Аннотация: Предложен подход к организации экспертной оценки научного документа, представленного для публикации в математический журнал. Ограничение предметной области связано с использованием системы математической классификации Mathematical Sciences Classification System – MSC. Представлена рекомендательная система, позволяющая сформировать список возможных экспертов для проведения процедуры научного рецензирования математической статьи. Эта рекомендательная система использует коды MSC2020, изначально представленные автором статьи. Если в статье указаны коды MSC2000 или MSC2010, производится их автоматическое преобразование в коды MSC2020. Для каждого эксперта в системе поддерживается персональный профиль, который содержит набор кодов MSC2020, дополненный числовыми характеристиками, – весами, вычисленными для каждого кода в соответствии с системой учета компетенций, предпочтений или отказов от участия в процедуре рецензирования, сформированных в процессе предыдущей работы в качестве эксперта. Этот набор автоматически редактируется в случае включения эксперта в список возможных рецензентов – повышаются или уменьшаются веса нескольких кодов, а также добавляются новые коды. Рекомендательная система реализована в виде встроенного инструмента (плагина) платформы Open Journal Systems (OJS). Разработанный метод апробирован в информационной системе научного журнала Lobachevskii Journal of Mathematics (https://ljm.kpfu.ru).

Аннотация: Решен ряд задач, связанных с построением фабрики метаданных цифровой математической библиотеки Lobachevskii-DML. Под фабрикой метаданных понимается система взаимосвязанных программных инструментов, направленных на создание, обработку, хранение и управление метаданными объектов цифровых библиотек и позволяющих интегрировать создаваемые электронные коллекции в агрегирующие цифровые научные библиотеки. С целью выбора оптимальных таких программных инструментов из существующих и их модернизации: обсуждены особенности представления метаданных документов различных электронных коллекций, связанные как с применяемыми форматами, так и с изменениями состава и полноты набора метаданных в течение всего времени издания соответствующего научного журнала;представлены и охарактеризованы программные инструменты управления научным контентом и методы организации автоматизированной интеграции репозиториев математических документов с другими информационными системами;обсуждена такая важная функция фабрики метаданных цифровой библиотеки, как нормализация метаданных в соответствии с форматами других агрегирующих библиотек.В результате разработки фабрики метаданных цифровой математической библиотеки Lobachevskii-DML предложена система сервисов автоматизированного формирования метаданных электронных математических коллекций; разработан xml-язык представления метаданных, основанный на Journal Archiving and Interchange Tag Suite (NISO JATS); созданы программные инструменты нормализации метаданных электронных коллекций научных документов в форматах, разработанных международными организациями – агрегаторами ресурсов по математике и Computer Science; разработан алгоритм приведения метаданных к формату oai_dc и генерации структуры архивов для импорта в цифровое хранилище DSpace; предложены и реализованы методы интеграции электронных математических коллекций Казанского университета в отечественные и зарубежные цифровые математические библиотеки.

Аннотация:

Рассмотрено возможное использование LMS Moodle при разработке курса «Использование компьютерного моделирования в образовании». Курс основан на внедрении в учебный процесс междисциплинарной интеграции высшей математики, компьютерного моделирования, программирования и предполагает использование систем компьютерной математики и программных сред. Представлены примеры конкретных интегрированных заданий.

При проектировании учебного курса «Использование компьютерного моделирования в образовании» в LMS Moodle использован следующий набор элементов: «лекция», «задание», «тест», «форум», «ресурс», «wiki», «чат», «глоссарий».

Использование методики составления интегрированных заданий на базе LMS Moodle показало, что: интегрированные задания с использованием информационных технологий способствуют повышению уровня усвоения материала сложных разделов высшей математики; содержание курса высшей математики является фундаментальной основой материала, изучаемого в предлагаемом курсе, и способствует глубокому пониманию математических дисциплин; интегрированные проектные задания формируют практические умения и навыки компьютерного моделирования с использованием программирования в различных программных средах.

Аннотация:

Представлены разработанные образовательные проекции, уровни и пререквизиты математической образовательной полилингвальной онтологии OntoMath^Edu. Образовательная проекция рассматривается как формализация определенной системы предметной подготовки по математике. Она представляет себой подмножество концептов онтологии OntoMath^Edu, которые структурированы на данном этапе развития онтологии с помощью двух дидактических отношений — образовательный уровень и пререквизит.

Образовательные уровни выделены на основе стандартов обучения соответствующей системы образования, отношение пререквизит определяется последовательностью изучаемых понятий в той или иной системе образования.  

В онтологии OntoMath^Edu определены две проекции, представляющие образовательные системы России и Великобритании. Алгоритм построения онтологии через связывание различных проекций позволяет в дальнейшем пополнять ее новыми образовательными проекциями, которые можно использовать в системе полилингвального обучения математике.

Аннотация: Рассмотрены пути использования систем динамической математики (Geogebra и др.) в проектной деятельности учащихся общеобразовательной школы. Исследованы преимущества рассматриваемого подхода в сравнении как с использованием компьютерных программ в рамках стандартного учебного процесса, так и в сравнении с традиционными подходами в организации проектной деятельности.

Аннотация: В обзорной статье рассмотрены методы и алгоритмы повышения выразительности связанных данных, подготовленных для публикации в Вебе. Представлены основные подходы к обогащению онтологий, описаны методы, на которых они базируются, а также приведен инструментарий, реализующий эти подходы и инструменты применения соответствующих методов.Основным этапом в общей схеме жизненного цикла данных в облаке открытых связанных данных является этап построения набора связанных RDF-триплетов. Для улучшения классификации данных и анализа их качества применяются различные методы повышения выразительности связанных данных. Основные идеи рассматриваемых методов связаны с обогащением существующих онтологий (расширением базовой схемы знаний) путем добавления или совершенствования терминологических аксиом. Методы обогащения опираются на методы, применяемые в различных областях, таких как представление знаний, машинное обучение, статистика, обработка текстов на естественном языке, анализ формальных понятий и теория игр.