Книга Исследование информационных характеристик учебного текста методами многомерного статистического анализа посвящена изучению информационных характеристик учебного материала по философии и экономической теории для высшей школы. Авторы использовали методы многомерного статистического анализа, такие как кластерный и факторный анализы, методы корреляционных плеяд и вроцлавской таксономии, многомерное шкалирование. Они выделили группы похожих параметров текста и определили признаки, которые обладают наибольшей информативностью. Также авторы провели дискриминантный анализ и выделили основные признаки, влияющие на усвоение учебного материала, такие как средняя длина абзаца в словах и буквах, процент слов длиной 11 и 13 букв и больше. На основе полученных результатов можно создать программное обеспечение, которое будет автоматически оценивать понятность учебного материала для высшей школы.
Книга Исследование информационных характеристик учебного текста методами многомерного статистического анализа представляет собой научное исследование, посвященное изучению информационных характеристик учебных материалов по философии и экономической теории для высшей школы. В работе авторы применили методы многомерного статистического анализа, такие как кластерный и факторный анализы, методы корреляционных плеяд и вроцлавской таксономии, многомерное шкалирование, для выделения групп близких параметров текста и определения признаков, которые обладают наибольшей информативностью.
Для выявления основных признаков, влияющих на усвоение учебного материала, был применен дискриминантный анализ. Авторы исследования определили такие параметры, как средняя длина абзаца в словах и буквах, процент слов длиной 11 букв и больше, процент слов длиной 13 букв и больше, которые имеют наибольшее влияние на понимание материала. Были вычислены дискриминантные функции, которые позволяют отнести каждый объект (текст), в том числе и неизвестный, к одной из известных групп (легкий-трудный).
Полученные результаты и расчеты могут быть использованы для создания программного обеспечения, которое позволит автоматически оценивать понятность и читабельность учебного материала для высшей школы. Книга будет интересна специалистам в области статистики, анализа данных, а также педагогам и авторам учебных материалов.
Электронная Книга «Исследование информационных характеристик учебного текста методами многомерного статистического анализа» написана автором М. М. Невдах в 2008 году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Русский
Серии: Прикладная информатика. Научные статьи
Описание книги от М. М. Невдах
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.
