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  "title": "Top of the World",
  "section": "Netlogo Implementierungskonzept",
  "text": "Netlogo Implementierungskonzept\nDie Implementierung beginnt mit der Identifikation der zentralen Anforderungen aus der Problemstellung. Aber was heißt eigentlich „Hügellandschaft”? Wie sieht diese aus? Wie viele Hügel gibt es? Wie viele Turtles bevölkern die Welt „Top of the Hill”? Was genau heißt „die Turtles sind Einzelgänger”?\nDarüber hinaus müssen technische Fragen geklärt werden: Welche Reihenfolge in der Vorgehensweise ist sinnvoll. Was sind die notwendigen Einzelschritte etc..\n\nIm obenstehendem Kasten sind in einer Art Pseudo-Programmcode konkrete Hinweise für einen sinnvollen Ablauf gegeben. Allerdings reicht dies noch nicht aus um los zulegen.\n\nDie Welt\nEs ist durchaus sinnvoll (wie bei jeder guten Schöpfungsgeschichte), zunächst die Welt zu erschaffen (=den Modellraum festzulegen). Mit dem Anlegen eines neuen Projekts wird eine Standard-Umgebung generiert (vgl. Netlogo Tutorial 1,2,3). Diese sollte nach dem Modellzweck (in diesem Fall Standard/Default) angepasst werden (Tutorial 1->Controlling the View).\n\n\n\n\n\n\nHinweis: Da in Netlogo nicht direkt (wie bei einem rasterbasierten Grafikprogramm) die Patches „angemalt” werden können, muss man dies entweder programmieren oder es muss eine bereits existierende „Welt” eingeladen werden.\n\n\n\nVorgehensweise: Für die hier gestellte Aufgabe erscheint die Programmierung einer einfachen Setup-Prozedur sinnvoll. Betrachtet man die Anforderungen müssen folgende Kriterien berücksichtigt werden:**\n\nFestlegung einer bestimmten Anzahl von Gipfelpunkten\nZuweisen von Höhenwerten für diese Punkte\nErzeugen von Talstrukturen zwischen diesen Gipfeln (unter Verwendung der Höhenwerte)\nVisualisierung der „Landschaft”\n\nUmsetzung: Natürlich kann man jetzt sofort ins Handbuch schauen und los programmieren. Einfacher und meistens ziel orientierter ist es sich anzuschauen was es an Problemlösungen gibt. In Netlogo werden eine Vielzahl von Beispiel-Modellen und Code-Schnipsel in der Model Library angeboten. Alle sind ausgezeichnet dokumentiert und im Quellcode zusätzlich kommentiert. Als Newbie sollte man unbedingt hier stöbern gehen. Am besten (weil am einfachsten aufgebaut) beginnt man mit der Suche in den Code-Beispielen. Dort springt das Hill Climbing Example ins Auge. Im Intro steht „This example shows how to make turtles climb hills -- or descend into valleys -- using the UPHILL, UPHILL4, DOWNHILL, and DOWNHILL4 commands. The same technique is useful for modeling any kind of creature that follows a gradient in its environment”. Offensichtlich eine ideale Vorlage für unser Problem. Also folgt die konkrete Aufgabe:**\n\n\n\n\n\n\nAufgabe: Analyse des Quellcodes des *Hillclimbing Examples.\n\n\n\nIm Prinzip liefert das Hillclimbing Example sowohl Welt als auch Turtles. Wir müssen nur einige Anpassungen vornehmen. Nach der Analyse sollten die folgenden Fragen relativ leicht beantwortet werden können:\n\nWie funktioniert der Befehl diffuse? Können damit kontrolliert Höhenwerte erzeugt werden?\nAn welcher Stelle des Scripts muss eine Variable eingesetzt werden um mit Hilfe eines Sliders die Anzahl der Turtles einstellen zu können?\nAn welcher Stelle muss dies für die Anzahl der Hügel geschehen?\nWie kann man über das Interface einstellen ob die Turtles ihren Weg markieren (pen-up, pen-down)?\n\n\n\nDie Turtles\nEigentlich geht es erst jetzt daran die Turtles in diese Welt zu setzten. Es gilt ein möglichst einfaches Regelwerk zu finden, das die Turtles veranlasst, stets nach den Höhen zu streben. Folgende Kriterien müssen berücksichtigt werden:\n\nFestlegung einer bestimmten Anzahl von Turtles\nImplementieren einer geeigneten Wahrnehmung des Kriteriums „Höhe des Patches”\nImplementieren, mit Hilfe dieser Information den höchsten Punkt zu erreichen\nVisualisierung\n\nEs steht das Hillclimbing Example aus der Programm-Biliothek Pate. Allerdings wird im Lösungsscript ChallengeOneBasic bewußt auf die Funktion uphill verzichtet.\nWarum? Netlogo verfügt über eine oft unübersichtliche Vielzahl von bereits implementieren Funktionen (sog. Primitive). Anhand der Unterschiede von uphill und dem verwendeten max-one-of neighbors soll bereits zum Einstieg das der Netlogo Programmierung zugrunde liegende Konzept von Befehlen, Funktionen und Primitiven4 besser verstanden werden.\n\n\n\n\n\n\nUphill (Hillclimbing Example) ist ein Beispiel für eine komfortable existierende Funktion weil es, wie in der Hilfe zu lesen ist, in einem Schritt mehrere Befehle ausführt:\n„[it] moves the turtle to the neighboring patch with the highest value **for patch-variable”.\n\n\n\nDas heißt uphill identifiziert die (1) „Was ist benachbart? (2) Was ist der höchste Wert in der Nachbarschaft? Und (3) bewegt das Turtle dorthin. Da sich Agenten (Turtles) häufig entlang einer Gradientenkraft bewegen sollen ist es sinnvoll und hifreich eine derartige Funktion in Netlogo verfügbar zu haben. Die gleiche Funktion ist allerdings nicht hilfreich, falls z.B. differenziert entschieden werden muss ob in Richtung des höchsten oder zweithöchsten (etc.) Wertes und ob dann 1, 2 oder *n Schritte weit gegangen werden soll oder ob etwa sofort zu diesem Punkt gegangen wird.\nDie Unterschiede zu max-one-of neighbors werden durch eine nähere Betrachtung des Beispielprogramms Neighborhoods Example deutlicher.Für solche Ziele ist der Befehl max-one-of neighbors geeigneter. Er analysiert beliebige Raummerkmale in der Nachbarschaft flexibler. max-one-of bzw. min-one-of sucht nach dem höchsten bzw. niedrigsten Wert eines sog. agentsets. Das Agenset kann eine beliebige (auch frei definierte) Auswahl (Gruppe) von Agenten sein (z.B. neighbors oder spezielle Gruppen von Turtles etc.).\nNeighbors ist, vergleichbar mit uphill, eine spezialisierte Funktion, die die Werte in der vollständigen Patch-Nachbarschaft (von Neumann’sche neighbors4, Moor’sche neighbors) mit einem Befehl„erfragt”. Da die Nachbarn patches sind (=unbewegliche Agenten =ein agentset) kann neighbors einfach an max-one-of angehangen werden. Als Resultat liest sich der Befehl wie in der Menschensprache. Diese Vorgehensweise, sowohl beim Zusammensetzten von Befehlen als auch der schrittweisen Substitution allgemeiner Befehle/Funktionen durch komplexere Funktionen, ist LOGO-spezifisch und sollte verstanden und geübt werden.\nNatürlich zeigt das ChallengeOneBasic-Beispiel, dass es nicht sinnvoll ist (wie es oben allerdings aus didaktischen Gründen durchgeführt wurde) Turtles und Patches während der Implementierung getrennt voneinander zu betrachten. Auch hier sei für das bessere Verständnis auf die Beispielprogramme hingewiesen In Kontext von ChallengeOne sind die folgenden Code Examples sowohl für spezifische Lösungen als auch Programmierkonzepte in Netlogo von besonderer Bedeutung:\n\nRasternachbarschaft erkunden: Neighborhoods, Moore & Von Neumann, Vision Cone\nVisualisierung der Daten: Plot Axis\nDirekte Kommunikation von Agenten: Communication-T-T, Communication-T-P"
+ },
+ {
+ "objectID": "modeling/ChallengeTwo.html",
+ "href": "modeling/ChallengeTwo.html",
+ "title": "Agentenbasierte Modellierung LV-19-050-189-ABM",
+ "section": "",
+ "text": "Das Modell Flussmäander beschreibt die Entstehung von Mäandern, es ist ein physikalisch-geographisches Modell und im Vergleich zu den anderen hier vorgestellten Möglichkeiten recht komplex.\n\n“”\n\nVerwenden Sie das Modell\nVersuchen Sie, die folgenden Fragen zu beantworten, indem Sie die Einstellungen der Modellwelt mithilfe der Schieberegler anpassen:\n\nWie wirkt sich die Sedimentation auf die Bildung von Mäandern aus?\nWie wirkt sich die Erosion auf die Bildung von Mäandern aus?\nKönnen Sie die Bildung von Mäandern verzögern? Versuchen Sie, die Verzögerung zu maximieren.\nWie groß ist die maximale Sinuosität?\n\n\n\nVerstehen Sie das Modell\nVersuchen Sie zu verstehen, wie das Modell funktioniert, und lesen Sie den Abschnitt über das Modell, um die grundlegenden Ideen zu verstehen.\n\nWie beginnt der Erosionsprozess?\nWarum werden die Mäander größer und größer?\nWarum gibt es ein Maximum für die Krümmung?\n\n\n\n\n\n\n\nBereitet Sie sich darauf vor, das Modell Ihren Kolleg:innen in maximal 5 Minuten zu präsentieren.\n\n\n\n\n\nInterpretieren des Modells\nUm wissenschaftlich kompetent zu werden, sollten die Schüler lernen:\n\nFragen zu identifizieren\nsich neues Wissen anzueignen\nwissenschaftliche Phänomene zu erklären\nevidenzbasierte Schlussfolgerungen zu ziehen\n\nBitte denken Sie bei der Betrachtung dieser Ziele an Folgendes:\n\nEin reales Szenario, für das das Modell interpretiert werden kann.\nEine entsprechende Forschungsfrage, die durch Anwendung des Modells untersucht werden kann.\nDie durch die Anwendung des Modells gewonnenen Erkenntnisse.\nDie Beweise, auf denen dieses Wissen beruht.\n\n\n\n\n\n\n\nBereiten Sie sich darauf vor, Ihre Überlegungen Ihren Kolleg:innen in maximal 5 Minuten zu präsentieren."
  }
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modeling/ChallengeTwo.qmd

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+Titel: Modell Flussmäander
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+Das Modell Flussmäander beschreibt die Entstehung von Mäandern, es ist ein physikalisch-geographisches Modell und im Vergleich zu den anderen hier vorgestellten Möglichkeiten recht komplex.
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+```{=html}
+<iframe width="1024" height="920" src="../assets/River Meanders.html" title="ChallengeOneBasic"></iframe>
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+
+
+### Verwenden Sie das Modell
+Versuchen Sie, die folgenden Fragen zu beantworten, indem Sie die Einstellungen der Modellwelt mithilfe der Schieberegler anpassen:
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+* Wie wirkt sich die Sedimentation auf die Bildung von Mäandern aus?
+* Wie wirkt sich die Erosion auf die Bildung von Mäandern aus?
+* Können Sie die Bildung von Mäandern verzögern? Versuchen Sie, die Verzögerung zu maximieren.
+* Wie groß ist die maximale Sinuosität? 
+
+### Verstehen Sie das Modell
+Versuchen Sie zu verstehen, wie das Modell funktioniert, und lesen Sie den Abschnitt über das Modell, um die grundlegenden Ideen zu verstehen.
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+* Wie beginnt der Erosionsprozess?
+* Warum werden die Mäander größer und größer?
+* Warum gibt es ein Maximum für die Krümmung? 
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+Bereitet Sie sich darauf vor, das Modell Ihren Kolleg:innen in maximal 5 Minuten zu präsentieren. 
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+### Interpretieren des Modells
+Um wissenschaftlich kompetent zu werden, sollten die Schüler lernen:
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+* Fragen zu identifizieren
+* sich neues Wissen anzueignen
+* wissenschaftliche Phänomene zu erklären
+* evidenzbasierte Schlussfolgerungen zu ziehen
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+Bitte denken Sie bei der Betrachtung dieser Ziele an Folgendes:
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+* Ein reales Szenario, für das das Modell interpretiert werden kann.
+* Eine entsprechende Forschungsfrage, die durch Anwendung des Modells untersucht werden kann.
+* Die durch die Anwendung des Modells gewonnenen Erkenntnisse.
+* Die Beweise, auf denen dieses Wissen beruht.
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