Creating Active Essays Using Agent Models: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
Строка 12: Строка 12:


== План проведения мастер-класса "Создание мультимедийных активных эссе на основе многоагентных моделей" ==
== План проведения мастер-класса "Создание мультимедийных активных эссе на основе многоагентных моделей" ==
<scratch project="211029567" />


=== Введение ===
=== Введение ===

Версия 18:58, 4 ноября 2024


Описание события Разработка мультимедийных эссе на основе многоагентных моделей - для цифровой кафедры - Программа Разработка мультмедийного образовательного контента
Тип события Мастер класс
Начало 2024-11-08T16:29:27.000Z
Окончание 2024-11-08T17:29:27.000Z
color red
Адрес события
Видео запись события
Среды и средства, которые использовались в рамках события Semantic MediaWiki, Snap!, StarLogo Nova, NetLogo
Формируемые в рамках события компетенции
Область знаний Информатика, Педагогика, Моделирование
Местоположение 55° 48' 22.89" N, 37° 36' 58.69" E
Формат реализации On-line
Карта
Идёт загрузка карты…


План проведения мастер-класса "Создание мультимедийных активных эссе на основе многоагентных моделей"

Введение

Цель мастер-класса
Познакомить студентов с концепцией активных эссе и продемонстрировать, как использовать многоагентные модели для их разработки.
Аудитория: Студенты МГПУ, заинтересованные в обучении с использованием технологий и программирования.

Введение в интерактивные эссе

  1. Краткое введение в активные эссе (основная идея, структура и цель).
  2. Обсуждение концепции активного эссе как нового типа грамотности.
  3. Презентация примеров активных эссе и их компонентов: текст, симуляции, код.
  4. Пояснение, как активные эссе позволяют читателям взаимодействовать с материалом.
 Description
KayАлан Кёртис Кэй (англ. Alan Curtis Kay; 17 мая 1940) — американский учёный в области теории вычислительных систем. Один из пионеров в областях объектно-ориентированного программирования и графического интерфейса. Также известен благодаря высказыванию «лучший способ спрогнозировать будущее — изобрести его». Президент исследовательского института Вьюпоинта, адъюнкт-профессор информатики в Калифорнийском университете.
PapertСимур Паперт (Пейперт) — выдающийся математик, программист, психолог и педагог, создатель конструкционизма и языка Лого, один из основоположников теории искусственного интеллекта,
SmalltalkSmalltalk (ˈsmɔːltɔːk) — объектно-ориентированный язык программирования с динамической типизацией, основанный на идее посылки сообщений Представляет собой интегрированную среду разработки и исполнения, объекты которой доступны для модификации через неё саму, и программирование в которой в итоге сводится к модификации её собственного поведения. Язык был представлен как Smalltalk-80. Всё в Smalltalk является объектами, а объекты могут принимать сообщения.
Активное эссеAn “Active Essay” is a new kind of literacy, combining a written essay, live simulations, and the programs that make them work in order to provide a deep explanation of a dynamic system. The reader works directly with multiple ways of representing the concepts under discussion. By “playing with” the simulations and code, the reader gets some hands-on experience with the topic. 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.
Выполняемая статьяФормы научных публикаций, когда читатель может взаимодействовать с текстом и данными, которые содержаться в статье. Читатель может изменить форму представления данных, внести изменения и дополнения в код модели и т.п.
ЛогоЛого - первый язык созданный для обучения детей математике при помощи компьютера. Язык Лого получил очень широкое распространение и популярность благодаря работам Пейперта и его книге "Переворот в сознании: дети, компьютеры и плодотворные идеи". В восьмидесятые годы Logo и LogoWriter были установлены в США на каждом четвертом школьном компьютере. Черепашка Лого, способная принимать облик различных видов растений и животных, активно использовалась для образовательных и исследовательских проектов. Многочисленные языки с роботами исполнителями являются потомками Лого.


  1. Segregation (model) - статья о сегрегации
  2. Зелёный флажок - Setup - агенты занимают начальные позиции
  3. Клавиша пробел (space) - процесс поиска лучшей доли и лучших соседей
  4. Клавиша (Enter) - собираем данные с агентов, прячем агентов и показываем данные на экране


Введение в многоагентное моделирование

  1. Объяснение принципов многоагентного моделирования.
  2. Обзор инструментов, которые будут использоваться: Scratch, Snap!, StarLogo Nova, NetLogo
  3. Примеры многоагентных моделей и их применение в образовательных целях.
 Description
ODD принципыПротокол описания модели при её публикации: The Overview, Design concepts and Details (ODD) protocol for describing Individual- and Agent-Based Models (ABMs) is now widely accepted and used to document such models in journal articles.

Протокол ODD состоит из 21 элемента, которые разделены на три категории: «Обзор» (Overview), «Концепции проектирования» (Design concepts) и «Детали» (Details); отсюда и аббревиатура ODD. Каждая из этих категорий служит своей цели: дать обзор, объяснить, как использовались концепции дизайна, важные для модели, и объяснить все детали концепции модели. Принципы дизайна исследовательской многоагентной модели. 21 принцип разбит по группам. Например:

Адаптация
Какое адаптивное поведение демонстрируют агенты и почему? Как они могут реагировать на изменения в своей среде и в самих себе? Какие решения они принимают?
Обучение
Меняются ли агенты со временем, как они принимают адаптивные решения, в результате своего нового опыта? Если да, то как?
Team AssemblyTeam Assembly - формирование команд. Ключевое понятие в области Team Science - как образуются команды
АгентАгенты - 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 моделированиеАгентное 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?
МодельМоде́ль (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.
Сетевой анализСетевой анализ — специальная методология и набор способов исследования, позволяющих изучать в формализованном виде связи между акторами (узлами) сетей.

 Description
NetLogoЯзык программирования и среда для построения многоагентных моделей. В качестве агентов в системе действуют пятна, черепашки и связи. Ко всем агентам можно обратится. При этом пятна нельзя уничтожить, а связи исчезают, если погибают черепашки, которых они связывают. NetLogo чаще других используется при создании многоагентных моделей, поскольку программы не этом языке понятны специалистам различных предметных областей. Библиотека NetLogo содержит множество готовых моделей по биологии, математике, химии, социология. С этими моделями могут ознакомиться и поиграть ученики.
ScratchСреда программирования, которая позволяет детям создавать собственные анимированные и интерактивные истории, игры и другие произведения. Этими произведениями можно обмениваться внутри международной среды, которая постепенно формируется в сети Интернет. Scratch — это учебный блочный язык программирования, позволяющий ученикам создавать игры, цифровые истории. Среда разработки дает возможность детям редактировать аудиофайлы и монтировать небольшие, но полноценные видеоролики. В новые версии языка создатели обещают добавить функционал для создания собственных мобильных приложений.
Snap!Блочный язык программирования для преподавания алгоритмов и структур данных. Snap! - потомок языка Scratch. В отличие от Scratch Snap! поддерживает лямбда-исчисление, объекты первого класса, процедуры, рекурсия и множество других возможностей. С версии 4.0 Snap! получил современное название и был переписан на JavaScript. Moscow_city_univ.png
StarLogo Nova120px-Slnova.png
  • StarLogo Nova – среда совместного агентного моделирования в трехмерной среде. Во многом это среда продолжает и развивает традиции языка Scratch. При этом здесь можно ставить серьезные эксперименты и получать воспроизводимые результаты. Центральной метафорой среды является мир (World), в котором можно создавать агенты различных пород.

 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».
  1. «Выравнивание» означает, что птица поворачивается так, что движется в том же направлении, что и ближайшие птицы.
  2. «Разделение» означает, что птица поворачивается, чтобы не столкнуться с другой птицей.
  3. «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)Модель лидеров (харизматиков) и их последователей - тех, кто за ними следует и устанавливает с ними связи.
  • 120px-Leaders_follow.png
Piaget-Vygotsky (model)Модель «обучения через игру» была создана для следующих целей:
  1. продемонстрировать жизнеспособность агент-ориентированного моделирования для изучения социально-психологических феноменов развития;
  2. проиллюстрировать потенциал ABM как платформы, позволяющей общаться и сотрудничать между психологами с различными теоретическими взглядами; и, в частности,
  3. визуализировать взаимодополняемость объяснений Пиаже и Выготского о том, как люди учатся.
  • 120px-Piage_Vyg.png
Sugarscape modelSugarscape 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
  • 120px-Lorenz_ginni.png
  • Практическая часть: Разработка модели

    Задание
    каждая группа выбирает тему для активного эссе и начинает разработку или поиск подходящей многоагентной модели в Scratch или Snap!.
    Поддержка и консультирование со стороны ведущих.
     Description
    Как вырастить данные в искусственном сообществеДля 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
    Как задать свойства породе объектовДля многих классов объектов или агентов можем заранее определить свойства - атрибуты. Некоторые предопределены заранее, некоторые задаются авторами модели. 120px-Starlogo_Trait01.jpg
    Как копировать поведение агентов в Snap!Попытка переноса поведения драконов из StarLogo Nova в Snap!
    Как создать мир и заселить его разными породамиМы хотим создать мир и заселить его разными породами растений и животных. Общая схема для многоагентной системы - внутри мира создать породы агентов, описать свойства, которыми обладают агенты и World - when Setup (pushed) создать нужное количество агентов разных пород.
    Собрать данные с поля Starlogo NovaWhen cats and dogs collide, the strongest eats the weaker (they both have their own energy potential, randomly given in the beginning). While eating, the winner takes the energy of the loser and becomes even stronger and keeps moving in search for next target. The change of population of each is shown in the table.

    And seagulls? Seagulls will fly away, if cats don't catch them.

    • 120px-Cats_dogs_seaguls.png
    Обучение студентов, как интегрировать созданные модели в Semantic MediaWiki.
    Показать, как добавить текстовые и мультимедийные элементы к эссе, используя платформу digida.mgpu.ru.
    Обсуждение, как использовать Semantic MediaWiki для организации и хранения информации.


    Как пользоваться волшебными словами внутри вики

    Описание Как получить доступ к данным о страницах, правках, числе участников и т.п. внутри вики?
    Область знаний Информатика
    Область использования (ISTE) Computational Thinker
    Возрастная категория 12


    Поясняющее видео
    Близкие рецепту понятия Данные, активное эссе, Выполняемая статья
    Среды и средства для приготовления рецепта: Semantic MediaWiki



    Волшебные слова — комбинации текста, управляющие поведением, оформлением той или иной страницы в вики, а также выводящие некоторые полезные переменные из базы данных. Подробнее https://www.mediawiki.org/wiki/Help:Magic_words/ru

    Примеры с полезными данными

    Время - год, месяц, день
    {{CURRENTDAY}} {{CURRENTMONTHNAMEGEN}} {{CURRENTYEAR}}, {{CURRENTDAYNAME}}
    Сегодня 27 декабря 2024, пятница
    Статистика
    {{NUMBEROFPAGES:R}} , {{NUMBEROFARTICLES}}, {{NUMBEROFEDITS}}, {{NUMBEROFUSERS}}
    Число вики страниц 4487, число статей - 1253, число правок 26213, число участников - 694

    Как включить Snap! проект в состав вики страницы

    Описание Используем заклинание - snap project="Название" user="Имя_Автора" - примеры в тексте статьи
    Область знаний Информатика
    Область использования (ISTE)
    Возрастная категория 12


    Поясняющее видео
    Близкие рецепту понятия
    Среды и средства для приготовления рецепта: Snap!, Semantic MediaWiki



    Сегрегация (сбор данных)

    Как использовать визуальные блоки на вики страницах

    Описание Благодаря специальному расширению в вики можно использовать текстовые блоки для представления программ на языке Scratch и Snap!
    Область знаний Информатика
    Область использования (ISTE) Innovative Designer, Computational Thinker
    Возрастная категория 8


    Поясняющее видео
    Близкие рецепту понятия
    Среды и средства для приготовления рецепта: Scratch, Snap!



    Как пользоваться визуальными блоками в вики?
    благодаря специальному расширению в вики можно использовать текстовые блоки. Множество примеров в категории Category:Scripting Tutorials
    когда спрайт нажат
    сказать ["Привет!"]
    идти (выдать случайное от (20) до (40)) шагов
    играть звук [мяу v] ::sound
    если <касается [край v]>, то
    повернуться к [указатель мышки v]
    конец
    
    Как пользоваться визуальными блоками в вики?
    благодаря специальному расширению в вики можно использовать текстовые блоки. Множество примеров в категории Category:Scripting Tutorials
    когда спрайт нажат
    сказать ["Привет!"]
    идти (выдать случайное от (20) до (40)) шагов
    играть звук [мяу v] ::sound
    если <касается [край v]>, то
    повернуться к [указатель мышки v]
    конец
    
    Как встроить проект Scratch в текст вики-статьи?
    Надо указать id проекта внутри блока <scratch project="id" />

    Мы можем взять любой объект и осуществить над ним действия:

    • видоизменить его внешний вид при помощи фиолетовых команд-кирпичиков внешнего вида;
    • переместить его при помощи синих команд кирпичиков перемещения;
    • поместить команды перемещения и видоизменения внутрь оранжевых блоков управления;
    • добавить к управляющим блокам фиолетовые кирпичики звуков;
    • и т.д.

    Заключение

    Подведение итогов мастер-класса.
    • Обсуждение возможных дальнейших шагов и применения полученных знаний.
    • Ответы на вопросы участников.