Academic literature on the topic 'Реферативна інформація'

Розглянуто питання активізації формування реферативних ресурсів, зокрема з питань освіти й виховання в початковій школі. Подано результати аналізу реферування наукових праць з питань освіти й виховання в початковій школі у загальнодержавній реферативній базі даних «Україніка наукова». Означено тенденції розвитку початкової освіти і виховання в зазначеній базі даних. Виявлено реферативну інформацію щодо найактивніше досліджуваних тем у цій сфері й інтенсивність їх відображення. Висвітлено результати моніторингу серед авторефератів дисертацій та книжкових видань з питань освіти й виховання в початковій школі, проведеного на основі загальнодержавної реферативної бази даних «Україніка наукова».

Висвітлено результати аналізу потоку наукових публікацій з питань дошкільної освіти і виховання в загальнодержавній реферативній БД «Україніка наукова» за 1998–2012 роки з використанням бібліометричного методу. Означено тенденції розвитку дошкільної освіти і виховання в означеній базі даних. Виявлено реферативну інформацію не тільки щодо найактивніше досліджуваних тем і лакун у цій сфері й інтенсивності їх відображення в окремі роки, а й наукові установи та вищі навчальні заклади, які є лідерами у науковій діяльності з актуальних питань реформування дошкільної освіти і виховання. Наголошено на важливості відображення результатів наукових досліджень у реферативній БД «Україніка наукова».

Проаналізовано масив авторефератів дисертацій з питань загальної середньої освіти і виховання; розглянуто динаміку досліджуваних об’єктів за видовими, тематичними, хронологічними та географічними ознаками за 1998–2012 рр. (за матеріалами реферативної бази даних «Україніка наукова»). Досліджено реферативну інформацію щодо захисту дисертацій на здобуття наукових ступенів кандидата і доктора наук за такими критеріями: належність до певної наукової галузі, наукова спеціальність, місце захисту. Обґрунтовано тезу щодо наявності кореляційних зв’язків показників кількості авторефератів дисертацій і регіональної належності публікацій, які в більшості випадків були підготовлені у великих адміністративних, наукових і культурних центрах України. Наведено кількісні характеристики досліджуваних інформаційних ресурсів, зокрема згруповано й охарактеризовано науково-дослідні установи НАПН і МОН України за кількістю авторефератів, встановлено взаємозв’язки між хронологічними і географічними ознаками досліджуваних об’єктів. Спрогнозовано перспективи подальших наукових розвідок.

Стаття актуалізує проблему відкритості, доступності, зручності у використанні довідкової інформації якісних наукових джерел, контент яких є авторитетним, релевантним і, водночас, поданим у невеликих обсягах. Саме таким має бути змістове наповнення сучасних енциклопедичних ресурсів, які ми розглядаємо з позицій е-інфраструктур, що можуть сприяти розвитку будь-якої наукової галузі та навчальної дисципліни. Для досягнення мети авторами здійснено розширений пошук наукового контенту енциклопедичної тематики у найбільш авторитетних наукометричних і реферативних базах даних, що здійснюють добір якісного наукового контенту, а саме: Web of Science, Scopus, Google Scholar, Open Ukrainian Citation Index, Российский индекс научного цитирования, ScienceDirect, Directory of Open Access Journals, ERIH PLUS. Результати пошуку проаналізовано, систематизовано за різними критеріями (рік публікації, тип документу, країна і регіон, мова оригінального тексту, галузь науки, видавець) та узагальнено. Представлено висновки щодо наявності наукової літератури з питань енциклопедистики у міжнародних базах даних та ступінь висвітлення цього напряму наукових розвідок. Стаття містить короткий опис 12 найавторитетніших наукометричних і реферативних баз даних, авторами зроблено акцент на аналітично-пошуковому функціоналі відповідних платформ. У статті подано ретельно деталізовану методику створення пошукових запитів та особливості кількісного аналізу даних. Результати систематизовано, подано в таблицях і графічно візуалізовано. Здійснено конкретизацію відомостей щодо електронних енциклопедій. Перспективами подальших досліджень є контент-аналіз публікацій щодо визначеної тематики у наукометричних і реферативних базах даних. Обґрунтовано звуження кола здійснення пошуку запитів до трьох баз (WoS, Scopus, OUCI) та Derwent Innovations Index. що дають найбільше охоплення джерел та мають зручний функціонал щодо ранжування за цитуванням. Також обґрунтовано обмеження для контент-аналізу наступних пошукових запитів щодо «online encyclopedia» у наукових періодичних виданнях та патентних базах.

В даній роботі розглянуто методики використання наукометричних даних для дослідження наукової діяльності викладачів закладу вищої освіти на основі інформації, взятої з відкритих бібліографічних та реферативних баз даних Google Scholar та Scopus, дослідження профілів викладачів та виявлення публікацій, що були асоційовані з викладачем помилково. Пропонується огляд існуючих алгоритмів визначення помилково доданих публікацій в профіль Google Scholar. Представлений аналіз існуючих досліджень, їх переваг та недоліків у рамках поставленої задачі, виділена проблематика, не розкрита у попередніх публікаціях. Наведений алгоритм з визначення помилкових публікацій, заснований на пошуку автора та співавтора. Описано недоліки такого підходу та плани на подальше дослідження для зменшення кількості помилкових результатів та пришвидшення часу роботи аналізатора.

Представлено інформацію про виконання у 2020 р. Програми спільної діяльності Національної академії наук України та Національної академії педагогічних наук України на 2020-2022 роки. За Програмою здійснювалися погодження фундаментальних наукових досліджень НАПН України; розроблення психологічного супроводу освітньої й інших сфер діяльності; співпраця з Національним центром «Мала академія наук України»; обґрунтування методологічних засад з питань професійного (професійно-технічного) розвитку; підготовка та підвищення кваліфікації оперативно-диспетчерського персоналу в енергетичній галузі; розвиток позашкільної освіти; підготовка наукових і навчальних видань; поповнення галузевого сегменту загальнодержавної реферативної бази даних «Україніка наукова» та УРЖ «Джерело»; проведення спільних науково-практичних масових заходів, зокрема у межах XVI Всеукраїнського фестивалю науки, тощо. Окреслено питання, що потребують подальшого вирішення в рамках спільної діяльності.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2017. Мета дисертаційного дослідження – підвищення ефективності процесу ідентифікації знань у наукометричних системах за рахунок побудови моделей і методів інтелектуального аналізу слабоформалізованих даних. Основні результати: уперше розроблено логіко-лінгвістичну модель визначення семантично зв'язних фрагментів слабоформалізованої реферативної інформації, яка заснована на використанні алгебро-предикатних операцій, що дозволяє ефективно ідентифікувати знання у реферативній інформації. Удосконалено метод формалізації смислових відношень сутностей, який базується на використанні міри смислової близькості та відрізняється застосуванням інтелектуального аналізу при виявленні класів еквівалентності та толерантності, що дозволяє визначити неявно виражені відношення близькості й відношення таксономії. Отримав по-дальший розвиток метод компараторної ідентифікації, який використано для класифікації смислових фрагментів рефератів у наукометричних системах що дозволяє виділити єдині інформаційні простори наукової взаємодії авторів за рахунок моделювання функцій інтелекту з розуміння та класифікації смислу. Удосконалено інформаційну технологію ідентифікації знань у наукометричних системах, яка дозволяє за рахунок визначення імпліцитних зв'язків між рефератами наукометричних систем динамічно виявляти спільні фронти наукових досліджень. Результати дослідження знайшли практичне застосування у системах обробки анотацій та рефератів. Використання розроблених у роботі моделей і методів дозволило підвищити ефективність процесу ідентифікації знань у слабоформалізованій реферативній інформації за рахунок підвищення значень коефіцієнтів повноти й точності видачі близької за смислом інформації.
Thesis for a candidate degree in technical sciences, speciality 05.13.06 – Information Technologies. – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute". – Kharkiv, 2017. The objective of the thesis is to increase the effectiveness of knowledge identi-fication in scientometric systems by designing the models and methods of intelligent analysis of weakly formalized data. The main results are as follows. The current state of the knowledge identification problem in scientometric systems has been analysed. Existing methods for the intelligent analysis of weakly formalized data have been systematized. Thus the basic requirements for designing the information technology of knowledge identification have been formulated. Using the finite predicate algebra in the information and logical models of knowledge identification in Ukrainian and English abstract data of scientometric systems has been proved. The logical-linguistic model of semantically connected fragments identification in weakly formalized abstract information has been developed. The model is based on the use of algebraic-predicate operations that allows effectively extracting knowledge from abstract information. The method for the formalization of semantic relations between entities has been improved. The method is based on the use of the semantic similarity measure and intelligent analysis for the identification of equivalence and tolerance classes that allows defining implicit relations of similarity and relations of taxonomy. The method for comparator identification has got the further development. This method is used to classify abstract fragments in scientometric systems that allows determining common information spaces of scientific interaction by modelling intel-ligence functions of understanding and classification of sense. The information technology of knowledge identification in scientometric systems has been improved. The technology allows identifying common research fronts by defining dynamically implicit connections between abstracts of scientometric systems. The research results have been implemented in the systems of summaries and abstracts processing. Using the developed information technology improves the effectiveness of knowledge identification in weakly formalized data by increasing the average values of the precision and recall measures of semantic similarity of text information. The practical results can be used in information retrieval, expert, and information-analytical general-purpose systems for the formation of electronic catalogues of semantically connected texts in scientometric, library, and abstract systems.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2017. Мета дисертаційного дослідження – підвищення ефективності процесу ідентифікації знань у наукометричних системах за рахунок побудови моделей і методів інтелектуального аналізу слабоформалізованих даних. Основні результати: уперше розроблено логіко-лінгвістичну модель визначення семантично зв'язних фрагментів слабоформалізованої реферативної інформації, яка заснована на використанні алгебро-предикатних операцій, що дозволяє ефективно ідентифікувати знання у реферативній інформації. Удосконалено метод формалізації смислових відношень сутностей, який базується на використанні міри смислової близькості та відрізняється застосуванням інтелектуального аналізу при виявленні класів еквівалентності та толерантності, що дозволяє визначити неявно виражені відношення близькості й відношення таксономії. Отримав по-дальший розвиток метод компараторної ідентифікації, який використано для класифікації смислових фрагментів рефератів у наукометричних системах що дозволяє виділити єдині інформаційні простори наукової взаємодії авторів за рахунок моделювання функцій інтелекту з розуміння та класифікації смислу. Удосконалено інформаційну технологію ідентифікації знань у наукометричних системах, яка дозволяє за рахунок визначення імпліцитних зв'язків між рефератами наукометричних систем динамічно виявляти спільні фронти наукових досліджень. Результати дослідження знайшли практичне застосування у системах обробки анотацій та рефератів. Використання розроблених у роботі моделей і методів дозволило підвищити ефективність процесу ідентифікації знань у слабоформалізованій реферативній інформації за рахунок підвищення значень коефіцієнтів повноти й точності видачі близької за смислом інформації.
Thesis for a candidate degree in technical sciences, speciality 05.13.06 – Information Technologies. – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute". – Kharkiv, 2017. The objective of the thesis is to increase the effectiveness of knowledge identi-fication in scientometric systems by designing the models and methods of intelligent analysis of weakly formalized data. The main results are as follows. The current state of the knowledge identification problem in scientometric systems has been analysed. Existing methods for the intelligent analysis of weakly formalized data have been systematized. Thus the basic requirements for designing the information technology of knowledge identification have been formulated. Using the finite predicate algebra in the information and logical models of knowledge identification in Ukrainian and English abstract data of scientometric systems has been proved. The logical-linguistic model of semantically connected fragments identification in weakly formalized abstract information has been developed. The model is based on the use of algebraic-predicate operations that allows effectively extracting knowledge from abstract information. The method for the formalization of semantic relations between entities has been improved. The method is based on the use of the semantic similarity measure and intelligent analysis for the identification of equivalence and tolerance classes that allows defining implicit relations of similarity and relations of taxonomy. The method for comparator identification has got the further development. This method is used to classify abstract fragments in scientometric systems that allows determining common information spaces of scientific interaction by modelling intel-ligence functions of understanding and classification of sense. The information technology of knowledge identification in scientometric systems has been improved. The technology allows identifying common research fronts by defining dynamically implicit connections between abstracts of scientometric systems. The research results have been implemented in the systems of summaries and abstracts processing. Using the developed information technology improves the effectiveness of knowledge identification in weakly formalized data by increasing the average values of the precision and recall measures of semantic similarity of text information. The practical results can be used in information retrieval, expert, and information-analytical general-purpose systems for the formation of electronic catalogues of semantically connected texts in scientometric, library, and abstract systems.