Просмотр кода страницы Изучение Small group discussion (Войнова Екатерина)

[[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.

== 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.

== 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.
* '''Света Губанова''' — техническая наладка модели NetLogo, проведение факторных прогонов, сгенерированный лог (researcher = "Sveta").
* '''Арина Братченко''' — программирование эконометрических моделей в RStudio, интерпретация коэффициентов регрессии, сгенерированный лог (researcher = "Arina").

== 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.