Small group discussion
Материал из Поле цифровой дидактики
| Описание модели | Модель обсуждения в малой группе. Модель
|
|---|---|
| Область знаний | Социология, Лингвистика |
| 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 |
- Транзакция — это вербальное взаимодействие между двумя или более агентами, состоящее из
- Источник (Source Agent) — агент, который говорит
- Целевой агент (Target Agent) — агент или агенты, с которыми взаимодействует источник
Диадная транзакция
Диадная транзакция (A B)
- Участвуют два агента (источник A и целевой агент B)
- Основной тип взаимодействия в парных обсуждениях

Триадная транзакция [A [B C]]
- Участвуют три агента: источник (A), первичная цель (B) и коллатеральная цель (C)
- Создаёт возможности для развития больших интерактивных групп
- Математически может быть представлена как: [math]\displaystyle{ \tau_{triadic} = S \to (P, C) }[/math], где S — источник, P — первичная цель, C — коллатеральная цель

Модель обсуждения ( NetLogo)
Агенты
Каждый агент характеризуется двумя основными переменными:
- Активность (Activity) [math]\displaystyle{ a_i(t) }[/math]
- Отражает вероятность или склонность агента инициировать транзакцию
- Интерпретируется как задачная вовлечённость
- Начальное значение: случайная величина из равномерного распределения [math]\displaystyle{ a_i(0) \sim U(0.333, 0.667) }[/math]
- Изменяется в результате участия в транзакциях
- Дискурсивность (Discursivity) [math]\displaystyle{ d_{ij}(t) }[/math]
- Вероятность или склонность агента i обращаться к конкретному агенту j
- Интерпретируется как социальная вовлечённость с одноклассниками
- Специфична для каждой пары агентов
- Отражает сетевые свойства группы
Счастье агента
Счастье агента (Agent Happiness) - Счастье — взвешенное среднее активности и дискурсивности: [math]\displaystyle{ h_i(t) = \alpha \cdot a_i(t) + (1-\alpha) \cdot \bar{d}_i(t) }[/math]
- Где
- [math]\displaystyle{ \bar{d}_i(t) }[/math] — средняя дискурсивность агента i ко всем другим
- [math]\displaystyle{ \alpha }[/math] — вес активности
Чувствительность к обучению (Overall Sensitivity)
Общая чувствительность (OS) — случайно назначаемый параметр, определяющий способность агента к обучению: [math]\displaystyle{ OS_i \sim U(0.05, 0.35) }[/math] Низкие значения OS ограничивают способность агента изменять своё состояние, тогда как высокие значения способствуют более быстрому обучению.
Базовые концепции статистики
- Случайные переменные
- Начальные значения активности: [math]\displaystyle{ a_i(0) \sim U(0.333, 0.667) }[/math]
- Вероятность изменения состояния: стохастическое событие
- Распределения вероятностей
- Равномерное распределение для инициализации
- Нормальное распределение для средних значений в группе
- Корреляция и ковариация
- Корреляция между [math]\displaystyle{ a_i(t) }[/math] и [math]\displaystyle{ \bar{d}_i(t) }[/math]
- Ковариация между агентами в группе
Описательная статистика
- Среднее значение активности в группе: [math]\displaystyle{ \bar{a}(t) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n a_i(t) }[/math]
- Дисперсия дискурсивности: [math]\displaystyle{ \sigma^2_d(t) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n (d_i(t) - \bar{d}(t))^2 }[/math]
Модель генерирует данные для анализа:
- Временной ряд активности каждого агента
- Матрица смежности — дискурсивность между всеми парами агентов
- Статистика транзакций — количество, типы и последовательность взаимодействий
