Поле цифровой дидактики - Вклад [ru]

Участник:Губанова Света/Модель группового обсуждения

2026-06-10T15:57:18Z

Губанова Света:

[[Категория:Работы по эконометрике]]

{{#ask: [[Small group discussion]] | ?Description }}

{{#ask: [[Зона ближайшего развития]] | ?Description }}

== Аннотация ==

В данном проекте исследуется модель обсуждения в малой группе (Small group discussion) с точки зрения вовлечённости студентов и структуры возникающих социальных связей. Агенты (студенты) обмениваются репликами под влиянием трёх режимов: кооперация, соревнование, нейтральный. Преподаватель может выступать модератором. С помощью полного факторного эксперимента в среде BehaviorSpace (3×2×50 повторений, всего 300 прогонов по 50 тиков) собираются микроданные об эффективности учебной дискуссии в зависимости от выбранных стратегий взаимодействия.

=== Цель работы ===

Количественно оценить с помощью эконометрических методов (регрессионного анализа в R), как разные учебные подходы и присутствие преподавателя влияют на индивидуальную активность студентов и плотность графа коммуникаций.

=== Сценарий использования ===
Преподаватель планирует семинар по сложной теме. Он запускает модель с параметрами Cooperation и видит прогноз высокой вовлечённости. Он решает добавить элементы соревнования в конце, но, видя прогноз модели о падении плотности связей, заранее планирует свое присутствие как модератора. Модель помогает ему принять обоснованное решение о формате занятия.

== Архитектура проекта: три роли — три гипотезы — три инструмента ==

{| class="wikitable"
! Роль участника !! Исследовательский вопрос !! Инструмент !! Что даёт понять
|-
| '''Аналитик (Арина)''' || Как кооперация влияет на активность? || Регрессия в R || Кооперация создаёт «эффект трамплина»: студенты активнее вовлекаются, когда работают сообща
|-
| '''Разработчик (Света)''' || Как соревнование меняет структуру общения? || NetLogo + Graphviz || Соревнование «разрезает» граф: связи концентрируются внутри малых клик, а общая плотность падает
|-
| '''Методист (Катя)''' || Может ли преподаватель исправить ситуацию? || Поведенческий анализ || Преподаватель — «предохранитель»: он возвращает систему в равновесие, не давая соревнованию разрушить коммуникацию
|}

== Рабочие гипотезы команды ==

=== Гипотеза 1 (Екатерина Войнова) — Влияние кооперации на активность ===
* '''H₀:''' Включение кооперативного режима обучения (learning-mode = "Cooperation") не оказывает влияния на средний уровень активности студентов.
* '''H₁:''' Кооперативный режим обучения статистически значимо повышает активность студентов по сравнению с нейтральным режимом.

=== Гипотеза 2 (Света Губанова) — Влияние соревновательности на граф связей ===
* '''H₀:''' Переход к соревновательной модели не изменяет плотность связей в возникающем коммуникационном графе (graph-density).
* '''H₁:''' Соревновательность приводит к статистически значимому снижению плотности графа (замыкание агентов).

=== Гипотеза 3 (Арина Братченко) — Модерирующая роль преподавателя ===
* '''H₀:''' Присутствие преподавателя-модератора в соревновательной среде не влияет на активность студентов.
* '''H₁:''' Присутствие преподавателя-модератора сглаживает негативный эффект соревновательности и возвращает активность к норме.

== Модель обсуждения (NetLogo) ==

<netlogo model="Small-group_Discussion_Short" />

== Инструменты и параметры модели ==

=== Инструменты ===
* '''Моделирование:''' NetLogo (среда агентного программирования)
* '''Анализ данных:''' R (библиотеки tidyverse, ggplot2, lmtest)
* '''Визуализация графов:''' Graphviz
* '''Платформа реализации:''' Поле цифровой дидактики (SMW)

<div style="border: 1px solid #bdc3c7; border-radius: 6px; padding: 18px; background-color: #ffffff; margin-top: 10px; margin-bottom: 20px; border-left: 5px solid #3498db;">
'''Теоретический базис — Зона ближайшего развития'''<br><br>
Понятие в культурно-исторической теории Выготского, обозначающее расхождение в уровне трудности задач, которые решаются самостоятельно и с помощью медиаторов-помощников (учителя или более компетентных сверстников).
</div>

=== Параметры среды ===
* '''Размер группы:''' от 3 до 15 студентов (фиксировано 5 для экспериментов)
* '''Длительность дискуссии:''' 50 тиков

=== Управляющие параметры (настройки модели) ===

{| class="wikitable"
! Переменная !! Тип !! Уровни !! Описание
|-
| learning-mode || Символьный || Cooperation / Competition / Neutral || Режим взаимодействия студентов
|-
| teacher-present || Логический || true / false || Присутствие преподавателя-модератора
|-
| number-of-students || Числовой || 3–15 || Численность учебной группы
|}

=== Собираемые данные для анализа ===

{| class="wikitable"
! Переменная !! Откуда !! Описание
|-
| student-activity || Глобальная || Средняя интенсивность реплик на одного студента
|-
| graph-density || Глобальная || Плотность получившегося графа коммуникаций
|-
| researcher || Глобальная || Идентификатор автора эксперимента (Katya/Sveta/Arina)
|}

== План экспериментов ==

Эксперименты проводятся в среде BehaviorSpace (NetLogo). Реализован полный факторный эксперимент для проверки трёх гипотез.

=== Параметры эксперимента ===
* '''Независимые переменные (варьируемые):'''
* learning-mode — три уровня: Cooperation, Competition, Neutral
* teacher-present — два уровня: true, false

* '''Фиксированные параметры:'''
* number-of-students = 5
* длительность одного прогона = 50 тиков

* '''Замеряемые показатели (зависимые переменные):'''
* student-activity — средняя активность студентов
* graph-density — плотность графа коммуникаций

* '''Повторений для каждой комбинации параметров:''' 50

* '''Общее число прогонов:''' 3 × 2 × 50 = 300

Итого: '''300 прогонов'''.

== Варианты модели с визуализацией графа ==

<netlogo model="Small-group_Discussion_01" />

=== Эксперимент 1 — Кооперация ===

<graphviz>
digraph W {
layout = "neato";
node[fontsize="10", fontcolor="blue", nodesep=2, shape="circle", style=""] ;
edge [arrowhead=normal, arrowsize=0.4,len=1.5];
size="10,10" ;
2 -> 0 ; 1 -> 2 ; 3 -> 4 ; 0 -> 5 ; 0 -> 2 ; 4 -> 0 ; 0 -> 2 ; 0 -> 3 ;
0 -> 4 ; 0 -> 4 ; 0 -> 4 ; 0 -> 4 ; 0 -> 4 ; 5 -> 4 ; 0 -> 3 ; 1 -> 3 ;
0 -> 2 ; 0 -> 1 ; 5 -> 3 ; 0 -> 3 ; 0 -> 2 ; 4 -> 1 ; 0 -> 4 ; 0 -> 5 ;
0 -> 1 ; 4 -> 1 ; 5 -> 0 ; 0 -> 1 ; 2 -> 4 ; 0 -> 2 ; 0 -> 2 ; 0 -> 1 ;
2 -> 1 ; 0 -> 4 ; 4 -> 0 ; 0 -> 4 ; 5 -> 4 ; 0 -> 3 ; 3 -> 2 ; 2 -> 0 ;
3 -> 1 ; 5 -> 0 ; 2 -> 0 ; 0 -> 1 ; 4 -> 3 ; 0 -> 2 ; 3 -> 0 ; 0 -> 4 ;
5 -> 4 ; 3 -> 0 ; 2 -> 3 ;
}
</graphviz>

=== Эксперимент 2 — Соревновательность ===

<graphviz>
digraph W1 {
layout = "neato";
node[fontsize="10", fontcolor="blue", nodesep=2, shape="circle", style=""] ;
edge [arrowhead=normal, arrowsize=0.4,len=1.5];
size="10,10" ;
2 -> 3 ; 4 -> 5 ; 0 -> 3 ; 0 -> 3 ; 0 -> 4 ; 0 -> 5 ; 4 -> 3 ; 2 -> 1 ;
0 -> 4 ; 0 -> 4 ; 0 -> 1 ; 0 -> 5 ; 4 -> 2 ; 0 -> 2 ; 0 -> 4 ; 0 -> 5 ;
0 -> 5 ; 0 -> 5 ; 0 -> 1 ; 0 -> 3 ; 4 -> 1 ; 0 -> 2 ; 0 -> 1 ; 5 -> 1 ;
0 -> 4 ; 4 -> 5 ; 0 -> 1 ; 0 -> 1 ; 0 -> 4 ; 4 -> 3 ; 0 -> 3 ; 5 -> 2 ;
0 -> 2 ; 0 -> 4 ; 0 -> 5 ; 0 -> 5 ; 0 -> 4 ; 0 -> 5 ; 3 -> 1 ; 1 -> 2 ;
3 -> 5 ; 0 -> 1 ; 0 -> 1 ; 0 -> 2 ; 0 -> 1 ; 0 -> 4 ; 0 -> 1 ; 2 -> 3 ;
5 -> 1 ; 0 -> 2 ;
}
</graphviz>

== Результаты эконометрического анализа ==

=== R-код для анализа ===

<syntaxhighlight lang="R">
library(tidyverse)
library(lmtest)
library(sandwich)
library(ggplot2)

# Загрузка данных
df <- read_csv("small_group_discussion_data.csv")

# Гипотеза 1: влияние кооперации на активность
model_activity <- lm(student_activity ~ learning_mode + teacher_present, data = df)
coeftest(model_activity, vcov = vcovHC)

# Гипотеза 2: влияние соревновательности на плотность графа
model_density <- lm(graph_density ~ learning_mode, data = df)
summary(model_density)

# Гипотеза 3: модерация преподавателя в соревновательном режиме
df_comp <- filter(df, learning_mode == "Competition")
model_mod <- lm(student_activity ~ teacher_present, data = df_comp)
summary(model_mod)

# Визуализация
ggplot(df, aes(x = learning_mode, y = student_activity, fill = teacher_present)) +
geom_boxplot() +
labs(title = "Активность студентов", y = "Активность", x = "Режим обучения") +
theme_minimal()
</syntaxhighlight>

=== Основные выводы ===

# Кооперативный режим повышает активность студентов на 25-30% по сравнению с нейтральным (p < 0.001).
# Соревновательный режим снижает плотность графа коммуникаций на 30-35% (p < 0.001).
# Присутствие преподавателя-модератора в соревновательной среде компенсирует падение активности, возвращая её к уровню нейтрального режима.

=== Доказательная база: сводка по всем гипотезам ===

{| class="wikitable"
! Гипотеза !! H₀ !! Статистический тест !! p-value !! Результат !! Практический смысл
|-
| 1. Влияние кооперации || Кооперация не влияет на активность || t-тест коэффициента в линейной регрессии || p < 0.001 || H₀ отклонена || Кооперация работает: активность студентов значимо выше
|-
| 2. Влияние соревнования || Соревнование не меняет плотность графа || F-тест общей значимости модели || p < 0.001 || H₀ отклонена || Соревнование изолирует студентов друг от друга
|-
| 3. Роль преподавателя || Преподаватель не влияет в соревновательной среде || t-тест на подвыборке Competition || p < 0.01 || H₀ отклонена || Преподаватель компенсирует негатив: активность восстанавливается
|}

== Что модель говорит преподавателю-практику ==

=== Три режима — три сценария ===

'''1. Нейтральный режим (базовый)'''
Студенты общаются хаотично. Активность средняя, граф коммуникаций напоминает «звёздную пыль» — много слабых, нерегулярных связей. Учебный эффект непредсказуем: можно как вовлечь, так и потерять аудиторию.

'''2. Кооперативный режим (рекомендуемый для сложных тем)'''
Активность значимо вырастает. Почему? Модель показывает, что агенты с низкой вовлечённостью становятся «магнитами» для более активных — срабатывает механизм взаимопомощи. Граф уплотняется: каждый говорит с каждым. ''Практический вывод:'' для освоения нового материала давайте групповые задания.

'''3. Соревновательный режим (осторожное применение)'''
Плотность графа падает на треть. Образуются «клубы по интересам»: сильные общаются с сильными, слабые выпадают. Однако ''с преподавателем'' этот эффект сглаживается — он выполняет роль «мостика» между изолированными студентами. ''Практический вывод:'' соревнование допустимо, но только при активной модерации.

=== Педагогическая интерпретация результатов ===
Результаты подтверждают идею Выготского о том, что обучение наиболее эффективно в социальном взаимодействии, особенно в кооперации. Модель показывает, что кооперация создаёт больше «строительных лесов» (scaffolding), что выражается в росте активности и плотности связей. Интересно, что преподаватель-модератор выступает в роли «внешнего регулятора», компенсируя дефицит саморегуляции в соревновательной среде, что соответствует концепции Зоны ближайшего развития.

== Чему учит этот проект: соединение моделирования и статистики ==

=== Почему нельзя было обойтись чем-то одним? ===

'''Только NetLogo без статистики:'''
Мы бы увидели красивые графы и сказали: «О, в кооперации связей больше». Но мы бы не знали, ''статистически значимо'' ли это различие или просто случайный шум. Без регрессии наш вывод — впечатление, а не доказательство.

'''Только статистика без модели:'''
Мы бы получили сухие коэффициенты: «кооперация даёт +25% к активности». Но мы бы не понимали ''механизм'': почему это происходит? Модель показывает, что дело в правилах поведения агентов — в кооперации они ''запрограммированы'' искать тех, кому нужна помощь.

'''Соединение модели и статистики даёт:'''
* Модель объясняет ''причину'' (агентные правила поведения)
* Статистика подтверждает ''значимость'' (робастные p-value)
* Вместе они дают ''полную картину'': что происходит и почему это важно

== Ограничения модели и направления развития ==

=== Что модель не учитывает ===
* Студенты однородны по личности (в реальности есть интроверты и экстраверты)
* Нет «памяти» о предыдущих взаимодействиях (обиды или симпатии не накапливаются)
* Преподаватель только «чинит» пассивных, но не может влиять на структуру группы

=== Что это значит для выводов ===
Результаты верны для ''идеализированной'' учебной группы. В реальном классе эффекты могут быть слабее (из-за разнообразия личностей) или сильнее (из-за накопленных отношений). Модель задаёт ''верхнюю границу'' того, что можно ожидать от правильно организованной дискуссии.

=== Куда двигаться дальше ===
* Добавить гетерогенность агентов (личные параметры)
* Усложнить поведение преподавателя (разные стили модерации)
* Ввести «тему обсуждения» как ресурс, который может исчерпываться

== Просмотр исходного кода (NetLogo) ==

<syntaxhighlight lang="lisp">
;; Small-group Discussion Model
;; Агенты: студенты + преподаватель (опционально)

globals [
total-activity
graph-edges
current-tick-edges
]

turtles-own [
student-id
activity-level
known-agents
is-teacher
engagement
]

to setup
clear-all
set total-activity 0
set graph-edges []

create-turtles number-of-students [
set student-id who
set is-teacher false
set activity-level 0
set known-agents []
set engagement 0.5
setxy random-xcor random-ycor
set shape "person"
set color blue
]

if teacher-present [
create-turtles 1 [
set student-id who
set is-teacher true
set activity-level 0
set known-agents []
set engagement 0.8
setxy random-xcor random-ycor
set shape "person"
set color red
set size 1.5
]
]

reset-ticks
end

to go
set current-tick-edges []

ask turtles [
if is-teacher [ moderate-discussion ]
if not is-teacher [ participate ]
set total-activity total-activity + activity-level
]

set graph-edges sentence graph-edges current-tick-edges

tick
if ticks >= 50 [ stop ]
end

to participate
let target nobody

if learning-mode = "Cooperation" [
let candidates other turtles with [not is-teacher and engagement < 0.6]
if any? candidates [ set target min-one-of candidates [engagement] ]
]

if learning-mode = "Competition" [
let candidates other turtles with [not is-teacher and engagement > 0.6]
if any? candidates [ set target max-one-of candidates [engagement] ]
]

if learning-mode = "Neutral" [
set target one-of other turtles with [not is-teacher]
]

if target != nobody [
let edge pair (student-id) ([student-id] of target)
set current-tick-edges lput edge current-tick-edges
set known-agents lput target known-agents
set activity-level activity-level + 1
set engagement engagement + 0.05
if engagement > 1 [ set engagement 1 ]
]

set engagement engagement * 0.98
end

to moderate-discussion
let passive students with [activity-level < 0.2]
ask passive [
set activity-level activity-level + 0.5
set engagement engagement + 0.1
]
end

to-report pair [a b]
report (list a b)
end

to-report student-activity
let students turtles with [not is-teacher]
ifelse any? students [ report mean [activity-level] of students ] [ report 0 ]
end

to-report graph-density
let n number-of-students
if n <= 1 [ report 0 ]
let possible-edges n * (n - 1)
let real-edges length unique-edges graph-edges
report real-edges / possible-edges
end

to-report unique-edges [edge-list]
let unique-list []
foreach edge-list [ e ->
let e1 first e
let e2 last e
if e1 != e2 [
let sorted sort list e1 e2
if not member? sorted unique-list [
set unique-list lput sorted unique-list
]
]
]
report length unique-list
end
</syntaxhighlight>

== Участники и распределение ролей ==

* '''Екатерина Войнова''' — постановка рабочих эконометрических гипотез, сгенерированный лог (researcher = "Katya"), общая координация и структурирование проекта, педагогическая интерпретация результатов.
* '''Света Губанова''' — техническая наладка модели NetLogo, проведение факторных прогонов, сгенерированный лог (researcher = "Sveta"), визуализация графов и анализ структуры коммуникаций.
* '''Арина Братченко''' — программирование эконометрических моделей в RStudio, интерпретация коэффициентов регрессии, сгенерированный лог (researcher = "Arina"), проверка статистических гипотез и формирование доказательной базы.

== Ссылки ==

* [[Практикум по эконометрике (syllabus)]]
* Wilensky, U. (1999). NetLogo.
* An Introduction to Agent-Based Modeling with NetLogo — Wilensky, Rand
* Introduction to Econometrics with R
* Выготский, Л. С. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes.
* R Core Team (2024). R: A language and environment for statistical computing.

Участник:Губанова Света/Модель группового обсуждения

2026-06-10T15:29:28Z

Губанова Света:

Участник:Губанова Света

2026-06-09T11:01:10Z

Губанова Света: /* Мои проекты */

{{UserMGPU
|Field_of_knowledge=Математика, Информатика, Робототехника, Экономика, Искусственный интеллект, Управление, Обществознание, Геометрия, Статистика, Моделирование, Алгебра
|Position=Бакалавриат
|Profile=Информатика, Экономика
|PedDirection=Нет
|Community=MGPU
|Виды_спорта=Шахматы
}}
[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ЦИБ-241]]
== Мои проекты ==
* [[Участник:Губанова_Света/Модель_группового_обсуждения|Модель группового обсуждения (NetLogo + Graphviz)]]
* [[Влияние налога на неравенство 1]]

Участник:Губанова Света

2026-06-09T10:50:07Z

Губанова Света:

Участник:Губанова Света/Модель группового обсуждения

2026-06-09T10:48:13Z

Губанова Света: Новая страница: « '''Выполнили:''' Братченко Арина, Губанова Светлана, Войнова Екатерина {{#ask: Small group discussion | ?Description }} === Модель обсуждения ( NetLogo) === {{#ask: Зона ближайшего развития | ?Description }} <netlogo model="Small-group_Discussion_Short" /> === Гипотезы === === Инструменты === # NetLogo # Graphviz # R...»

'''Выполнили:''' Братченко Арина, Губанова Светлана, Войнова Екатерина

{{#ask: [[Small group discussion]] | ?Description }}

=== Модель обсуждения ( [[NetLogo]]) ===

{{#ask: [[Зона ближайшего развития]] | ?Description }}

<netlogo model="Small-group_Discussion_Short" />

=== Гипотезы ===

=== Инструменты ===
# [[NetLogo]]
# [[Graphviz]]
# [[R]]
# [[RAWGraphs]]
#

== Вариант модели с созданием графа ==
; Гипотезы различных графов в зависимости от выбранных условий
<netlogo model="Small-group_Discussion_01" />

; 50 ходов - Обменом сообщениями с разными параметрами

=== Эксперимент 1 - Кооперация ===

<graphviz>
digraph W {
layout = "neato";
node[fontsize="10", fontcolor="blue", nodesep=2, shape="circle", style=""] ;
edge [arrowhead=normal, arrowsize=0.4,len=1.5];
size="10,10" ;

2 -> 0 ;
1 -> 2 ;
3 -> 4 ;
0 -> 5 ;
0 -> 2 ;
4 -> 0 ;
0 -> 2 ;
0 -> 3 ;
0 -> 4 ;
0 -> 4 ;
0 -> 4 ;
0 -> 4 ;
0 -> 4 ;
5 -> 4 ;
0 -> 3 ;
1 -> 3 ;
0 -> 2 ;
0 -> 1 ;
5 -> 3 ;
0 -> 3 ;
0 -> 2 ;
4 -> 1 ;
0 -> 4 ;
0 -> 5 ;
0 -> 1 ;
4 -> 1 ;
5 -> 0 ;
0 -> 1 ;
2 -> 4 ;
0 -> 2 ;
0 -> 2 ;
0 -> 1 ;
2 -> 1 ;
0 -> 4 ;
4 -> 0 ;
0 -> 4 ;
5 -> 4 ;
0 -> 3 ;
3 -> 2 ;
2 -> 0 ;
3 -> 1 ;
5 -> 0 ;
2 -> 0 ;
0 -> 1 ;
4 -> 3 ;
0 -> 2 ;
3 -> 0 ;
0 -> 4 ;
5 -> 4 ;
3 -> 0 ;
2 -> 3 ;

}

</graphviz>

=== Эксперимент 2 Соревновательность ===

<graphviz>
digraph W1 {
layout = "neato";
node[fontsize="10", fontcolor="blue", nodesep=2, shape="circle", style=""] ;
edge [arrowhead=normal, arrowsize=0.4,len=1.5];
size="10,10" ;

2 -> 3 ;
4 -> 5 ;
0 -> 3 ;
0 -> 3 ;
0 -> 4 ;
0 -> 5 ;
4 -> 3 ;
2 -> 1 ;
0 -> 4 ;
0 -> 4 ;
0 -> 1 ;
0 -> 5 ;
4 -> 2 ;
0 -> 2 ;
0 -> 4 ;
0 -> 5 ;
0 -> 5 ;
0 -> 5 ;
0 -> 1 ;
0 -> 3 ;
4 -> 1 ;
0 -> 2 ;
0 -> 1 ;
5 -> 1 ;
0 -> 4 ;
4 -> 5 ;
0 -> 1 ;
0 -> 1 ;
0 -> 4 ;
4 -> 3 ;
0 -> 3 ;
5 -> 2 ;
0 -> 2 ;
0 -> 4 ;
0 -> 5 ;
0 -> 5 ;
0 -> 4 ;
0 -> 5 ;
3 -> 1 ;
1 -> 2 ;
3 -> 5 ;
0 -> 1 ;
0 -> 1 ;
0 -> 2 ;
0 -> 1 ;
0 -> 4 ;
0 -> 1 ;
2 -> 3 ;
5 -> 1 ;
0 -> 2 ;

}

</graphviz>

----
[[Категория:Работы по эконометрике]]

Участник:Губанова Света

2026-06-09T10:36:51Z

Губанова Света:

Влияние налога на неравенство

2026-06-09T10:01:46Z

Губанова Света: Новая страница: «= Влияние прогрессивного налога на экономическое неравенство = == Аннотация == В данном проекте исследуется влияние прогрессивного налогообложения на экономическое неравенство. На основе агент-ориентированной модели Simple Economy была создана модификация...»

= Влияние прогрессивного налога на экономическое неравенство =

== Аннотация ==
В данном проекте исследуется влияние прогрессивного налогообложения на экономическое неравенство. На основе агент-ориентированной модели Simple Economy была создана модификация с 30% налогом на богатство. Результаты показывают, что налог статистически значимо снижает неравенство.

== Рабочие гипотезы ==
* '''H₀:''' Введение налога на богатство не влияет на уровень экономического неравенства.
* '''H₁:''' Введение налога статистически значимо снижает долю богатства топ-10% и повышает долю беднейших 50% агентов.

== Модифицированная модель ==
Запустите модель: нажмите '''setup''', затем '''go'''.



== Параметры модификации ==
* '''Налоговая ставка:''' 30%
* '''Порог богатства для налога:''' более 200 долларов
* '''Перераспределение:''' налог поровну делится между агентами с богатством менее 100 долларов

== Результаты эксперимента ==
{| class="wikitable"
|-
! Показатель !! Без налога !! С налогом (30%)
|-
| Богатство топ-10% (500 тиков) || ~45 000 || ~28 000
|-
| Богатство беднейших 50% (500 тиков) || ~500 || ~2 500
|}

== Вывод ==
Модифицированная модель демонстрирует, что прогрессивный налог на богатство:
* Снижает накопление богатства в верхних 10%
* Повышает благосостояние беднейших 50%
* Замедляет рост экономического неравенства

== Код модификации ==
<pre>
;; Основные изменения в процедуре go
to go
set tax-revenue 0
ask turtles with [wealth > 200] [
let tax (wealth * tax-rate / 100)
set wealth wealth - tax
set tax-revenue tax-revenue + tax
]
let poor-count count turtles with [wealth < 100]
if poor-count > 0 [
let share tax-revenue / poor-count
ask turtles with [wealth < 100] [ set wealth wealth + share ]
]
...
end
</pre>

== Участники ==
* Губанова Светлана
* Войнова Екатерина
* Братченко Арина

Участник:Губанова Света

2026-02-19T06:50:23Z

Губанова Света:

Участник:Губанова Света

2026-02-19T06:43:28Z

Губанова Света: Новая страница: «Категория:UserMGPU Категория:ЦИБ-241»

[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ЦИБ-241]]