Главная → Выпуски → № 1 (71) →

ПЕРЕНОС НАВЫКОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ НА ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПЕДАГОГИЧЕСКИХ ПРАКТИК

Инновационные педагогические технологии в образовании , УДК: 37.072 DOI: 10.24412/2072-9014-2025-171-115-129

Авторы

  • Патаракин Евгений Дмитриевич доктор педагогических наук, доцент
  • Салимуллин Карим Дамирович

Аннотация

В статье рассматривается роль агентного моделирования как инструмента для изучения сложных адаптивных систем. Интеграция агентного моделирования в процесс обучения позволяет студентам глубже понимать сложные адаптивные образовательные системы. Исследование подчеркивает связь между многоагентным моделированием и вычислительным мышлением, показывая, как моделирование помогает студентам педагогической направленности лучше понимать динамику образовательных систем. В учебном пространстве Semantic MediaWiki студенты знакомятся с примерами сложных систем в различных областях знаний, осваивают навыки агентного моделирования, рассматривают системы собственной учебной деятельности как сложные системы. Навыки, приобретенные при моделировании сложных взаимодействий, могут быть эффективно применены к проектированию образовательных практик, что способствует созданию более динамичной и увлекательной учебной среды.
Ключевые слова
ABM; Semantic MediaWiki; learning design; CAS

Как ссылаться

Патаракин, Е. Д. & Салимуллин, К. Д. (2025). ПЕРЕНОС НАВЫКОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ НА ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПЕДАГОГИЧЕСКИХ ПРАКТИК , № 1 (71), 115. https://doi.org/10.24412/2072-9014-2025-171-115-129
Список литературы
1. 1. Holland J. H. Emergence: From Chaos to Order / J. H. Holland. Oxford University Press, 2000. 276 p.
2. 2. Weaver W. Science and complexity // American scientist. 1948. Т. 36. №. 4. P. 536–544.
3. 3. Oktavia Mulyono Y. ‘Hard’ and ‘Soft’ Methods in Complex Adaptive Systems (CAS): Agent Based Modeling (ABM) and the Agent Based Approach (ABA) / Mulyono Y. Oktavia, U. Sukhbaatar, D. Cabrera // Journal of Systems Thinking. 2023. P. 1–33.
4. 4. Thompson K. Patterns of use of an agent-based model and a system dynamics model: The application of patterns of use and the impacts on learning outcomes / K. Thompson, P. Reimann // Computers & Education. 2010. Vol. 54. № 2. P. 392–403.
5. 5. Jacobson M. J. Education as a Complex System: Conceptual and Methodological Implications / M. J. Jacobson, J. A. Levin, M. Kapur // Educational Researcher. 2019.
6. 6. Newell C. The class as a learning entity (complex adaptive system): An idea from complexity science and educational research / C. Newell // SFU Educational Review. 2008. Vol. 2.
7. 7. Blikstein P. The Classroom As a Complex Adaptive System: An Agent-based Framework to Investigate Students’ Emergent Collective Behaviors / P. Blikstein, D. Abrahamson, U. Wilensky // Proceedings of the 8th International Conference on International Conference for the Learning Sciences. Utrecht, The Netherlands: International Society of the Learning Sciences, 2008. Vol. 3. P. 12–13.
8. 8. Knight B. The classroom as a complex adaptive system (CAS): Credible framing, useful metaphor or mis-designation? / B. Knight // International Journal of Complexity in Education. 2022. Vol. 3. № 1.
9. 9. Fosvold A. CitySIM — Agent-Based System for Modelling and Simulating Cities as Complex Adaptive Systems for Collaborative Governance / A. Fosvold, S. A. Petersen // Navigating Unpredictability: Collaborative Networks in Non-linear Worlds / ed. by L. M. Camarinha-Matos [et al.]. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. P. 288–300.
10. 10. Venumuddala V. R. Governing Smart City IoT Interventions: A Complex Adaptive Systems Perspective / V. R. Venumuddala, A. Prakash, B. Chaudhuri // Digit. Gov.: Res. Pract. 2024. Vol. 5. № 3. P. 23:1–23:24.
11. 11. Mehaffy M. W. Patterns of Growth: Operationalizing Alexander’s “Web Way of Thinking” / M. W. Mehaffy // Urban Planning. 2023. Vol. 8. № 3. P. 235–245.
12. 12. Gower-Winter B. Self-adapting simulated artificial societies / B. Gower-Winter. 2023.
13. 13. Conole G. Describing learning activities / G. Conole // Describing learning activities — tools and resources to guide practice”, Rethinking Pedagogy for a Digital Age: Designing and Delivering Elearning. 2007.
14. 14. Conole G. Learning Design and Open Education / G. Conole // IJOER. 2018. Vol. 1, № 1.
15. 15. Zhang K. Multi-Agent Reinforcement Learning: A Selective Overview of Theories and Algorithms: arXiv:1911.10635. arXiv / K. Zhang, Z. Yang, T. Başar, 2021.
16. 16. Page S. E. The simulation manifesto: A commentary on Lustick and Tetlock 2021 / S. E. Page. Wiley Periodicals, Inc., 2021.
17. 17. Smaldino P. E. How to Translate a Verbal Theory Into a Formal Model / P. E. Smaldino // Social Psychology. 2020. Vol. 51. № 4. P. 207–218
18. 18. Anderson C. B. An Introduction to the Beauty and Joy of Computing for Theological Librarians / C. B. Anderson, G. Narasimham // Digital Humanities and Libraries and Archives in Religious Studies / ed. by C. B. Anderson. De Gruyter, 2022. P. 123–144.
19. 19. Idrees M. A Comprehensive Survey and Analysis of Diverse Visual Programming Languages: 2 / M. Idrees, F. Aslam // VFAST Transactions on Software Engineering. 2022. Vol. 10. № 2. P. 47–60.
20. 20. Musaeus L. H. Computational Thinking in the Danish High School: Learning Coding, Modeling, and Content Knowledge with NetLogo / L. H. Musaeus, P. Musaeus // Proceedings of the 50th ACM Technical Symposium on Computer Science Education. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2019. P. 913–919.
21. 21. Grignard A. GAMA 1.6: Advancing the Art of Complex Agent-Based Modeling and Simulation / A. Grignard // PRIMA 2013: Principles and Practice of Multi-Agent Systems / ed. by G. Boella [et al.]. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013. Vol. 8291. P. 117–131.
22. 22. Yamamiya T. Active Essays on the Web / T. Yamamiya, A. Warth, T. Kaehler // 2009 Seventh International Conference on Creating, Connecting and Collaborating through Computing. 2009. P. 3–10.
Скачать файл .pdf 3.6 Мб