Введение 4
ГЛАВА I. ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ ОБЗОР 6
1.1 Текст как временной ряд 6
1.2 Опектральный подход к анализу текстов 6
1.2.1 Расчет матриц вероятностей 6
1.2.2 Связь операторов трансляций с 1-ПФР и 2-ПФР 8
1.2.3 Собственные значения и собственные векторы преобразования
(матрицы) 9
1.2.4 Спектральные пятна 9
1.3 Статистические характеристики двумерной случайной величины 12
1.3.1 Моменты 1, 2 порядков 12
1.3.2 Показатели формы распределения случайной величины (моменты 3, 4
порядков) 13
ГЛАВА II. ОРИГИНАЛЬНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ 16
11.1 Существующие математические инструменты для описания морфологии 16
11.1.1 Перечень математических характеристик формы дискретного 20-
распределения 16
11.1.2 Дискретное преобразование Фурье 19
11.2 Морфологические характеристики самого спектрального портрета 22
11.3.2 Анализ спектральных портретов, полученных для различных учебников
физики 27
II.3.4 Анализ спектральных портретов, имеющих различную жанровую принадлежность 27
11.3.4 Анализ спектральных портретов различных литературных фрагментов
одного и того же автора в различном возрасте 40
11.3.5 Анализ спектральных портретов одного и того же литературного
произведения в различных переводах 42
11.3.6 Анализ спектральных портретов дневников людей с психическими
заболеваниями и девиантным поведением 44
Глава III. Разработка цикла научно-практических занятий для школьников 10-11 профильных классов 47
111.1 Методическое введение 48
111.1.1 Нормативное планирование 48
111.1.2 Особенности профильного обучения 49
111.2 Описание цикла 51
111.3 Перечень разработанных методических материалов 53
111.4 Психологические инструменты развития познавательных интересов.... 54
111.5 Поурочное планирование 55
111.6 Конспекты уроков 57
111.7 Дидактические материалы к проведению занятий 66
111.8 Результаты педагогических экспериментов 75
Заключение 82
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
Объект исследования: литературный текст как случайный процесс.
Предмет исследования: морфология спектральных портретов литературных текстов.
Цель: разработать систему математических инструментов для характеристики форм спектральных портретов литературных текстов и систему средств популяризации этих идей в среде старших школьников.
Задачи
1. Изучить современные средства описания морфологии дискретных распределений.
2. Разработать адекватный математический инструментарий для описания морфологии спектральных портретов.
3. Изучить возможности морфологических характеристик для классификации литературных текстов.
4. Разработать систему научно-практических занятий для ознакомления школьников с данной научной проблемой и развития их познавательных интересов.
Актуальность
Идентификация текстов с помощью анализа их спектральных портретов, с одной стороны, является новым и малоизученным направлением современной науки, с другой - наиболее перспективным и точным методом идентификации [14]. Сама идея изучения и описания морфологии спектрального портрета с целью идентификации текста является новой, предлагается авторами впервые. Само слово морфология, как описание формы, в точных науках встречается исключительно редко. Поэтому математический аппарат описания морфологии структур не развит, нет устоявшихся подходов и методов, поскольку нет соответствующего прикладного запроса. В этой связи исследование морфологии спектрального портрета представляется актуальным. И первое, на чем фокусируется наше исследование - это поиск адекватных математических инструментов описания формы спектрального портрета.
Структура работы: Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений.
Результаты и выводы:
1. Предложен и классифицирован набор характерных морфологических признаков спектрального портрета литературного текста
2. Разработана система математических инструментов для описания морфологии спектрального портрета.
3. Разработан адаптированный цикл занятий для ознакомления учащихся профильных классов с темой исследования.
4. Замечено, что единство морфологии в родственных фрагментах имеется; ранжированные по степени убывания этого сходства выявленные нами типы фрагментов выглядят так:
• разные переводы одного и того же фрагмента (В.Гюго «Собор Парижской Богоматери») - I место (степень сходства по евклидовой норме порядка и более 98%)
• разные рассказы одного и того же автора (И.С.Тургенев «Записки охотника») - II место (степень сходства по евклидовой норме - также порядка 98%)
• тексты одной эпохи (И.С.Тургенев, Л.Н. Толстой) - III место
5. Выявлено, что художественные тексты (сказки, рассказы, романы и т.д.) на спектральном портрете Р/у(2) всегда имеют отстоящее от центрального пятна действительное положительное собственное значение порядка 0.17-0.3, причем самое большое значение отмечается для сказок, в то время, как нехудожественные тексты (учебники, научная литература, техническая, бухгалтерия) его не имеют. Предложено рабочее название для этого собственного значения и связанного с ним собственного вектора - «художественный».
6. Предложена простая схема для описания психологического механизма развития познавательных интересов, перечислены используемые для этой цели в рамках ВКР приемы, соотнесенные с типами мотивации.
7. Путем педагогического эксперимента установлено, что в результате освоения разработанного курса познавательные интересы учащихся к науке повысились.
8. Материалы исследования опубликованы в научной периодике.
Апробация работы:
Работа была представлена на конференции «Молодежь и наука XXI века» и в проекте «Стажер-исследователь КГПУ им. В.П.Астафьева», опубликована в сборнике материалов конференции «Молодежь и наука - 2020» [19].
