Поле цифровой дидактики - Вклад [ru]

Обсуждение:Random Basic Advanced

2025-12-26T06:35:40Z

Maria Ledneva:

== Эксперимент с моделью Random Basic Advanced ==
Цель эксперимента — исследовать, как параметры случайного выбора — размер пространства значений (sample-space) и количество агентов (num-messengers) — влияют на:
* форму распределения случайных значений;
* характер и устойчивость распределения средних значений;
* амплитуду колебаний и наличие экстремумов;
* степень «сглаживания» случайности при усреднении.
Для эксперимента были собраны данные с помощью Netlogo, они были экспортированы в CSV-таблицу, с помощью которой были созданы графики через веб-инструмент визуализации данных RAWGraphs в формате Bar Chart
Эксперимент направлен на анализ того, насколько коллективное усреднение снижает хаотичность индивидуального случайного поведения.

'''Параметры модели'''

Изменяемые параметры:

* sample-space — диапазон возможных случайных значений;
* num-messengers — количество messengers в одной партии.

Наблюдаемые показатели:

* гистограмма All Values From Messengers — распределение всех случайных значений;
* гистограмма Mean Values of Batches of Messengers — распределение средних значений партий.

'''Проведённые прогоны:'''

{{#widget:Google Spreadsheet
|key=e/2PACX-1vTKRftBj4F-SJu-_0yTu4gDkrAquP-oiv1tUq5fwswa9TZP4dMwun6GA1VbShz_cGVONIhN-KqkIVI3/
|width=800
|height=300
}}
Прогон 1 — малый диапазон, малое число messengers

* sample-space = 10
* num-messengers = 3
All Values From Messengers:
[[Файл:all_1.png|800px|центр]]
* значения распределены относительно равномерно;
* максимум частоты — в диапазоне 30–39;
* экстремальных выбросов нет.
Mean Values of Batches:
[[Файл:mean_2.png|800px|центр]]
* средние значения распределены широко;
* заметны пики при средних значениях 4–6;
* разница между минимальным и максимальным средним значением велика.
Малое число messengers приводит к высокой чувствительности среднего значения к отдельным случайным выборам. Усреднение выражено слабо, средние значения нестабильны.

Прогон 2 — большой диапазон, малое число messengers
* sample-space = 80
* num-messengers = 3
All Values From Messengers:
[[Файл:all_2.png|800px|центр]]
* значения сильно рассеяны по всему диапазону;
* распределение близко к равномерному;
* присутствуют редкие высокие экстремумы.
Mean Values of Batches:
[[Файл:mean_2.png|800px|центр]]
* средние значения крайне разрежены;
* большинство значений встречается 1–2 раза;
* отсутствует выраженный центр распределения.
Широкий sample-space при малом числе messengers усиливает хаотичность. Усреднение практически не снижает разброс, система демонстрирует нестабильные средние значения.

Прогон 3 — большой диапазон, среднее число messengers
* sample-space = 80
* num-messengers = 15
All Values From Messengers:
[[Файл:all_3.png|800px|центр]]
* распределение остаётся широким;
* значения концентрируются в диапазоне 15–25;
* экстремумы присутствуют, но редки.
Mean Values of Batches:
[[Файл:mean_3.png|800px|центр]]
* появляется выраженный центр распределения;
* максимальная частота приходится на средние значения 41–47;
* амплитуда колебаний заметно снижается.
Увеличение числа messengers приводит к частичному сглаживанию случайности. Средние значения становятся более устойчивыми, хотя отдельные выбросы ещё сохраняются.
Прогон 4 — большой диапазон, большое число messengers
* sample-space = 80
* num-messengers = 30
All Values From Messengers:
[[Файл:all_4.png|800px|центр]]
* значения плотно сгруппированы вокруг центральной области (30–45);
* разброс значений снижен по сравнению с предыдущими прогонами;
* экстремальные значения редки.
Mean Values of Batches:
[[Файл:mean_4.png|800px|центр]]
* чётко выраженный пик распределения (40–43);
* большинство средних значений сосредоточено в узком диапазоне;
* минимальная разница между максимумом и минимумом.
При большом числе messengers эффект усреднения становится доминирующим. Система демонстрирует высокую устойчивость, а средние значения слабо зависят от отдельных случайных выборов.

'''Выводы:'''

Количество messengers является ключевым фактором устойчивости среднего значения. При увеличении num-messengers разброс средних значений существенно уменьшается. Ширина sample-space усиливает хаотичность системы, но её влияние компенсируется ростом числа messengers. Гистограмма All Values From Messengers отражает исходную случайность, тогда как Mean Values of Batches of Messengers демонстрирует эффект сглаживания. При большом числе messengers система переходит в режим устойчивых средних значений, несмотря на полностью случайную природу индивидуальных действий. Эксперимент наглядно показывает, как из хаотического поведения отдельных агентов возникает предсказуемый коллективный результат.

Обсуждение:Random Basic Advanced

2025-12-25T19:10:14Z

Maria Ledneva:

== Эксперимент с моделью Random Basic Advanced ==
Цель эксперимента — исследовать, как параметры случайного выбора — размер пространства значений (sample-space) и количество агентов (num-messengers) — влияют на:
* форму распределения случайных значений;
* характер и устойчивость распределения средних значений;
* амплитуду колебаний и наличие экстремумов;
* степень «сглаживания» случайности при усреднении.
Эксперимент направлен на анализ того, насколько коллективное усреднение снижает хаотичность индивидуального случайного поведения.

'''Параметры модели'''

Изменяемые параметры:

* sample-space — диапазон возможных случайных значений;
* num-messengers — количество messengers в одной партии.

Наблюдаемые показатели:

* гистограмма All Values From Messengers — распределение всех случайных значений;
* гистограмма Mean Values of Batches of Messengers — распределение средних значений партий.

'''Проведённые прогоны:'''

{{#widget:Google Spreadsheet
|key=e/2PACX-1vTKRftBj4F-SJu-_0yTu4gDkrAquP-oiv1tUq5fwswa9TZP4dMwun6GA1VbShz_cGVONIhN-KqkIVI3/
|width=250
|height=300
}}
Прогон 1 — малый диапазон, малое число messengers

* sample-space = 10
* num-messengers = 3
All Values From Messengers:
[[Файл:all_1.png|800px|центр]]
* значения распределены относительно равномерно;
* максимум частоты — в диапазоне 30–39;
* экстремальных выбросов нет.
Mean Values of Batches:
[[Файл:mean_2.png|800px|центр]]
* средние значения распределены широко;
* заметны пики при средних значениях 4–6;
* разница между минимальным и максимальным средним значением велика.
Малое число messengers приводит к высокой чувствительности среднего значения к отдельным случайным выборам. Усреднение выражено слабо, средние значения нестабильны.

Прогон 2 — большой диапазон, малое число messengers
* sample-space = 80
* num-messengers = 3
All Values From Messengers:
[[Файл:all_2.png|800px|центр]]
* значения сильно рассеяны по всему диапазону;
* распределение близко к равномерному;
* присутствуют редкие высокие экстремумы.
Mean Values of Batches:
[[Файл:mean_2.png|800px|центр]]
* средние значения крайне разрежены;
* большинство значений встречается 1–2 раза;
* отсутствует выраженный центр распределения.
Широкий sample-space при малом числе messengers усиливает хаотичность. Усреднение практически не снижает разброс, система демонстрирует нестабильные средние значения.

Прогон 3 — большой диапазон, среднее число messengers
* sample-space = 80
* num-messengers = 15
All Values From Messengers:
[[Файл:all_3.png|800px|центр]]
* распределение остаётся широким;
* значения концентрируются в диапазоне 15–25;
* экстремумы присутствуют, но редки.
Mean Values of Batches:
[[Файл:mean_3.png|800px|центр]]
* появляется выраженный центр распределения;
* максимальная частота приходится на средние значения 41–47;
* амплитуда колебаний заметно снижается.
Увеличение числа messengers приводит к частичному сглаживанию случайности. Средние значения становятся более устойчивыми, хотя отдельные выбросы ещё сохраняются.
Прогон 4 — большой диапазон, большое число messengers
* sample-space = 80
* num-messengers = 30
All Values From Messengers:
[[Файл:all_4.png|800px|центр]]
* значения плотно сгруппированы вокруг центральной области (30–45);
* разброс значений снижен по сравнению с предыдущими прогонами;
* экстремальные значения редки.
Mean Values of Batches:
[[Файл:mean_4.png|800px|центр]]
* чётко выраженный пик распределения (40–43);
* большинство средних значений сосредоточено в узком диапазоне;
* минимальная разница между максимумом и минимумом.
При большом числе messengers эффект усреднения становится доминирующим. Система демонстрирует высокую устойчивость, а средние значения слабо зависят от отдельных случайных выборов.

'''Выводы:'''

Количество messengers является ключевым фактором устойчивости среднего значения. При увеличении num-messengers разброс средних значений существенно уменьшается. Ширина sample-space усиливает хаотичность системы, но её влияние компенсируется ростом числа messengers. Гистограмма All Values From Messengers отражает исходную случайность, тогда как Mean Values of Batches of Messengers демонстрирует эффект сглаживания. При большом числе messengers система переходит в режим устойчивых средних значений, несмотря на полностью случайную природу индивидуальных действий. Эксперимент наглядно показывает, как из хаотического поведения отдельных агентов возникает предсказуемый коллективный результат.

Участник:Maria Ledneva

2025-12-25T18:59:45Z

Maria Ledneva:

{{UserMGPU
|Description=Я весёлая, интересная и ответственная — легко завожу разговор, люблю новые впечатления и всегда довожу начатое до конца.
|Field_of_knowledge=Информатика, Педагогика, Психология, Образование, Лингвистика, Литература, Игра, Музыка, Философия, Иностранный язык
|Ancestors=Учитель математики
|similar_concepts=Педагогика, Психология
|Environment=Волонтерство
|Position=Бакалавриат
|Profile=Информатика, Английский язык
|PedDirection=Да
|Community=МГПУ
|Виды_спорта=Баскетбол, Настольный теннис
|Working_On=Random Basic Advanced
}}

----
[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ИНФА-241]]

Обсуждение:Random Basic Advanced

2025-12-25T18:58:36Z

Maria Ledneva: Новая страница: «== Эксперимент с моделью Random Basic Advanced == Цель эксперимента — исследовать, как параметры случайного выбора — размер пространства значений (sample-space) и количество агентов (num-messengers) — влияют на: * форму распределения случайных значений; * характер и устойчиво...»

== Эксперимент с моделью Random Basic Advanced ==
Цель эксперимента — исследовать, как параметры случайного выбора — размер пространства значений (sample-space) и количество агентов (num-messengers) — влияют на:
* форму распределения случайных значений;
* характер и устойчивость распределения средних значений;
* амплитуду колебаний и наличие экстремумов;
* степень «сглаживания» случайности при усреднении.
Эксперимент направлен на анализ того, насколько коллективное усреднение снижает хаотичность индивидуального случайного поведения.

'''Параметры модели'''

Изменяемые параметры:

* sample-space — диапазон возможных случайных значений;
* num-messengers — количество messengers в одной партии.

Наблюдаемые показатели:

* гистограмма All Values From Messengers — распределение всех случайных значений;
* гистограмма Mean Values of Batches of Messengers — распределение средних значений партий.

'''Проведённые прогоны:'''

Прогон 1 — малый диапазон, малое число messengers

* sample-space = 10
* num-messengers = 3
All Values From Messengers:
[[Файл:all_1.png|800px|центр]]
* значения распределены относительно равномерно;
* максимум частоты — в диапазоне 30–39;
* экстремальных выбросов нет.
Mean Values of Batches:
[[Файл:mean_2.png|800px|центр]]
* средние значения распределены широко;
* заметны пики при средних значениях 4–6;
* разница между минимальным и максимальным средним значением велика.
Малое число messengers приводит к высокой чувствительности среднего значения к отдельным случайным выборам. Усреднение выражено слабо, средние значения нестабильны.

Прогон 2 — большой диапазон, малое число messengers
* sample-space = 80
* num-messengers = 3
All Values From Messengers:
[[Файл:all_2.png|800px|центр]]
* значения сильно рассеяны по всему диапазону;
* распределение близко к равномерному;
* присутствуют редкие высокие экстремумы.
Mean Values of Batches:
[[Файл:mean_2.png|800px|центр]]
* средние значения крайне разрежены;
* большинство значений встречается 1–2 раза;
* отсутствует выраженный центр распределения.
Широкий sample-space при малом числе messengers усиливает хаотичность. Усреднение практически не снижает разброс, система демонстрирует нестабильные средние значения.

Прогон 3 — большой диапазон, среднее число messengers
* sample-space = 80
* num-messengers = 15
All Values From Messengers:
[[Файл:all_3.png|800px|центр]]
* распределение остаётся широким;
* значения концентрируются в диапазоне 15–25;
* экстремумы присутствуют, но редки.
Mean Values of Batches:
[[Файл:mean_3.png|800px|центр]]
* появляется выраженный центр распределения;
* максимальная частота приходится на средние значения 41–47;
* амплитуда колебаний заметно снижается.
Увеличение числа messengers приводит к частичному сглаживанию случайности. Средние значения становятся более устойчивыми, хотя отдельные выбросы ещё сохраняются.
Прогон 4 — большой диапазон, большое число messengers
* sample-space = 80
* num-messengers = 30
All Values From Messengers:
[[Файл:all_4.png|800px|центр]]
* значения плотно сгруппированы вокруг центральной области (30–45);
* разброс значений снижен по сравнению с предыдущими прогонами;
* экстремальные значения редки.
Mean Values of Batches:
[[Файл:mean_4.png|800px|центр]]
* чётко выраженный пик распределения (40–43);
* большинство средних значений сосредоточено в узком диапазоне;
* минимальная разница между максимумом и минимумом.
При большом числе messengers эффект усреднения становится доминирующим. Система демонстрирует высокую устойчивость, а средние значения слабо зависят от отдельных случайных выборов.

'''Выводы:'''

Количество messengers является ключевым фактором устойчивости среднего значения. При увеличении num-messengers разброс средних значений существенно уменьшается. Ширина sample-space усиливает хаотичность системы, но её влияние компенсируется ростом числа messengers. Гистограмма All Values From Messengers отражает исходную случайность, тогда как Mean Values of Batches of Messengers демонстрирует эффект сглаживания. При большом числе messengers система переходит в режим устойчивых средних значений, несмотря на полностью случайную природу индивидуальных действий. Эксперимент наглядно показывает, как из хаотического поведения отдельных агентов возникает предсказуемый коллективный результат.

Файл:Mean 4.png

2025-12-25T18:57:01Z

Maria Ledneva:

Файл:Mean 3.png

2025-12-25T18:56:52Z

Maria Ledneva:

Файл:Mean 2.png

2025-12-25T18:56:44Z

Maria Ledneva:

Файл:Mean 1.png

2025-12-25T18:56:36Z

Maria Ledneva:

Файл:All 4.png

2025-12-25T18:56:27Z

Maria Ledneva:

Файл:All 3.png

2025-12-25T18:56:17Z

Maria Ledneva:

Файл:All 2.png

2025-12-25T18:55:50Z

Maria Ledneva:

Файл:All 1.png

2025-12-25T18:55:29Z

Maria Ledneva:

Участник:Maria Ledneva

2025-11-27T06:23:46Z

Maria Ledneva:

{{UserMGPU
|Description=Я весёлая, интересная и ответственная — легко завожу разговор, люблю новые впечатления и всегда довожу начатое до конца.
|Field_of_knowledge=Информатика, Педагогика, Психология, Образование, Лингвистика, Литература, Игра, Музыка, Философия, Иностранный язык
|Ancestors=Учитель математики
|similar_concepts=Педагогика, Психология
|Environment=Волонтерство
|Position=Бакалавриат
|Profile=Информатика, Английский язык
|PedDirection=Да
|Community=МГПУ
|Виды_спорта=Баскетбол, Настольный теннис
}}

----
[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ИНФА-241]]

Интернет

2025-11-27T06:20:27Z

Maria Ledneva:

[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ИНФА-241]]
|Description=Я весёлая, интересная и ответственная — легко завожу разговор, люблю новые впечатления и всегда довожу начатое до конца.
|Field_of_knowledge=Информатика, Педагогика, Психология, Образование, Лингвистика, Литература, Игра, Музыка, Философия, Иностранный язык
|Ancestors=Учитель математики
|similar_concepts=Педагогика, Психология
|Environment=Волонтерство
|Position=Бакалавриат
|Profile=Информатика, Английский язык
|PedDirection=Да
|Community=МГПУ
|Виды_спорта=Баскетбол, Настольный теннис
}}

Интернет

2025-11-27T06:18:04Z

Maria Ledneva:

{{UserMGPU
|Description=Я весёлая, интересная и ответственная — легко завожу разговор, люблю новые впечатления и всегда довожу начатое до конца.
|Field_of_knowledge=Информатика, Педагогика, Психология, Образование, Лингвистика, Литература, Игра, Музыка, Философия, Иностранный язык
|Ancestors=Учитель математики
|similar_concepts=Педагогика, Психология
|Environment=Волонтерство
|Position=Бакалавриат
|Profile=Информатика, Английский язык
|PedDirection=Да
|Community=МГПУ
|Виды_спорта=Баскетбол, Настольный теннис
}}
[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ИНФА-241]]

Интернет

2025-11-27T06:16:49Z

Maria Ledneva: Удалено перенаправление на Internet

[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ИНФА-241]]
{{UserMGPU
|Description=Я весёлая, интересная и ответственная — легко завожу разговор, люблю новые впечатления и всегда довожу начатое до конца.
|Field_of_knowledge=Информатика, Педагогика, Психология, Образование, Лингвистика, Литература, Игра, Музыка, Философия, Иностранный язык
|Ancestors=Учитель математики
|similar_concepts=Педагогика, Психология
|Environment=Волонтерство
|Position=Бакалавриат
|Profile=Информатика, Английский язык
|PedDirection=Да
|Community=МГПУ
|Виды_спорта=Баскетбол, Настольный теннис
}}

Интернет

2025-11-25T08:02:09Z

Maria Ledneva: Новая страница: «{{UserMGPU |Description=Я весёлая, интересная и ответственная — легко завожу разговор, люблю новые впечатления и всегда довожу начатое до конца. |Field_of_knowledge=Информатика, Педагогика, Психология, Образование, Лингвистика, Литература, Игра, Музыка, Философия, Иностра...»