Перенос навыков агентного моделирования на проектирование образовательных практик

Введение. В современном образовании педагогика активно адаптируется к новым областям знаний, формируя специализированные «педагогики профессий», требующие особого мышления и компетенций. Развитие вычислительной техники переводит задачи классификации образовательных практик из теоретической плоскости в сферу практической реализации, что особенно важно для студентов педагогических вузов. Таксономии образовательных практик сегодня имеют практическую ценность, поскольку позволяют объединять различные профессиональные педагогики и способы организации деятельности, разработанные в разных научных областях, в единую работающую систему.

Материалы и методы. В рамках построения веерной матрицы использован методологический подход С.В. Чебанова, предполагающий формирование двух взаимосвязанных осей из однородных категорий. Оси, представленные сферами деятельности (дидактика, инженерия, информатика, моделирование) и подходами мышления (дидактический, инженерный, вычислительный, модельный), располагаются ортогонально, образуя квадратную таблицу. Сформированная онтология отношений применена для сбора и систематизации образовательных практик на Semantic MediaWiki, позволяя интегрировать контент различной природы и учитывать семантические различия между объектами.

Результаты исследования. Применение дидактического подхода к инженерии, информатике и моделированию формирует профессиональные педагогики, нацеленные на развитие инженерного, вычислительного и модельного мышления. Инженерный подход к педагогике предполагает использование инженерных методов в образовательном процессе, а в вычислительной деятельности это проявляется в применении языков для создания диаграмм сценариев образовательных практик. Особое внимание уделяется взаимодействию дидактики и моделирования, формируя модельную дидактику, использующую многоагентное моделирование для проектирования образовательных практик, что позволяет студентам педагогических вузов эффективно проектировать и анализировать образовательные практики.

Обсуждение и заключения. Предложенный фреймворк в виде веерной матрицы позволяет выявить перспективные направления исследований на пересечении различных дисциплин, что открывает новые возможности для образовательных практик. Исследование акцентирует внимание на том, как дидактика может заимствовать элементы из других областей, чтобы развивать эффективные учебные курсы и формировать ключевые компоненты инженерного, вычислительного и модельного мышления.

1. Балл Г. А. Теория учебных задач: психолого-педагогический аспект. М.: Педагогика, 1990. 183 c.

2. Дидактическое моделирование инновационных образовательных практик / И. М. Осмоловская, Е. О. Иванова, М. В. Кларин [и др.]. М.: Институт стратегии развития образования Российской академии образования, 2019. 226 c. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44166609 (дата обращения: 15.09.2024).

3. Дудко В. В., Патаракин Е. Д. Исследование научных школ университета средствами библиометрического картирования // Территория Новых Возможностей. Вестник Владивостокского Государственного Университета. 2023. Т. 15, № 1 (65). С. 150-167. DOI: 10.24866/VVSU/2949-1258/2023-1/150-167.

4. Кларин М. В. Инновационные модели обучения: Исследование мирового опыта: монография. М., 2016. 632 c. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=27454515 (дата обращения: 15.09.2024).

5. Кордонский С., Бардин В. Картины мира и информационная герменевтика // Телескоп: журнал социологических и маркетинговых исследований. 2018. № 3. С. 19-23.

6. Патаракин Е. Д. Педагогический дизайн совместной сетевой деятельности субъектов образования: автореф. дис. … д-ра пед. наук. М., 2017.

7. Патаракин Е. Д. Игровое поле вычислительной дидактики // Современная «цифровая» дидактика: монография / И. М. Реморенко, Е. Д. Патаракин, В. В. Гриншкун. М.: ООО «ГринПринт», 2022. С. 35-70. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=54099495 (дата обращения: 15.09.2024).

8. Уваров А. Ю. Моделирование развития школы в условиях информатизации образования // Информатика и образование. 2007. № 2. С. 42-51.

9. Чебанов С. В. Логико-семиотические основания классификаций в лингвистике: дис. в виде научного доклада … д-ра филол. наук . СПб., 2001. 54 с.

10. Чебанов С. В. Когнитивная графика как способ изображения идей // МЕТОД: Московский ежегодник трудов из обществоведческих дисциплин. 2020. № 10. С. 309-376.

11. Ясвин В. А. Образовательная среда: от моделирования к проектированию. М.: Смысл, 2001. 368 c.

12. Batool K., Niazi M. A. Self-organized power consumption approximation in the internet of things // International Conference on Consumer Electronics (ICCE). Las Vegas, NV, USA, IEEE, 2015. Pp. 313-314. Available at: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7066427/ (accessed: 15.09.2024).

13. Batool K., Niazi M. A. Modeling the internet of things: a hybrid modeling approach using complex networks and agent-based models // Complex Adaptive Systems Modeling. 2017. Vol. 5. P. 4. DOI: 10.1186/s40294-017-0043-1.

14. Beetham H., Sharpe R. Rethinking Pedagogy for a Digital Age: Designing and Delivering E-Learning. London, 2007. 281 p.

15. Conole G. Describing learning activities: tools and resources to guide practice // H. Beetham, R. Sharpe (Eds) Rethinking pedagogy for a digital age: Designing and Delivering Elearning. Oxford: Routledge Falmer, 2007.

16. Conole G. Learning Design and Open Education // International Journal of Open Educational Resources. 2018. Vol. 1, no. 1. DOI: 10.18278/ijoer.1.1.6.

17. Davis B., Francis K. Discourses on Learning in Education: Making Sense of a Landscape of Difference // Frontiers in Education. 2021. Vol. 6. DOI: 10.3389/feduc.2021.760867.

18. Delen I., Sen S. Effect of design-based learning on achievement in K-12 education: A meta-analysis // Journal of Research in Science Teaching. 2023. Vol. 60, no. 2. Pp. 330-356. DOI: 10.1002/tea.21800.

19. Díaz D. A., Jiménez A. M., Larroulet C. An agent-based model of school choice with information asymmetries // Journal of Simulation. 2021. Vol. 15, no. 1-2. Pp. 130-147. DOI: 10.1080/17477778.2019.1679674.

20. Falda M., Atzori M., Corbetta M. Semantic wikis as flexible database interfaces for biomedical applications // Scientific Reports. 2023. Vol. 13. P. 1095. DOI: 10.1038/s41598-023-27743-9.

21. Gierus B., Davis B. The Hyperlinked Visual-Spatial Map as a Novel Way to Explore an Academic Discipline // Emerging Perspectives: Interdisciplinary Graduate Research in Education and Psychology. 2024. Vol. 7, no. 1. Available at: https://journalhosting.ucalgary.ca/index.php/ep/article/view/80451 (accessed: 15.09.2024).

22. Grimalt-Álvaro C., Ametller J. A Cultural-Historical Activity Theory Approach for the Design of a Qualitative Methodology in Science Educational Research // International Journal of Qualitative Methods. 2021. Vol. 20. DOI: 10.1177/16094069211060664.

23. Grimm V. [et al.] The ODD Protocol for Describing Agent-Based and Other Simulation Models: A Second Update to Improve Clarity, Replication, and Structural Realism // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2020. Vol. 23, no. 2. P. 7. DOI: 10.18564/jasss.4259.

24. Grimm V. [et al.] Using the ODD protocol and NetLogo to replicate agent-based models // Ecological Modelling. 2025. Vol. 501. P. 110967. DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2024.110967.

25. Kelly T. Signature Pedagogies – A Cautionary Tale // Imagining SoTL. 2022. Vol. 2, no. 1. Pp. 10-18. DOI: 10.29173/isotl599.

26. Kordonsky S. Fractal matrix tables as a tool for ontologies’ creation. Washington, South Eastern Publishing House, 2011. 66 p.

27. Kutt K., Nalepa G. J. Loki – the semantic wiki for collaborative knowledge engineering // Expert Systems with Applications. 2023. Vol. 224. P. 119968. DOI: 10.1016/j.eswa.2023.119968.

28. Niazi M. A. Technical Problems With «Programmable self-assembly in a thousand-robot swarm». 2014. Available at: https://figshare.com/articles/journal_contribution/Technical_Problems_With_Programmable_self_assembly_in_a_thousand_robot_swarm_/1185186/1?file=1694296 (accessed: 15.09.2024).

29. Paquette G. L’ingénierie pédagogique. 2002. Available at: https://books.google.ru/books?id=k6R9rEbV2GAC&printsec=frontcover&hl=ru&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false (accessed: 15.09.2024).

30. Pidzamecky U., van Oostveen R. The pedagogical evolution of repertory grid technique for diverse learning communities: a review // Trends in Social Sciences. 2021. Vol. 3, no. 1. Pp. 10-23.

31. Rogushina J., Gladun A., Valencia-Garcia R. Reuse of Ontological Knowledge in Open Science: Models, Sources, Repositories // Valencia-García, R., Bucaram-Leverone, M., Del Cioppo-Morstadt, J., Vera-Lucio, N., Centanaro-Quiroz, P.H. (eds) Technologies and Innovation. CITI 2023. Communications in Computer and Information Science, vol. 1873. Springer, Cham, 2023. Pp. 157-172. DOI: 10.1007/978-3-031-45682-4_12.

32. Schwartz D. L. Physically active learning // Science. 2021. Vol. 374, no. 6563. P. 28. Available at: https://scholar.google.com/scholar?cluster=1906011187756501822&hl=en&oi=scholarr (accessed: 15.09.2024).

33. Schwartz D. L. Achieving an adaptive learner // Educational Psychologist. 2025. Vol. 60, no. 1. Pp. 7-22. DOI: 10.1080/00461520.2024.2397389.

34. Schwartz D. L., Tsang J. M., Blair K. P. The ABCs of How We Learn: 26 Scientifically Proven Approaches, How They Work, and When to Use Them. W. W. Norton & Company, 2016. 412 p.

35. Shulman L. S. Signature Pedagogies in the Professions // Daedalus. 2005. Vol. 134, no. 3. Pp. 52-59.

36. Tan C. T. [et al.] The effect of gamification mechanics on user experiences of AdventureLEARN: A self-driven learning platform // Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction. 2023. Vol. 7, issue CHI PLAY. Article no. 416. Pp. 1091-1114. DOI: 10.1145/3611062.

37. Yang S. [et al.] Decoding Debugging Instruction: A Systematic Literature Review of Debugging Interventions // ACM Transactions on Computing Education. 2024. Vol. 24, issue 4. Article no. 45. Pp. 1-44. DOI: 10.1145/3690652.