С. 40-45.

Одной из тенденций развития электронного обучения является внедрение интерактивных обучающих систем. Взаимодействие обучаемого с интерактивной обучаемой системой порождает огромный массив данных, который может быть использован для корректировки учебного процесса. Для решения этой задачи могут использоваться методы Educational Data Mining. Educational Data Mining (EDM) является молодой междисциплинарной наукой, которая занимается разработкой методов для исследования данных, возникающих в образовательном контексте. Educational Data Mining использует как стандартные методы Data Mining, такие как кластеризация, классификация, регрессия, корреляция, визуализации и др., так и ряд специфичных, например, из области психометрики. В статье дается обзор методов Educational Data Mining, применительно к анализу потока данных, порождаемого при взаимодействии пользователя с инструментальными средами, лежащими в основе научных игр образовательного назначения. С. 26-32.

One of tendencies of development of electronic training is introduction of interactive training systems. Interaction of the trainee with interactive trained system generates a huge data file which can be used for correction of educational process. For the solution of this task the Educational Data mining methods can be used. Educational Data Mining (EDM) is young interdisciplinary science which is engaged in development of methods for research of the data arising in an educational context. Educational Data Mining uses both the standard Data mining methods, such as a clustering, classification, regression, correlation, visualization, etc., and a row specific, for example, from psychometrics area. The article contain review of the Educational Data mining methods for analysis of the data flow generated at interaction of the user with scientific games.

В этом сюжете мы познакомимся с двумя алгоритмами: один из них решает задачу оптимального разбиения на пары элементов двух различных множеств, некоторым образом связанных между собой, например, распределение имеющихся подарков так, чтобы они удовлетворили пожелания максимального числа одариваемых ими. Второй алгоритм решает аналогичную задачу в условиях, когда каждый подарок имеет разное значение для разных людей, и эта значимость оценивается числом. Алгоритм максимизирует суммарное значение подарков для одариваемых ими людей при условии, что каждый получает не более одного подарка. С. 42-51.

С. 55-58.

Статья знакомит читателя с тремя важными идеями информатики:
1) простые сортировки;
2) метод раскраски вершин для обнаружение циклов в графе;
3) ещё один жадный алгоритм построения минимального остовного дерева.
С. 36-41.