AI content generation 27032024

Описание события	Описание: Как меняются миры вик и черепах под воздействием генеративного искусственного интеллекта? В переводе на формальный язык - Как меняется мир краудсорсинговой деятельности и многоагентного моделирования в связи развитием генеративного ИИ? Патаракин http://digida.mgpu.ru/index.php/User:Patarakin как раз тот человек, с которым можно вместе про это подумать, потому что этот древний викоид принёс в российское образование идею образовательного использование вики в 2003 году, создавал продвигал и администрировал проект Летописи.ру с 2006 года и сейчас это еще живой проект http://letopisi.org c 2003 участвовал в продвижении и локализации в России Scratch, StarLogo Nova, NetLogo и других сред многоагентного моделирования объединил в 2022 году мир вик и черепах на поле вычислительной дидактики http://digida.mgpu.ru в 2023 столкнулся с тем, что совместная работа со знаниями в цифровых средах и выращивание данных в многоагентных сообществах могут быть поставлены под сомнения ростом искусственного интеллекта. Основная проблема в выступлении - как меняются взаимоотношения людей и агентов на поле вычислительной дидактики
Тип события	Семинар
Начало	2024-03-27T12:00:22.000Z
Окончание	2024-03-27T13:30:22.000Z
color	DarkOliveGreen
Адрес события	http://digida.mgpu.ru/index.php?title=AI content generation 27032024
Видео запись события
Среды и средства, которые использовались в рамках события	NetLogo, Semantic MediaWiki, PlantUML, Генеративный искусственный интеллект
Формируемые в рамках события компетенции
Область знаний	Информатика, Искусственный интеллект
Местоположение	55° 59' 42.48" N, 92° 48' 6.10" E
Формат реализации
Карта	Идёт загрузка карты…

Строительные блоки

Миры Черепах

Понятия

Категория:Понятие

	Description
Агент	Агенты - это автономные объекты, которые могут самостоятельно реагировать на внешние события и выбирать соответствующие действия. Это - некто или нечто, выполняющий инструкции. В информатике - сущность, которая расположена в некоторой среде и способна в этой среде к автономным целенаправленным действиям.
Агентное моделирование	Агентное моделирование (agent-based model) (ABM)— метод имитационного моделирования, исследующий поведение децентрализованных агентов и то, как такое поведение определяет поведение всей системы в целом. В отличие от системной динамики аналитик определяет поведение агентов на индивидуальном уровне, а глобальное поведение возникает как результат деятельности множества агентов (моделирование «снизу вверх»). ABM представляют собой модели, в которых отдельные лица или агенты описываются как уникальные и автономные объекты, которые обычно взаимодействуют друг с другом и с окружающей их средой на местном уровне. Агентами могут быть организмы, люди, предприятия, учреждения и любые другие объекты, преследующие определенную цель. Когда мы даем агентам правила адаптации к изменениям в их среде и к тому, что делают другие агенты, тогда поведение каждого отдельного агента и, следовательно, поведение всей системы вытекает из этих правил, характеристик агентов и окружающей среды. Эмерджентность - это основная объясняющая концепция агентного моделирования. Эпштейн и Акстелл (1996) удачно описали этот вид объяснения своим знаменитым вопросом: «Сможете ли вы его вырастить?»: Можете ли вы заставить вашу модельную систему выглядеть и вести себя как настоящая, снабдив своих агентов правильным адаптивным поведением?
Активное эссе	Active Essays -термин Алана Кея «активное эссе», где виды изложения и аргумента, которые можно ожидать в эссе, усиливаются благодаря тому, что интерактивная программа является одним из многих типов медиа для нового типа документа. Активное эссе использует программирование для создания интерактивных документов, где текстовое описание научного концепта может быть соединено с симуляцией, позволяющей читателю экспериментально исследовать этот концепт. Активное эссе включает модифицируемые программные объекты, которые читатель может изменять для исследования представленных идей.
Вычислительное мышление	Объединение способностей человека и возможностей вычислительной техники. Способность усиливать свою деятельность, привлекая к себе на помощь программных агентов. Производные понятия - вычислительная наука, вычислительная история.
Конструктивизм	Конструктивизм в обучении связан с такими исследователями как Дж. Дьюи, Л.С. Выготский и Ж. Пиаже. При всех различиях в подходах этих ученых процесс обучения для них всегда был связан с наблюдением, обработкой, интерпретацией и последующим присвоением информации в виде личного знания. В работах Дж. Брунера, Дж. Келли и Р. Ганье обучение рассматривалось как внутренний процесс, который зависит от предыдущих знаний, усилий, которые вкладывает учащийся. В 1965 году Р. Ганье в работе «Условия обучения» обобщил принципы и задачи педагогического дизайна с позиций когнитивизма.
Конструкционизм	Конструкционизм - философия обучения, развитая Сеймуром Пейпертом на основании конструктивизма. К активной позиции конструктивизма конструкционизм добавляет идею того, что люди создают новое знание особенно эффективно, когда они вовлечены в создание продуктов, наделенных личностным смыслом, будь то песочные замки, Лего машины или компьютерные программы.
Объект, помогающий думать	Объекты, помогающие думать, или объекты, с которыми мы думаем. Термин введен Шерри Тёркл в книге про объекты, вызывающие воспоминания и вещи, с которыми мы думаем.
Субъектность продуктивная	Субъектность продуктивная. Развитие субъектности непосредственно связано с участием в продуктивной деятельности, поскольку именно через участие в продуктивной деятельности люди могут проявить собственную субъектность. Авторы концепции продуктивной субъектности отмечают значение создания продуктов, доступных для обсуждения и критики другими субъектами образования
Школа самбы	Модель того, как может быть устроено учащееся сообщество. развито чувство принадлежности к данной группе людей, их объединяет общая цель. Многое из того, чему обучают в такой школе, хотя и происходит естественным образом, но делается вполне продуманно. Скажем, опытные танцоры собирают вокруг себя группу детей. От пяти до двадцати минут идет специфическое овладение танцем - через наблюдение. Внимание детей сосредоточивается на исполнении, затем им разрешается присоединиться к танцующим

Люди

Категория:Person

	Description
Epstein	Epstein Joshua - Профессор эпидемиологии в Школе глобального общественного здравоохранения Нью-Йоркского университета; директор-основатель Лаборатории агентного моделирования Нью-Йоркского университета, аффилированной с Курантовским институтом математических наук. Джошуа Эпштейн – автор всемирно признанных и уже ставших классическими книг по агентному моделированию - «Growing artificial societies: Social science from the bottom up», «Agent_Zero: Toward Neurocognitive Foundations for Generative Social Science» и др., в прошлом веке развивал теорию клеточных автоматов и эволюционным путем разработал методологию моделирования социальных и экономических процессов с применением агент-ориентированного подхода. Являясь пионером в этой сфере, в 2006 г. совместно с Джоном Паркером разработал крупнейшую в мире агент-ориентированную модель, включающую в себя все население планеты, которая неоднократно использовалась для оценки скорости распространения эпидемий различных заболеваний.
Hal Abelson	Гарольд (Хэл) Абельсон профессор электротехники и компьютерных наук в Массачусетском технологическом институте, член Института инженеров электротехники и электроники, и директор-основатель Creative Commons и Free Software Foundation.
Harvey	Brian Harvey - Математик, программист, лектор, автор нескольких книг по обучению программированию. Автор UCB Logo, Snap!
Kay	Алан 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.
Papert	Симур Паперт (Пейперт) — выдающийся математик, программист, психолог и педагог, создатель конструкционизма и языка Лого, один из основоположников теории искусственного интеллекта,
Repenning	Исследователь, профессор в области компьютерных наук и образования. Создатель первых блочных обучающих сред
Resnick	Митчел Резник - профессор MIT Media Lab, создатель сред обучения программированию - StarLogo, Scratch
Wilensky	Wilensky - Ури Виленски - математик, педагог и программист, создатель языка NetLogo. Профессор в Северо-Западный университете — Чикаго.

Книги

Категория:Book

	Description
Growing Artificial Societies: Social Science From the Bottom Up (Complex Adaptive Systems)	Первая книга о выращивании искусственных сообществ. В книге представлена модель Sugarscape - простое искусственное общество, в котором агенты живут на двухмерной сетке и взаимодействуют друг с другом на основе правил, регулирующих передвижение, размножение и торговлю. Модель Sugarscape служит основой для изучения различных социальных явлений, таких как возникновение распределения богатства, передача культуры, сотрудничество и конфликты.
Mindstorms	Mindstorms: Children, Computers, And Powerful Ideas - .. через бездну, разделяющую естественнонаучную, техническую культуру с культурой гуманитарной, необходимо перекинуть мост. И я думаю, что главным в конструкции такого моста может стать задача, как придать компьютерную форму плодотворным идеям, одинаково важным как поэту, так и инженеру. В моем понимании компьютер действует как переходный объект по установлению связей, которые в конечном счете оказываются связями между одной личностью и другой. Существуют матофобы, т. е. люди, не признающие математики, с очень развитой координацией движений собственного тела, и есть матофилы, т. е. люди, увлеченные математикой, никогда не вспоминающие о сенсомоторном происхождении своих математических знаний. Черепашка навела мост. Она стала посредником, объединившим в себе элементы геометрии тела с формальной геометрией. Осмысление жонглирования как структурного программирования помогло навести мосты между теми, у кого прекрасно развито матетическое чувство физических навыков, и теми, кто знает, как должна быть организована задача по написанию исторического эссе. Жонглирование и написание эссе, если смотреть на конечный результат, мало чем похожи друг на друга. Но процесс овладения обоими навыками во многом совпадает.
Perceptrons: an introduction to computational geometry	Книга «Перцептроны» (англ. Perceptrons: an introduction to computational geometry) — написана Марвином Минским и Сеймуром Папертом, издана в 1969. Книга видных американских ученых посвящена параллельным вычислительным устройствам, известным под названием персептронов. В ней на примере нескольких конкретных задач распознавания "геометрических" свойств графических изображений подробно проанализированы принципиальные возможности подобных схем, рассмотрены вопросы, связанные с обучением персептронов, в частности длительность процесса обучения, эффективность схемы как адаптивного запоминающего устройства и т. п., а также исследованы потенциальные возможности персептронов как обучающихся распознающих устройств.
Thinking Like a Tree	Thinking Like a Tree (and Other Forms of Ecological Thinking ) Мы можем сказать, что дерево следует стратегии TREE - T- test - пробуй, R - randomly - случайно, E-evaluate - оценивай (определяй, какие из корней нашли лучшую почву), E-elect - выбирай (направление, куда будем двигаться). Конечно, шагающее дерево в действительности не выбирает и не принимает решение, куда двигаться. Но, этот способ размышления о дереве, следующем определенной стратегии поведения, может оказаться полезным.
Turtle Geometry: The Computer as a Medium for Exploring Mathematics	Одна из первых книг посвящённых использованию компьютеров в обучении математике. Она была опубликована в 1981 году и стала Книга описывает использование черепахи - графического объекта, который движется по экрану компьютера - для исследования геометрии и математических концепций. Авторы предлагают использовать черепаху для создания графических изображений, которые могут помочь студентам лучше понять математические концепции. Книга стала классикой в области обучения математике с использованием компьютеров и продолжает быть популярной среди преподавателей и учащихся по всему миру. Turtle Geometry presented a computational approach to geometry which has been cited as "the first step in a revolutionary change in the entire teaching/learning process."
Turtles, termites, and traffic jams: explorations in massively parallel microworld	Книга "Черепахи, термиты и дорожные пробки: исследования в микромире массово-параллельных вычислений" Децентрализованный подход к феноменам окружающего мира - на основе использования микромира с тысячами черепашек
Сообщество разума	Society of Mind - название книги 1986 года, а также название теории естественного интеллекта, написанных и разработанных Марвином Минским.

Языки

Категория:Язык программирования

(Logo OR Ancestors

Logo)

Средства

Категория:DigitalTool

	Description
BehaviorSpace	Специальная отдельная программа, встроенная в среду агентного моделирования NetLogo и предназначенная для постановки экспериментов. BehaviorSpace - это программный инструмент, интегрированный с NetLogo, который позволяет проводить эксперименты с моделями.
Graphviz	Graphviz — 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.
PlantUML	PlantUML позволяет генерировать диаграммы (по большей части в нотации UML) в виде текста, описывающего элементы и связи между ними.
RAWGraphs	RAWGraphs - это веб-приложение с открытым исходным кодом для визуализаций статических данных. При этом формы представления данных можно изменять. Не требует регистрации.

Диаграммы

Категория:Diagrams

Паттерны

Категория:HowTo

	Description of problem
Генерировать новых агентов	Агент порождает поток других агентов - например, в экологических моделях рождение используется для создания потомков, в играх из пистолета вылетают пули, которые он порождает, в историях Scratch капли дождя клонируются и падают из тучи на землю.
Поглощать агентов	Поглощение: обратный генерации процесс, когда агент не порождает, а поглощает других агентов. Например, земля поглощает падающие с неба капли воды, хищник съедает жертву, с которой он встречается.
Сталкиваться	Паттерн определяет поведение агентов в случае их физического столкновения с другими агентами. Например, столкновение пули с мишенью. В игре Frogger, если грузовик сталкивается с лягушкой, лягушку нужно «раздавить»

Сообщества

Категория:Сообщество

	Description
Modeling Commons	Сообщество, участники которого создают и обмениваются моделями NetLogo.
Roblox	Roblox — игровая онлайн-платформа и система создания игр, позволяющая любому пользователю создавать свои собственные и играть в созданные другими игры.
Сообщество Scratch	Сетевое сообщество детей и взрослых, обменивающихся своими проектами, написанными на языке Scratch
Сообщество Snap!	Сообщество исследователей, учителей и учащихся, использующих в своей деятельности язык Snap! Участники могут делиться своими проектами (Share, Publish). Создавать коллекции проектов, следить с действиями других участников (following)
Сообщество StarLogo	Сообщества обмена моделями и объектами в среде StarLogo Nova. Участники могут использовать код проектов других участников. Создавать свои коллекции и приглашать других участников к работе над версиями своих проектов.

Модели

Категория:Model

	Description
Fire (model)	Запустите модель Fire несколько раз. Если мы запустим его с низкой плотностью деревьев, мы увидим, как и ожидалось, очень небольшое распространение огня. Если мы запустим его с очень высокой плотностью деревьев, мы, как и ожидалось, увидим, как лес уничтожается неумолимым маршем огня. Чего ожидать при средней плотности? Многие предполагают, что если плотность установлена на 50 процентов, то вероятность того, что огонь достигнет правого края леса, будет 50 процентов. Однако если мы попробуем это сделать, то увидим, что при 50-процентной плотности огонь не распространяется сильно. Если мы увеличим его до 57 процентов, огонь горит больше, но обычно все равно не достигает другой стороны леса. Однако если мы увеличим плотность до 61 процента, то есть всего на 2 процента больше, огонь неизбежно достигнет другой стороны. Это неожиданно. Мы ожидаем, что небольшое изменение плотности окажет относительно небольшое влияние на распространение огня. Но, как выясняется, модель Fire имеет «критический параметр» 59% плотности.
Fireflies (model)	Модель синхронизации мигания светлячков По ночам самцы светлячков Photinus carolinus мигают для привлечения самок. При этом вспышки отдельной особи не периодичны. Но если несколько насекомых оказываются рядом, они начинают мигать синхронно. Несколько ярких вспышек в течение пары секунд повторяются через более длительные промежутки времени. Координироваться светлячкам помогает зрение: наблюдая за миганием других особей, они начинают подстраиваться под их ритм. Buck, John. (1988). Synchronous Rhythmic Flashing of Fireflies. The Quarterly Review of Biology, September 1988, 265 - 286.
Flocking (model)	Модель самопроизвольного формирования стаи в результате действий множества участников (птиц, рыб, людей). Модель формирования стаи - это классическая агентно-ориентированная модель, основанная на оригинальных моделях Рейнольдса (1987). Модель демонстрирует, что стаи птиц могут возникать даже в отсутствии специальных птиц-вожаков, которые ведут всех за собой. Скорее, каждая птица следует общему же набору правил, и из выполнения всеми простых правил появляются стаи. Каждая птица следует трем правилам: «выравнивание», «разделение» и «сплоченность». «Выравнивание» означает, что птица поворачивается так, что движется в том же направлении, что и ближайшие птицы. «Разделение» означает, что птица поворачивается, чтобы не столкнуться с другой птицей. «Сплоченность» означает, что птица движется к другим ближайшим птицам. Правило «разделения» имеет приоритет над двумя другими, что означает, что если две птицы приближаются друг к другу, они всегда будут разделяться. В этом случае два других правила отменяются до тех пор, пока не будет достигнуто минимальное разделение. Эти три правила влияют только на направление птицы. Каждая птица всегда движется вперед с одинаковой постоянной скоростью. Правила удивительно надежны и могут быть адаптированы к скоплению насекомых, стаям рыб и паттернам «V» стаи гусей (Stonedahl & Wilensky, 2010a).
Piaget-Vygotsky (model)	Модель «обучения через игру» была создана для следующих целей: продемонстрировать жизнеспособность агент-ориентированного моделирования для изучения социально-психологических феноменов развития; проиллюстрировать потенциал ABM как платформы, позволяющей общаться и сотрудничать между психологами с различными теоретическими взглядами; и, в частности, визуализировать взаимодополняемость объяснений Пиаже и Выготского о том, как люди учатся.
Slime (агрегация слизевиков)	Эта модель показывает, как существа могут объединяться в кластеры без контроля со стороны клетки-лидера или пейсмейкера. Это открытие было впервые описано Эвелин Фокс Келлер и Ли Сигел в статье в 1970 году. До того, как Келлер начала свои исследования, общепринятым считалось, что рои слизевиков образуются по команде клеток-лидеров, которые приказывают другим клеткам начать агрегацию.

События

• Путь черепахи: эволюция LOGO-подобных языков
• Development of computational thinking based on collective interaction in MediaWiki and multi-agent approach
• Воздействие имитационных моделей на поле вычислительной дидактики

Вики миры

Понятия

Категория:Понятие

	Description
Memex	Мемекс (англ. memex, словослияние memory и index) — наименование гипотетического прототипа гипертекстовой системы, описанной Бушем в эссе «Как мы можем мыслить», опубликованном в журнале The Atlantic в 1945 году. Буш изобразил мемекс как устройство, в котором человек сможет хранить свои книги, записи и контакты и которое «выдаёт нужную информацию с достаточной скоростью и гибкостью». Мемекс позволял бы существенно расширить и дополнить возможности памяти человека. Концепция мемекса оказала большое влияние на разработку ранних гипертекстовых систем
WWW	Всемирная паутина — глобальное информационное пространство, основанное на физической инфраструктуре сети Интернет и гипертекстовом протоколе передачи данных HTTP. Всемирную паутину образуют миллионы веб-серверов — программ, запускаемых на подключённых к сети компьютерах и использующих протокол HTTP для передачи данных.
Вики	Понятие обозначающее коллективное участие множества авторов в редактировании гипертекста
Выполняемая статья	Формы научных публикаций, когда читатель может взаимодействовать с текстом и данными, которые содержаться в статье. Читатель может изменить форму представления данных, внести изменения и дополнения в код модели и т.п.
Гипертекст	Гипертекстом называют любой текст, в котором обнаруживаются какие-либо ссылки на другие фрагменты. Гипертекстовая система это - информационная система, способная хранить информацию в виде электронного текста, позволяющая устанавливать электронные связи между любыми "информационными единицами", хранящимися в ее памяти и вызывать их на экран монитора "простым нажатием кнопки".
Гражданская наука	Гражданская наука (англ. Citizen science) — концепция проведения научных исследований с привлечением широкого круга добровольцев, многие из которых могут быть любителями
Семантический поиск	Семантический поиск — это технология, которая должна обеспечить более тесное смысловое соответствие между текстом поискового запроса и результатами поисковой выдачи на основе анализа намерений пользователя, осуществляющего поиск, контекста его запроса и взаимосвязи между словами. семантический поиск — это технология, которая использует модель графа знаний и позволяет системам искусственного интеллекта понимать значение сущностей и связей между ними, давая таким образом возможность увеличить точность поиска и степень его персонализации.
Сетевое мышление	Сетевое мышление - network thinking - как особый подход к рассмотрению сложных систем через их сетевые характеристики - распределение связей, коэффициенты кластеризации, длины путей и т.д.

Люди

Категория:Person

	Description
Cunningham	Ward Cunningham - программист и создатель первой wiki https://wiki.c2.com/?InformalHistoryOfProgrammingIdeas
Иллич	Иван Иллич — американо-мексиканский богослов, педагог, философ, социальный критик смешанного хорватско-еврейского происхождения. Книги: Тишина как общинное достояние, Дружественные средства, Общество без школ

Книги

Категория:Book

	Description
Open Sources: Voices from the Open Source Revolution	Книга, в создании которой принимали участие разработчики программного обеспечения. Создатель Perl - Larry Wall, Tim O'Reily и многие другие
The Wiki Way: Quick Collaboration on the Web	Первая книга о том, как устроена среда вики и как её использовать. Описано устройство WikiWiki движка и идеология среды совместного редактирования Книга о том, как устроен вики движок и как организовано взаимодействие участников
Working with MediaWiki	Подробное и современное руководство по среде MediaWiki - с описанием форм, шаблонов, свойства
Семиосфера: культура и взрыв, внутри мыслящих миров, статьи, исследования, заметки	Седьмая книга сочинений Ю. М. Лотмана представляет его как основателя московско-тартуской семиотической школы, автора универсальной семиотической теории и методологии. коллективный интеллект как образец для искусственного обладает рядом преимуществ по сравнению с индивидуальным. Представляя устройство, созданное историей человечества, он в гораздо большей мере эксплицирован, механизмы его выявлены в языках культуры и закреплены многочисленными текстами, в отличие от скрытых языков человеческого мозга. В ходе предшествующего изучения культур накоплен огромный материал, который при соответственной интерпретации может раскрыть исключительно интересные интеллектуально-мнемонические механизмы. Ни одна культура не может удовлетвориться одним языком. Минимальную систему образует набор из двух параллельных языков, - например, словесного и изобразительного. В дальнейшем динамика любой культуры включает в себя умножение набора семиотических коммуникаций. Поскольку образ внешнего мира, переведенный на тексты того или иного языка, подвергается моделирующему воздействию последнего, система, как единый организм, получает в свое распоряжение для каждого внешнего объекта целый набор моделей, чем восполняет неполноту своей информации о нем. Чем резче выражена специфика того или иного языка (результатом этого будет возрастающая трудность перевода его текстов на другие языки), тем своеобразнее будет его способ моделирования и, следовательно, тем полезнее он будет для системы в целом.

Языки

Категория:Язык программирования

	Description
Lua	Lua (лу́а, с порт. — «луна»— скриптовый язык программирования, разработанный в подразделении Tecgraf (Computer Graphics Technology Group) Католического университета Рио-де-Жанейро (Бразилия). Интерпретатор языка является свободно распространяемым, с открытым исходным кодом на языке программирования Си. По идеологии и реализации язык Lua ближе всего к JavaScript, в частности, он также реализует прототипную модель ООП, но отличается паскалеподобным синтаксисом и более мощными и гибкими конструкциями. Характерной особенностью Lua является реализация большого числа программных сущностей минимумом синтаксических средств. Так, все составные пользовательские типы данных (массивы, структуры, множества, очереди, списки) реализуются через механизм таблиц, а механизмы объектно-ориентированного программирования, включая множественное наследование — с использованием метатаблиц, которые также отвечают за перегрузку операций и ряд других возможностей.
PHP	PHP - это скриптовый язык, разработанный для быстрого и удобного создания динамических web страниц. PHP работает на стороне сервера и может использоваться как сам по себе, так и для "встраивания" кусков динамического кода в уже имеющиеся HTML страницы.
Semantic MediaWiki	Semantic MediaWiki (SMW) — это расширение MediaWiki (вики-движка, используемого Фондом Викимедиа для своих проектов, таких как Википедия), которое помогает искать, организовывать, маркировать, просматривать содержимое вики, а также производить вычисления над ним. В то время, как традиционные вики содержат только текст, который компьютер не может ни понять, ни обработать, SMW добавляет семантические аннотации, что позволяет вики функционировать, используя преимущества баз данных, превращая в полноценную семантическую вики

Средства

Категория:DigitalTool

	Description
MediaWiki	MediaWiki (рус. Медиавики) — вики-движок, написанный специально для Википедии, используется во многих других проектах фонда Викимедиа. MediaWiki написан на скриптовом языке общего назначения PHP и для хранения данных использует реляционную базу данных.
MediaWiki API	Движок MediaWiki имеет свой API, который является веб-службой, обеспечивающей доступ к многим функциям вики. Благодаря этому инструменту мы можем собирать информацию с любой из внешних вики площадок.
Wiki (инструмент)	Разнообразные инструменты, поддерживающие совместную работу пользователей с базой данных. Разнообразные вики движки используются для поддержки открытых энциклопедий. Принципы вики используются во множестве систем - OneNote, Atlassian
База данных MediaWiki	База данных MediaWiki содержит страницы и их содержимое, пользователи и их настройки, метаданные, индекс поиска и другое

Диаграммы

Категория:Diagrams

Сообщества

Категория:Сообщество

	Description
Principia Cybernetica Web	Сообщество исследователей, объединенных идеей метаперехода на уровень суперорганизма, в котором люди объединены телекоммуникационными связями и цифровыми объектами
WikiHow	Вариант вики энциклопедии - руководства «как сделать …».
Wikipedia	Сообщество редакторов всемирной открытой энциклопедии

Модели

Категория:Model

	Description
Preferential Attachment	Модель предпочтительного присоединения - Preferential Attachment - Процесс предпочтительного присоединения - это любой из классов процессов, в которых некоторое количество, обычно некоторое форма богатства или кредита распределяется между несколькими людьми или объектами в зависимости от того, сколько они уже имеют, так что те, кто уже богат, получают больше, чем те, кто не богат. «Предпочтительная привязанность» - это лишь последнее из многих названий, которые были даны таким процессам. Они также упоминаются как «богатые становятся богаче». Процесс предпочтительного присоединения генерирует распределение «с длинным хвостом » после распределения Парето или степенной закон в его хвосте. Это основная причина исторического интереса к предпочтительной привязанности: распределение видов и многие другие явления наблюдаются эмпирически, следуя степенным законам, и процесс предпочтительной привязанности является ведущим механизмом для объяснения этого поведения. Предпочтительное прикрепление считается возможным основанием для распределения размеров городов, богатства чрезвычайно богатых людей, количества цитирований, полученных научными публикациями, и количества ссылок на страницы во всемирной паутине.
Team Assembly (model)	Эта модель коллаборативных сетей показывает, как поведение отдельных людей при формировании небольших команд для краткосрочных проектов может со временем привести к появлению множества крупномасштабных сетевых структур.
Термиты с журналом	Дополненная журналом, куда записываются все действия термитов над палочками, модель термитов. Представим себе, что у термитов есть журнал учета рабочих действий, куда они записывают все свои действия со щепочками. Т.е. если участник совершает какое-то результативное действие с chip, то он об этом действии оставляет запись в журнале. Для того чтобы проверить, что дают нам попутные записи в журнал, мы несколько видоизменили исходный текст модели Termites добавив к модели новые переменные и правила. В модели появилась переменная список WIKILOG, куда термиты записывают отчеты о своих действиях. В процедурах search-for-chip и put-down-chip были сделаны небольшие добавления. В модель была добавлена процедура, которая на основании записей в журнале устанавливает связь между агентами, которые перетаскивали одну и ту же палочку.
Футбольное поле с множеством мячиков	Модель сбора данных с поля, на котором множество игроков взаимодействуют со множеством мячиков. Модель используется для обсуждения и пояснения понятия Социальный Объект сбора данных с цифрового поля

События

	Description
Development of computational thinking based on collective interaction in MediaWiki and multi-agent approach	Vasiliy Burov and Evgeny Patarakin: Development of computational thinking based on collective interaction in MediaWiki and multi-agent approach (online) // ICEM annual conference 2023 in Kuching, Sarawak, Malaysia on 10 – 13 September 2023
Мастер-класс «Совместная работа со знаниями на поле цифровой дидактики»	В рамках мастер-класса будут продемонстрированы современные возможности вики-среды. Язык запросов. Языки построения диаграмм - Mermaid, PlantUML, GraphViz. Возможности встраивания проектов на языка блочного визуального программирования.
Объединение языков многоагентного моделирования в учебном процессе на базе MediaWiki	18 - 19 МАЯ 2023 Г. ПРЕПОДАВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ - 2023 ИТ-ОБРАЗОВАНИЕ - 2023 https://it-education.ru/

Поле цифровой дидактики как поле для скрещивания вик и черепах

Эта организационная схема предполагает, что навыки и умения создания компьютерных программ, умения создания диаграмм, умения разработки многоагентных моделей являются достаточно сложно организованными и сложно подделываемыми.

Как изменилось поле под воздействием Gen AI

Категория:Понятие

	Description
Cyberleninka	«КиберЛенинка» — российская научная электронная библиотека, построенная на концепции открытой науки.
GPT	GPT = stands for generation Generative Pre-trained Transformer
Human-AI teams	Искусственные товарищи по команде
Prompt	Промпт (от англ. prompt – «побуждать») – это запрос, вводные данные, которые вводит пользователь, когда общаетесь с нейросетью. «Промптинг (prompting) — это способ программного управления планированием вашей модели машинного обучения, который позволяет пользователю задать начальные условия для модели, такие как фраза или ключевые слова, которые модель должна использовать для создания ответа. Prompt engineering is the process of creating inputs for AI models to improve the output for a given task. A prompt is a broad instruction that triggers an AI model to generate content; it could be a statement, a block of code, or a string of words.
Большая языковая модель	LLM — нейросетевые модели, которые позволяют обобщать, понимать и писать тексты на разных языках. Нейросеть выучивает язык во время обучения, при котором ей «показывают» огромное количество художественной литературы, интернет-форумов, энциклопедий и других источников, хорошо представляющих человеческий язык во всем его многообразии.
Вероятностное программирование	Вероятностное программирование — способ описания статистических моделей в виде декларативного программного кода, с последующим применением алгоритмов анализа и статистического вывода. Родственно методам Байесовской вероятности. В отличие от классического программирования, конечной целью которого является выполнение программы, вероятностное программирование делает упор на анализе вероятностных программ. Типовой сценарий — описание зависимостей наблюдаемых данных от скрытых параметров в виде программы, после чего используются встроенные алгоритмы для обратного вероятностного вывода значений на входе от известных данных на выходе.
Вычислительное мышление	Объединение способностей человека и возможностей вычислительной техники. Способность усиливать свою деятельность, привлекая к себе на помощь программных агентов. Производные понятия - вычислительная наука, вычислительная история.
Генеративно-состязательная сеть	Генеративно-состязательная сеть (англ. Generative adversarial network, сокращённо GAN) — алгоритм машинного обучения без учителя, построенный на комбинации из двух нейронных сетей, одна из которых (сеть G) генерирует образцы，а другая (сеть D) старается отличить правильные («подлинные») образцы от неправильных. Так как сети G и D имеют противоположные цели — создать образцы и отбраковать образцы — между ними возникает антагонистическая игра.
Генеративный искусственный интеллект	Генеративный искусственный интеллект — это метод машинного обучения, при котором нейросеть изучает массив данных и на основании этих данных создаёт собственный контент.
Глубокое обучение	Глубокое обучение (оно же Deep Learning) – тип машинного обучения. Оно представляет из себя нескольких скрытых слоев искусственных нейронных сетей. Методология глубокого обучения применяет нелинейные преобразования и модельные абстракции высокого уровня на больших базах данных.
Граф знаний	Технология семантического поиска. Граф знаний объединяет большой объем общедоступной информации о различных сущностях и их признаках, свойствах и связях между этими сущностями.
Искусственный игровой интеллект	Игровой искусственный интеллект (англ. Game artificial intelligence) — набор программных методик, которые используются в компьютерных играх для создания иллюзии интеллекта в поведении персонажей, управляемых компьютером. Игровой ИИ, помимо методов традиционного искусственного интеллекта, включает также алгоритмы теории управления, робототехники, компьютерной графики и информатики в целом.
Искусственный интеллект	Способность компьютера обучаться и выполнять действия свойственные человеческому интеллекту. Автоматизация задач, которые принято считать человеческими: мышление, принятие решений, решение проблем, обучение и т. д. Область исследований, направленная на разъяснение и эмуляцию разумного поведения в терминах вычислительных процессов
Искусственный интеллект в образовании	Искусственный интеллект в образовании — это использование технологий ИИ для персонализации обучения, автоматизации оценивания, цифрового сопровождения студентов и педагогов, анализа учебных данных и построения адаптивных образовательных траекторий.
Коннекционизм	Направление ИИ, которое исходит из предположения что ментальные способности человека и, в частности, способность к обучению можно объяснить и имитировать на основе сложноорганизованной сети связанных между собой одинаковых относительно простых элементов (агентов).
Модель	Моде́ль (фр. modèle от лат. modulus «мера, аналог, образец») — система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе; представление некоторого реального процесса, устройства или концепции. Модель есть абстрактное представление реальности в какой-либо форме (например, в математической, физической, символической, графической или дескриптивной), предназначенное для рассмотрения определённых аспектов этой реальности и позволяющее получить ответы на изучаемые. Система В является моделью системы А для активной системы Q (человека-индивида, коллектива, животного, робота и т. п.), если основанием для ее использования этой активной системой служит ее структурное сходство с моделируемой системой А.
Мозг – нейронная сеть	Мозг можно рассматривать как нейронную сеть, состоящую из миллиардов взаимосвязанных нейронов (нервных клеток), которые обмениваются информацией с помощью электрических и химических сигналов через синапсы. Эта сеть обрабатывает информацию, регулирует функции организма, формирует эмоции и самосознание. Искусственные нейронные сети являются математическими моделями, которые имитируют принципы работы биологических нейронных сетей, но отличаются по масштабу, топологии и скорости работы.
Нейроэволюция	Нейроэволюция — это метод машинного обучения, который применяет эволюционные алгоритмы для построения искусственных нейронных сетей.
Образовательная робототехника	Робот обычно используется как инструмент, платформа, которую можно использовать для практических исследований, решения проблем, исследовательского обучения, проб и ошибок. Учащиеся могут сотрудничать в группе в рамках проекта или конкретного запроса, используя робота для обоснования абстрактных концепций. Например, концепцию вращения можно изучить через движение робота. В других случаях робот может использоваться больше как коллега, например, в форме знающего коллеги, который помогает студенту, сокурсника или компаньона или даже коллеги, нуждающегося в помощи. В последнем случае учащийся становится учителем для робота-сверстника, а в первом робот-сверстник косвенно принимает на себя роль учителя.
Семантический поиск	Семантический поиск — это технология, которая должна обеспечить более тесное смысловое соответствие между текстом поискового запроса и результатами поисковой выдачи на основе анализа намерений пользователя, осуществляющего поиск, контекста его запроса и взаимосвязи между словами. семантический поиск — это технология, которая использует модель графа знаний и позволяет системам искусственного интеллекта понимать значение сущностей и связей между ними, давая таким образом возможность увеличить точность поиска и степень его персонализации.
Сотрудничество	Сотрудничество — это процесс совместной деятельности двух или более людей или организаций, направленный на достижение общих целей. В данном контексте сотрудничество подразумевает обмен знаниями, обучение и достижение согласия между участниками
Специалитет	Специалитет — это форма получения профессионального образования среднего или высшего уровня, характерная для систем высшего и среднего профессионального образования в ряде стран, в том числе в России. Он предполагает более узкую и глубинную подготовку по определенной специальности, с акцентом на практическое применение знаний, навыков и умений в конкретной профессиональной сфере.
Теорема Байеса	Теорема Байеса (или формула Байеса) — одна из основных теорем элементарной теории вероятностей, которая позволяет определить вероятность события при условии, что произошло другое статистически взаимозависимое с ним событие. Другими словами, по формуле Байеса можно уточнить вероятность какого-либо события, взяв в расчёт как ранее известную информацию, так и данные новых наблюдений. Формула Байеса может быть выведена из основных аксиом теории вероятностей, в частности из условной вероятности. Особенность теоремы Байеса заключается в том, что для её практического применения требуется большое количество расчётов, вычислений, поэтому байесовские оценки стали активно использовать только после революции в компьютерных и сетевых технологиях. На сегодняшний день активно применяется в машинном обучении и технологиях искусственного интеллекта.
Учебная аналитика на основе ИИ	Учебная аналитика на основе ИИ
Формирование мышления	"Все чаще образование понимается не просто как передача знаний от одного субъекта другому, но как формирование самого мышления подрастающего поколения". Так звучит векторная мысль нескольких круглых столов конференции Цифровая Дидактика 2025
Цифровая грамотность	Цифровая грамотность - это совокупность знаний, умений и навыков, необходимых для уверенного, безопасного и эффективного использования цифровых технологий, интернет-ресурсов и электронных устройств в учебной, профессиональной и повседневной деятельности. Она включает в себя способность критически оценивать информацию, создавать и обмениваться цифровым контентом, а также соблюдать нормы цифровой этики и безопасности.
Чат-бот	Виртуальный собеседник, программа-собеседник, чат бот (англ. chatbot) — программа, которая выясняет потребности пользователей, а затем помогает удовлетворить их. Автоматическое общение с пользователем ведется с помощью текста или голоса. Чат бот ведет коммуникацию от лица компании или бренда с целью упростить онлайн-общение (предоставить актуальную информацию в наиболее оперативные сроки), используется как альтернатива переписке с живым оператором или звонку менеджеру компании.
Языковая модель	Языковая модель — это распределение вероятностей по последовательностям слов. Языковые модели генерируют вероятности путём обучения на корпусе текстов на одном или нескольких языках. Учитывая, что языки могут использоваться для выражения огромного множества верных предложений (так называемая цифровая бесконечность), языковое моделирование сталкивается с проблемой задания ненулевых вероятностей лингвистически верным последовательностям, которые могут никогда не встретиться в обучающих данных.