прочая образовательная литература

книги о компьютерах

программное обеспечение

информация

статистика

В статье с помощью методов многомерного статистического анализа (кластерный и факторный анализы, методы корреляционных плеяд и вроцлавской таксономии, многомерное шкалирование) изучены информационные характеристики учебного текста по философии и экономической теории для высшей школы. В частности, выделены группы близких параметров текста и на основе информационной меры Кульбака отобраны признаки, которые обладают наибольшей информативностью среди признаков своей группы.
С помощью дискриминантного анализа выделены основные признаки, влияющие на усвоение учебного текста (средняя длина абзаца в словах, средняя длина абзаца в буквах, процент слов длиной 11 букв и больше, процент слов длиной 13 букв и больше), вычислены дискриминантные функции, на основе которых появляется возможность отнести каждый объект (текст), в том числе и неизвестный, к одной из известных групп (легкий-трудный). Полученные расчёты будут использованы для создания программного обеспечения, автоматизирующего оценку понятности (читабельности) учебного материала для высшей школы.


литературоведение

Исследование информационных характеристик учебного текста методами многомерного статистического анализа

кластерный анализ

моделирование образовательных процессов

Без серии

М. М. Невдах