Использовать данные МЭШ для моделирования поведения учителей

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.
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)

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

• Как обратиться к внешним данным из Snap!
• Как задать свойства породе объектов
• Как добавить диаграмму связей на вики страницу

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.

Snap!

Добавить данные в Snap!

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

Отфильтровать записи по предмету

Простые действия с таблицей

Превратить таблицу в гистограмму

Превратить данные МЭШ в множество агентов

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

StarLogo Nova

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

NetLogo

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

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

Показываем агентов и их сетевые характеристики

1. число связей
2. центральность по посредничеству