Episode from the podcastComputational thinking

Episode 9: Systemforståelse med agentbaseret modellering og tusindvis af virtuelle skildpadder

Released Wednesday, 14th October 2020
Good episode? Give it some love!
Computermodeller kan tage mange former og kan bruges mange steder - fra økonomiske fremskrivninger over klimamodeller til simulationer af virusspredning i en storby.
De kan generelt være nyttige, hvis man gerne vil forstå et fænomen, men hvis det handler om adfærd, så er såkaldte agentbaserede modeller særligt velegnede - også til brug i undervisningen, fortæller Arthur Hjorth fra Aarhus Universitet.
Agentbaseret modellering arbejder med en hel masse virtuelle agenter, der er udstyret med forprogrammerede egenskaber og opførsel. Agenterne kan være mennesker, molekyler, fugle eller hvad man nu har behov for. Så kan man sætte dem til at gøre, hvad de nu gør, inden for de rammer man har opstillet - og se, hvad der sker.
Jonas Ørbæk Hansen fra Silkeborg Gymnasium fortæller f.eks. om, hvordan han bruger agentbaseret modellering til undervisningen i kernefysik.
Udover agentbaserede modeller skal vi også løfte tingene helt op i perspektiv og høre om, hvordan modeller kan hjælpe med at forstå, hvordan mange ting i vores hverdag og verden fungerer som komplekse systemer.
Det handler om nogle af de egenskaber, der kendetegner komplekse systemer - som f.eks. feedback loops og tipping points - og som vi møder overalt - både i den naturlige verden og i de menneskeskabte systemer i samfundet.
Journalist Peter Hesseldahl håber, at der også i fremtiden vil blive undervist i den slags systemforståelse i skolerne.
Podcast-serien “Computational thinking” udgives af It-vest og er produceret af podLAB. Vært er Anders Høeg Nissen.
LINKS
Arthur Hjorth, Aarhus Universitet
Peter Hesseldahl, Mandag Morgen
Jonas Ørbæk Hansen, Silkeborg Gymnasium
Agent-baseret modellering - baggrund på Wikipedia
Center for Computational Thinking & Design

Creators & Guests

We don't know anything about the creators of this episode yet. You can add them yourself so they can be credited for this and other podcasts.

Episode Reviews

This episode hasn't been reviewed yet. You can add a review to show others what you thought.

This podcast, its content, and its artwork are not owned by, affiliated with, or endorsed by Podchaser.