Лексикографічні аспекти оцінювання інтелектуального потенціалу учнів
DOI:
https://doi.org/10.51707/2618-0529-2024-30-03Ключові слова:
лінгвістичні технології, лексикографія, онтологія, багатовимірне оцінювання, семантичне поле, наратив, рейтинг.Анотація
У статті проаналізовано процес застосування лексикографічних моделей та систем для оцінювання рівня інтелектуального розвитку учнів. Детально розглянуто категорію «лексикографія». Лексикографічні моделі та системи розглядаються як понятійна основа освітніх і наукових наративів, які спроможні створювати учні за різними тематичними напрямами. Для оцінювання інтелектуального потенціалу запропоновано метод порівняння лексикографічних моделей, які сформувалися у свідомості учнів у процесі їхньої навчальнопізнавальної діяльності, з лексикографічними системами, що визначають понятійну основу стандартизованих тематичних систем знань. Як стандартизовані тематичні системи знань запропоновано використовувати наукові праці всесвітньо відомих учених. Для цього введено поняття семантичного поля, яке відображає множину концептів, що складають системи тематичних знань у форматі онтології. Завдання порівняння лексикографічних систем зводиться до виявлення рівнів консолідації онтологій. Аргументовано застосування відстані Левенштейна, діаграм Вороного, алгоритму Ллойда, моделювання мови (Language Understanding) з використанням підходу BERT як засобу щодо обчислення рівнів еквівалентності та консолідованості лексикографічних систем наративів учнів та відомих учених. Для обчислення рівнів лексикографічних систем учнів відносно систем тематичних знань відомого вченого та відповідного рейтингу їхнього позиціонування в цій системі знань ученого застосовуються методи багатовимірного оцінювання та ранжування. Наведено приклад обчислення позиціонування лексикографічних систем учнів у семантичному полі всесвітньо відомого кібернетика і математика Віктора Глушкова на основі семантичного аналізу учнівських наукових робіт, що були подані на конкурс у Малу академію наук України, тематичний напрям — кібернетика, математика.
Посилання
Shyrokov, V. A. (2005). Elementy leksykohrafii [Elements of lexicography]. Kyiv : Dovira [in Ukrainian].
Piaget, J. (1951). The Psychology of Intelligence. London : Routledge and Kegan Paul.
Smulson, M. L. (2003). Psykholohiia rozvytku intelektu [Psychology of intelligence development]. Kyiv : Nora-Druk [in Ukrainian].
Shyrokov, V. A. (2004). Fenomenolohiia leksykohrafichnykh system [Phenomenology of lexicographic systems]. Kyiv : Naukova dumka [in Ukrainian].
Charpak, G., Léna, P., & Quéré, Y. (2005). Children and science / Edit. Odile Jacob [in French].
Kalytych, H. I. (2008). Konsolidatsiia informatsii, znan i mudrosti yak proektuvannia i osnova harmoniinoho postupu Ukrainy [Consolidation of information, knowledge and wisdom as design and basis of harmonious progress of Ukraine]. NTI, 1, 51 [in Ukrainian].
Jardine, D. A. (Ed.). (1977). The ANSI/SPARC DBMS Model : Proceedings of the Second SHARE Working. Canada, Montreal : North-Holland Pub. Co.
Rydeheard, D. E., & Burstall, R. M. (1988). Computational Category Theory. New York : Prentice Hall.
Cannataro, M., & Talia, D. (2004). Semantics and knowledge grids: building the next-generation grid. IEEE Intelligent Systems and Their Applications, 19 (1), 56–63.
Levenshtein, V. I. (1966). Binary codes capable of correcting deletions, insertions, and reversals. Reports of the USSR Academy of Sciences Soviet Physics Doklady, 10 (8), 707–710.
Voronoi, G. F. (1908). New applications of continuous parameters to the theory of quadratic forms. Journal für die reine und angewandte Mathematik, 134, 198–287 [in French].
Lloyd, S. (1982). Least squares quantization in PCM. IEEE Transactions on Information Theory, 28, 2, 129–137.
Clark, K., Khandelwal, U., Levy, O., & Manning, C. D. (2019). What Does BERT Look at? An Analysis of BERT’s Attention. Analyzing and Interpreting Neural Networks for NLP : Proceedings of the 2019 ACL Workshop BlackboxNLP. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics. (Pр. 276– 286). arXiv:1906.04341. DOI: 10.18653/v1/w19-4828.
Saaty, T. L. (2001). Decision Making with Dependence and Feedback. The Analytic Network Process. Pittsburgh, Pennsylvania : RWS Publications.
Pluta, W. (1979). Methods of multivariate comparative analysis in modeling of infomwcj i economic of industrial combine. Wroclaw [in Polish].
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Наукові записки Малої академії наук України
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.