關於這本電子書
В статье с помощью методов многомерного статистического анализа (кластерный и факторный анализы, методы корреляционных плеяд и вроцлавской таксономии, многомерное шкалирование) изучены информационные характеристики учебного текста по философии и экономической теории для высшей школы. В частности, выделены группы близких параметров текста и на основе информационной меры Кульбака отобраны признаки, которые обладают наибольшей информативностью среди признаков своей группы.С помощью дискриминантного анализа выделены основные признаки, влияющие на усвоение учебного текста (средняя длина абзаца в словах, средняя длина абзаца в буквах, процент слов длиной 11 букв и больше, процент слов длиной 13 букв и больше), вычислены дискриминантные функции, на основе которых появляется возможность отнести каждый объект (текст), в том числе и неизвестный, к одной из известных групп (легкий-трудный). Полученные расчёты будут использованы для создания программного обеспечения, автоматизирующего оценку понятности (читабельности) учебного материала для высшей школы.
為這本電子書評分
請分享你的寶貴意見。
閱讀資訊
智能手機和平板電腦
手提電腦和電腦
你可以使用電腦的網絡瀏覽器聆聽在 Google Play 上購買的有聲書。
電子書閱讀器及其他裝置
如要在 Kobo 等電子墨水裝置上閱覽書籍，你需要下載檔案並傳輸到你的裝置。請按照說明中心的詳細指示，將檔案傳輸到支援的電子書閱讀器。
