|
|
| Строка 19: |
Строка 19: |
| start | | start |
|
| |
|
| ' === Цели курса ===
| | :Learning outcomes; |
| :Learning outcomes; | |
| note right | | note right |
| Знать: основы socio-semantic systems и big data
| | Освоить пайплайн big data в Digida+NetLogo: |
| Уметь: извлекать, очищать, анализировать и визуализировать данные
| | социосемантический анализ + экспериментальные данные |
| Владеть: связкой Digida(SMW)+Lua+External Data+NetLogo+R+Java(MapReduce)
| |
| end note | | end note |
|
| |
|
| :Ключевые концепции; | | :Ключевые концепции; |
| note left | | note left |
| Socio-semantic systems (Roth) | | Socio-semantic graphs (Roth) |
| Биграфы/гиперграфы акторов и страниц
| | NetLogo BehaviorSpace |
| Семантические свойства SMW
| | SMW свойства + MediaWiki API |
| Экспериментальные данные NetLogo
| | MapReduce + R анализ |
| MapReduce и статистический анализ (R) | |
| end note | | end note |
|
| |
|
| :Ресурсы и инфраструктура; | | :Ресурсы; |
| note right | | note right |
| Digida.mgpu.ru (SMW, PageForms, ExternalData, Scribunto) | | Digida.mgpu.ru (SMW, Lua, External Data) |
| MediaWiki API (логи активности)
| | NetLogo модели |
| NetLogo + BehaviorSpace | | R, Java, OpenRefine |
| R (tidyverse, igraph) | |
| Java (MapReduce-паттерны) | |
| end note | | end note |
|
| |
|
| ' === Планирование исследования ===
| | partition "Гибрид Digida + NetLogo" { |
| partition "Коллективное исследование" { | | |
| | | :1. Данные Digida; |
| :Формулирование исследовательских вопросов; | |
| note right | | note right |
| Социосемантическая сеть Digida:
| | #ask для страниц/свойств |
| кто с кем и через какие страницы связан?
| | MediaWiki API для логов активности |
| Какие темы и курсы образуют кластеры?
| | Биграф участник–страница |
| Как соотносится социальная и семантическая структура?
| |
| end note | | end note |
| | | |
| :Выбор сценариев данных; | | fork |
| note left | | :2. NetLogo эксперименты; |
| Сценарий 1: Digida как socio-semantic system
| | fork again |
| Сценарий 2: NetLogo как фабрика данных
| | :3. Внешние данные (External Data) |
| Сценарий 3: гибрид Digida + NetLogo + внешние данные
| | end fork |
| end note | | |
| | | :Объединение в CSV; |
| } | | } |
|
| |
|
| ' === Ветвление по источникам данных ===
| | :4. Очистка (OpenRefine); |
| fork
| | :5. MapReduce (Java); |
| partition "Сценарий 1: Digida / SMW" {
| | :6. Анализ + визуализация (R); |
| :Изучение устройства данных Digida;
| |
| note right
| |
| Структура страниц и категорий
| |
| Семантические свойства и шаблоны (PageForms)
| |
| Faceted search, Special:Properties, Special:Concepts
| |
| end note
| |
| | |
| :Доступ к данным Digida;
| |
| note left
| |
| Экспорт структурированных данных через #ask
| |
| Получение логов активности через MediaWiki API
| |
| Построение биграфа участник–страница
| |
| end note
| |
|
| |
|
| :Конструирование socio-semantic графов;
| | partition "Active Essay на Digida" { |
| note right
| | :7. Lua-модули + SMW свойства; |
| Акторы, страницы, категории, свойства
| | :8. Active Essay с результатами; |
| Биграфы, проекции, гиперграфы (по Roth)
| |
| Подготовка данных для R
| |
| end note
| |
| }
| |
| | |
| fork again
| |
| partition "Сценарий 2: NetLogo" {
| |
| :Выбор и документирование моделей NetLogo;
| |
| note right
| |
| Модели swarm robotics / учебных аудиторий
| |
| Документация по ODD и Digida-страница модели
| |
| end note
| |
| | |
| :Генерация экспериментальных данных (BehaviorSpace);
| |
| note left
| |
| Параметрические серии запусков
| |
| Экспорт логов в CSV
| |
| Описание датасетов на Digida
| |
| end note
| |
| }
| |
| | |
| fork again
| |
| partition "Сценарий 3: Внешние данные" {
| |
| :Получение внешних данных через External Data;
| |
| note right
| |
| Настройка getWebData / getExternalData
| |
| Подключение открытых наборов данных
| |
| Интеграция с Digida как Dataset-страниц
| |
| end note
| |
| | |
| :Обработка внешних данных в Lua + Scribunto;
| |
| note left
| |
| Lua-модули для запросов и форматирования | |
| Встраивание таблиц и показателей в wiki-страницы
| |
| Соединение внешних данных с локальными свойствами SMW
| |
| end note
| |
| }
| |
| end fork
| |
| | |
| ' === Единый поток обработки данных ===
| |
| partition "Пайплайн обработки данных" {
| |
| | |
| :Очистка и нормализация данных;
| |
| note right | |
| OpenRefine для CSV (Digida/NetLogo/внешние источники)
| |
| Приведение идентификаторов акторов, страниц, свойств
| |
| Подготовка «чистой» версии для Java и R
| |
| end note
| |
| | |
| :Java и MapReduce-парадигма;
| |
| note left
| |
| Реализация MapReduce-паттернов (локально)
| |
| Агрегирование логов:
| |
| по участникам, страницам, моделям, экспериментам
| |
| Подготовка итоговых файлов для анализа в R
| |
| end note
| |
| | |
| :Статистический и сетевой анализ в R;
| |
| note right
| |
| Анализ socio-semantic графов (igraph)
| |
| Модели влияния и ко-эволюции (по Roth)
| |
| Анализ NetLogo-экспериментов (efficiency, устойчивость)
| |
| Визуализация результатов
| |
| end note
| |
| | |
| }
| |
| | |
| ' === Интеграция в Digida как socio-semantic лаборатория ===
| |
| partition "Active Essay и репрезентация знаний" {
| |
| | |
| :Проектные Active Essays в Digida;
| |
| note left
| |
| Каждая группа оформляет исследование
| |
| Текст + графики + фрагменты кода
| |
| Связь с SMW-объектами (Course, Dataset, Model, Tool)
| |
| end note
| |
| | |
| :Lua-модули и визуализации;
| |
| note right
| |
| Scribunto-модули для динамических вставок данных
| |
| Использование Widgets, PlantUML, Mermaid
| |
| Построение socio-semantic карт Digida
| |
| end note
| |
| | |
| :Рефлексия и сопоставление кейсов;
| |
| note left
| |
| Сравнение исследовательских проектов
| |
| Обсуждение ко-эволюции социального и семантического
| |
| Постановка вопросов для следующих потоков курса
| |
| end note
| |
| } | | } |
|
| |
|
| :Learning outputs; | | :Learning outputs; |
| note right | | note right |
| Коллективный socio-semantic портрет Digida
| | Социосемантический портрет Digida |
| Набор датасетов (Digida, NetLogo, внешние)
| | Анализ NetLogo-данных |
| Активные эссе, Lua-модули, R/Java-код
| | Active Essay + код |
| Освоенный пайплайн big data в образовательном контексте
| |
| end note | | end note |
|
| |
| if (Достигнуты ли результаты?) then (нет)
| |
| :Анализ пробелов и доработка;
| |
| :Повторный цикл исследования;
| |
| stop
| |
| else (да)
| |
| :Фиксация результатов и публикация;
| |
| endif
| |
|
| |
|
| stop | | stop |
| @enduml | | @enduml |
| | |
| </uml> | | </uml> |
| Планируемые результаты обучения (Знать, Уметь, Владеть)
|
- Научиться находить и собирать большие наборы данных из открытых источников (Википедия, вики-проекты, NetLogo модели), адаптировать их для учебных задач.
- Освоить основные подходы к обработке и визуализации больших данных.
- Уметь выявлять структуры, отношения и тренды в образовательных и языковых данных,.
- Разработать свои проекты по обработке цифровых данных, применимых в школьной практике и во внеурочной деятельности.
|
| Содержание разделов курса
|
|
| Видео запись
|
|
| Среды и средства, которые поддерживают учебный курс
|
R, Java, OpenRefine, NetLogo, VOSviewer, RAWGraphs, Mermaid, Semantic MediaWiki
|
| Книги, на которых основывается учебный курс
|
|
В 2026 году для Категория:ИНДОР-2121
Diagrams error (with plantuml command): Error line 48 in file: /tmp/diagrams_in2f5406191999.plantuml
Some diagram description contains errors
