• Main Navigation
  • Main Content
  • Sidebar

Электронные библиотеки

  • Главная
  • О нас
    • О журнале
    • Цели и задачи
    • Тематика
    • Главный редактор
    • Редакция
    • Отправка материалов
    • Заявление об открытом доступе
    • Заявление о конфиденциальности
    • Контакты
  • Текущий выпуск
  • Архивы
  • Регистрация
  • Вход
  • Поиск
Издается с 1998 года
ISSN 1562-5419
16+
Language
  • Русский
  • English

Найти

Расширенные фильтры

Результаты поиска

Применение графовых моделей учебных планов для анализа образовательных программ по специальностям высшего образования

Данил Александрович Ли, Инна Геннадьевна Олгина
1989-2008
Аннотация:

Проектирование учебных планов в условиях динамики образовательных стандартов смещается от статичного набора дисциплин к системному моделированию. Этот подход должен учитывать многоуровневые взаимосвязи и логику формирования сквозных компетенций. Целью исследования являются создание и апробация методического инструментария для анализа образовательных программ вузов на основе методов сетевого анализа. Учебный план формализован в виде неориентированного графа, где вершинами выступают дисциплины, а ребрами – связи через общие компетенции. В работе применен многоаспектный сетевой анализ, включающий расчет мер центральности: степени связности, посредничества, близости к другим узлам, степени влиятельности – и ключевых топологических метрик: плотности, модулярности, диаметра и коэффициента кластеризации. Эмпирическую базу составили данные учебных планов трех вузов города Омска. Проведенный анализ выявил существенные структурно-топологические различия в архитектуре образовательных программ, обусловленные их ведомственной принадлежностью и целевыми моделями подготовки. Сетевые метрики позволяют количественно оценить междисциплинарную связность и модульность программ, что недоступно для традиционных подходов. Полученные результаты подтверждают высокий диагностический потенциал сетевого анализа для обоснованной оптимизации учебных планов и верификации соответствия профессиональным компетенциям.

Ключевые слова: сетевой анализ, учебные дисциплины, граф, социальные сети.

Cистема поддержки принятия решений при выборе источников информации в сетях цитирования

Инна Геннадьевна Ольгина
76-96
Аннотация:

С появлением науки о сетях стало возможным исследовать сложные сетевые системы, в том числе социальные и информационные, посредством представления их в виде графовых моделей. Рост в геометрической прогрессии общего объема научных публикаций обуславливает актуальность задач анализа их взаимосвязей. В науке о сетях для решения данных задач разрабатываются модели и методы, относящиеся к сфере так называемых сетей цитирования. Однако сетевые метрики не используются при анализе публикаций в базах цитирования.


В работе рассмотрены вопросы создания системы поддержки принятия решений при выборе источников информации на основе данных о цитировании научных публикаций. Разработан программный комплекс для принятия решений по определению важности публикации в определенной тематической области. В основу работы этого программного комплекса заложен метод ранжирования публикаций по важности на основе анализа сетей цитирования, позволяющий выявить публикации, которые явно не выделяются в чистом виде при ранжировании на основе известных библиометрических показателей или известных мер центральности узлов. Проведены исследование и сравнительный анализ программного обеспечения для визуализации и исследования всех видов графов и социальных сетей. Выполнены исследования, подтверждающие эффективность предлагаемой системы поддержки принятия решений при выборе источников информации.

Ключевые слова: сеть цитирования, публикация, наукометрия, система поддержки принятия решений, архитектура программного комплекса, сетевой анализ, граф.

Методика сетевого анализа научных публикаций

Инна Геннадьевна Ольгина
646-672
Аннотация:

Актуальность вопросов анализа значимости научных публикаций обусловлена тем, что с появлением интернет-технологий стал возможен сбор данных о сети цитирования публикаций. Между тем, существующий сегодня подход к анализу значимости научных публикаций базируется на библиометрических показателях, учитывающих только количество цитирований. Однако все более широкое применение начинает получать сетевой анализ, применяемый преимущественно в исследованиях социальных сетей. Автором разработана методика, позволяющая осуществить эффективный анализ значимости научных публикаций, которая основана на методах сетевого анализа, альтернативных библиометрическим методам. В качестве критериев оценки значимости научных публикаций, основанных на сетевом анализе, установлены релевантные меры центральности узлов сети цитирования: центральность по степени связности; близости к другим узлам; посредничеству; авторитетности; концентрации. Приведен результат эксперимента, позволивший продемонстрировать адекватность разработанной методики анализа научных публикаций на основе сетевых метрик. В качестве первичных источников данных о публикациях использованы наукометрические базы данных, позволяющие отслеживать цитируемость публикаций и выявлять соответствующие сети цитирования. Применение предложенной методики способствует выявлению важных публикаций в развитии соответствующих научных направлений.

Ключевые слова: сеть цитирования, публикации, наукометрия, библиометрический анализ, сетевой анализ, граф.
1 - 3 из 3 результатов
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Отправить материал
Текущий выпуск
  • Логотип Atom
  • Логотип RSS2
  • Логотип RSS1

Электронные библиотеки

ISSN 1562-5419

Информация

  • О журнале
  • Цели и задачи
  • Тематика
  • Руководство для авторов
  • Отправка материалов
  • Заявление о конфиденциальности
  • Контакты
  • eLIBRARY.RU
  • dblp computer science bibliography

Отправить статью

Авторам нужно зарегистрироваться в журнале перед отправкой материалов, или, если вы уже зарегистрированы, можно просто войти со своей учетной записью и начать процесс отправки, состоящий из пяти шагов.

Отправить материал
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.

© 2015-2026 Казанский (Приволжский) федеральный университет; Институт развития информационного общества