Информационно-коммуникативные технологии в научной деятельности (syllabus) 2025

Материал из Поле цифровой дидактики



Планируемые результаты обучения (Знать, Уметь, Владеть) Цель курса – сформировать у студентов целостное представление о современных подходах и методах научной коммуникации в психолингвистических исследованиях в условиях цифровой трансформации науки. Курс ориентирован на развитие навыков вычислительного мышления в психолингвистике, навыков работы с цифровыми платформами, умений управления научными данными и инструментов анализа, визуализации и организации совместных исследований психолингвистического профиля.
Задачи курса
  • Сформировать у студентов целостное представление о трансформации научной коммуникации и психолингвистических исследований под влиянием современных информационно-коммуникационных технологий (ИКТ).
  • Раскрыть основные тенденции цифровизации научной деятельности, включая новые методы анализа, моделирования, визуализации и совместной работы на платформе ИКТ в психолингвистике.
  • Ознакомить студентов с современными цифровыми инструментами и ресурсами для осуществления исследовательской, аналитической и проектной деятельности в области психолингвистики, а также с принципами организации открытой и воспроизводимой науки.
Содержание разделов курса В результате изучения дисциплины студент должен:
  1. фундаментальные принципы трансформации научной деятельности под влиянием ИКТ.
  2. основные цифровые инструменты научной коммуникации и аналитики.
  3. методики анализа и управления научными данными.
  4. современные подходы к визуализации научных результатов и работе в научных сообществах..
уметь
  1. применять computational thinking для решения исследовательских задач.
  2. строить и анализировать научные сети и коллаборации.
  3. использовать специализированные цифровые инструменты для психолингвистических исследований.
  4. выполнять библиометрический и сетевой анализ научных публикаций.
  5. моделировать языковые процессы с помощью агентных систем.
  6. создавать и поддерживать совместные исследовательские платформы.
  7. готовить и оформлять научные визуализации.
  8. работать с системами управления версиями и обеспечивать воспроизводимость исследований.
владеть
  1. Инструментами и платформами (MediaWiki, VOSviewer, Gephi, NetLogo, GitHub и др.) для организации, анализа и презентации научных данных.
  2. Методами и практиками междисциплинарного сотрудничества и коллективной научной деятельности.
  3. Технологиями воспроизводимой и открытой науки в психолингвистике
Видео запись
Среды и средства, которые поддерживают учебный курс MediaWiki, VOSviewer, NetLogo, Zotero
Книги, на которых основывается учебный курс As We May Think, Literacy and Education, Mindstorms, Sorting Things Out, Thinking Like a Tree, Сообщество разума

Введение в научные коммуникации цифровой эпохи

Перечень инструментов

Библиотеки

 DescriptionWebsite
ACM Digital LibraryЦифровая библиотека ассоциации вычислительной техники — архив журналов, газет и материалов конференций организации. Онлайн-сервисы включают форумы, такие как Ubiquity и Tech News digest.https://dl.acm.org/
ELibrary.RuРоссийская научная электронная библиотека, интегрированная с Российским индексом научного цитирования (РИНЦ). Распределенное хранение данных — полные тексты, метаданные и индексы размещены в облачных кластерах. Автоматическое масштабирование — обработка миллионов запросов от пользователей по всей Россииhttps://www.elibrary.ru/defaultx.asp
LensОткрытая база данных статейhttps://www.lens.org/
OpenAlexOpenAlex - открытая база данных с широким покрытием:https://openalex.org/
ZoteroБиблиографический менеджер — это бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, позволяющая собирать цитаты с указанием источников, сохранять PDF-документы, веб-страницы, видео и другие файлы, ссылки на интересные материалы в cети, создавать персональные библиографии по темамhttp://zotero.org

Инструменты анализа и визуализации

 DescriptionWebsite
CORGISКоллекция реальных датасетов для образовательного программирования - CORGIS (Collection of Really Great, Interesting, Situated Datasets) — это образовательный проект, разработанный для интеграции анализа данных и программирования в учебный процесс. Проект предоставляет более 40 тщательно подготовленных датасетов из различных областей знаний. Основная цель проекта — сделать изучение программирования более привлекательным и мотивирующим для студентов различных специальностей, предоставляя им возможность работать с реальными данными из областей, связанных с их будущей карьерой.https://corgis-edu.github.io/corgis/
RAWGraphsRAWGraphs - это веб-приложение с открытым исходным кодом для визуализаций статических данных. При этом формы представления данных можно изменять. Не требует регистрации.https://rawgraphs.io/
RStudioсвободная среда разработки программного обеспечения с открытым исходным кодом для языка программирования R, который предназначен для статистической обработки данных и работы с графикой.http://rstudio.com/
VOSviewerVOSviewer — это программа для построения и визуализации библиометрических сетей.https://www.vosviewer.com/
VOYANT ToolsПопулярный браузерный инструмент для визуализации текстов. Позволяет создавать облака слов, графики частот слов, сравнивать документы и отслеживать темы во времени. Полностью бесплатен и не требует регистрации.https://voyant-tools.org/

Инструменты построения схем и диаграмм

 DescriptionWebsite
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.http://graphviz.org/
MermaidСредство создания изображения диаграмм из кода, написанного на языке разметки.https://mermaid-js.github.io/mermaid/#/
PlantUMLPlantUML позволяет генерировать диаграммы (по большей части в нотации UML) в виде текста, описывающего элементы и связи между ними.https://plantuml.com/

Инструменты построения многоагентных моделей

 Description
GAMAПлатформа для проведения экспериментов в области многоагентного моделирования. Программы пишутся на языке GAML.
  • 119px-Gamp_life.png
NetLogoЯзык программирования и среда для построения многоагентных моделей. В качестве агентов в системе действуют пятна, черепашки и связи. Ко всем агентам можно обратится. При этом пятна нельзя уничтожить, а связи исчезают, если погибают черепашки, которых они связывают. NetLogo чаще других используется при создании многоагентных моделей, поскольку программы не этом языке понятны специалистам различных предметных областей. Библиотека NetLogo содержит множество готовых моделей по биологии, математике, химии, социология. С этими моделями могут ознакомиться и поиграть ученики.
Snap!Блочный язык программирования для преподавания алгоритмов и структур данных. Snap! - потомок языка Scratch. В отличие от Scratch Snap! поддерживает лямбда-исчисление, объекты первого класса, процедуры, рекурсия и множество других возможностей. С версии 4.0 Snap! получил современное название и был переписан на JavaScript. Moscow_city_univ.png
StarLogo Nova120px-Slnova.png
  • StarLogo Nova – среда совместного агентного моделирования в трехмерной среде. Во многом это среда продолжает и развивает традиции языка Scratch. При этом здесь можно ставить серьезные эксперименты и получать воспроизводимые результаты. Центральной метафорой среды является мир (World), в котором можно создавать агенты различных пород.

Трансформация научной деятельности под воздействием ИКТ

 Description
Cunningham120px-Cunningham_Patarakin_sm.jpg
Ward Cunningham - программист и создатель первой wiki https://wiki.c2.com/?InformalHistoryOfProgrammingIdeas
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.
БушВэни́вар Буш (англ. Vannevar Bush — американский ученый, инженер, разработчик аналоговых компьютеров, методолог и организатор научных исследований и научного сообщества. Советник по науке при президенте Рузвельте. Автор статьи «Как мы можем мыслить», в которой предложил прообраз гипертекстового устройства Memex.
ВинерНо́рберт Ви́нер (англ. Norbert Wiener; 26 ноября 1894, США, штат Миссури, США — 18 марта 1964, Стокгольм, Швеция) — американский математик, один из основоположников кибернетики и теории искусственного интеллекта. Профессор MIT, где работал с 1919.
ЛотманЛотман, Юрий Михайлович - литературовед, культуролог и семиотик.
ТурчинВалентин Фёдорович Турчин - физик и кибернетик, создатель языка Рефал и новых направлений в программировании и информатике

Вычислительное мышление (Computational thinking) как базовый навык взаимодействия с людьми и машинами

 Description
Language ChangeМодель «Language Change» (Изменение языка) представляет собой агентную симуляцию, в которой каждый агент (житель сетки) владеет одной из нескольких языковых форм (например, вариантов произношения или лексических единиц). На каждом шаге моделирования:

Каждый агент выбирает одного случайного соседа из своих четырёх или восьми соседних клеток. Агент «усваивает» языковую форму соседа с заданной вероятностью (параметр перехода), что моделирует влияние контакта и заимствования. При этом может происходить «ошибка передачи» (мутация), когда форма изменяется случайным образом с малой вероятностью.

По мере итераций формируются языковые «облака» и кластеры, отражающие процессы диалектообразования, распространения новаций и угасания старых вариантов.
Rumor MillМодель «Rumor Mill» (Распространение слуха) описывает, как информация (слух) распространяется в пространственной сети агентов, где близость играет ключевую роль. Каждый агент расположен на клетке (patch) в сетке. «Соседями» считаются либо четыре смежные по сторонам клетки, либо восемь (включая диагонали) — этот выбор задаёт переключатель EIGHT-MODE?. На каждом такте моделирования каждый агент, знающий слух, случайным образом выбирает одного из своих соседей и сообщает ему слух.

Вычислительное мышление в научных исследованиях

Работа с "Полем цифровой дидактики" МГПУ как исследовательским инструментом

Сетевой анализ научных сообществ и коллабораций

Построение и анализ научных сетей в психолингвистике

VOSviewer для библиометрического анализа и картирования командной науки +

Анализ соавторства и цитирования в психолингвистических исследованиях

Выявление ключевых участников и научных школ методами сетевого анализа

Социограммы и викиграммы совместной научной деятельности


Специализированные инструменты психолингвистических исследований

Теория личностных конструктов Дж. Келли и ее применение в психолингвистике

Техника репертуарных решеток (RepGrid) для анализа субъективного семантического пространства

WebGrid как цифровой инструмент проведения психологических интернет-исследований

Применение репертуарных решеток для исследования языкового сознания и психолингвистических конструктов

Анализ лингвистических данных через призму личностных конструктов

Дискурс-анализ и семантика цифровых сред

Анализ цифрового дискурса в психолингвистических исследованиях

Семиотические домены и их анализ в контексте психолингвистики

Мультимодальный дискурс-анализ цифровых текстов

Агентное моделирование в психолингвистических исследования

Применение многоагентного моделирования для исследования языковых процессов

NetLogo и StarLogo Nova для моделирования коммуникативного поведения

Моделирование распространения языковых изменений в сообществах

Симуляция процессов овладения языком

Агентные модели для исследования психолингвистических феноменов

 Description
Dawkins WeaselМодель «Weasel» иллюстрирует принцип кумулятивного отбора, демонстрируя, как последовательные мутации и отбор ближайших по сходству к целевой фразе строк приводят к её быстрому «эволюционному» воспроизведению. Модель представляет нематериальный «вид» строк фиксированной длины, состоящих из заглавных букв английского алфавита и пробелов. При запуске:
  • Генерируется случайная строка-родитель длины целевой фразы (например, «METHINKS IT IS LIKE A WEASEL»).
  • Каждый шаг родитель порождает фиксированное число потомков. При копировании каждого символа имеется шанс мутации, при котором символ заменяется случайной буквой или пробелом.
  • Из всех потомков выбирается тот, чья строка наиболее похожа на целевую фразу (по количеству совпадающих символов). Этот потомок становится родителем следующего поколения
  • Процесс повторяется, пока не будет получена строка, идентичная целевой фразе, после чего выводится число поколений до успеха.

Управление исследовательскими данными

Принципы FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) для научных данных

Системы управления версиями для научных проектов

Создание воспроизводимых исследований в психолингвистике

Открытая наука и открытые данные

Этические аспекты работы с психолингвистическими данными

Визуализация психолингвистических данных

Принципы эффективной научной визуализации

Специфика визуализации психолингвистических данных

Интерактивные визуализации для научных публикаций

Создание научных диаграмм и схем с использованием PlantUML, Graphviz, Mermaid

Визуализация результатов экспериментов и опросов

Цифровые платформы для совместных исследований

Collaborative research в цифровую эпоху

Semantic MediaWiki как платформа для создания исследовательских порталов

Краудсорсинг в психолингвистических исследованиях

Создание и поддержка исследовательских сообществ

Международные коллаборации и цифровые инструменты

Результаты обучения

Образовательный результат Тема Задание Пример
Знать различные типы платформ, поддерживающих научную деятельность Ключевые понятия и теории сообществ Зарегистрироваться на площадке, отметить свою страницу участника нужными тегами категорий (Ioe 2024, UserMGPU). Изучить материалы курса Информационно-коммуникативные технологии в научной деятельности (syllabus) 2025 Category:UserMGPU, Category:ППРК-241
Знать и уметь создавать организационные схемы - GraphViz, PlantUML, Mermaid Организационные схемы сообществ Category:Diagrams Заполнить свою страницу участника, используя форму (редактирование при помощи формы) В разделе "Проекты, статьи и рецепты, над которыми работает" указать название темы собственного учебного исследования. Использовать организационные схемы при представлении материалов своего проекта Категория:Scripting_Tutorials Дашборд
Анализировать библиометрическое поле своего исследования, используя Lens, OpenAlex Построить и проинтерпретировать социограмму совместной деятельности на базе готового датасета

(Категория:Dataset) - Как интерпретировать социограмму?

Пример статья Социограмма, Викиграмма
Использовать многоагентные модели для изучения лингвистических явлений Карты сообществ, искусственные сообщества Добавить на страницу своего проекта агентную модель (StarLogo % NetLogo), которую Вы найдете интересной и полезной для анализа взаимодействия участников Team Assembly (model) Категория:Model