О современных методах анализа учебных текстов
Аннотация
Учебник — это многомерный объект, который можно описать целой совокупностью различных показателей. Являясь моделью учебной дисциплины, учебник определяет методику обучения и содержание учебно-познавательной деятельности, поэтому развитие методов его анализа — актуальная проблема дидактики. Цель статьи состоит в изучении возможностей применения методов цифровой гуманитаристики для анализа учебных текстов. Рассмотрим конкретные примеры использования компьютерных методов анализа учебных текстов: 1) выявление ключевых понятий параграфа (раздела, курса); 2) изучение распределения терминов в тексте; 3) построение фазовой кривой изучения дисциплины; 4) установление семантической близости между разделами курса; 5) определение семантического сходства между научными понятиями, изучение семантического пространства; 6) кластеризация учебных понятий. Перечисленные методы позволяют исследовать содержание, структуру и эволюцию учебных курсов, оптимизировать учебники и методические материалы, повысить эффективность методики обучения.
Ключевые слова
гуманитаристика, дидактика, обучение, понятие, семантика, текст, учебник
Об авторах
Майер Роберт Валерьевич
Глазовский государственный инженерно-педагогический университет
Email: robert_maier@mail.ru
доктор педагогических наук; доцент, профессор кафедры физики и дидактики физики
Список литературы
- Андриевская Н. К. Гибридная интеллектуальная мера оценки семантической близости // Проблемы искусственного интеллекта. 2021. № 1. С. 4–17.
- Бермудес С. Х. Метод измерения семантического сходства текстовых документов // Изв. Юж. федер. ун-та. Технические науки. 2017. № 3. С. 17–29. DOI: 10.23683/2311-3103-2017-3-17-29
- Ванюшкин А. С., Гращенко Л. А. Методы и алгоритмы извлечения ключевых слов // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. 2016. № 19. С. 85–93.
- Гнитецкая Т. Н. Основы теории внутрипредметных связей // Физическое образование в вузах. 1999. № 2. С. 23–39.
- Кузнецов Л. А., Кузнецова В. Ф. Технология автоматизированной оценки содержательной близости текстов // Программные продукты и системы. 2013. № 1. С. 34–42.
- Майер Р. В. Сложность учебных понятий и текстов : моногр. Глазов : Глазов. гос. инженер.-пед. ун-т, 2024. 132 с.
- Анализ терминологии в современных школьных учебниках методами компьютерной лингвистики / С. И. Монахов, В. В. Турчаненко, Е. А. Федюкова, Д. Н. Чердаков // Информатизация образования и методика электронного обучения: цифровые технологии в образовании : материалы V Междунар. науч. конф. : в 2 ч. Красноярск : Сиб. федер. ун-т, 2021. Ч. 2. С. 209–215.
- Морозова Ю. И. Построение семантических векторных пространств различных предметных областей // Информатика и ее применения. 2013. Т. 7, вып. 1. С. 90–93.
- Ракитина С. В. Концептосфера и семантическое пространство научного текста // Альманах современной науки и образования. 2009. № 8–1. С. 125–126.
- Manning C. D., Raghavan P., Schütze H. An Introduction to Information Retrieval. New York : Cambridge University Press, 2008. 482 р.
- Трофимова Т. И. Курс физики : учеб. пособие для вузов. М. : Высш. шк., 2001. 542 с.
- Кузнецов С. И. Курс физики с примерами решения задач : учеб. пособие : в 3 ч. Ч. III : Геометрическая и волновая оптика. Элементы атомной и ядерной физики. Основы физики элементарных частиц. Томск : Изд-во Том. политех. ун-та, 2015. 302 с.
- Википедия: свободная энциклопедия : [сайт]. URL: ru.wikipedia.org (дата обращения: 06.09.2025).
- Воронцов-Вельяминов Б. А., Страут Е. К. Астрономия 11 кл. : учеб. для общеобразоват. учеб. заведений. М. : Дрофа, 2003. 224 с.
- Галузо И. В., Голубев В. А., Шимбалёв А. А. Астрономия : учеб. для 11-го кл. учреждений общ. сред. образования с рус. яз. обучения. Минск : Адукацыя і выхаванне, 2015. 224 с.