Аннотация:

Рассмотрено понятие «информационно-поисковая деятельность» и определено место такой деятельности в учебной работе студентов. Введено и проанализировано понятие «информационно-поисковые компетенции».

Проанализированы результаты проведенного нами опроса студентов младших курсов с целью изучения таких информационно-поисковых компетенций, как знание многообразия информационно-поисковых систем (ИПС) и способность адекватно выбирать и использовать ИПС при выполнени тематического, адресного и фактографического видов поиска информации. Студентам предлагался список из 14 вариантов ответов, включающих информацию как о традиционных ИПС, так и о современных электронных информационных системах.

Проведенное исследование показало, что студенты младших курсов знакомы с ограниченным кругом информационно-поисковых систем и в большинстве случаев при поиске выбирают поисковые системы интернета. Студенты практически игнорируют традиционные библиографические системы, а также источники информации, для пользования которыми требуются специальные знания и владение поисковыми стратегиями.

Очевидно, что необходима целенаправленная деятельность по формированию информационно-поисковых компетенций школьников и студентов на базе специального учебного курса.

Аннотация:

Рассмотрены проблемы и особенности информационно-поисковой деятельности студентов в условиях экстремального перехода вузов в дистанционный режим. Описаны результаты опроса студентов, позволяющие получить первое представление об информационно-поисковых компетенциях студентов, оказавшихся в ситуации, когда единственной возможностью для них остался удаленный доступ к электронным информационным системам и электронным образовательным ресурсам. Определен комплекс информационно-поисковых компетенций, необходимых для эффективного поиска информации в условиях удаленного и смешанного форматов обучения.

Аннотация: В настоящее время происходит активное внедрение наукометрических систем для автоматизации процесса анализа эффективности деятельности научных организаций с целью применения различных методов стимулирования научной деятельности. Одними из наиболее важных индикаторов являются количество публикаций и их цитируемость. Для оценки этих показателей необходимы средства автоматизированного построения связей между оригинальными статьями и их переводами. В настоящей работе проанализированы существующие методы оценки близости оригинального текста и его возможного перевода, показана их недостаточная эффективность для построения связей между статьями и описаня разработанный авторами метод автоматического поиска переводов статей в больших коллекциях библиографических данных. Особенностью разработанного алгоритма является использование статистических данных о публикации статей в различных журналах и информации о соавторах анализируемых статей. Представленный в настоящей работе алгоритм позволяет осуществлять поиск переводов статей без предварительной настройки на заданные пары языков оригинала и перевода статьи, а также не требует использования больших коллекций обучающих выборок. Апробация программной реализации алгоритма проводилась в наукометрической системе Московского государственного университета (МГУ) им. М.В. Ломоносова. Результаты тестирования показали ее достаточную эффективность и возможность использования разработанного алгоритма для автоматического построения рекомендаций пользователям для отметки в системе переводных версий статей.

Аннотация: Количество публикуемых в мире журналов очень велико. В этой связи, необходим программный инструментарий, который позволит анализировать тематические связи журналов. Разработанный авторами и представленный в этой работе алгоритм использует для анализа тематической близости журналов граф соавторства. Алгоритм нечувствителен к языку журнала и подбирает похожие журналы на разных языках, что сложно реализуемо для алгоритмов, основанных на анализе полнотекстовой информации. Апробация алгоритма проводилась в наукометрической системе ИАС ИСТИНА. В разработанном для этих целей интерфейсе пользователь может выбрать один близкий ему по тематике журнал, и система автоматически сформирует подборку журналов, которые могут представлять интерес для пользователя как с точки зрения изучения имеющихся в них материалов, так и с точки зрения публикации собственных статей. В перспективе разработанный алгоритм можно адаптировать для поиска похожих по тематике конференций, сборников публикаций и научных проектов. Наличие такого инструмента увеличит публикационную активность молодых сотрудников, повысит цитируемость статей и цитируемость между журналами. Результаты работы алгоритма определения тематической близости между журналами, сборниками, конференциями и научными проектами также могут использоваться для построения правил в моделях разграничения доступа к данным на основе онтологий предметной области.