STD: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) Новая страница: «{{Model |Description=Данная многоагентная модель иллюстрирует теорию самоопределения (Self-Determination Theory, SDT), согласно которой у людей есть три базовые психологические потребности: автономия, компетентность и принадлежность (связанность с другими). В модели кажда...» |
Patarakin (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| (не показаны 2 промежуточные версии этого же участника) | |||
| Строка 7: | Строка 7: | ||
}} | }} | ||
=== Модель === | === Модель === | ||
https://nouvelles.umontreal.ca/en/article/2024/05/18/self-determination-and-social-identity-modeling-team-motivation | |||
<netlogo model="STD" /> | <netlogo model="STD" /> | ||
== Теоретическая основа: теория самодетерминации == | |||
Данная многоагентная модель иллюстрирует теорию самоопределения (Self-Determination Theory, SDT), согласно которой у людей есть три базовые психологические потребности: автономия, компетентность и принадлежность (связанность с другими). [urmc.rochester](https://www.urmc.rochester.edu/community-health/patient-care/self-determination-theory) | |||
В модели каждая «черепашка‑участник» представляет члена команды проекта, а задачи и их требования отражают структуру проекта. | |||
=== В терминах SDT:=== | |||
* Автономия (MoA) — ощущение, что человек действует по собственному выбору, а не под внешним принуждением. В модели это отражено через параметры выбора задач (initial choice, final choice) и динамику мотивации автономии MoA, зависящую от истории принятых/изменённых решений. | |||
* Компетентность (MoC) — переживание эффективности и мастерства. В модели компетентность задаётся исходным уровнем знаний по каждому типу задач и обновляется через выполнение задач, что влияет на мотивацию компетентности MoC и на вероятность того, что агент возьмёт на себя сложную задачу. | |||
* Принадлежность (MoB) — чувство связи и значимых отношений. В модели принадлежность реализуется через матрицы взаимодействий (MC, MA, MInter) и расчёт силы связей между участниками (Connstrength), которые влияют на мотивацию принадлежности MoB и на структуру неформальной сети взаимодействий. | |||
При благоприятных условиях (поддержка трёх потребностей) мотивация становится более автономной и устойчивой; при фрустрации потребностей поведение становится более контролируемым и менее устойчивым — эта логика заложена в уравнениях обновления мотивации и выборов агентов. | |||
=== Что делает модель === | |||
Модель имитирует работу проектной команды, в которой несколько участников распределяют и выполняют набор задач. Каждый цикл включает: | |||
# Генерацию проекта и задач. Для каждой задачи задаются требуемые знания (task-knowledge) и минимальный уровень компетентности, необходимый для успешного выполнения. | |||
# Инициализацию мотивации и выбора. На основе текущих уровней знаний и мотивации (MoA, MoC, MoB) агенты формируют начальные решения: «готов ли я взять на себя каждую задачу?» (initial-choice). Это отражает взаимодействие компетентности и значимости цели для агента. [nouvelles.umontreal](https://nouvelles.umontreal.ca/en/article/2024/05/18/self-determination-and-social-identity-modeling-team-motivation) | |||
# Процесс распределения задач. | |||
В сценарии Top-Down задачи распределяются сверху вниз: модель вычисляет, какой участник «наиболее подходит» к задаче по знанию и мотивации. В сценарии Self-Organising (если его включить) распределение задач происходит через взаимодействия агентов и изменения их выборов (final-choice). | |||
# Выполнение задач и взаимодействие. Участники выполняют взятые задачи, взаимодействуют друг с другом (координация, споры, смена решений). Эти взаимодействия накапливаются в матрицах MC (сотрудничество), MA (ответственность) и MInter (эффективно влияющие взаимодействия), что влияет на чувство принадлежности и последующие решения. | |||
# Обновление мотивации и потребностей. | |||
После завершения проекта пересчитываются MoA, MoC, MoB и интегральный показатель удовлетворённости потребностей NSL, а также агрегированные показатели по команде (AverageMoC, AverageMoA, AverageMoB, AverageMotiv). Это позволяет видеть, как структура работы и паттерны взаимодействий влияют на динамику мотивации. | |||
=== Какие вопросы можно исследовать с помощью модели === | |||
Модель можно использовать в курсе по образовательным технологиям и управлению командами, чтобы обсуждать, как дизайн задач и взаимодействий влияет на мотивацию и результаты. Примеры исследовательских вопросов: | |||
# Как изменяется распределение задач, если повысить значимость автономии (параметр Ia) по сравнению с компетентностью (Ic)? | |||
# Какие конфигурации начальных знаний и связей между членами команды приводят к более высокому уровню удовлетворения трёх потребностей и к лучшей общей «производительности» (PerformanceTime, OverallKnow)? | |||
# Как разница между Top-Down и Self-Organising сценариями влияет на мотивацию принадлежности и на устойчивость выбора задач? | |||
Гипотезы в терминах SDT (например, «если повысить прозрачность вклада каждого члена команды, удовлетворённость потребности в принадлежности возрастёт») и проверять их через запуск модели. | |||
=== Связь с понятием стигмергии === | |||
Эту модель вполне можно использовать для обсуждения стигмергии, если сделать акцент на том, как следы действий агентов в среде косвенно координируют последующее поведение других. | |||
В классическом определении, [[стигмергия]] — это механизм косвенной координации через изменения среды: агент оставляет след в окружающей среде, и этот след стимулирует последующие действия других агентов, без прямых инструкций и централизованного управления. | |||
В модели такие «следы» уже есть: | |||
# Матрицы MC, MA и MInter можно трактовать как стигмергические следы взаимодействий. Каждое взаимодействие обновляет значения в матрицах; эти численные «следы» затем влияют на последующие решения агентов (через мотивацию принадлежности MoB и силу связи Connstrength). | |||
# Параметры Timeofallocation, AllocationTime и PerformanceTime — это агрегированные следы координации. Если в прошлых проектах распределение задач было неэффективным (долгая координация), это может влиять на последующие решения о том, с кем взаимодействовать и как делить задачи. | |||
# Каждое взаимодействие между участниками оставляет числовой след в матрицах MC, MA и MInter. Эти матрицы — своего рода “следы в среде”, которые не исчезают мгновенно и влияют на решения агентов в будущих проектах. Таким образом, координация происходит не только через прямое общение, но и через накопленные изменения в структуре связей — пример стигмергии в человеческих командах.» | |||
# Сделать отдельный эксперимент: Запустить два режима — с выключенным влиянием MC/MA/MInter на мотивацию (например, зафиксировать MoB) и с включённым. Сравнить, как меняется структура распределения задач и показатели PerformanceTime, OverallKnow. Это хороший семинар по «stigmergic coordination» и «indirect communication» в образовательных и организационных системах. | |||
Текущая версия от 22:43, 27 мая 2026
| Описание модели | Данная многоагентная модель иллюстрирует теорию самоопределения (Self-Determination Theory, SDT), согласно которой у людей есть три базовые психологические потребности: автономия, компетентность и принадлежность (связанность с другими).
В модели каждая «черепашка‑участник» представляет члена команды проекта, а задачи и их требования отражают структуру проекта. |
|---|---|
| Область знаний | Информатика, Социология, Образование |
| Веб-страница - ссылка на модель | |
| Видео запись | |
| Разработчики | |
| Среды и средства, в которых реализована модель | NetLogo |
| Диаграмма модели | |
| Описание полей данных, которые модель порождает | |
| Модель создана студентами? | Нет |
Модель
Теоретическая основа: теория самодетерминации
Данная многоагентная модель иллюстрирует теорию самоопределения (Self-Determination Theory, SDT), согласно которой у людей есть три базовые психологические потребности: автономия, компетентность и принадлежность (связанность с другими). [urmc.rochester](https://www.urmc.rochester.edu/community-health/patient-care/self-determination-theory) В модели каждая «черепашка‑участник» представляет члена команды проекта, а задачи и их требования отражают структуру проекта.
В терминах SDT:
- Автономия (MoA) — ощущение, что человек действует по собственному выбору, а не под внешним принуждением. В модели это отражено через параметры выбора задач (initial choice, final choice) и динамику мотивации автономии MoA, зависящую от истории принятых/изменённых решений.
- Компетентность (MoC) — переживание эффективности и мастерства. В модели компетентность задаётся исходным уровнем знаний по каждому типу задач и обновляется через выполнение задач, что влияет на мотивацию компетентности MoC и на вероятность того, что агент возьмёт на себя сложную задачу.
- Принадлежность (MoB) — чувство связи и значимых отношений. В модели принадлежность реализуется через матрицы взаимодействий (MC, MA, MInter) и расчёт силы связей между участниками (Connstrength), которые влияют на мотивацию принадлежности MoB и на структуру неформальной сети взаимодействий.
При благоприятных условиях (поддержка трёх потребностей) мотивация становится более автономной и устойчивой; при фрустрации потребностей поведение становится более контролируемым и менее устойчивым — эта логика заложена в уравнениях обновления мотивации и выборов агентов.
Что делает модель
Модель имитирует работу проектной команды, в которой несколько участников распределяют и выполняют набор задач. Каждый цикл включает:
- Генерацию проекта и задач. Для каждой задачи задаются требуемые знания (task-knowledge) и минимальный уровень компетентности, необходимый для успешного выполнения.
- Инициализацию мотивации и выбора. На основе текущих уровней знаний и мотивации (MoA, MoC, MoB) агенты формируют начальные решения: «готов ли я взять на себя каждую задачу?» (initial-choice). Это отражает взаимодействие компетентности и значимости цели для агента. [nouvelles.umontreal](https://nouvelles.umontreal.ca/en/article/2024/05/18/self-determination-and-social-identity-modeling-team-motivation)
- Процесс распределения задач.
В сценарии Top-Down задачи распределяются сверху вниз: модель вычисляет, какой участник «наиболее подходит» к задаче по знанию и мотивации. В сценарии Self-Organising (если его включить) распределение задач происходит через взаимодействия агентов и изменения их выборов (final-choice).
- Выполнение задач и взаимодействие. Участники выполняют взятые задачи, взаимодействуют друг с другом (координация, споры, смена решений). Эти взаимодействия накапливаются в матрицах MC (сотрудничество), MA (ответственность) и MInter (эффективно влияющие взаимодействия), что влияет на чувство принадлежности и последующие решения.
- Обновление мотивации и потребностей.
После завершения проекта пересчитываются MoA, MoC, MoB и интегральный показатель удовлетворённости потребностей NSL, а также агрегированные показатели по команде (AverageMoC, AverageMoA, AverageMoB, AverageMotiv). Это позволяет видеть, как структура работы и паттерны взаимодействий влияют на динамику мотивации.
Какие вопросы можно исследовать с помощью модели
Модель можно использовать в курсе по образовательным технологиям и управлению командами, чтобы обсуждать, как дизайн задач и взаимодействий влияет на мотивацию и результаты. Примеры исследовательских вопросов:
- Как изменяется распределение задач, если повысить значимость автономии (параметр Ia) по сравнению с компетентностью (Ic)?
- Какие конфигурации начальных знаний и связей между членами команды приводят к более высокому уровню удовлетворения трёх потребностей и к лучшей общей «производительности» (PerformanceTime, OverallKnow)?
- Как разница между Top-Down и Self-Organising сценариями влияет на мотивацию принадлежности и на устойчивость выбора задач?
Гипотезы в терминах SDT (например, «если повысить прозрачность вклада каждого члена команды, удовлетворённость потребности в принадлежности возрастёт») и проверять их через запуск модели.
Связь с понятием стигмергии
Эту модель вполне можно использовать для обсуждения стигмергии, если сделать акцент на том, как следы действий агентов в среде косвенно координируют последующее поведение других.
В классическом определении, стигмергия — это механизм косвенной координации через изменения среды: агент оставляет след в окружающей среде, и этот след стимулирует последующие действия других агентов, без прямых инструкций и централизованного управления.
В модели такие «следы» уже есть:
- Матрицы MC, MA и MInter можно трактовать как стигмергические следы взаимодействий. Каждое взаимодействие обновляет значения в матрицах; эти численные «следы» затем влияют на последующие решения агентов (через мотивацию принадлежности MoB и силу связи Connstrength).
- Параметры Timeofallocation, AllocationTime и PerformanceTime — это агрегированные следы координации. Если в прошлых проектах распределение задач было неэффективным (долгая координация), это может влиять на последующие решения о том, с кем взаимодействовать и как делить задачи.
- Каждое взаимодействие между участниками оставляет числовой след в матрицах MC, MA и MInter. Эти матрицы — своего рода “следы в среде”, которые не исчезают мгновенно и влияют на решения агентов в будущих проектах. Таким образом, координация происходит не только через прямое общение, но и через накопленные изменения в структуре связей — пример стигмергии в человеческих командах.»
- Сделать отдельный эксперимент: Запустить два режима — с выключенным влиянием MC/MA/MInter на мотивацию (например, зафиксировать MoB) и с включённым. Сравнить, как меняется структура распределения задач и показатели PerformanceTime, OverallKnow. Это хороший семинар по «stigmergic coordination» и «indirect communication» в образовательных и организационных системах.
