Как вырастить данные в искусственном сообществе: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
Строка 1: Строка 1:
{{Scripting Tutorials
{{Scripting Tutorials
|Description=Для того, чтобы получить данные, можно создать имитационную модель, агенты которой будут имитировать поведение биологическое или социальное поведение животных, людей или организаций. В процессе своих действий агенты будут порождать данные, которые можно собрать и проанализировать.
|Description=Для того, чтобы получить данные, можно создать имитационную модель, агенты которой будут имитировать поведение биологическое или социальное поведение животных, людей или организаций. В процессе своих действий агенты будут порождать данные, которые можно собрать и проанализировать.
http://digida.mgpu.ru/images/thumb/e/e1/Slnova_Data1.jpg/120px-Slnova_Data1.jpg
|Field_of_knowledge=NetSci, Археология, Биология, Информатика, Математика, Медицина, Образование, Искусственный интеллект
|Field_of_knowledge=NetSci, Археология, Биология, Информатика, Математика, Медицина, Образование, Искусственный интеллект
|FieldActivity=Computational Thinker
|FieldActivity=Computational Thinker
Строка 28: Строка 29:




[[Файл:Slnova Data1.jpg|300px]]
 


===== [[NetLogo]] =====
===== [[NetLogo]] =====

Версия 16:21, 7 февраля 2023

Описание Для того, чтобы получить данные, можно создать имитационную модель, агенты которой будут имитировать поведение биологическое или социальное поведение животных, людей или организаций. В процессе своих действий агенты будут порождать данные, которые можно собрать и проанализировать.

120px-Slnova_Data1.jpg

Область знаний NetSci, Археология, Биология, Информатика, Математика, Медицина, Образование, Искусственный интеллект
Область использования (ISTE) Computational Thinker
Возрастная категория 10


Поясняющее видео
Близкие рецепту понятия Агентное моделирование, Данные, Генерировать новых агентов, Преследовать другого агента
Среды и средства для приготовления рецепта: StarLogo Nova, NetLogo
StarLogo Nova

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

Исходное состояние - выбираем параметры

  • количество мячей = 5
  • количество участников = 175
  • рычажок видимости (как близко от участника должен быть мяч, чтобы он начал к нему бежать) = 5

Slnova Data.jpg

Собираем данные со страницы

500 записей Slnova Data1.jpg

Загружаем датасет в RAWGraphs - https://rawgraphs.io/

Slnova Data2 exp.jpg



Использовать NetLogo Web для получения данных

Flocking netlogo web.jpg

Примеры моделей для постановки экспериментов:

  1. Образование стаи птиц или рыб
  2. Термиты
  3. Обучение по Выготскому или Пиаже - участники бросают шарики и стараются попасть как можно ближе к линии


Вырастить данные - поставить эксперимент с переменными - использовать BehaviorSpace