АНАЛИЗ АГЕНТ-ОРИЕНТИРОВАННЫХ МОДЕЛЕЙ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ В ОБРАЗОВАНИИ
Ключевые слова:
агент-ориентированное моделирование, цифровая экономика, образование, симуляция, интерактивное обучение, сложные системы, NetLogo.Аннотация
В статье исследуется потенциал применения агент-ориентированного моделирования (АОМ) для анализа и преподавания сложных динамических процессов цифровой экономики в образовательном контексте. Цифровая экономика характеризуется нелинейностью, сетевой структурой взаимодействий и поведенческой гетерогенностью участников, что делает традиционные аналитические методы недостаточно эффективными для её изучения. Агент-ориентированные модели, где макроэкономические явления возникают в результате взаимодействия множества автономных агентов (потребителей, фирм, платформ), предлагают мощный инструмент для «выращивания» этих явлений в виртуальной среде. В работе представлен обзор ключевых областей применения АОМ в образовании по цифровой экономике, проанализированы дидактические преимущества метода, рассмотрены технологические платформы и приведены конкретные примеры учебных моделей. Особое внимание уделяется формированию у студентов системного мышления и практических навыков анализа данных и построения симуляций.
Список литературы
Гримм В., Райлсбэк С.Ф. Индивидуально-ориентированное и агент-ориентированное моделирование: практическое введение. ДМК Пресс. 2016.
Иванов Д.А. Цифровая экономика: управление цепями поставок, бизнес-модели, технологии. Издательство "Проспект". 2010. 660 с.
Катушенко О.А., Арифулина Р.У. Образовательная симуляция как инструмент проектирования персональной образовательной среды будущих педагогов // Вестник Мининского университета. 2025. Т. 13. № 1 (50). DOI: 10.26795/2307-1281-2025-13-1-4 EDN: AQUHSP.
Романовская Е.В., Панков А.В., Назарова Е.Н. Цифровые двойники и симуляторы для обучения управлению ESG-рисками: анализ опыта разработки и внедрения в учебный процесс // Проблемы современного педагогического образования. 2025. № 89-3. С. 331-334. EDN: RFTROO.
Epstein J.M., Axtell R. Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up. Brookings Institution Press. 1996. 208 р.
Farmer J.D., Foley D. The economy needs agent-based modelling // Nature. 2009. V. 460(7256). P. 685-686.
Holland J.H. Complexity: A Very Short Introduction. Oxford University Press. 2014. 95 p.
Levy R., Wilensky U. Mining students' inquiry actions for understanding of complex systems // Computers & Education. 2011. № 56(3). Р. 556-573.
NetLogo Official Website. Northwestern University, Center for Connected Learning and Computer-Based Modeling. [Электронный ресурс]. URL: https://ccl.northwestern.edu/netlogo/ (дата обращения: 27.03.2026).
Railsback S.F., Grimm V. Agent-Based and Individual-Based Modeling: A Practical Introduction. Princeton University Press. 2019.
Tesfatsion L. Agent-Based Computational Economics: A Constructive Approach to Economic Theory. In L. Tesfatsion & K.L. Judd (Eds.), Handbook of Computational Economics. 2006.V. 2. P. 831-880.
Wilensky U., Rand W. An Introduction to Agent-Based Modeling: Modeling Natural, Social, and Engineered Complex Systems with NetLogo. The MIT Press, 2015.
