THE DIDACTIC COMPLEXITY ASSESSMENT OF EDUCATIONAL TEXTS ON BIOMECHANICS

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The purpose of the study is to develop a method for assessing the didactic complexity of educational texts on biomechanics, based on the consideration of their structural and semantic features, and to test it in practice.
Research methods include the analysis of scientific and methodological literature, the creation of a computer program in ABCPascal, content analysis of educational texts using computer programs, and the use of online resources to measure text parameters.
Research results. The problem of assessing the didactic complexity of texts on biomechanics has been analyzed, which can be found as a product of their structural and semantic complexities. A method has been proposed that involves verbal coding of formulas and illustrations, followed by the application of a computer program that identifies scientific terms and summarizes their complexities. An assessment of didactic complexity, volume, and information compression coefficient has been conducted on five text fragments containing formulas and illustrations.
Conclusions. The developed method has scientific novelty and practical significance: the results of its application allow for the comparison of various elements of educational material based on didactic complexity, which is important for the creation of textbooks and educational-methodological aids in biomechanics, for the development of new tests, and for the assessment of student responses.

About the authors

Robert Valer'evich Mayer

docent, doctor of pedagogical sciences

References

  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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).