NetLogo

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Introduction

Netlogo est une plateforme créée par Uri Wilensky en 1999 et met à dispositions des modélisations et simulations à base d'agents. Cette plateforme peut être décrite comme étant un micromonde de programmation. Officellement, elle est définie comme un environnement de modélisation programmable permettant de simuler des phénomènes naturels et sociaux. Le logiciel est particulièrement adapté pour la modélisation de systèmes complexes évoluant dans le temps. « Les modélisateurs peuvent donner des instructions à des centaines, voire des milliers d "agents" fonctionnant tous indépendamment. Cela permet d'explorer le lien entre le comportement au niveau micro des individus et les modèles au niveau macro qui résultent de l'interaction de nombreux individus.»

La plateforme Netlogo permet de créer des modèles de dynamique des systèmes et des simulations participatives. Netlogo est utilisé à des fins de recherche ainsi qu'à diverses fins éducatives. Parmi celles-ci, on trouve l'introduction à la programmation, la pensée computationnelle, la simulation, la construction de modèles et la compréhension de phénomènes complexes au moyen de modèles dans de nombreux domaines différents. La plateforme est continuellement en développement au CCL (les personnes qui ont fourni StartLogoT)et alimente le système de simulation participatif Hubnet.

Pour l'heure (mai 2019), NetLogo reste un environnement gratuit, est composé d'une grande bibliothèque de modèles et est toujours en cours de développement. Nous l'avons testé sous Windows 10 et Ubuntu 18. - Daniel K. Schneider ( discussion) 11h40, le 11 mars 2019 (CET).

Le logiciel

NetLogo est gratuit et fonctionne sur les systèmes must (puisqu'il est programmé en Java).

En date du mois de février 2019, il s'agit d'un projet en direct et sa dernière mise à jour remonte à juin 2018.

Vous pouvez également utiliser NetLogo Web, une plate-forme basée sur un navigateur. Cependant, cela ne fonctionne pas aussi bien que la plate-forme de bureau et il a quelques restrictions

Programmation d'agents simples

Netlogo dispose d'une interface graphique facile à utiliser pour créer des simulations simples. Vous pouvez créer un monde et paramétrer des objets "tortues" qui se déplacent. À un moment donné, on peut alors ajouter une logique de programmation à ces objets. Demandez-leur de se déplacer plus intelligemment, d'interagir avec les autres ou avec l'endroit où ils sont assis. Les tortues peuvent avoir n'importe quelle forme, par exemple une voiture ou un être humain.

Simulations Netlogo

En plus d’un environnement d’apprentissage pour la programmation simple à base d’agent, NetLogo est un outil de modélisation et de simulation de plusieurs types.

(1) Tout d’abord, par définition, un environnement multi-tortues comme NetLogo est un environnement de Modélisation et simulation à base d’agent (ABMS), dans la mesure où les tortues interagissent les unes avec les autres et avec l’environnement. Vous pouvez jouer avec les paramètres et utiliser l'outil logiciel « BehaviorSpace [...] intégré à NetLogo qui vous permet de réaliser des expériences avec des modèles. Il exécute plusieurs fois un modèle, en modifiant systématiquement les paramètres du modèle et en enregistrant les résultats de chaque exécution. Ce processus est parfois appelé "balayage de paramètres". Il vous permet d'explorer l'"espace" de modèles possibles du modèle et de déterminer les combinaisons de paramètres à l'origine des comportements qui vous intéressent.» (BehaviorSpace).

Une installation par défaut contient de nombreux modèles de plusieurs matières, y compris une majorité de matériel pédagogique.

(2) Le modélisateur de la dynamique du système permet de créer des modèles dynamique des systèmes.

Le manuel [1] relatif à la dynamique du système] (récupéré le 18 septembre 2009 à 09:54) définit la différence entre les deux modèles - ABMS et dynamique du système comme suit: « Avec l'approche basée sur les agents que nous utilisons habituellement dans NetLogo, vous programmez le comportement des agents individuels et observez ce qui se dégage de leur interaction. Dans un modèle de prédation loups-moutons, par exemple, vous fournissez des règles sur la manière dont les loups, les moutons et l'herbe interagissent. Lorsque vous exécutez la simulation, vous observez le comportement de niveau agrégé émergent: par exemple, l'évolution des populations de loups et de moutons au fil du temps.». Voir en:System Dynamics (NetLogo) pour un exemple.

(3) Avec le modèle Hubnet, vous pouvez «] exécuter des simulations participatives en classe. Dans une simulation participative, toute une classe participe à la définition du comportement d'un système, chaque étudiant contrôlant une partie du système à l'aide d'un périphérique individuel, tel qu'un ordinateur en réseau ou une calculatrice graphique Texas Instruments.» ([Http: / /ccl.northwestern.edu/netlogo/docs/hubnet.html HubNet], récupéré le 18 septembre 2009 à 09h54 (UTC)).

Netlogo inclut des fonctionnalités supplémentaires, consultez le site Web NetLogo.

'Exemple de simulation'

La capture d'écran suivante montre une comparaison entre un modèle de prédation basé sur un agent et un modèle de prédation élaboré par Wilensky (2005). . Dans le modèle de l'agent simple, les loups mangent tous les moutons et meurent. Dans le modèle de simulation, les populations peuvent se rétablir puisque des fractions d'un seul loup ou d'un seul mouton sont autorisées. Un deuxième modèle, plus complet, mouton - loups - herbe, est plus stable.

Agent vs système dynamique. Il ne reste que 3 moutons dans le modèle de l'agent après 307 tiques

Nous discutons des deux types de modèles décrits dans le en:NetLogo Wolf Sheep Predation model et en:System Dynamics (NetLogo).

Simulation participative

Selon la CCL page (mars 2019), « La technologie HubNet intégrée à NetLogo permet à un réseau d'apprenants d'explorer et de contrôler en collaboration une simulation. Les étudiants engagés dans une telle simulation participative jouent le rôle d'éléments individuels d'un système tout en observant comment le comportement du système dans son ensemble peut émerger de ces comportements individuels. Le comportement émergent du système et sa relation avec les actions et stratégies individuelles des participants peuvent alors devenir l’objet d’expérimentation, de discussion et d’analyse collectives.»

Un exemple notable dans la bibliothèque de modèles est le modèle Oil Cartel HubNet .Ce micrmonde pourrait être utilisé, par exemple, dans le cadre d'une d'économie. Chaque élève joue ensuite avec un membre de l’entente selon la configuration suivante décrite dans la page "Info" de la simulation: «L’entente a actuellement un accord en vigueur pour limiter la production globale, ce qui donne un prix officiel commun, et un quota pour chaque membre. Chaque membre de cette entente décide de manière indépendante de se conformer à l'accord ou de "tricher" sur cet accord et d'essayer d'augmenter ses bénéfices en produisant et en vendant au-delà de son quota. En outre, les membres de l'entente sont confrontés à des exigences différentes en matière de revenus («Besoin de profit») de la part de leur gouvernement d'origine, car ils proviennent de pays où la prospérité économique varie.»

Pour les chercheurs en éducation

NetLogo dispose d'une fonction de journalisation configurable pour étudier le comportement et l'interaction des utilisateurs. Par exemple, le système peut être utilisé en éducation pour enseigner la pensée de la simulation, des sujets tels que la dynamique de la population et la programmation. Les données des étudiants peuvent être collectées pour diverses études.

Le système peut également être utilisé comme outil de recherche pour créer des modèles analytiques.

Exemple de modèle de party

Voir aussi: en:NetLogo Wolf Sheep Predation model et et:System Dynamics (NetLogo)

Ci-dessous, nous présentons le modèle du party NetLogo , un exemple simple de système de dynamique de groupe basé sur les travaux de l'économiste pionnier Thomas Schelling . Il en est également question dans Resnick, M. & Wilensky, U. (1998)

Objet du modèle

Ce modèle analytique explique comment les préférences concernant la présence de sexes opposés dans un groupe peuvent conduire (ou non) à la ségrégation des sexes dans les groupes de la fête. Dans la bibliothèque, il existe un / modèle de ségrégation relatif au logement urbain qui repose sur l'idée que les agents veulent s'assurer de vivre près de chez eux. L'effet est la séparation, même si les préférences ne sont pas très élevées. De tels modèles aident à créer des modèles économiques du comportement humain, c'est-à-dire comment des systèmes sont créés par l'agrégation de comportements individuels.

Selon l'auteur , un cocktail est modélisé. {{devis. Les hommes et les femmes à la fête forment des groupes. Un fêtard devient inconfortable et change de groupe si son groupe actuel compte trop de membres du sexe opposé. [...] Les fêtards ont une TOLÉRANCE qui définit leur niveau de confort avec un groupe qui comprend des membres du sexe opposé. S'ils font partis d'un groupe qui compte un pourcentage plus élevé de personnes de sexe opposé que ne le permet leur TOLERANCE, ils sont alors considérés comme "mal à l'aise" et quittent ce groupe pour trouver un autre groupe. Le mouvement continue jusqu'à ce que tout le monde à la fête soit «à l'aise» avec leur groupe.}}

Les utilisateurs peuvent explorer les paramètres suivants:

• tolérance: par exemple, 60% signifie que les groupes avec 60% ou moins sont tolérés. Sinon l'agent passe à un autre groupe.
• num-groups: lombre de groupes.
• nombre: nombre de personnes invitées.

« Les 'nombre heureux' et les 'groupes de même sexe' montrent comment le party change avec le temps: 'nombre heureux' est la façon dont de nombreux fêtards sont contents (c’est-à-dire confortable), "" groupes de même sexe "" "indique le nombre de groupes contenant uniquement des hommes ou des femmes.»

Exemple exécuté

Le cycle suivant montre que, pour une fête avec 30 participants, avec une taille maximale de 6 par groupe et la tolérance du sexe opposé à 33%, nous trouvons cinq groupes stables de sexe unique après 10 itérations. Comme la distribution dans la configuration et le mouvement des personnes est probabiliste, différentes exécutions peuvent produire des résultats différents. La capture d'écran suivante montre un résultat différent, stable après 7 itérations.

Modèle de party NetLogo, tolérance de 33%. Run 1

Modèle de party NetLogo, tolérance de 33%. Run 2

Si nous augmentons la tolérance à 66%, nous trouvons quatre groupes d'un seul sexe et deux groupes mixtes après trois itérations.

Modèle de party NetLogo, tolérance de 66%. Run 1

Avantages éducatifs

Lorsque NetLogo est utilisé comme outil de modélisation par les étudiants, il «] favorise plusieurs processus de raisonnement essentiels à la science: développement d'hypothèses originales, formalisation d'idées, recherche de solutions existantes et analyse critique des résultats. » (Wilensky & Reisman 2006: 205)

De plus, nous pouvons également trouver une approche «d’apprentissage par la construction» (voir page Constructionnisme) qui est populaire en sciences de l’ingénierie: « » (Wilensky & Reisman 2006: 202)

« En utilisant le langage NetLogo, étudiants et chercheurs ont construit un grand nombre de modèles de phénomènes complexes dans les mondes naturel et social. La bibliothèque de modèles fournie avec NetLogo couvre des phénomènes de la biologie, de la chimie, de la physique, de l'économie des sciences de la Terre, de l'histoire, de la sociologie, des entreprises, de la médecine et de nombreux autres domaines. Ces modèles peuvent être explorés et utilisés dans les classes de premier, deuxième et troisième cycles, ainsi que comme base de recherche dans des contextes plus avancés.» (Centre de formation pour l'apprentissage connecté et la modélisation informatique (CCL), récupéré en mars 2019).

NetLogo est un environnement agréable pour enseigner la pensée informatique. Étant donné que l'alphabétisation et la pensée «numériques» sont redevenues un sujet brûlant, par exemple obligatoire dans de nombreux programmes, l'intérêt pour NetLogo devrait augmenter au cours des prochaines années. C’est davantage qu’un environnement de programmation et, en tant que tel, il convient aux approches pédagogiques intégrées qui associent informatique, méthode, mathématiques, connaissances spécifiques à un domaine, etc. - Daniel K. Schneider ( conversation) 17h18, 15 mars 2019 (CET)

Modèles classiques vs incarnés

Selon Wilensky et Reisman (2006), , les modèles incorporés à base d'agents présentent certains avantages par rapport aux modèles à dynamique système (ou similaires). Dans une étude, « utilisant des outils de modélisation intégrés à base d'agents, les étudiants modélisent les micro-règles sous-jacents à un phénomène biologique et observent la dynamique des agrégats qui en résulte.» Dans les deux cas décrits, les élèves ont formulé des hypothèses, construit des modèles multi-agents intégrant ces hypothèses et les ont testées en exécutant leurs modèles et en observant les résultats. En comparant ces cas avec des approches classiques basées sur des équations, nous soutenons que l’approche de modélisation incorporée se connecte plus directement à l’expérience des étudiants, permet des investigations approfondies ainsi qu’une compréhension plus approfondie, et permet aux sujets «avancés» de progresser plus rapidement vers un haut niveau d'études.}}

Enseignement de la pensée systémique au lycée

Dans une méta-analyse, Yoon et al. (2018) sur l'état de la recherche sur les systèmes complexes de l'enseignement des sciences (CSSE), élément important des «normes scientifiques de la prochaine génération» (NGSS). Les auteurs concluent (p. 315.) avec des «critiques besoins dans cinq domaines: a) la nécessité de poursuivre la recherche dans différents domaines de la connaissance en dehors des domaines de la biologie et de l'écologie, b) la nécessité de poursuivre la recherche sur les systèmes complexes par opposition aux structures et processus, (c) nécessité de développer une compréhension commune du contenu système complexe qu'il est essentiel d'apprendre, (d) nécessité de prendre en compte les facteurs contextuels qui affecteront l'environnement d'apprentissage et la population, y compris les enseignants. l'apprentissage, et (e) davantage de recherches comparatives pour déterminer la valeur des interventions de la CSSE par rapport aux formes d'enseignement traditionnelles, notamment en mettant l'accent sur ce dont les enseignants ont besoin dans les activités de développement professionnel. Yoon et al. (2018: 313) concluent également que les « »

Netlogo comme outil de recherche

Netlogo a été utilisé dans de nombreux projets de recherche dans différents domaines. Les progiciels de simulation et les matériels associés distribués par la plate-forme NetLogo sont également largement utilisés par les chercheurs pour construire des modèles de phénomènes scientifiques et politiques tels que les politiques visant à limiter la propagation du VIH, à examiner les effets de la politique de choix de l'école ou de fondements scientifiques tels que modélisation de l'écologie prédateur-proie, propriétés des matériaux, comportement d'évacuation et bien d'autres.» (CCL], mars 2019).

La page références comprend quelques centaines d'articles, Google. érudit quelques milliers. Les publications précédentes semblaient se concentrer sur l’éducation, mais nous pensons qu’elles dominent les publications axées sur la recherche. Par exemple, en 2018, 102 articles ont été répertoriés. Environ 11 seulement concernent directement l'éducation.

Liens

Officiel:

• Page d'accueil NetLogo. Ce site Web comprend les téléchargements, le manuel d'utilisation, les extensions, la documentation de la bibliothèque de modèles, des liens vers divers groupes, etc.

• Manuel de l'utilisateur. Il comprend trois tutoriels.

Bibliothèques de modèles supplémentaires:

• Modeling Commons permet de partager et de discuter des modèles basés sur des agents écrits dans NetLogo. À compter de mars 2019, il comprend plus de 1000 modèles.
• Modèles de communauté d'utilisateurs

Tutoriels:

• Document tutoriel en PDF décrivant comment construire un modèle prédateur-proie à l'aide de NetLogo. Créé par Erin McNelis, professeure agrégée, département de mathématiques et d'informatique, Western Carolina University, Cullowhee, Caroline du Nord.

Autres:

• NetLogo Programming: An Introduction

Bibliographie

Vous trouvez ci-dessous une sélection aléatoire. Beaucoup plus d’informations sont disponibles sur la page officielle Ressources et liens, dans l’index Documents de recherche du CCL, et dans les publications citant NetLogo index. Pour la définition de Netlogo officielle, voir Qu'est-ce que NetLogo?, récupéré le 18 septembre 2009 à 09h54 (UTC).

• Burrows, A., Français, D. (2018). Données probantes sur les pratiques scientifiques et d'ingénierie dans la planification pédagogique des professeurs de sciences du second degré, Journal of Science Education and Technology, p.

• Dubovi, I., E. Dagan, Mazbar, OS, L. Nassar et ST Levy, ST (2018). Des étudiants en soins infirmiers apprenant la pharmacologie du diabète sucré avec des modèles informatisés basés sur la complexité: une étude quasi expérimentale. Formation des infirmières aujourd'hui, 61, 175-181 http://ccl.northwestern.edu/2018/dubovi2018.pdf

• Lotka, AJ (1956) Éléments de biologie mathématique. New York: Dover.

• Line Have Musaeus, PM (2019).Pensée informatique au lycée danois: apprentissage du codage, de la modélisation et de la connaissance du contenu avec NetLogo. Actes du SIGCSE '19 Actes du 50ème Symposium technique ACM sur la formation en informatique (pp. 913-919). Minneapolis, MN, États-Unis, http://ccl.northwestern.edu/2019/danish.pdf

• Wilensky, U. (1999). NetLogo. http://ccl.northwestern.edu/netlogo/. Centre d'apprentissage connecté et de modélisation informatique, Université Northwestern, Evanston, IL.

• Wilensky, U & Rand, W. (2015). Introduction à la modélisation à base d'agents: Modélisation de systèmes complexes naturels, sociaux et d'ingénierie avec NetLogo. Cambridge, MA. MIT Appuyez sur.

• Kornhauser, D., Wilensky, U., et Rand, W. (2009). Instructions de conception pour la visualisation de modèles à base d'agents. Journal des sociétés artificielles et de la simulation sociale, JASSS, 12 (2), 1.

• Yoon, SA, Goh, SE et Park, M. (2018). Enseignement et apprentissage des systèmes complexes dans l'enseignement des sciences de la maternelle à la 12e année: revue des études empiriques 1995-2015. Review of Educational Research, 88 (2), 285-325 http://ccl.northwestern.edu/2018/yoon2018.pdf

• Wilensky, U. & Reisman, K. (1999). Science connectée: Apprendre la biologie en construisant et en testant des théories informatiques - une approche de modélisation incorporée. Journal international des systèmes complexes, M. 234, p. 1-12. (Ce modèle est une version légèrement étendue du modèle décrit dans le document.)

• Wilensky, U., et Reisman, K. (2006). Penser comme un loup, un mouton ou une luciole: apprendre la biologie en construisant et en testant des théories informatiques - une approche de modélisation incarnée. Cognition and Instruction, 24 (2), 171–209. https://doi.org/10.1207/s1532690xci2402_1. Une version gratuite est disponible à l'adresse http://ccl.northwestern.edu/papers/2006/Thinking_Like_a_Wolf(1).pdf (récupérée en février 2019).