Формируемые в сообществе компетенции
Инструмент
Цель сообщества обмен планами уроков
Схема
Социальный объект сценарий урока



Log-файлы МЭШ

Все действия участников МЭШ записываются системой в лог-файлы отдельных действий. Кроме того, исходно мы получаем для подготовки таблицу данных о сценариях, каждая строка характеризует сценарий по следующим характеристикам:

  1. ID сценария – уникальный номер сценария в системе.
  2. Дата создания – отметка о времени, когда сценарий был размещен в системе. )
  3. Является ли сценарий копией уже размещенного сценария – Да / Нет. Сценарий может быть создан с нуля либо создан из копии уже размещенного ранее сценария.
  4. ID автора – уникальный номер автора в системе.
  5. Тип профиля автора – автор может быть учителем, учащимся или разработчиком.
  6. Школа автора – для учителя и учащегося указывается школа, к которой они относятся.
  7. Предмет – название учебной дисциплины, к которой автор при загрузке относит сценарий.
  8. Уровень образования – уровень образования, к которому автор при загрузке относит сценарий.
  9. Статус модерации – сценарий может быть одобрен или отвергнут. Если сценарий одобрен, то с ним могут совершать действия другие участники.
  10. По каждому действию, которые в дальнейшем совершаются в системе над загруженными и одобренными сценариями, существует отдельная таблица.


Monitor2020.png

Snap!

Добавить данные в Snap!

Показываем как данные попадают в среду Snap! (вбросить файл CSV или обратиться к файлу по URL)

Csv table.png

Отфильтровать записи по предмету

Snap MES chemistry.png

Простые действия с таблицей

Snap Mes data.png

Превратить таблицу в гистограмму

Snap plot01.png

Превратить данные МЭШ в множество агентов

https://snap.berkeley.edu/project?user=patarakin&project=tutors_MES

StarLogo Nova

Как задаются свойства породы

Как выращиваются данные

Показываем как искусственные агенты оставляют записи в журнале, соприкасаясь с цифровыми объектами
Это могут быть разноцветные мячи, которые отлетают от агентов и записывают время и место удара
Это могут быть сценарии уроков, которые учителя копируют друг у друга

Starlogo balls.png

Показываем процесс формирования связей между школьными учителями, копирующими проекты друг у друга

Netlogo mes.png

Показываем связи и свойства связей:

  1. является ли связь реципрокной
  2. совпадают ли учебные предметы, по которым связались агенты
  3. если связь взаимная, то сколько прошло между первой и обратной связью

Netlogo bonds.png

Показываем агентов и их сетевые характеристики

  1. число связей
  2. центральность по посредничеству

Netlogo user64.png