uprav-uchet 1814-8476 Управленческий учет 1814-8476 Издательский дом «Академический» 6262 10.25806/uu-6262 АНАЛИЗ АГЕНТ-ОРИЕНТИРОВАННЫХ МОДЕЛЕЙ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ В ОБРАЗОВАНИИ Экономические науки Кутепова Л.И. Л.И. Кутепова 1 Синева А.И. А.И. Синева 1 Исламова Г.И. Г.И. Исламова 1 Панков А.В. А.В. Панков 1 Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина 1 6 2026 2026 6 6 № 6 (2026): Управленческий учет 265 271 © Издательский дом «Академический» Издательский дом «Академический» Статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). 8 4 2026 28 5 2026 1 6 2026

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.

 агент-ориентированное моделирование цифровая экономика образование симуляция интерактивное обучение сложные системы NetLogo HTML PDF

Полный текст статьи в JATS не включён. Машиночитаемый файл содержит метаданные, аннотацию, ключевые слова и список литературы.

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.