Исследование информационных характеристик учебного текста методами многомерного статистического анализа - М. М. Невдах
| Автор: | М. М. Невдах |
| Издательство: | НОУ «МФПУ «Синергия» |
| Серия: | Прикладная информатика. Научные статьи |
| Жанр произведения: | Компьютеры: прочее |
| Год издания: | 2008 |
| isbn: |
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.