Основы компьютерного моделирования (Syllabus)

Планируемые результаты обучения (Знать, Уметь, Владеть)
Содержание разделов курса
Видео запись
Среды и средства, которые поддерживают учебный курс	Netlogo, Snap!, R
Книги, на которых основывается учебный курс

Подготовка курса

Подбор компетенций, которые уже есть на площадке

1. Practice defining problems to solve by computing for data analysis, modeling or algorithmic thinking
2. Simulation (the ability to interpret and construct dynamic models of real world processes)
3. Владение методами моделирования
4. Способность быстро разбираться, комбинировать и организовывать информацию в значимые модели

Понятия учебного курса

	Desctiption	Environment
Сценарное моделирование

Книги и авторы для курса

	Inventor	Description	Environment
Agent-Based and Individual-Based Modeling: A Practical Introduction	Railsback Grimm	Подробное руководство по дизайну экспериментов в среде Netlogo с использованием BehaviorSpace и использованием ODD принципов	NetLogo BehaviorSpace Mesa
An Introduction to Agent-Based Modeling: Modeling Natural, Social, and Engineered Complex Systems with NetLogo	Wilensky Rand	Введение в моделирование систем при помощи языка NetLogo (от создателя языка) - использование NetLogo в естественно-научном, инженерном и общественном образовании	NetLogo
Individual-Based Models of Cultural Evolution: A Step-by-Step Guide Using R	Acerbi	Книга показывает как создавать агентно-ориентированные модели или ABM культурной эволюции. В тексте книги используется код на языке программирования R. От очень простых моделей основных процессов культурной эволюции, таких как предвзятая передача и культурная мутация, к более сложным темам, таким как эволюция социального обучения, демографические эффекты и анализ социальных сетей.	R Ggplot
Modeling Social Behavior: Mathematical and Agent-Based Models of Social Dynamics and Cultural Evolution	Smaldino	Социальные, поведенческие и когнитивные науки исторически полагались на силу слова. Слова имеют силу. Богатые аналогии могут найти отклик в умах читателей и пролить свет на тайны природы. Я говорю о вербальных теориях, описательных объяснениях сложных явлений. Большинство теорий, вероятно, более точны, чем поэтичны, но они, как правило, опираются на свойство большинства языков, согласно которому фраз могут нести в себе несколько возможных импликатур — рассмотрим, например, такие слова, как «восприятие», «категория», «идентичность», «тождественность» обучение» и даже «реакция» достаточно двусмысленны, чтобы допускать множество интерпретаций. То есть язык по своей сути (и адаптивно) расплывчат и двусмыслен. В конечном счете, это проблема для ученых, потому что нам нужно предельно четко понимать, о чем мы говорим, чтобы выдвинуть полезные теории Вселенной.	NetLogo BehaviorSpace R ODD принципы Центральная предельная теорема
Tidy Modeling with R	Sigle	Руководство по созданию и использованию моделей при помощи пакетов из пространства tidyverse: recipes, parsnip, workflows, yardstick, and others.	R RStudio R for Data Science
Turtles, termites, and traffic jams: explorations in massively parallel microworld	Resnick	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	NetLogo StarLogo Nova Scratch StarLogo
Кларин М. В. Инновационные модели обучения	Кларин М.В.	Кларин М.В. Инновационные модели обучения: Исследование мирового опыта. Монография. М.: Луч, 2016. 640 с.