AI content generation 27032024
Материал из Поле цифровой дидактики
Версия от 22:09, 26 марта 2024; Patarakin (обсуждение | вклад)
| Описание события | Описание:
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
|
|---|---|
| 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 |
| Формат реализации | |
| Карта |
Миры Черепах
Понятия
| Description | |
|---|---|
| Агент | Агенты - 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 моделирование | Агентное 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:
|
| Активное эссе | An “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. |
| Вычислительное мышление | Объединение способностей человека и возможностей вычислительной техники. Способность усиливать свою деятельность, привлекая к себе на помощь программных агентов. Производные понятия - вычислительная наука, вычислительная история. |
| Конструктивизм | Конструктивизм 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. |
| Конструкционизм | Конструкционизм - 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 думать | Объекты, 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 продуктивная | Субъектность 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 самбы | Модель 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
| Description | |
|---|---|
| Epstein | Epstein 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 Abelson | Гарольд (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. |
| Harvey |  Brian Harvey - Математик, программист, лектор, автор нескольких книг по обучению программированию. Автор UCB Logo, Snap! |
| Kay | Алан 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 |
|
| Papert | Симур Паперт (Пейперт) — выдающийся математик, программист, психолог и педагог, создатель конструкционизма и языка Лого, один из основоположников теории искусственного интеллекта, |
| Repenning | Исследователь, профессор в области компьютерных наук и образования. Создатель первых блочных обучающих сред |
| Resnick | Митчел Резник - профессор MIT Media Lab, создатель сред обучения программированию - StarLogo, Scratch
 |
| Wilensky | Wilensky - Ури Виленски - математик, педагог и программист, создатель языка NetLogo. Профессор в Северо-Западный университете — Чикаго. |
Книги
| Description | |
|---|---|
| Growing Artificial Societies: Social Science From the Bottom Up (Complex Adaptive Systems) | Первая книга о выращивании искусственных сообществ. В книге представлена модель Sugarscape - простое искусственное общество, в котором агенты живут на двухмерной сетке и взаимодействуют друг с другом на основе правил, регулирующих передвижение, размножение и торговлю. Модель Sugarscape служит основой для изучения различных социальных явлений, таких как возникновение распределения богатства, передача культуры, сотрудничество и конфликты. |
| Mindstorms | Mindstorms: Children, Computers, And Powerful Ideas - .. через бездну, разделяющую естественнонаучную, техническую культуру с культурой гуманитарной, необходимо перекинуть мост. И я думаю, что главным в конструкции такого моста может стать задача, как придать компьютерную форму плодотворным идеям, одинаково важным как поэту, так и инженеру. В моем понимании компьютер действует как переходный объект по установлению связей, которые в конечном счете оказываются связями между одной личностью и другой. Существуют матофобы, т. е. люди, не признающие математики, с очень развитой координацией движений собственного тела, и есть матофилы, т. е. люди, увлеченные математикой, никогда не вспоминающие о сенсомоторном происхождении своих математических знаний. Черепашка навела мост. Она стала посредником, объединившим в себе элементы геометрии тела с формальной геометрией. Осмысление жонглирования как структурного программирования помогло навести мосты между теми, у кого прекрасно развито матетическое чувство физических навыков, и теми, кто знает, как должна быть организована задача по написанию исторического эссе. Жонглирование и написание эссе, если смотреть на конечный результат, мало чем похожи друг на друга. Но процесс овладения обоими навыками во многом совпадает. |
| Perceptrons: an introduction to computational geometry | Книга «Перцептроны» (англ. Perceptrons: an introduction to computational geometry) — написана Марвином Минским и Сеймуром Папертом, издана в 1969. Книга видных американских ученых посвящена параллельным вычислительным устройствам, известным под названием персептронов. В ней на примере нескольких конкретных задач распознавания "геометрических" свойств графических изображений подробно проанализированы принципиальные возможности подобных схем, рассмотрены вопросы, связанные с обучением персептронов, в частности длительность процесса обучения, эффективность схемы как адаптивного запоминающего устройства и т. п., а также исследованы потенциальные возможности персептронов как обучающихся распознающих устройств.  |
| Thinking Like a Tree | Thinking Like a Tree (and Other Forms of Ecological Thinking ) Мы можем сказать, что дерево следует стратегии TREE - T- test - пробуй, R - randomly - случайно, E-evaluate - оценивай (определяй, какие из корней нашли лучшую почву), E-elect - выбирай (направление, куда будем двигаться). Конечно, шагающее дерево в действительности не выбирает и не принимает решение, куда двигаться. Но, этот способ размышления о дереве, следующем определенной стратегии поведения, может оказаться полезным. |
| Turtle Geometry: The Computer as a Medium for Exploring Mathematics | Одна из первых книг посвящённых использованию компьютеров в обучении математике. Она была опубликована в 1981 году и стала Книга описывает использование черепахи - графического объекта, который движется по экрану компьютера - для исследования геометрии и математических концепций. Авторы предлагают использовать черепаху для создания графических изображений, которые могут помочь студентам лучше понять математические концепции. Книга стала классикой в области обучения математике с использованием компьютеров и продолжает быть популярной среди преподавателей и учащихся по всему миру.
|
| Turtles, termites, and traffic jams: explorations in massively parallel microworld | Книга "Черепахи, термиты и дорожные пробки: исследования в микромире массово-параллельных вычислений" Децентрализованный подход к феноменам окружающего мира - на основе использования микромира с тысячами черепашек |
| Сообщество разума | 
|
Языки
- (Logo OR Ancestors
- Logo)
Средства
| Description | |
|---|---|
| BehaviorSpace | Специальная 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.
|
| Graphviz | Graphviz — 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. |
| PlantUML | PlantUML позволяет генерировать диаграммы (по большей части в нотации UML) в виде текста, описывающего элементы и связи между ними. |
| RAWGraphs | RAWGraphs - 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
Паттерны
| Description of problem | |
|---|---|
| Генерировать новых агентов |  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 агентов | 
|
| Сталкиваться | 
|
Сообщества
| Description | |
|---|---|
| Modeling Commons | Сообщество, участники которого создают и обмениваются моделями NetLogo. |
| Roblox | Roblox — игровая онлайн-платформа и система создания игр, позволяющая любому пользователю создавать свои собственные и играть в созданные другими игры. |
| Сообщество Scratch | Сетевое 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 StarLogo | Сообщества 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
| Description | |
|---|---|
| Fire (model) |
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
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.
|
| 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».
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:
|
| 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.
 |
- Snap
- NetLogo Web
Рецепты
События
- Путь черепахи: эволюция LOGO-подобных языков
- Development of computational thinking based on collective interaction in MediaWiki and multi-agent approach
- Воздействие имитационных моделей на поле вычислительной дидактики
Вики миры
Понятия
| Description | |
|---|---|
| Семантическая сеть | Семантическая сеть - представляет собой направленный граф, вершины которого соответствуют объектам, а дуги (линии) – отношениям между ними. |
| Семантический поиск | Семантический 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
