<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="JATS-archive-oasis-article1-4.xsd" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="ru">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-title-group>
        <journal-title>Журнал Современные проблемы науки и образования</journal-title>
      </journal-title-group>
      <issn>2070-7428</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>Общество с ограниченной ответственностью &amp;quot;Издательский Дом &amp;quot;Академия Естествознания&amp;quot;</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="publisher-id">ART-13709</article-id>
      <title-group>
        <article-title>ВЫЯВЛЕНИЕ СТРУКТУРЫ УЧЕБНО-СПРАВОЧНЫХ МАТЕРИАЛОВ И ФОРМИРОВАНИЕ ТРАЕКТОРИЙ ИХ ОСВОЕНИЯ</article-title>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author">
          <name-alternatives>
            <name xml:lang="ru">
              <surname>Алипова</surname>
              <given-names>Н.А.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <name-alternatives>
            <name xml:lang="en">
              <surname>Alipova</surname>
              <given-names>N.A.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>Alipovana@mail.ru</email>
          <xref ref-type="aff" rid="aff60a04f78"/>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <aff id="aff60a04f78">
        <institution xml:lang="ru">ФГБОУ ВПО «Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е.  Алексеева»</institution>
        <institution xml:lang="en">Nizhny Novgorod State Technical University n.a. R.E. Alekseev</institution>
      </aff>
      <pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2014-03-27">
        <day>27</day>
        <month>03</month>
        <year>2014</year>
      </pub-date>
      <issue>3</issue>
      <fpage>143</fpage>
      <lpage>143</lpage>
      <permissions>
        <license xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
          <license-p>This is an open-access article distributed under the terms of the CC BY 4.0 license.</license-p>
        </license>
      </permissions>
      <self-uri content-type="url" hreflang="ru">https://science-education.ru/ru/article/view?id=13709</self-uri>
      <abstract xml:lang="ru" lang-variant="original" lang-source="author">
        <p>Повышение эффективности освоения учебно-справочных материалов возможно за счет определения порядка изучения, при котором полученных ранее знаний будет достаточно для освоения каждого следующего фрагмента контента. Для этого требуется построить структуру предметной области, соответствующей имеющемуся контенту. Построить семантическую  модель на уровне прикладной задачи вручную, не имея достаточных знаний в соответствующей предметной области, весьма затруднительно. Для выявления структуры учебно-справочных материалов предлагается сначала разделить их по темам, т.е. сформировать кластеры, содержащие учебный контент сходной тематики. Затем построить траектории освоения материала, определяющие последовательность изучения на различных иерархических уровнях. Применение предложенного подхода позволяет выявить, а также представить в наглядном виде взаимосвязи фрагментов контента, их тематическую близость, построить сеть знаний фрагментов контента и траектории освоения материала.</p>
      </abstract>
      <abstract xml:lang="en" lang-variant="translation" lang-source="translator">
        <p>Improving the educational and reference materials study efficiency is possible by determining the order of the study, in which the previously obtained knowledge volume will be sufficient for the learning of the each next content fragment. This requires building of the structure of the domain corresponding to the existing content. Build a semantic model for application level tasks manually without having sufficient knowledge of the domain, is rather difficult. To identify the structure of educational and reference materials, first proposed to divide them into topics, i.e. form clusters containing similar subjects learning content. Then build a learning trajectory, determining the sequence of study at various hierarchical levels. Application of the proposed approach allows to identify, as well as to visualize the relationship between content fragments, their thematic affinity, to build a content fragments knowledge network and learning trajectories.</p>
      </abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <kwd>тезаурус</kwd>
        <kwd>контент</kwd>
        <kwd>мера близости</kwd>
        <kwd>кластеризация</kwd>
        <kwd>сеть знаний</kwd>
        <kwd>траектория освоения материала</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <kwd>thesaurus</kwd>
        <kwd>content</kwd>
        <kwd>measure of adjacency</kwd>
        <kwd>clusterization</kwd>
        <kwd>knowledge network</kwd>
        <kwd>learning trajectory</kwd>
      </kwd-group>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <ref>
        <note>
          <p>1.	Баранов В.Г., Милов В.Р., Алипова Н.А., Егоров Ю.С. Подход к представлению материалов в информационно-обучающих системах // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2013. – Т. 11, № 7. – С. 19-23.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>2.	Баранов В.Г., Милов В.Р., Егоров Ю.С., Алипова Н.А., Курушин А.Н. Формирование структуры wiki-ресурсов : свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ). № 2012619227. Заявка № 2012616892. Приоритет 15.08.2012 г. Рег. номер 2012619227 (12.10.2012). 1 с.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>3.	Дятлов С. Алгоритмы на графах [Электронный ресурс] // Программы для учителя : сайт. – URL: http://teasoft.ru/data/algoritm/graf.htm (дата обращения: 24.03.2014).</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>4.	Куркин А.А., Максимов М.Ю. Дискретная математика : учебное пособие / НГТУ им. Р.Е. Алексеева. – Нижний Новгород, 2013. – 145 с.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>5.	Мелик-Гайказян И.В. Информационные процессы и реальность. – М. : Наука. Физматлит, 1998. – 192 с. – ISBN5-02-015086-X.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>6.	Милов В.Р., Баранов В.Г., Эпштейн А.Ю., Суслов Б.А. Оценка характеристик логических правил на основе байесовской методологии // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2011. – Т. 9, № 3. – С. 56-60.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>7.	Харламов А.А. Нейросетевая технология представления и обработки информации (естественное представление знаний). Кн. 4 : монография / под ред. А.И. Галушкина. - М. : Радиотехника, 2006. – 88 с. : ил. (Научная серия «Нейрокомпьютеры и их применение», редактор А.И. Галушкин). - ISBN5-88070-073-9.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>8.	Шрейдер Ю.А. Тезаурусы в информатике и теоретической семантике // НТИ. Сер. 2. – 1971. – N 3.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>9.	Нгуен Ба Нгок, Тузовский А.Ф. Классификация текстов на основе оценки семантической близости терминов // Известия Томского политехнического университета. - 2012. - Т. 320, № 5. – С. 43-48.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>10.	Мера сходства // Википедия – свободная энциклопедия [Электронный ресурс].  – URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/Мера_сходства (дата обращения: 16.04.2014).</p>
        </note>
      </ref>
    </ref-list>
  </back>
</article>
