ОЦЕНКА ДИДАКТИЧЕСКОЙ СЛОЖНОСТИ УЧЕБНЫХ ТЕКСТОВ ПО БИОМЕХАНИКЕ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель исследования – разработка метода оценки дидактической сложности учебных текстов по биомеханике, основанного на учете их структурных и семантических особенностей, и его апробации на практике.
Методы исследования: анализ научной и методической литературы, создание компьютерной программы на ABCPascal, контент-анализ учебных текстов с помощью компьютерных программ, использование онлайн-ресурсов для измерения параметров текстов.
Результаты исследования. Проанализирована проблема оценки дидактической сложности текстов по биомеханике, которая может быть найдена как произведение их структурной и семантической сложностей. Предложен метод, заключающийся в вербальном кодировании формул и рисунков с последующим применением компьютерной программы, выявляющей научные термины и суммирующей их сложности. Произведена оценка дидактической сложности, объема и коэффициента свернутости информации у пяти текстовых фрагментов, содержащих формулы и рисунки.
Выводы. Разработанный метод имеет научную новизну и практическую значимость: результаты его использования позволяют сравнить различные элементы учебного материала по дидактической сложности, что важно для создания учебников и учебно-методических пособий по биомеханике, для разработки новых тестов и оценивания ответов студентов.

Об авторах

Роберт Валерьевич Майер

Глазовский инженерно-педагогический университет

доцент, доктор педагогических наук

Список литературы

  1. Курысь В. Н. Биомеханика. Познание телесно-двигательного упражнения. Москва : Советский спорт, 2013. 368 с. ISBN 978-5-9718-0629-5. EDN: VRTBSD.
  2. Майер Р. В. Дидактическая сложность учебных текстов и ее оценка : монография. Глазов : ГГПИ, 2020. 149 с. ISBN 978-5-93008-305-7. EDN: WEERPS.
  3. Майер Р. В. Об оценке семантической сложности физических понятий // Педагогическое образование. 2022. Т. 3, № 4. С. 241–247. EDN: LHCOPE.
  4. Аверьянов Л. Я. Контент-анализ : монография. Москва : РГИУ, 2007. 286 с.
  5. Криони Н. К., Никин А. Д., Филиппова А. В. Автоматизированная система анализа сложности учебных текстов // Вестник УГАТУ. Уфа, 2008. Т. 11, № 1 (28). С. 101–107. EDN: JXECAB.
  6. Майер Р. В. Сложность учебных понятий и текстов : монография. Глазов : ГИПУ, 2024. 132 с. ISBN 978-5-93008-418-4. EDN: XWDTOK.
  7. Марчук Ю. Н. Компьютерная лингвистика. Москва : АСТ : Восток-Запад, 2007. 317 с. EDN: VQNRPR.
  8. Чернейко Л. О. Лингвофилософский анализ абстрактного имени : монография. 2-е изд. Москва : ЛИБРОКОМ, 2010. 272 с.
  9. Davis B., Sumara D. Complexity and Education: Inquiries Into Learning, Teaching, and Research. Mahwah, New Jersey, London, 2006. 201 p.
  10. White M. D., Marsh E. E. Content analysis: A flexible methodology. doi: 10.1353/lib.2006.0053 // Library trends. 2006. Vol. 55. № 1. pp. 22–45.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».