доктор педагогических наук;
doctor of pedagogical sciences;
Статья посвящена проблеме изучения семантического пространства научных концептов «информатика», «кибернетика», «робототехника», «информационно-кибернетическая картина мира», «алгоритмическое мышление» и т.д. Путем анализа ответов нейросети ChatGPT и текстов из Википедии для каждого концепта получен список терминов с указанием количества их использований. С помощью компьютерной программы найдены косинусная мера близости и семантическое расстояние между этими списками, получена матрица близости концептов и осуществлена кластеризация объектов. При этом наиболее близкие концепты (кластеры) объединялись в один кластер, вес которого вычислялся путем суммирования весов составляющих его кластеров. Аналогичными методами изучено семантическое пространство вокруг понятия «информационно-кибернетическое мышление», под которым понимается особый способ объяснения функционирования информационно-кибернетических систем, предполагающий выделение информационных потоков и цепей управления и использование основных идей информатики и кибернетики. Построен граф, вершины которого соответствуют изучаемым концептам, а ребра – связям между ними. Кроме того, выявлены облака понятий, семантически близких к концептам «информатика» и «кибернетика». Полученные результаты характеризуют объективные особенности семантического пространства, которые обусловлены содержанием и методикой преподавания основ информатики и кибернетики. Используемый метод позволяет исследовать семантические пространства других областей знаний.
The article is devoted to the problem of studying the semantic space of the scientific concepts "informatics", "cybernetics", "robotics", "information and cybernetic worldview", "algorithmic thinking", etc. By analyzing the responses of the ChatGPT neural network and texts from Wikipedia, a list of terms with an indication of their number is obtained for each concept. Using a computer program, the cosine measure of proximity and the semantic distance between these lists are found, a matrix of concept proximity is obtained, and clusterization of objects is carried out. At the same time, the closest concepts (clusters) are combined into one cluster, the weight of which is calculated by summing the weights of its constituent clusters. Similar methods have been used to study the semantic space around the concept of "information and cybernet-ic thinking", which is understood as a special way of explaining the functioning of in-formation and cybernetic systems, involving the allocation of information flows and control chains and the use of basic ideas of informatics and cybernetics. A graph is constructed, the vertices of which correspond to the concepts being studied, and the edges correspond to the connections between them. In addition, clouds of concepts semantically close to "informatics" and "cybernetics" is identified. The results obtained characterize the objective features of the semantic space, which are determined by the content and methodology of teaching the basics of informatics and cybernetics. The method used allows us to explore the semantic spaces of other fields of knowledge.