Вы здесь ▸ Экспертиза ▸
Мои публикации
Здесь собраны все мои публикации. Точнее, большинство из них. Статьи в журналах и сборниках конференций, доклады, презентации, отчеты, авторские свидетельства.
1.
Иванов В.К.
Структурные шаблоны для оценки работ студентов Статья в сборнике
Опубликовано в: Актуальные проблемы качества образования в высшей школе, С. 73-80, ТвГТУ, 2023, ISBN: 9785799512927.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: autocheck, criterion, document, evaluation, indicator, structural template, text, verification, документ, индикатор, критерий, оценивание, проверка, структурный шаблон, текст
@inproceedings{nokey,
title = {Структурные шаблоны для оценки работ студентов},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/Y7-3GRCREbsO-Q},
isbn = {9785799512927},
year = {2023},
date = {2023-07-31},
urldate = {2023-07-31},
booktitle = {Актуальные проблемы качества образования в высшей школе},
pages = {73-80},
publisher = {ТвГТУ},
abstract = {В статье предлагается и обосновывается подход к оцениванию письменных работ студентов. Отмечаются сложности оценивания, которые имеют как объективный, так и субъективный характер. Формулируются подходы к рационализации состава и использования оценочных критериев, которые создают предпосылки для применения моделей и методов автоматизированной интеллектуальной обработки текстов. Предлагается два класса критериев для проверки содержания и формы представления работы. Для каждого критерия определяются способы проверки, рассчитываемые индикаторы и особенности. В качестве инструмента оценивания дается структурный шаблон, предполагающий декомпозицию текста работы с раздельным оцениванием каждого элемента. Показываются выгоды от разумной формализации методов проверки с помощью структурных шаблонов, включая снижение степени субъективности преподавателей и уменьшение вероятности ошибок при оценивании.
Ivanov V.K. Structural templates for evaluating students' works
The paper suggests and substantiates an approach to the students' written works evaluation. For such works, the evaluation difficulties are noted, which are both objective and subjective in nature. Approaches to the composition and rationalization use of evaluation criteria are formulated. It creates prerequisites for the use of automated intellectual text processing models and methods. Two classes of criteria are proposed to verify the content and form of the work presentation. Verification methods, calculated indicators and features are determined for each criterion. The structural template described in the article can be used as an evaluation tool. It assumes the work text decomposition with a separate evaluation of each element. The benefits of reasonable formalization of verification methods using structural templates are shown. The main thing is to reduce the degree of subjectivity of teachers and reduce the probability of errors in the assessment.},
keywords = {autocheck, criterion, document, evaluation, indicator, structural template, text, verification, документ, индикатор, критерий, оценивание, проверка, структурный шаблон, текст},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
В статье предлагается и обосновывается подход к оцениванию письменных работ студентов. Отмечаются сложности оценивания, которые имеют как объективный, так и субъективный характер. Формулируются подходы к рационализации состава и использования оценочных критериев, которые создают предпосылки для применения моделей и методов автоматизированной интеллектуальной обработки текстов. Предлагается два класса критериев для проверки содержания и формы представления работы. Для каждого критерия определяются способы проверки, рассчитываемые индикаторы и особенности. В качестве инструмента оценивания дается структурный шаблон, предполагающий декомпозицию текста работы с раздельным оцениванием каждого элемента. Показываются выгоды от разумной формализации методов проверки с помощью структурных шаблонов, включая снижение степени субъективности преподавателей и уменьшение вероятности ошибок при оценивании.
Ivanov V.K. Structural templates for evaluating students' works
The paper suggests and substantiates an approach to the students' written works evaluation. For such works, the evaluation difficulties are noted, which are both objective and subjective in nature. Approaches to the composition and rationalization use of evaluation criteria are formulated. It creates prerequisites for the use of automated intellectual text processing models and methods. Two classes of criteria are proposed to verify the content and form of the work presentation. Verification methods, calculated indicators and features are determined for each criterion. The structural template described in the article can be used as an evaluation tool. It assumes the work text decomposition with a separate evaluation of each element. The benefits of reasonable formalization of verification methods using structural templates are shown. The main thing is to reduce the degree of subjectivity of teachers and reduce the probability of errors in the assessment.
Ivanov V.K. Structural templates for evaluating students' works
The paper suggests and substantiates an approach to the students' written works evaluation. For such works, the evaluation difficulties are noted, which are both objective and subjective in nature. Approaches to the composition and rationalization use of evaluation criteria are formulated. It creates prerequisites for the use of automated intellectual text processing models and methods. Two classes of criteria are proposed to verify the content and form of the work presentation. Verification methods, calculated indicators and features are determined for each criterion. The structural template described in the article can be used as an evaluation tool. It assumes the work text decomposition with a separate evaluation of each element. The benefits of reasonable formalization of verification methods using structural templates are shown. The main thing is to reduce the degree of subjectivity of teachers and reduce the probability of errors in the assessment.
2.
Иванов В.К.
Интеллектуализация оценки сходства и уникальности текстовых документов при их экспертизе Статья в сборнике
Опубликовано в: Саморазвивающаяся среда технического вуза: научные исследования и экспериментальные разработки, С. 135-141, ТвГТУ, 2023, ISBN: 9785799512835.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: artificial intelligence, assessment, autocheck, document, neural network, test, thoroughness, uniqueness, документ, искусственный интеллект, нейронная сеть, обстоятельность, оценивание, текст, уникальность
@inproceedings{nokey,
title = {Интеллектуализация оценки сходства и уникальности текстовых документов при их экспертизе},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/bLTQh6wLF8kLQA},
isbn = {9785799512835},
year = {2023},
date = {2023-07-31},
urldate = {2023-07-31},
booktitle = {Саморазвивающаяся среда технического вуза: научные исследования и экспериментальные разработки},
pages = {135-141},
publisher = {ТвГТУ},
abstract = {В статье обосновано применение интеллектуальных методов семантического анализа содержания и качества текстовых документов. Отмечено, что профессиональная экспертиза таких документов является важной составляющей деятельности квалифицированных специалистов как на предприятиях, так и в образовательных учреждениях, готовящих кадры для предприятий. Показано применение разрабатываемого семантического анализатора содержания текстов. Описана сущность некоторых ключевых проверяемых характеристик текстов, таких как обстоятельность и уникальность, показано их сходство и различие. Обращено внимание на некоторые технологии оценки уникальности и сходства текстов. Указаны особенности применения современных моделей интеллектуального семантического анализа текстовой информации. Предложен вариант программной реализации такого анализа. Отмечены границы применения предлагаемых методов.
V.K. Ivanov. Intellectual assessment of the text documents similarity and uniqueness during their expertise
The article substantiates and describes the use of intelligent methods of the semantic content analysis and quality assessment of text documents. It is noted that the professional examination of such documents is an important component of the qualified specialists activities both at the enterprise and in educational institutions that prepare capable personnel for the enterprises. The developed semantic analyzer application of the texts content is shown. The essence of some key verifiable text characteristics, such as thoroughness and uniqueness including their similarity and difference is described. The attention is drawn to some technologies for assessing the texts uniqueness and similarity. The features of the modern models application of the intelligent textual information semantic analysis are indicated. The software implementation of such an analysis is proposed. The limits of the proposed methods application are marked. Keywords: artificial intelligence, test, document, assessment, thoroughness, uniqueness, neural network.},
keywords = {artificial intelligence, assessment, autocheck, document, neural network, test, thoroughness, uniqueness, документ, искусственный интеллект, нейронная сеть, обстоятельность, оценивание, текст, уникальность},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
В статье обосновано применение интеллектуальных методов семантического анализа содержания и качества текстовых документов. Отмечено, что профессиональная экспертиза таких документов является важной составляющей деятельности квалифицированных специалистов как на предприятиях, так и в образовательных учреждениях, готовящих кадры для предприятий. Показано применение разрабатываемого семантического анализатора содержания текстов. Описана сущность некоторых ключевых проверяемых характеристик текстов, таких как обстоятельность и уникальность, показано их сходство и различие. Обращено внимание на некоторые технологии оценки уникальности и сходства текстов. Указаны особенности применения современных моделей интеллектуального семантического анализа текстовой информации. Предложен вариант программной реализации такого анализа. Отмечены границы применения предлагаемых методов.
V.K. Ivanov. Intellectual assessment of the text documents similarity and uniqueness during their expertise
The article substantiates and describes the use of intelligent methods of the semantic content analysis and quality assessment of text documents. It is noted that the professional examination of such documents is an important component of the qualified specialists activities both at the enterprise and in educational institutions that prepare capable personnel for the enterprises. The developed semantic analyzer application of the texts content is shown. The essence of some key verifiable text characteristics, such as thoroughness and uniqueness including their similarity and difference is described. The attention is drawn to some technologies for assessing the texts uniqueness and similarity. The features of the modern models application of the intelligent textual information semantic analysis are indicated. The software implementation of such an analysis is proposed. The limits of the proposed methods application are marked. Keywords: artificial intelligence, test, document, assessment, thoroughness, uniqueness, neural network.
V.K. Ivanov. Intellectual assessment of the text documents similarity and uniqueness during their expertise
The article substantiates and describes the use of intelligent methods of the semantic content analysis and quality assessment of text documents. It is noted that the professional examination of such documents is an important component of the qualified specialists activities both at the enterprise and in educational institutions that prepare capable personnel for the enterprises. The developed semantic analyzer application of the texts content is shown. The essence of some key verifiable text characteristics, such as thoroughness and uniqueness including their similarity and difference is described. The attention is drawn to some technologies for assessing the texts uniqueness and similarity. The features of the modern models application of the intelligent textual information semantic analysis are indicated. The software implementation of such an analysis is proposed. The limits of the proposed methods application are marked. Keywords: artificial intelligence, test, document, assessment, thoroughness, uniqueness, neural network.
3.
Иванов В.К.
Подход к интеллектуализации оценивания текстов письменных работ обучаемых Статья в сборнике
Опубликовано в: Актуальные проблемы качества образования в высшей школе: материалы докладов научно-практической конференции / под ред. В.Б. Петропавловской. Тверь: Тверской государственный технический университет, 2022 180 с., С. 57-64, ТвГТУ, 2022, ISBN: 9785799512262.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: artificial intelligence, assessment, autocheck, content, education, formality, indicator, knowledge control, structure, text, written work, искусственный интеллект, контроль знаний, оформление, оценивание, письменная работа, показатель, содержание, структура, текст
@inproceedings{nokey,
title = {Подход к интеллектуализации оценивания текстов письменных работ обучаемых},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/ds2FUXMgaVVlAA},
isbn = {9785799512262},
year = {2022},
date = {2022-09-30},
urldate = {2022-09-30},
booktitle = {Актуальные проблемы качества образования в высшей школе: материалы докладов научно-практической конференции / под ред. В.Б. Петропавловской. Тверь: Тверской государственный технический университет, 2022 180 с.},
pages = {57-64},
publisher = {ТвГТУ},
abstract = {В статье предлагается подход к интеллектуализации проверки и оценивания текстов письменных контрольных заданий студентам. Отмечается, что контроль знаний представляет собой вид деятельности преподавателя и студентов, в ходе которого выявляются усвоение студентами учебных материалов и овладение ими требуемыми знаниями и умениями. Письменный индивидуальный контроль знаний включает выполнение студентами контрольных заданий - письменных работ. В статье систематизировано описываются виды возможных проверок текстов, объекты проверки, возможные методы интеллектуальной реализации. Кратко обсуждаются содержание и результат проверок. Указываются особенности предлагаемого подхода, границы его применения. Подход к автоматизации проверки и оценивания текстов письменных контрольных заданий с использованием методов искусственного интеллекта, описанный в статье, представляется перспективным направлением в совершенствовании образовательных цифровых технологий. Этот подход может стать основой для разработки соответствующих программных приложений, доступных преподавателям, экспертам, всем заинтересованным пользователям. Тем самым увеличивается степень оснащения учебного процесса интеллектуальными средствами, помогающими преподавателям и способствующими повышению качества обучения в целом.
Approach to the Intellectualization Evaluating of Works Text Written by Students
The article suggests an approach to the intellectualization of evaluation of works text written by students. Knowledge control is a teacher and students activity type during which students' assimilation of educational materials and their mastery of the required knowledge and skills are revealed. Individual written control of knowledge includes the control tasks performance by students, i .e. written works. The article systematically describes the possible text types, verification objects, possible methods of intellectual implementation. The content and result of the checks are briefly discussed. The features of the proposed approach and the limits of its application are indicated. The approach to automating the verification and evaluation of the works text that use artificial intelligence methods described in the article seems to be a promising direction in improving educational digital technologies. This approach can become the basis for the development of appropriate software applications available to teachers, experts, and all interested users. This increases the degree of equipping the educational process with intellectual tools that help teachers and contribute to improving the education quality in general.},
keywords = {artificial intelligence, assessment, autocheck, content, education, formality, indicator, knowledge control, structure, text, written work, искусственный интеллект, контроль знаний, оформление, оценивание, письменная работа, показатель, содержание, структура, текст},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
В статье предлагается подход к интеллектуализации проверки и оценивания текстов письменных контрольных заданий студентам. Отмечается, что контроль знаний представляет собой вид деятельности преподавателя и студентов, в ходе которого выявляются усвоение студентами учебных материалов и овладение ими требуемыми знаниями и умениями. Письменный индивидуальный контроль знаний включает выполнение студентами контрольных заданий - письменных работ. В статье систематизировано описываются виды возможных проверок текстов, объекты проверки, возможные методы интеллектуальной реализации. Кратко обсуждаются содержание и результат проверок. Указываются особенности предлагаемого подхода, границы его применения. Подход к автоматизации проверки и оценивания текстов письменных контрольных заданий с использованием методов искусственного интеллекта, описанный в статье, представляется перспективным направлением в совершенствовании образовательных цифровых технологий. Этот подход может стать основой для разработки соответствующих программных приложений, доступных преподавателям, экспертам, всем заинтересованным пользователям. Тем самым увеличивается степень оснащения учебного процесса интеллектуальными средствами, помогающими преподавателям и способствующими повышению качества обучения в целом.
Approach to the Intellectualization Evaluating of Works Text Written by Students
The article suggests an approach to the intellectualization of evaluation of works text written by students. Knowledge control is a teacher and students activity type during which students' assimilation of educational materials and their mastery of the required knowledge and skills are revealed. Individual written control of knowledge includes the control tasks performance by students, i .e. written works. The article systematically describes the possible text types, verification objects, possible methods of intellectual implementation. The content and result of the checks are briefly discussed. The features of the proposed approach and the limits of its application are indicated. The approach to automating the verification and evaluation of the works text that use artificial intelligence methods described in the article seems to be a promising direction in improving educational digital technologies. This approach can become the basis for the development of appropriate software applications available to teachers, experts, and all interested users. This increases the degree of equipping the educational process with intellectual tools that help teachers and contribute to improving the education quality in general.
Approach to the Intellectualization Evaluating of Works Text Written by Students
The article suggests an approach to the intellectualization of evaluation of works text written by students. Knowledge control is a teacher and students activity type during which students' assimilation of educational materials and their mastery of the required knowledge and skills are revealed. Individual written control of knowledge includes the control tasks performance by students, i .e. written works. The article systematically describes the possible text types, verification objects, possible methods of intellectual implementation. The content and result of the checks are briefly discussed. The features of the proposed approach and the limits of its application are indicated. The approach to automating the verification and evaluation of the works text that use artificial intelligence methods described in the article seems to be a promising direction in improving educational digital technologies. This approach can become the basis for the development of appropriate software applications available to teachers, experts, and all interested users. This increases the degree of equipping the educational process with intellectual tools that help teachers and contribute to improving the education quality in general.
4.
Иванов В.К., Виноградова Н.В.
Современные методы автоматизированного извлечения ключевых слов из текста Статья в журнале
Опубликовано в: Информационные ресурсы России, № 4, С. 13-18, 2016, ISSN: 0204-3653.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: data centre, keyword, method, relevance, search, selection, semantics, spectral, statistical, text, word-combination, выделение, гибридный, ключевое слово, лингвистика, метод, поиск, релевантность, семантика, словосочетание, спектральный, статистический, текст
@article{nokey,
title = {Современные методы автоматизированного извлечения ключевых слов из текста},
author = {Иванов В.К. and Виноградова Н.В.},
editor = {ключевое слово, метод, выделение, текст, семантика, гибридный, лингвистика, словосочетание, спектральный, статистический, поиск, релевантность, keyword, method, selection, text, semantics, hybrid, linguistics, word-combination, spectral, statistical, search, relevance, data centre},
url = {https://disk.yandex.ru/i/Zi2TSkY7hI89uA},
issn = {0204-3653},
year = {2016},
date = {2016-12-31},
urldate = {2016-12-31},
journal = {Информационные ресурсы России},
number = {4},
pages = {13-18},
publisher = {Москва},
abstract = {Cтатья посвящена актуальной на сегодняшний день проблеме – методам автоматизированного извлечения ключевых слов из текста. В статье представлен аналитический обзор материалов по этой тематике. Особенностью обзора является широкое использование для анализа работ российских авторов, изданных за последнее время, что должно показать текущий уровень отечественных исследований и помочь определить потенциальные точки их дальнейшего развития. В статье классифицированы основные методы автоматизированного извлечения ключевых слов, выделены их особенности, определены применимость, описаны достоинства и недостатки. Дается систематизированный обзор исследований и разработок, основанных на лингвистических, статистических, спектральных и гибридных методах. Статья может быть полезна разработчикам информационно-поисковых систем, специалистам в области оптимизации поисковых процедур, исследователям технологий информационного поиска, патентоведам, работникам библиотечной сферы.
Vinogradova N.V., Ivanov V.K. Modern methods of automated extraction of keywords from text
The article is devoted to the up to date problem, namely the methods of automated extraction of keywords from a text. The article presents the analytical review on the problem. The speciality of a review is a wide range of works by Russian authors published lately that can indicate the current level of home investigations and help to define the further development potentials. The authors made an effort to classify the basic methods of the automated extraction of keywords, to emphasize their features, to define their potential for use, to specify strengths and shortcomings. The systemization review of the R&D based on linguistic, statistical, spectral and hybrid methods is conducted. The article may be beneficial to the information storage and retrieval system developers, experts in search procedure optimization, explorers of information search technologies, patent specialists, workers of libraries.},
keywords = {data centre, keyword, method, relevance, search, selection, semantics, spectral, statistical, text, word-combination, выделение, гибридный, ключевое слово, лингвистика, метод, поиск, релевантность, семантика, словосочетание, спектральный, статистический, текст},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
Cтатья посвящена актуальной на сегодняшний день проблеме – методам автоматизированного извлечения ключевых слов из текста. В статье представлен аналитический обзор материалов по этой тематике. Особенностью обзора является широкое использование для анализа работ российских авторов, изданных за последнее время, что должно показать текущий уровень отечественных исследований и помочь определить потенциальные точки их дальнейшего развития. В статье классифицированы основные методы автоматизированного извлечения ключевых слов, выделены их особенности, определены применимость, описаны достоинства и недостатки. Дается систематизированный обзор исследований и разработок, основанных на лингвистических, статистических, спектральных и гибридных методах. Статья может быть полезна разработчикам информационно-поисковых систем, специалистам в области оптимизации поисковых процедур, исследователям технологий информационного поиска, патентоведам, работникам библиотечной сферы.
Vinogradova N.V., Ivanov V.K. Modern methods of automated extraction of keywords from text
The article is devoted to the up to date problem, namely the methods of automated extraction of keywords from a text. The article presents the analytical review on the problem. The speciality of a review is a wide range of works by Russian authors published lately that can indicate the current level of home investigations and help to define the further development potentials. The authors made an effort to classify the basic methods of the automated extraction of keywords, to emphasize their features, to define their potential for use, to specify strengths and shortcomings. The systemization review of the R&D based on linguistic, statistical, spectral and hybrid methods is conducted. The article may be beneficial to the information storage and retrieval system developers, experts in search procedure optimization, explorers of information search technologies, patent specialists, workers of libraries.
Vinogradova N.V., Ivanov V.K. Modern methods of automated extraction of keywords from text
The article is devoted to the up to date problem, namely the methods of automated extraction of keywords from a text. The article presents the analytical review on the problem. The speciality of a review is a wide range of works by Russian authors published lately that can indicate the current level of home investigations and help to define the further development potentials. The authors made an effort to classify the basic methods of the automated extraction of keywords, to emphasize their features, to define their potential for use, to specify strengths and shortcomings. The systemization review of the R&D based on linguistic, statistical, spectral and hybrid methods is conducted. The article may be beneficial to the information storage and retrieval system developers, experts in search procedure optimization, explorers of information search technologies, patent specialists, workers of libraries.
5.
Иванов В.К., Миронов В.И.
Особенности анализа сходства документов в различных контекстах заимствования при подготовке текстовых материалов Статья в сборнике
Опубликовано в: Оценка качества высшего профессионального образования с учетом требований ФГОС и профессиональных стандартов : материалы докладов заоч. науч.-практ. конференции. - Тверь, 2013, С. 19-26, Тверь: ТвГТУ, 2013, (Иванов В.К., Миронов В.И. Особенности анализа сходства документов в различных контекстах заимствования при подготовке текстовых материалов // Оценка качества высшего профессионального образования с учетом требований ФГОС и профессиональных стандартов : материалы докладов заоч. науч.-практ. конференции. - Тверь, 2013. - С. 19-26.).
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: data centre, education, fSimilarity, документ, заимствование, плагиат, сходство, текст, учебная работа
@inproceedings{112_1b559897-ecd0-451a-ba56-0c852faef109,
title = {Особенности анализа сходства документов в различных контекстах заимствования при подготовке текстовых материалов},
author = {Иванов В.К. and Миронов В.И.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/XKKgmlv6Z8Q1ew},
year = {2013},
date = {2013-12-30},
urldate = {2025-01-24},
booktitle = {Оценка качества высшего профессионального образования с учетом требований ФГОС и профессиональных стандартов : материалы докладов заоч. науч.-практ. конференции. - Тверь, 2013},
pages = {19-26},
publisher = {Тверь: ТвГТУ},
abstract = {<p>Плагиат (от лат. plagio - похищаю) – это умышленное присвоение авторства на чужое произведение литературы, науки, искусства, изобретение или</p><p>рационализаторское предложение (полностью или частично). В этом и в других похожих определениях так или иначе основное значение придается присвоению авторства материала. Постоянно и довольно часто поднимается вопрос о противодействии плагиату и плагиаторам в научных публикациях и квалификационных работах. В целом считается, что наличие признаков плагиата, незаконных или неправильно оформленных заимствований контента негативно сказывается на качестве публикуемых научных, учебных, художественных и других материалов.</p><p>В настоящей статье мы попытались сформулировать собственное видение этой проблемы применительно к образовательным технологиям, а точнее – к заимствованиям в студенческих работах и обеспечению их уникальности. В частности, рассматриваются основные контексты заимствования материалов или их частей: типология работ, объекты авторских прав, методологический аспект, среда студенческого коллектива. Также в статье кратко описывается инструментарий, используемый авторами для предотвращения подобных нежелательных явлений, и подводятся некоторые предварительные итоги его применения.</p>},
note = {Иванов В.К., Миронов В.И. Особенности анализа сходства документов в различных контекстах заимствования при подготовке текстовых материалов // Оценка качества высшего профессионального образования с учетом требований ФГОС и профессиональных стандартов : материалы докладов заоч. науч.-практ. конференции. - Тверь, 2013. - С. 19-26.},
keywords = {data centre, education, fSimilarity, документ, заимствование, плагиат, сходство, текст, учебная работа},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
<p>Плагиат (от лат. plagio - похищаю) – это умышленное присвоение авторства на чужое произведение литературы, науки, искусства, изобретение или</p><p>рационализаторское предложение (полностью или частично). В этом и в других похожих определениях так или иначе основное значение придается присвоению авторства материала. Постоянно и довольно часто поднимается вопрос о противодействии плагиату и плагиаторам в научных публикациях и квалификационных работах. В целом считается, что наличие признаков плагиата, незаконных или неправильно оформленных заимствований контента негативно сказывается на качестве публикуемых научных, учебных, художественных и других материалов.</p><p>В настоящей статье мы попытались сформулировать собственное видение этой проблемы применительно к образовательным технологиям, а точнее – к заимствованиям в студенческих работах и обеспечению их уникальности. В частности, рассматриваются основные контексты заимствования материалов или их частей: типология работ, объекты авторских прав, методологический аспект, среда студенческого коллектива. Также в статье кратко описывается инструментарий, используемый авторами для предотвращения подобных нежелательных явлений, и подводятся некоторые предварительные итоги его применения.</p>
6.
Иванов В.К.
Основные шаги генетического алгоритма фильтрации результатов тематического поиска документов Статья в журнале
Опубликовано в: Инновации в науке, № 25, С. 8-15, 2013, (Иванов В.К. Основные шаги генетического алгоритма фильтрации результатов тематического поиска документов // Инновации в науке. - Новосибирск, 2013. - № 25. - С. 8-15.).
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: crossover, data centre, document, filtering, fitness, fSimilarity, genetic algorithm, mutation, population, query, ranking, relevancy, selection, text, генетический алгоритм, документ, запрос, мутация, поиск, популяция, приспособленность, ранжирование, релевантность, селекция, скрещивание, текст, фильтрация
@article{116_fd15ddc8-0ae3-4679-9d11-8af3e1c8fec0,
title = {Основные шаги генетического алгоритма фильтрации результатов тематического поиска документов},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/gr5TGukMtXsKAg
https://disk.yandex.ru/i/9p9Y3AD-w68G3g},
year = {2013},
date = {2013-12-30},
urldate = {2025-01-25},
journal = {Инновации в науке},
number = {25},
pages = {8-15},
publisher = {Новосибирск: СибАК},
abstract = {<p>В статье представлены основные особенности предложенного автором подхода к организации поисковых запросов и фильтрации результатов поиска документов, основанного на использовании идей генетических алгоритмов. Описываются основные шаги модифицированного генетического алгоритма, предлагаются решения, учитывающие специфику поисковых процедур. Обсуждаемый подход является частью исследований проекта интеллектуальной системы информационной поддержки инноваций в науке и образовании.</p><p>The article represents the main features of the proposed approach to organization of search queries and filtering of documents search results. This approach based on the genetic algorithms and describes the main steps of the modified genetic algorithm, proposed solutions, tailored to the search procedures. The considered algorithm is one of the elements of an intelligent system of information support of innovation in science and education.</p><p> </p>},
note = {Иванов В.К. Основные шаги генетического алгоритма фильтрации результатов тематического поиска документов // Инновации в науке. - Новосибирск, 2013. - № 25. - С. 8-15.},
keywords = {crossover, data centre, document, filtering, fitness, fSimilarity, genetic algorithm, mutation, population, query, ranking, relevancy, selection, text, генетический алгоритм, документ, запрос, мутация, поиск, популяция, приспособленность, ранжирование, релевантность, селекция, скрещивание, текст, фильтрация},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
<p>В статье представлены основные особенности предложенного автором подхода к организации поисковых запросов и фильтрации результатов поиска документов, основанного на использовании идей генетических алгоритмов. Описываются основные шаги модифицированного генетического алгоритма, предлагаются решения, учитывающие специфику поисковых процедур. Обсуждаемый подход является частью исследований проекта интеллектуальной системы информационной поддержки инноваций в науке и образовании.</p><p>The article represents the main features of the proposed approach to organization of search queries and filtering of documents search results. This approach based on the genetic algorithms and describes the main steps of the modified genetic algorithm, proposed solutions, tailored to the search procedures. The considered algorithm is one of the elements of an intelligent system of information support of innovation in science and education.</p><p> </p>
Я подготовил и опубликовал довольно много печатных материалов. И, готовя к публикации очередной материал, я каждый раз помнил основное правило — публиковать результаты работы. Не писал текст для того, чтобы написать статью или отчет. Поэтому мне трудно найти свои работу, которая вызывала бы у меня чувство неловкости.
Также отмечу, что писал и сейчас пишу довольно медленно. Для серьезных статей хорошо, если получается одна страница в день. Многократно правлю текст, пытаясь предельно точно передать свою мысль. Не всегда удаётся, но стараюсь. И, как правило, начинаю с плана, в котором фиксирую предполагаемые структуру и содержание текста. Помогает.
Результаты см. выше.