AI content generation 27032024

Материал из Поле цифровой дидактики


Описание события Описание:
Как меняются миры вик и черепах под воздействием генеративного искусственного интеллекта?

В переводе на формальный язык - Как меняется мир краудсорсинговой деятельности и многоагентного моделирования в связи развитием генеративного ИИ? Патаракин http://digida.mgpu.ru/index.php/User:Patarakin как раз тот человек, с которым можно вместе про это подумать, потому что этот древний викоид

  1. принёс в российское образование идею образовательного использование вики в 2003 году, создавал продвигал и администрировал проект Летописи.ру с 2006 года и сейчас это еще живой проект http://letopisi.org
  2. c 2003 участвовал в продвижении и локализации в России Scratch, StarLogo Nova, NetLogo и других сред многоагентного моделирования
  3. объединил в 2022 году мир вик и черепах на поле вычислительной дидактики http://digida.mgpu.ru
  4. в 2023 столкнулся с тем, что совместная работа со знаниями в цифровых средах и выращивание данных в многоагентных сообществах могут быть поставлены под сомнения ростом искусственного интеллекта. Основная проблема в выступлении - как меняются взаимоотношения людей и агентов на поле вычислительной дидактики
Тип события Семинар
Начало 2024-03-27T12:00:22.000Z
Окончание 2024-03-27T13:30:22.000Z
color DarkOliveGreen
Адрес события http://digida.mgpu.ru/index.php?title=AI content generation 27032024
Видео запись события
Среды и средства, которые использовались в рамках события NetLogo, Semantic MediaWiki, PlantUML, Генеративный искусственный интеллект
Формируемые в рамках события компетенции
Область знаний Информатика, Искусственный интеллект
Местоположение 55° 59' 42.48" N, 92° 48' 6.10" E
Карта
Идёт загрузка карты…


Миры Черепах

Понятия

Категория:Понятие
 Description
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?
Активное эссеActive 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.
Вычислительное мышлениеОбъединение способностей человека и возможностей вычислительной техники. Способность усиливать свою деятельность, привлекая к себе на помощь программных агентов. Производные понятия - вычислительная наука, вычислительная история.
КонструктивизмКонструктивизм в обучении связан с такими исследователями как Дж. Дьюи, Л.С. Выготский и Ж. Пиаже. При всех различиях в подходах этих ученых процесс обучения для них всегда был связан с наблюдением, обработкой, интерпретацией и последующим присвоением информации в виде личного знания. В работах Дж. Брунера, Дж. Келли и Р. Ганье обучение рассматривалось как внутренний процесс, который зависит от предыдущих знаний, усилий, которые вкладывает учащийся. В 1965 году Р. Ганье в работе «Условия обучения» обобщил принципы и задачи педагогического дизайна с позиций когнитивизма.
КонструкционизмКонструкционизм - философия обучения, развитая Сеймуром Пейпертом на основании конструктивизма. К активной позиции конструктивизма конструкционизм добавляет идею того, что люди создают новое знание особенно эффективно, когда они вовлечены в создание продуктов, наделенных личностным смыслом, будь то песочные замки, Лего машины или компьютерные программы.
Объект, помогающий думатьОбъекты, помогающие думать, или объекты, с которыми мы думаем. Термин введен Шерри Тёркл в книге про объекты, вызывающие воспоминания и вещи, с которыми мы думаем.
Субъектность продуктивнаяСубъектность продуктивная. Развитие субъектности непосредственно связано с участием в продуктивной деятельности, поскольку именно через участие в продуктивной деятельности люди могут проявить собственную субъектность. Авторы концепции продуктивной субъектности отмечают значение создания продуктов, доступных для обсуждения и критики другими субъектами образования
Школа самбыМодель того, как может быть устроено учащееся сообщество. развито чувство принадлежности к данной группе людей, их объединяет общая цель. Многое из того, чему обучают в такой школе, хотя и происходит естественным образом, но делается вполне продуманно. Скажем, опытные танцоры собирают вокруг себя группу детей. От пяти до двадцати минут идет специфическое овладение танцем - через наблюдение. Внимание детей сосредоточивается на исполнении, затем им разрешается присоединиться к танцующим


Люди

Категория:Person
 Description
EpsteinEpstein Joshua - Профессор эпидемиологии в Школе глобального общественного здравоохранения Нью-Йоркского университета; директор-основатель Лаборатории агентного моделирования Нью-Йоркского университета, аффилированной с Курантовским институтом математических наук. Джошуа Эпштейн – автор всемирно признанных и уже ставших классическими книг по агентному моделированию - «Growing artificial societies: Social science from the bottom up», «Agent_Zero: Toward Neurocognitive Foundations for Generative Social Science» и др., в прошлом веке развивал теорию клеточных автоматов и эволюционным путем разработал методологию моделирования социальных и экономических процессов с применением агент-ориентированного подхода. Являясь пионером в этой сфере, в 2006 г. совместно с Джоном Паркером разработал крупнейшую в мире агент-ориентированную модель, включающую в себя все население планеты, которая неоднократно использовалась для оценки скорости распространения эпидемий различных заболеваний.
Hal AbelsonГарольд (Хэл) Абельсон профессор электротехники и компьютерных наук в Массачусетском технологическом институте, член Института инженеров электротехники и электроники, и директор-основатель Creative Commons и Free Software Foundation.
Harvey120px-Harvey_solomon2.png
Brian Harvey - Математик, программист, лектор, автор нескольких книг по обучению программированию. Автор UCB Logo, Snap!
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.
Minsky
  • Ма́рвин Ли Ми́нский — американский учёный в области искусственного интеллекта, сооснователь Лаборатории искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте.
PapertСимур Паперт (Пейперт) — выдающийся математик, программист, психолог и педагог, создатель конструкционизма и языка Лого, один из основоположников теории искусственного интеллекта,
RepenningИсследователь, профессор в области компьютерных наук и образования. Создатель первых блочных обучающих сред
ResnickМитчел Резник - профессор MIT Media Lab, создатель сред обучения программированию - StarLogo, Scratch 120px-Patarakin_resnick2007.jpg
WilenskyWilensky - Ури Виленски - математик, педагог и программист, создатель языка NetLogo. Профессор в Северо-Западный университете — Чикаго.

Книги

Категория:Book

Языки

Категория:Язык программирования
(Logo OR Ancestors
Logo)

Средства

Категория:DigitalTool
 Description
BehaviorSpaceСпециальная отдельная программа, встроенная в среду агентного моделирования NetLogo и предназначенная для постановки экспериментов. BehaviorSpace - это программный инструмент, интегрированный с NetLogo, который позволяет проводить эксперименты с моделями.
  • 120px-Behavior_space_flocking.png
GraphvizGraphviz — это разработанный специалистами лаборатории AT&T пакет утилит по автоматической визуализации графов, заданных в виде текстового описания. Пакет распространяется с открытыми исходными файлами и работает на всех операционных системах, включая Windows, Linux/Unix, Mac OS. Самой интересной программой пакета является «dot», автоматический визуализатор направленных графов, который принимает на вход текстовый файл со структурой графа, а на выходе формирует граф в виде графического, векторного или текстового файла.
PlantUMLPlantUML позволяет генерировать диаграммы (по большей части в нотации UML) в виде текста, описывающего элементы и связи между ними.
RAWGraphsRAWGraphs - это веб-приложение с открытым исходным кодом для визуализаций статических данных. При этом формы представления данных можно изменять.

Не требует регистрации.

По состоянию на 2 августа 2021 г - бета-версия. Язык интерфейса - английский

Диаграммы

Категория:Diagrams

Паттерны

Категория:HowTo
 Description of problem
Генерировать новых агентов120px-Create_netlogo.png
Агент порождает поток других агентов - например, в экологических моделях рождение используется для создания потомков, в играх из пистолета вылетают пули, которые он порождает, в историях Scratch капли дождя клонируются и падают из тучи на землю.
Поглощать агентов120px-Delete_starlogo.png
  • Поглощение: обратный генерации процесс, когда агент не порождает, а поглощает других агентов. Например, земля поглощает падающие с неба капли воды, хищник съедает жертву, с которой он встречается.
Сталкиваться120px-Collision_starlogo.png
  • Паттерн определяет поведение агентов в случае их физического столкновения с другими агентами. Например, столкновение пули с мишенью. В игре Frogger, если грузовик сталкивается с лягушкой, лягушку нужно «раздавить»
  • Сообщества

    Категория:Сообщество
     Description
    Modeling CommonsСообщество, участники которого создают и обмениваются моделями NetLogo.
    RobloxRoblox — игровая онлайн-платформа и система создания игр, позволяющая любому пользователю создавать свои собственные и играть в созданные другими игры.
    Сообщество ScratchСетевое сообщество детей и взрослых, обменивающихся своими проектами, написанными на языке Scratch
    Сообщество Snap!Сообщество исследователей, учителей и учащихся, использующих в своей деятельности язык Snap! Участники могут делиться своими проектами (Share, Publish). Создавать коллекции проектов, следить с действиями других участников (following)
    Сообщество StarLogoСообщества обмена моделями и объектами в среде StarLogo Nova. Участники могут использовать код проектов других участников. Создавать свои коллекции и приглашать других участников к работе над версиями своих проектов.


    Модели

    Категория:Mode
     Description
    Fire (model)
    • Forest_fire_model.gif

    Запустите модель Fire несколько раз. Если мы запустим его с низкой плотностью деревьев, мы увидим, как и ожидалось, очень небольшое распространение огня. Если мы запустим его с очень высокой плотностью деревьев, мы, как и ожидалось, увидим, как лес уничтожается неумолимым маршем огня. Чего ожидать при средней плотности? Многие предполагают, что если плотность установлена на 50 процентов, то вероятность того, что огонь достигнет правого края леса, будет 50 процентов. Однако если мы попробуем это сделать, то увидим, что при 50-процентной плотности огонь не распространяется сильно. Если мы увеличим его до 57 процентов, огонь горит больше, но обычно все равно не достигает другой стороны леса. Однако если мы увеличим плотность до 61 процента, то есть всего на 2 процента больше, огонь неизбежно достигнет другой стороны. Это неожиданно. Мы ожидаем, что небольшое изменение плотности окажет относительно небольшое влияние на распространение огня. Но, как выясняется, модель Fire имеет «критический параметр» 59% плотности.

    Fireflies (model)Модель синхронизации мигания светлячков
    120px-Firefly.png

    По ночам самцы светлячков Photinus carolinus мигают для привлечения самок. При этом вспышки отдельной особи не периодичны. Но если несколько насекомых оказываются рядом, они начинают мигать синхронно. Несколько ярких вспышек в течение пары секунд повторяются через более длительные промежутки времени. Координироваться светлячкам помогает зрение: наблюдая за миганием других особей, они начинают подстраиваться под их ритм.

    Buck, John. (1988). Synchronous Rhythmic Flashing of Fireflies. The Quarterly Review of Biology, September 1988, 265 - 286.
    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).
    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
    Slime (агрегация слизевиков)Эта модель показывает, как существа могут объединяться в кластеры без контроля со стороны клетки-лидера или пейсмейкера. Это открытие было впервые описано Эвелин Фокс Келлер и Ли Сигел в статье в 1970 году. До того, как Келлер начала свои исследования, общепринятым считалось, что рои слизевиков образуются по команде клеток-лидеров, которые приказывают другим клеткам начать агрегацию.
  • 120px-Slime_model.png

  • Snap

    StarLogo Nova

    NetLogo Web


    Рецепты

    События


    Вики миры

    Понятия

     Description
    Семантическая сетьСемантическая сеть - представляет собой направленный граф, вершины которого соответствуют объектам, а дуги (линии) – отношениям между ними.
    Семантический поискСемантический поиск — это технология, которая должна обеспечить более тесное смысловое соответствие между текстом поискового запроса и результатами поисковой выдачи на основе анализа намерений пользователя, осуществляющего поиск, контекста его запроса и взаимосвязи между словами. семантический поиск — это технология, которая использует модель графа знаний и позволяет системам искусственного интеллекта понимать значение сущностей и связей между ними, давая таким образом возможность увеличить точность поиска и степень его персонализации.


    Люди

    Книги

    Языки

    Средства

    Диаграммы

    Паттерны

    Сообщества

    Модели

    Рецепты

    События

    Поле цифровой дидактики как поле для скрещивания вик и черепах


    Как изменилось поле под воздействием Gen AI