Аннотация: The sequential nested mixed methods study focused on comparative analysis of middle school mathematics teachers’ content knowledge in two countries. The study consisted of two stages: (1) quantitative study of teacher content knowledge; (2) qualitative study of teacher topic-specific content knowledge. The initial sample for the first stage included lower secondary mathematics teachers from the U.S. (grades 6–9, N=102) and Russia (grades 5–9, N=97). The Teacher Content Knowledge Survey (TCKS) was applied to assess teacher content knowledge based on the cognitive domains of Knowing, Applying, and Reasoning, as well as addressing the lower secondary mathematics topics of Number, Algebra, Geometry, Data and Chance. The second stage – an interpretive cross-case study – aimed at the examination of the U.S. and Russian teachers’ topic-specific knowledge on the division of fractions. For the second stage, N=16 teachers (8 – from the U.S., and 8 – from Russia) were selected for the study using non-probability purposive sampling technique based on teachers’ scores on the TCKS. Teachers were interviewed on the topic of fraction division using questions addressing their content and pedagogical content knowledge. The study revealed that there are explicit similarities and differences in teachers’ content knowledge as well as its cognitive types. The study results may inform the field on priorities placed on lower secondary mathematics teachers’ knowledge in the USA and Russia. It also suggests close comparison and learning about issues related to teacher knowledge in both countries with a potential focus on re-examining practices in teacher preparation and professional development.

Аннотация:

Представлены результаты по созданию методов управления математическим знанием в контексте цифровых математических библиотек. Программные инструменты, разработанные на основе этих методов, являются частью цифровой экосистемы OntoMath, в рамках которой осуществляется их взаимодействие. Приведено краткое описание архитектуры экосистемы OntoMath, выделены уровни предметных онтологий и внешних онтологий, а также уровень программных инструментов и сервисов. В отдельную категорию выделены семантические сервисы. Этим термином обозначены программные инструменты, в функционале которых используются запросы к предметным онтологиям для обеспечения управления объектами знаний. Даны общие описания разрабатываемых предметных онтологий: образовательной математической онтологии OntoMath^Edu и онтологии профессиональной математики OntoMath^PRO. Отражено развитие образовательной онтологии в направлении включения образовательных пререквизитных связей между классами. Среди программных инструментов цифровой экосистемы выделены сервисы поиска по математическим электронным коллекциям, сервис семантического аннотирования математических документов, инструменты семантической разметки образовательных математических документов, а также система автоматической генерации проверочных тестов по математическим образовательным дисциплинам.

В рамках цифровой экосистемы OntoMath развиваются рекомендательные системы специального назначения. В текущей версии экосистемы представлены рекомендательная система формирования списка близких статей, основанная на онтологии OntoMath^PRO, рекомендательная система назначения экспертов для поддержки процесса научного рецензирования и рекомендательные системы подбора предметных классификаторов УДК и кодов Mathematics Subject Classification для математических документов. Приведены также результаты, полученные в направлении создания фабрики метаданных цифровой библиотеки, включающей сервисы и инструменты извлечения, уточнения, пополнения и нормализации метаданных документов электронных математических коллекций. Отметим, что экосистема OntoMath разрабатывается как технологическая основа цифровой математической библиотеки Lobachevskii-DML.

Аннотация: Наряду с общепредметными, в содержании логико-понятийной компетенции выделены и методико-математические основы ее становления. В предметно-математическом плане в качестве базовой представлена методико-математическая адаптация психолого-дидактических закономерностей становления системы субъектного предметного знания. Ее дополняют специфические методико-математические закономерности: становления абстрактного математического мышления и его компонентов; структурного формирования пространственного и теоретико-пространственного типов мышления; анализа системы математического знания в содержании учебной математической теории; интеграции математического языка, математической речи и математического мышления; понятийно-категориальной интеграции учебных математических теорий.

Аннотация:

Представлен набор семантических сервисов, разработанных с целью поддержки образовательного процесса в области математики. Функционал этих сервисов основан на использовании математических онтологий OntoMath^Edu и OntoMath^PRO. Онтология профессионального математического знания OntoMath^PRO предназначена для классификации и систематизации математических понятий и включает несколько важнейших областей математики. Образовательная математическая онтология OntoMath^Edu системно представляет знания по учебному курсу «Планиметрия». Для применения онтологий в образовательных приложениях разработан подход к проектированию пререквизитных отношений в названных онтологиях. Для поддержки математического образования разработаны сервисы семантического поиска по математическим формулам, семантического аннотирования учебных материалов, визуализации подграфов семантической сети онтологии OntoMath^Edu, а также параллельный формальный/неформальный корпус математических утверждений и система автоматической генерации тестовых вопросов по математическим дисциплинам.

Приведены примеры успешного применения разработанных программных инструментов. Эти инструменты встроены в цифровую экосистему OntoMath, в рамках которой осуществляется взаимодействие семантических сервисов управления математическим знанием.  

Аннотация:

Описаны современные модели и средства публикации и распространения научных знаний. Охарактеризованы современные информационные системы управления научными изданиями и сервисы, определяющие их функциональность.

Введено понятие цифровой инфраструктуры электронного научного журнала как комплекса, который объединяет программную платформу, реализующую основные рабочие процессы управления электронным журналом, и информационные системы, которые обеспечивают функционирование как основных, так и дополнительных сервисов, учитывающих, в частности, специфику предметной области журнала.

Представлен подход к организации цифровой инфраструктуры электронного научного журнала на основе открытой программной системы Open Journal Systems (OJS). Предложены сервисы, расширяющие функциональные возможности этой системы и учитывающие специфику предметной области научных журналов. На основе технологии расширения функционала OJS созданы программные модули, обеспечивающие автоматизацию ряда редакционных процессов электронного научного журнала.

Представлена система сервисов автоматической обработки коллекций научных документов. Эти сервисы обеспечивают проверку соответствия документов коллекций принятым правилам формирования коллекций и преобразования документов в установленные форматы; структурный анализ документов и извлечение метаданных, а также их интеграцию в научное информационное пространство. Система сервисов позволяет автоматически выполнять набор операций, который не реализуем за практически приемлемое время при традиционной «ручной» обработке электронного контента, и предназначена для обработки больших коллекций научных документов.

Охарактеризованы алгоритмы автоматической стилевой валидации текстов на этапе регистрации статьи в информационной системе электронного научного журнала, автоматического подбора рецензентов, рассылки уведомлений и контроля сроков рецензирования.

Представлены методы обработки документов, содержащих математические формулы, в частности, алгоритм поиска по формулам в коллекциях математических документов. Указаны основные идеи, подходы и уже полученные результаты по разработке семантических технологий управления математическими знаниями, в том числе, подход к построению рекомендательных систем на основе онтологий математического знания и метод автоматизации процесса первичной обработки научной статьи, использующей TеX-нотацию.

Охарактеризована проблема построения системы анализа и оценки информационного и социального воздействия публикуемого научного контента на его пользователей. Проведено сопоставление традиционных (библиометрических и наукометрических) и альтернативных показателей такой оценки. Описан мировой опыт использования информетрических сервисов на сайтах научных журналов. Обсуждены варианты реализации этих подходов в рамках цифровой инфраструктуры электронного научного журнала.

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: Представлены результаты анализа формирования у школьников ценностного отношения к математическим знаниям. Подчеркивается, что ценности-цели выступают доминирующей составляющей математической деятельности старшеклассников и определяются конкретными мотивами и интересами школьников, принятие содержание математических знаний как ценности обусловливается их структурирование, перекомпоновкой; отмечается роль математических задач в овладении школьниками математическими знаниями.

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:

Классификация документов с присвоением кодов-классификаторов является традиционным способом систематизации и поиска документов по определенной тематике. Универсальная десятичная классификация (УДК) лежит в основе систематизации знаний, представленных в библиотеках, базах данных и других хранилищах информации. В России УДК является обязательным реквизитом всей книжной продукции и информации по естественным и техническим наукам. Выбор классификационных кодов связан с анализом структуры дерева классификатора и традиционно выполняется автором научной статьи.

В настоящей работе предложено решение задачи автоматизации подбора классификационного кода УДК для математической статьи на основе специального ресурса – онтологии OntoMath^PRO профессиональной математики, разработанной в Казанском федеральном университете. Подходом к решению задачи автоматизации является создание «кодовых карт» для каждого классифицирующего кода в дереве УДК в области математики. Под «кодовой картой» понимается взвешенный набор всех математических именованных сущностей, извлеченных с помощью онтологии OntoMath^PRO из коллекции статей с заданным кодом УДК. Создание «кодовых карт» основано на гипотезе о том, что выбор кода УДК обуславливается определённым набором классифицирующих признаков, которые можно представить классами из онтологии OntoMath^PRO. Предложенная гипотеза проверена и подтверждена: проверка гипотезы проведена на коллекции математических статей, опубликованных в журнале «Известия ВУЗов. Математика» в течение 1999–2009 гг.

Аннотация: Исследована задача формирования цифрового пространства научных знаний (ЦПНЗ). Рассмотрено отличие этого понятия от общего понятия пространства знаний. ЦПНЗ представлено как множество, содержащее объекты, верифицированные мировым научным сообществом. Формой структурированного представления цифрового пространства знаний является семантическая сеть, основной принцип организации которой основан на системе классификации объектов и последующем построении их иерархии, в частности, по принципу наследования. Введена классификация объектов, составляющих контент ЦПНЗ. Предложена модель ЦПНЗ как совокупности непересекающихся множеств, содержащих цифровые образы реальных объектов и их характеристики, обеспечивающие отбор и визуализацию объектов в соответствии с многоаспектными пользовательскими запросами. Определено понятие пользовательской коллекции, предложена иерархическая классификация типов пользовательских коллекций. Использование понятий теории множеств при построении ЦПНЗ позволяет разбивать информацию по уровням детализации и формализовать алгоритмы обработки пользовательских запросов, что проиллюстрировано конкретными примерами.

Аннотация:

Представлены методы создания цифровых математических коллекций, включающих неструктурированные наборы документов. Эти наборы содержат материалы сборников научных конференций, а также статьи из архивов математических журналов «доцифрового» периода.

Формирование обязательного набора метаданных названных документов произведено с помощью программных инструментов фабрики метаданных цифровой математической библиотеки Lobachevskii DML. Для уточнения и пополнения наборов метаданных документов цифровых коллекций использованы методы извлечения знаний из Wikidata.

Разработана система SPARQL-запросов для поиска в Wikidata информации о документах электронных коллекций и их авторах. Обозначен набор сущностей Wikidata, определяющих признаки поиска, а также последующую фильтрацию полученных результатов.

Предложены методы уточнения и дополнения библиографических ссылок, приведенных в статьях. При формировании метаданных документов ретро-коллекций произведен поиск в Wikidata сведений о годах жизни авторов статей, а также URL веб-страниц с информацией о статьях и их авторах. Приведены результаты формирования нескольких новых электронных коллекций цифровой библиотеки Lobachevskii-DML.

Аннотация: Предложены методы семантического анализа документов в системе управления цифровыми научными коллекциями, в том числе электронными научными журналами. Рассмотрены методы обработки документов, содержащих математические формулы, а также способы конвертации этих документов из формата OpenXML в формат TeX. Разработан алгоритм поиска по формулам в коллекциях математических документов, хранящихся в формате OpenXML. Алгоритм реализован в виде онлайн-сервиса на платформе science.tatarstan.

Аннотация: Обсуждена проблема представления математических предметных областей в цифровых библиотеках и полезности этих ресурсов для специалистов. Дан вариант представления математических предметных областей в интернете. В качестве информационной модели для единицы записи выбрана статья тезауруса. Реализация схемы показана на примере уравнений с частными производными. Предложен подход к организации информационного пространства автора, основанный на использовании тезауруса адресата. На основе описаний предметных областей индивидуумов предполагается построение онтологии научного междисциплинарного сообщества, что, по мнению авторов, позволит не утерять новый результат или открытие в науке, соблюсти приоритеты авторов, встроить новое знание в устоявшуюся систему классических предметных областей.

Аннотация:

Современные условия ставят перед образованием новые задачи, в частности, перед математическим образованием, которое должно предоставлять каждому студенту возможность достижения необходимого уровня математической подготовки. В этой связи содержание математического образования должно играть решающую роль при переходе от компетенций, конкурирующих с тем, что компьютеры могут сделать, к компетенциям, дополняющим возможности компьютеров, что значительно улучшит востребованность выпускников в условиях цифровой экономики.

Аннотация: Важную роль для целенаправленного развития мотивационного компонента формируемых компетенций у студентов инженерных и естественно-научных (геологических) специальностей играет демонстрация применения математических методов расчетов в технике и в геологии. При этом большое значение имеет решение практико-ориентированных задач. Необходимо научить студента осваивать материал не только на знаниевом уровне, но и на уровне владения математическими методами и моделями, интерполированием и экстраполированием не только в математике, но и в решении профессиональных и жизненных проблем.

Аннотация: Описано приложение OntoDictionary, которое предназначено для работы с научными математическими статьями и онтологиями, созданными в редакторе Protege. Приложение способно создавать словарь онтологии, разбивать его элементы на концепты и обрабатывать их в булевом поиске. Имеется функционал для выделения определённых именных групп из математических статей. Новизна заключается в создании и методе обработки именных групп, содержащих формулы. Формулы обрабатываются независимо от их типа. Построен отбор кандидатов в термины. По всему функционалу произведён ряд экспериментов с онтологией математического знания OntoMathPRO, которая также была разработана в Казанском федеральном университете.

Аннотация:

Охарактеризованы материалы, представленные на V международной конференции «Информационные технологии для наук о Земле и приложения для геологии, горной промышленности и экономики. ITES&MP-2019». Названная конференция описывает результаты последних лет в следующих областях:

• открытый доступ к научным данным в области наук о Земле; особенности данных в науках о Земле: новые концепции и методы, инструменты их сбора, интеграции и обработки в различных информационных системах, в том числе в системах с интенсивным использованием данных;


• анализ данных и математическое моделирование природных процессов в науках о Земле: новые подходы. Эволюция классических ГИС-приложений;


• применение информационных технологий в области металлогении критических полезных ископаемых;


• социальные аспекты горно-геологической отрасли;


• прогнозные построения в области геологической разведки и землепользования;


• интеллектуальный анализ данных, извлечение фактов и знаний из научных публикаций. Тезаурусы, онтологии, концептуальное моделирование. Семантический веб, связанные данные. Сервисы. Семантическое структурирование контента. Применение в науках о Земле;


• применение методов и технологий дистанционного зондирования в науках о Земле и горной промышленности: от спутников до беспилотных летательных аппаратов;


• информационные технологии для создания систем демонстрации и популяризации достижений в науках о Земле;


• приложения: прогноз месторождений, экологические риски, опасные природные явления, управление водными ресурсами, геотермальная энергия и др.

Аннотация: Обсуждены возможности расширения поискового запроса при наличии тезауруса предметной области. Роль контекста, задаваемого связями терминов тезауруса, заключается как в уточнении запроса, так и в увеличении масштабов выборки по запросу. Особое значение процесс расширения запроса имеет для научных предметных областей, где поиск опирается на специальную терминологию. В этом случае необходимо использовать тезаурусы предметных областей, чтобы минимизировать появление информационного шума. Предлагаемый подход позволяет учитывать особенности применения аналогичной терминологии в различных предметных областях. Примеры использования тезауруса отдельных разделов уравнений математической физики и смежных областей демонстрируют эффективность выбранного подхода исследований. Благодаря связям с понятиями информационных ресурсов других областей знаний, расширение информационного запроса захватывает поисковые поля отдаленных предметных областей и различных типов данных, текстов, символьных, звуковых и видеоархивов. Исследования показали, что расширение запроса на основе семантики контекста улучшает качество поиска научных публикаций в цифровой информации и повышает эффективность научных междисциплинарных исследований.

Аннотация:

Обсуждено использование механизмов машинного обучения, анализа естественного языка и интеллектуального поиска в области юриспруденции. Основные ожидаемые результаты – методология применения алгоритмов текстовой аналитики и семантического анализа естественного языка (NLP) в задачах управления знаниями в судебном делопроизводстве, а также других видах юридической практики. Полученные результаты могут быть применены в области образования и управления знаниями в более широком контексте, поскольку исследование лежит на стыке юриспруденции, математической и компьютерной лингвистики.

Описан прототип многоагентной системы интеллектуального анализа текстов в юриспруденции, способной на имеющейся базе данных судебных документов выявлять общие зависимости, предоставлять для ознакомления юридические дела, близкие по тематике, рекомендовать наиболее вероятные исходы судебного рассмотрения или помечать важные места, на которые следует обращать внимание при процессуальных действиях с использованием инструментов текстовой аналитики.

Аннотация: Рассмотрен вопрос STEM-образования в современной школе и методических подходах к его реализации на предметах естественно-научного цикла в рамках проектной деятельности. Приведен пример этапов работы над проектом, разбиения на предметные сферы. Поскольку STEM образование подразумевает не только получение знаний по отдельным предметам, но и применение их на практике, ключевым моментом работы над проектом становится практическое применение. В рамках предметной области «Математика и информатика» это предполагает совершение расчетов и представление конечных результатов с помощью современных технических средств. Таким образом предмет математики переходит из рамок академического знания в рамки практических умений. В частности, в статье приведен пример формирования финансовой грамотности обучающегося в рамках работы над проектом. STEM-обучение позволяет объединить научные методы, математическое моделирование, технологические приложения и инженерный дизайн. Тем самым формируется инновационное критическое мышление, появляется возможность и необходимость интегрированного обучения по темам, в рамках которого происходит активная коммуникация обучающихся и формируется новое образовательное пространство.

Аннотация: Рассмотрено динамическое адаптивное тестирование учебной деятельности учащихся старших классов средних школ г. Красноярска по решению математических задач по преобразованию графиков квадратичной функции в электронных проблемных средах. Динамический адаптивный тест-тренажер позволил провести: пред-тест, диагностирующий уровень остаточных знаний учащихся; динамическую оценку учебной деятельности в процессе самообучения решению задач; пост-тест, диагностирующий уровень обученности учащихся.

Аннотация:

Изложен опыт цифровой трансформации математических дисциплин на базе авторской цифровой образовательной платформы (ЦОП) Мирера. ЦОП Мирера оптимизирована на российскую систему организации высшего образования, ориентирована на разработку и проведение курсов, в которых сочетаются онлайн- и оффлайн-технологии проведения учебного процесса. ЦОП Мирера предоставляет авторам курсов инструменты разработки компьютеризированных курсов с автоматизированной проверкой правильности и самостоятельности выполненных обучаемыми текущих и контрольных заданий с помощью методов искусственного интеллекта. В платформу встроены различные оригинальные типы тестов, поддерживающие как в описании задач, так и в вариантах ответов, контент в различных форматах, включая формульные фрагменты в TeX-нотации, последовательности элементов (для автоматизированной проверки знания студентом структуры доказательства теорем курса или схем решения типовых задач), смысловой анализ текстовых ответов и т. п.

Аннотация:

Предложена методика, связанная с использованием при обучении математике интегрированных проектных заданий, основанных на практическом применении полученных знаний по математическим дисциплинам во взаимосвязи с компьютерным моделированием и программированием. Представлены примеры конкретных интегрированных проектных заданий.

Аннотация: Предложен подход к интеллектуальному поиску сложных объектов в различных типах структурно размеченных текстов, который может быть применен для обработки Больших данных (Big Data). Исследуются два вида представления информационных объектов: реляционные базы данных (РБД), которые структурно размечены своими схемами, и полнотекстовые естественнонаучные документы, содержащие математические выражения (формулы). Для таких полнотекстовых документов предлагается дополнительная автоматизированная разметка для организации поиска формул. В обоих случаях источником информации для построения онтологии и, в дальнейшем, организации поиска являются тексты на естественном языке, которые относятся к слабоструктурированным данным. Для РБД это комментарии к наименованиям таблиц и их атрибутов, а для естественнонаучных документов (статей, монографий и т. д.) – текстовое содержимое размеченных документов.