РУАЭСТ (RUAEST)
АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ МЕТОД ОЦЕНКИ КОЛИЧЕСТВА РАЗЛИЧНЫХ ВИДОВ ИНФОРМАЦИИ И ЕЕ СЛОЖНОСТИ В ФИЗИЧЕСКОМ ТЕКСТЕ С ПОМОЩЬЮ ПЭВМ
Актуальность и цели. Создание новых учебников и учебных пособий по физике требует совершенствования объективных методов контент-анализа, определения информативности и сложности текста. Цель работы – выявить наиболее важные характеристики учебного физического текста, разработать и апробировать методику измерения количества различных видов информации в текстах и ее сложности с помощью компьютера Материалы и методы. Для решения поставленных задач создана компьютерная программа, которая анализирует текст и, используя словарь-тезаурус, подсчитывает частоты упоминания различных физических и математических терминов в текстовом файле, а также учитывает их сложность. Эксперт определяет количество математических символов и оценивается сложность формул. Исходя из этих данных, программа рассчитывает объем и сложность эмпирической, теоретической, математической и общенаучной информации, объем научной информации, суммарный объем параграфа, долю научной информации, удельное количество Э-, Т-, М-знаний. Также создается профиль текста, состоящий из вектора наиболее часто встречающихся слов и вектора частот. Результаты записываются в текстовый файл. Результаты. Разработанная методика была апробирована для измерения количества различных видов информации и ее сложности в четырех параграфах из вузовского учебника и одного параграфа из школьного учебника физики. Были определены сложность и объем эмпирической, теоретической, математической и общенаучной информации, объем научной информации, суммарный объем параграфа, доля научной информации, удельное количество Э-, Т-, М-знаний. Полученные результаты позволили осуществить сравнительный анализ анализируемых учебных текстов. Выводы. Установлено следующее: 1) предложенный метод действительно позволяет измерить количество различных видов информации в учебном тексте и ее сложность; 2) пять учебных текстов, подвергнутые анализу, сильно отличаются по количеству эмпирической и математической информации, поэтому эти две характеристики должны учитываться при классификации учебных текстов.