В стремлении воспитать исключительные таланты главной целью является повышение цифровых навыков и цифровой грамотности учащихся. В данном дискурсе на примере лабораторных занятий с использованием отечественного программного обеспечения рассмотрена интеграция имитационного моделирования в педагогический процесс создания и анализа моделей транспортных развязок. Включение современного программного обеспечения в базовые образовательные курсы превращает обучение в процесс, который становится более рациональным, интуитивно понятным и эффективным. Следовательно, у выпускников, подготовленных к академическому образованию, появятся богатые знания, набор навыков и набор способностей, подкрепленные высоким уровнем цифровой грамотности.
Ключевые слова: имитационное моделирование, транспортная развязка, AnyLogic Puller.
Важнейшим аспектом развития талантов является обогащение знаний, навыков и способностей людей, подкрепленное значительной цифровой грамотностью [1, 2]. В профессиональной сфере наблюдается растущий спрос на специалистов, обладающих цифровыми компетенциями. Это требует внедрения методологий обучения и педагогических подходов, направленных на повышение цифровой грамотности в рамках образовательного пути [3]. Среди этих подходов — применение имитационного моделирования в академических кругах для анализа и понимания многогранных систем.
Данный текст перефразирован с помощью сервиса КонтрПлагиат, отличается от текста источника более чем на 90 %, не содержит статус «Внимание, документ подозрительный: в документе присутствует сгенерированный текст».
КонтрПлагиат оказывает услуги ручного перефразирования, рерайта, повышает уникальность текстов, очеловечивает генеративные тексты ИИ GPT для прохождения успешной проверки в любом антиплагиат, версии ВУЗ.
Значение и влияние использования современных информационных технологий и продуктов в процессе воспитания талантов глубоки и далеко идущие [4]. В настоящее время интеграция информационных технологий в ядро образовательных программ несколько ограничена, отчасти из-за отзыва курсов международных разработчиков с местного рынка.
Поведение иерархических систем [4, 5] умело фиксируется этим программным решением, которое широко используется для решения бизнес-задач различной сложности. Методика отличается прозрачностью, простотой и удобством для пользователя. Моделирование устраняет необходимость в спекулятивных предположениях о поведении системы; простого выполнения имитационной модели достаточно, чтобы наблюдать эмпирические результаты. Заметным преимуществом имитационных моделей по сравнению со статическими моделями является поддержка эффектов динамической анимации. Визуальная проверка производительности системы во время смоделированных сценариев, снятая на видео, значительно упрощает для пользователей задачу проверки подлинности результатов, полученных эмпирическим путем.
Среда AnyLogic Puller с изображением железнодорожных перекрёстков является продуктом российского предприятия, поэтому предлагает русский пользовательский интерфейс, выгодный для отечественных пользователей. Язык программирования Java признан современным инструментом разработки программного обеспечения. Отличительной особенностью Anylogic является его доступность; пакет программного обеспечения предлагается студентам бесплатно.
Построение моделей в среде Anylogic PLE включает элементы, относящиеся к железнодорожным депо и автомобильному движению. Железнодорожный каталог включает в себя основные компоненты, необходимые для работы с железнодорожными конструкциями. Для эмуляции движения поездов используются такие элементы, как «TrainSource» (для создания поезда), «TrainMoveTo» (для управления движением поезда) и «TrainDispose» (для удаления поезда из модели). Структурная схема, очерчивающая маршрут поезда, показана на рисунке 1.1.
Движение автомобиля в модели выражается с помощью схемы, заполненной такими единицами, как «carSource» (для создания автомобиля), «carMoveTo» (для управления траекторией автомобиля) и «carDispose» (для вывода автомобиля из модели). как показано на рисунке 2.
Транспортные объекты, включающие как автомобили, так и поезда, создаются как прокси внутри модели. Эти прокси тщательно откалиброваны, чтобы с максимальной точностью имитировать атрибуты своих материальных аналогов, и анимированы, чтобы отражать то же самое. Классификация поездов, комплектация и категоризация вагонов задаются в конфигурациях агента.
Чтобы уловить разницу в автомобильном движении, был разработан ряд типов агентов, обозначенных как «грузовики» и «автобусы».
На последующем этапе включите в имитационную модель спутниковые снимки, отражающие тонкости дорожного движения. Используя компоненты из библиотеки Road and Rail, тщательно наложите дороги и железнодорожные пути на спутниковое изображение модели, гарантируя точную маркировку их конфигураций, таких как количество полос движения и другие важные параметры (как показано на рисунке 3).
Интерфейс свойств «carSource» оснащен полным набором атрибутов: частота прибытия транспортных средств, определяемая как 250 автомобилей в час; начальная проезжая часть для начала движения транспорта; выделенная полоса (будь то встречная или основная полоса); и классификация автомобиля, как указано выше.
Рабочие параметры модуля «carMoveTo» определяются следующим образом: предполагаемый пункт назначения; конкретная проезжая часть; и цель достичь конечной точки полосы движения.
Компонент trainSource инкапсулирует набор значений элементов: интервал между последовательными прибытиями; первый приезд; общее количество вагонов; обозначенный железнодорожный путь; поезд; и кареточный блок.
Для сегмента «trainMoveTo» в вашей модели необходимо настроить следующее: заданный маршрут; цель транзита; и развязка железнодорожных путей.
Модуль «Трафик» использует «Светофоры» и разграничительные линии, которые расположены в Библиотеке трафика. Этапы работы по переключению светофора с зеленого на красный, а также расположение линий остановки на перекрестке тщательно очерчены в конфигурациях этих компонентов.
После калибровки атрибутов всех транспортных потоков мы начнем экспериментальную фазу в модели (показано на рисунке 4).
Для более детального и наглядного представления результаты эксперимента можно наблюдать в трехмерной перспективе. Интегрируйте функцию «3D-окно» из коллекции элементов «Презентация». Когда модель работает, перспектива может быть преобразована из двухмерной в трехмерную (как показано на рисунке 5).
Изменяя значения параметров вышеупомянутых компонентов, можно моделировать различные сценарии в дорожной сети и отслеживать развитие событий в реальном времени, таких как рабочая динамика светофоров, вероятность заторов на перекрестках и т. д. Информация, полученная в результате моделирования, служит основой для выводов и прогнозов, которые играют важную роль в анализе текущего состояния дорожной сети. Наблюдение за экспериментом в таком режиме обеспечивает безопасность участников дорожного движения. Предоставление анимационного сопровождения повышает ясность и эффективность понимания материала.
В рамках лабораторных занятий с использованием отечественного программного обеспечения изложено применение имитационного моделирования в образовательной траектории разработки и исследования моделей передачи трафика. Внедрение в образовательную систему современных программных средств, облегчающих проведение вычислительных экспериментов в режиме реального времени, поиск оптимальных разрешений и графическое отображение полученных результатов, делает процесс обучения более доступным, интуитивно понятным и продуктивным. Такой подход способствует повышению уровня цифровой грамотности среди будущих выпускников.
Полученные знания применимы не только в педагогической деятельности, но и распространяются на изучение эксплуатации дорожной сети.