Обоснование. Системы городского образования характеризуются сложными нелинейными взаимодействиями между множеством участников – учащимися, учителями, администраторами, семьями и политиками. Выбор семьями школ на основе неполной информации формирует состав учащихся и ресурсы; конкуренция между школами порождает как улучшения, так и стратификацию; удовлетворённость учителей влияет на качество образования и стабильность школы. Традиционные подходы опираются на линейные модели и редукционистский анализ. Они неспособны охватить, как индивидуальные решения агрегируются в системные паттерны, как конкурентная динамика переформатирует образовательные возможности, или как системные свойства влияют на результаты обучения. Цифровизация образования выходит за пределы внедрения технологий. Это создание новых когнитивных инструментов, которые делают видимыми сложные системы, позволяют систематическое экспериментирование, экстернализируют предположения, раскрывают эмерджентные паттерны и обеспечивают воспроизводимость практики. Цель – исследовать, как агент-ориентированное моделирование в сочетании с семантическими вики функционирует как опосредствующее средство развития системного понимания сложности городского образования педагогами, и продемонстрировать, что правильно спроектированные вычислительные инструменты операционализируют теоретические принципы Выготского, Давыдова, Пейперта и Тёркл в образовательную практику, трансформирующую мышление педагогов о сложных системах. Материалы и методы. Исследование использует дизайн-ориентированный подход, реализуя три взаимосвязанные агент-ориентированные модели NetLogo, исследующие разные измерения сложности городского образования: динамику выбора школ с информационными асимметриями, конкурентную динамику между городскими школами, системные факторы, влияющие на сохранение учителей и их удовлетворённость. Модели интегрированы в платформу семантической вики (digida.mgpu.ru), служащую пространством для совместной документации. Исследование следует семиэтапной последовательности: подготовка моделей и преобразование в веб-версии, интеграция платформы с использованием расширения mw-embedNetlogo, первоначальное направленное исследование и обсуждение, систематическое экспериментирование и сбор данных через BehaviorSpace, организация данных на внешних репозиториях с интеграцией через расширение External Data, документирование экспериментальных процессов и интерпретация с использованием инструментов визуализации, обсуждение результатов и совместное построение знания в пространствах MediaWiki Talk. Качественные данные включают документированную экспериментальную работу, записи обсуждений и эволюцию понимания через вклады в вики. Анализ данных сосредоточен на качественном кодировании признания системных свойств (эмерджентность, обратные связи, нелинейная причинность, распределённая причинность) и отслеживании концептуальных сдвигов от линейного к системному мышлению, редукционистского к целостному пониманию. Результаты. Взаимодействие с агент-ориентированными моделями систем городских школ приводит к изучению ранее невидимых системных свойств. Студенты приходят к пониманию эмерджентности - как паттерны сегрегации, школьные рейтинги и текучесть кадров возникают из индивидуальных решений. Они изучают обратные связи: как низкая удовлетворённость учителей приводит к текучести кадров, что повышает нагрузку и ещё больше снижает удовлетворённость. Студенты наблюдают как небольшие изменения в доступности информации создают заметные сдвиги в выборе школы. Они переходят от линейного мышления к системному мышлению. Адаптация моделей от исследовательских версий к образовательным версиям демонстрирует, что сокращение параметров, упрощение выходных данных и оптимизация процедур при сохранении валидности создают эпистемические орудия, поддерживающие активные формы обучения. Студенты обнаруживают, что результаты включают пороговые эффекты и нелинейности, невидимые для интуиции. Документация в семантических вики и обсуждение среди сверстников делают процессы обучения видимыми и коллективными. Студенты, работающие с вычислительными моделями, развивают способность к системному анализу. Научная новизна исследования заключается в теоретическом и эмпирическом обосновании того, что вычислительные модели в семантических вики выступают как опосредствующие средства развития системного мышления педагогов о сложных системах городского образования. Исследование переводит общие теоретические положения педагогической психологии в конкретные образовательные практики совместной работы с моделями в вики-среде. Тем самым уточняется понимание цифровизации образования как конструирования инструментов, которые обеспечивают переход от эмпирического к системному и теоретическому анализу. Практическая значимость исследования состоит в том, что оно предлагает воспроизводимую модель организации обучения, в которой педагоги осваивают системное понимание городского образования через совместную работу с вычислительными моделями и документирование результатов в вики-среде. Такой подход может быть встроен в программы подготовки и повышения квалификации учителей, позволяя им самостоятельно исследовать последствия управленческих решений в безопасной цифровой среде.
Background. Urban educational systems are complex, characterized by nonlinear interactions between multiple stakeholders – students, teachers, administrators, families, and policymakers. These systems involve interconnected dynamics: school choice based on incomplete information shapes school composition and resources; competition between schools produces both improvements and stratification; teacher satisfaction directly affects educational quality and school stability. Traditional analytical approaches rely on linear models or reductionist analysis. They fail to capture how individual decisions aggregate into system-level patterns, how competitive dynamics reshape educational opportunities, or how system properties feed back into learning outcomes. Digital transformation in education extends beyond technology implementation. It involves creating cognitive tools that make complex systems visible, enable systematic experimentation, externalize assumptions, reveal emergent patterns, and support reproducible practice. Purpose. To investigate how agent-based modeling combined with semantic media wikis functions as a mediating tool for developing educators' systemic understanding of urban educational complexity, and to demonstrate that properly designed computational tools operationalize theoretical principles from Vygotsky, Davydov, Papert, and Turkle into educational practice that transforms how educators think about complex systems. Materials and methods. This study employs design-based research implementing three interconnected agent-based models in NetLogo examining urban educational complexity: school choice dynamics with information asymmetries, competitive dynamics between urban schools, and systemic factors affecting teacher retention and satisfaction. Models are integrated into a semantic media wiki platform (digida.mgpu.ru) serving as collaborative documentation space. The research follows a seven-phase collaborative learning pipeline: model preparation and web conversion, platform integration using mw-embedNetlogo extension, initial guided exploration and discussion, systematic experimentation and data collection via BehaviorSpace, data organization on external repositories with integration through External Data extension, documentation of experimental processes and interpretation using visualization tools, and peer discussion and collaborative knowledge building in MediaWiki Talk spaces. Data include documented experimental work, discussion records, and evolution of understanding across wiki contributions. Analysis focuses on qualitative coding recognizing system properties (emergence, feedback loops, nonlinear causality, distributed causality) and tracking conceptual shifts from linear to systemic thinking, reductionist to holistic understanding, and policy naïveté to policy sophistication. Results. Engagement with agent-based models of urban school systems leads to recognition of previously invisible system properties. Educators understand emergence - how segregation patterns, school rankings, and teacher turnover arise from individual decisions and institutional behaviors. They recognize feedback loops: how low teacher satisfaction leads to turnover which increases workload and further reduces satisfaction. They perceive nonlinear relationships: how small changes in information availability create dramatic shifts in school choice. They experience qualitative cognitive shifts: from linear causal thinking toward systemic thinking grasping circular causality; from reductionist analysis toward holistic understanding recognizing how multiple factors interact; toward policy sophistication recognizing cascading effects and unintended consequences. Model adaptation from research to educational versions demonstrates that reducing parameters, streamlining outputs, and optimizing procedures while maintaining validity creates epistemic tools supporting particular kinds of learning. Systematic data generation through BehaviorSpace reveals that single policy interventions produce limited effects while combined interventions addressing multiple dimensions produce substantial effects, demonstrating that urban education system outcomes emerge from how structural parameters interact. Students discover that outcomes involve threshold effects and nonlinearities invisible to intuition. Documentation within semantic wikis and peer discussion make learning processes visible and collective. The transformation from intuitive to systemic understanding constitutes the central result: students systematically engaging with computational models develop capacity for systemic analysis essential for educational leadership. The scientific novelty of this study lies in its theoretical and empirical justification that computational models embedded in semantic wikis function as mediating tools for developing educators' systemic thinking about the complexity of urban education systems, rather than merely serving as illustrative digital resources. The study translates general theoretical positions of educational psychology into concrete educational practices of collaborative work with agent-based models in a wiki environment. In doing so, it refines the understanding of digitalization of education as the design of tools that support a shift from empirical description toward systemic and theoretically grounded analysis. The practical significance of this study lies in its proposal of a reproducible model of learning design in which educators develop a systemic understanding of urban education through collaborative work with computational models and documentation of results in a wiki environment. This approach can be directly integrated into pre-service and in-service teacher education programmes, enabling educators to independently explore the consequences of policy and management decisions within a safe digital environment.