Поле цифровой дидактики - Вклад [ru]

Обсуждение участника:Асадова Хадижа

2026-06-13T18:58:08Z

Асадова Хадижа: /* Аккуратнее с файлами */

== Транспортная система Graphviz ==
Этот граф представляет транспортную систему города, показывая взаимодействие между различными уровнями управления и элементами транспортной инфраструктуры. На федеральном уровне министерство транспорта РФ регулирует и финансирует транспортные проекты и федеральные законы. Региональные органы, такие как транспортные департаменты городов, координируют работу муниципальных управлений, отвечающих за транспорт в городах и районах. Муниципальные органы управляют транспортом на местном уровне, включая такие транспортные средства, как автобусы, троллейбусы и такси. Инфраструктура города включает в себя основные транспортные средства, такие как автобус, троллейбус, метро и т.д., которые обслуживают пассажиров и управляются водителями. Водители транспортных средств взаимодействуют с пассажирами, обеспечивая их перемещение по городу, при этом также учитываются факторы повышения квалификации и трудоустройства водителей. Работодатели, в свою очередь, предоставляют рабочие места водителям, взаимодействуя с транспортными компаниями и органами власти для обеспечения эффективной работы системы.

<graphviz>
digraph transport_system_ru {
rankdir=TB;
size="10,10";
compound=true;
newrank=true;
fontname="Arial";
node [fontname="Arial"];
edge [fontname="Arial", dir="forward", splines=false];

Мэрия [shape=ellipse, style=filled, fillcolor="#74B9FF", fontcolor=white, fontsize=14, label="Мэрия города"];

subgraph cluster_federal {
label="Федеральный уровень";
style=solid;
fillcolor="#A2D9CE";
color="#16A085";

МинТранс [shape=box, fillcolor="#D5F5E3", label="Министерство\nтранспорта РФ"];
Федеральные_законы [shape=box, fillcolor="#D5F5E3", label="Федеральные\nзаконы"];
}

subgraph cluster_regional {
label="Региональные органы\nуправления транспортом";
style=solid;
fillcolor="#FFB6C1";
color="#E74C3C";

РегТранспорт1 [shape=box, fillcolor="#FADBD8", label="Транспортный\nдепартамент города"];
РегТранспорт2 [shape=box, fillcolor="#FADBD8", label="Министерство\nтранспорта\n города"];
}

subgraph cluster_municipal {
label="Муниципальный уровень";
style=solid;
fillcolor="#F0E68C";
color="#F39C12";

МуницОтдел1 [shape=rect, fillcolor="#FFFACD", label="Управление\nтранспортом\nрайона"];
МуницОтдел2 [shape=rect, fillcolor="#FFFACD", label="Отдел\nтранспорта\nгорода"];
}

subgraph cluster_transport_infrastructure {
label="Транспортная инфраструктура";
style=solid;
fillcolor="#FFFAF0";
color="#E67E22";

Автобус1 [shape=circle, fillcolor="#F5B7B1", label="Автобус"];
Троллейбус [shape=circle, fillcolor="#F5B7B1", label="Троллейбус"];
Метро [shape=circle, fillcolor="#F5B7B1", label="Метро"];
Такси [shape=circle, fillcolor="#F5B7B1", label="Такси"];
}

subgraph cluster_drivers {
label="Водители";
style=solid;
fillcolor="#D5DBDB";
color="#5D6D7E";

Водитель1 [shape=diamond, fillcolor="#A9DFBF", label="Водитель\nавтобуса"];
Водитель2 [shape=diamond, fillcolor="#A9DFBF", label="Водитель\nтроллейбуса"];
ВодительМетро [shape=diamond, fillcolor="#A9DFBF", label="Поезд\nметро"];
}

Остановки [shape=ellipse, fillcolor="#F9E79F", label="Остановки\nи станции"];
Работодатели [shape=parallelogram, fillcolor="#D7BDE2", label="Работодатели"];

Мэрия -> {МинТранс Федеральные_законы} [color="#16A085", penwidth=2];
Мэрия -> {РегТранспорт1 РегТранспорт2} [color="#16A085", penwidth=2];

РегТранспорт1 -> МуницОтдел1 [color="#E74C3C"];
РегТранспорт2 -> МуницОтдел2 [color="#E74C3C"];

МуницОтдел1 -> Автобус1 [color="#F39C12"];
МуницОтдел2 -> {Троллейбус Метро Такси} [color="#F39C12"];

Автобус1 -> Водитель1 [color="#E67E22", label="управляет", fontsize=10];
Троллейбус -> Водитель2 [color="#E67E22", label="управляет", fontsize=10];
Метро -> ВодительМетро [color="#E67E22", label="управляет", fontsize=10];

Водитель1 -> Пассажир1 [color="#5D6D7E", label="перевозит", fontsize=10];
Водитель2 -> Пассажир2 [color="#5D6D7E", label="перевозит", fontsize=10];
ВодительМетро -> ПассажирМетро [color="#5D6D7E", label="перевозит", fontsize=10];

Автобус1 -> Пассажир1 [color="#F1C40F", label="пользуется", fontsize=10];
Троллейбус -> Пассажир2 [color="#F1C40F", label="пользуется", fontsize=10];
Метро -> ПассажирМетро [color="#F1C40F", label="пользуется", fontsize=10];

Остановки -> {Автобус1 Троллейбус Метро} [color="#F9E79F", label="остановки", fontsize=10];
Работодатели -> Водитель1 [color="#5D6D7E", style=dashed, label="приглашает\nк работе", fontsize=10];
Работодатели -> Водитель2 [color="#5D6D7E", style=dashed, label="приглашает\nк работе", fontsize=10];

РегТранспорт1 -> Мэрия [dir=back, color="#16A085", style=dashed, label="отчетность", fontsize=9];
Автобус1 -> МуницОтдел1 [dir=back, color="#F39C12", style=dashed, label="отчетность", fontsize=9];

}
</graphviz>

== Vosviewer транспорт России (запрос transportation AND Russia NOT America) ==

{{#widget:iframe
|url=https://app.vosviewer.com/?json=https%3A%2F%2Fdrive.google.com%2Fuc%3Fid%3D1tIzaM5EfFK7MwZAFSHyW86BrEtuiRNcN
|width=1000
|height=1000
}}

Эта карта представляет собой визуализацию результатов поиска по запросу "transportation AND Russia NOT America" в OpenAlex. Визуализация организована в виде сети, где узлы (слова) распределены по цветам в зависимости от тематики.

«Напиши код для Graphviz (на языке DOT), который визуализирует граф, представляющий транспортную систему крупного города.

Основные требования к графу:

Узлы (вершины графа) должны представлять ключевые элементы системы:

Типы транспорта: Метро, Автобус, Трамвай, Троллейбус, Электричка, Маршрутное такси.

Инфраструктура: Железнодорожный вокзал, Автовокзал, Аэропорт, Речной порт.

Важные объекты: Крупные пересадочные узлы (хабы), Депо, Ремонтные мастерские, Диспетчерские центры.

Управляющие органы: Департамент транспорта, Городская администрация.

Связи (рёбра графов) должны отражать взаимодействия между элементами:

Управляющие органы (Департамент транспорта) управляют всеми видами транспорта и инфраструктурой.

Виды транспорта (Метро, Автобус) принадлежат к сети общего пользования.

Виды транспорта используют инфраструктуру (Метро -> Пересадочный узел, Автобус -> Автовокзал).

Пассажиры осуществляют пересадку между видами транспорта на Пересадочных узлах.

Транспорт обслуживается в Депо и Ремонтных мастерских.

Инфраструктурные объекты (Вокзал, Аэропорт) являются точками входа/выхода в городскую сеть и связаны с ней транспортом (Аэропорт -> Аэроэкспресс).

Визуальное оформление:

Используй разные формы (shape) для узлов:

Управление: прямоугольник (box).

Транспорт: шестиугольник (hexagon) или эллипс (ellipse).

Инфраструктура: папка (folder) или дом (house).

Хабы/Объекты: круг (circle).

Используй разные цвета (color) для групп:

Управление: светло-серый (lightgrey).

Наземный транспорт: светло-зеленый (lightgreen).

Рельсовый транспорт (метро, электричка): светло-голубой (lightblue).

Инфраструктура: светло-коралловый (lightcoral).

Хабы: золотистый (gold).

Используй разные стили линий (style)` для связей:

Управление: сплошная линия (solid).

Принадлежность к сети: пунктир (dashed).

Использование/обслуживание: точечная линия (dotted).

Пересадка/связь: жирная линия (bold).

Структура графа: Сделай граф иерархическим и читаемым. Расположи управляющие органы сверху, транспортные средства в середине, а инфраструктуру и объекты снизу или кластерами.

Дополнительно: Добавь заголовок «Транспортная система города N». Сделай так, чтобы граф был направленным (digraph).»

== Схема транспортной системы в Mermaid (пассажиры - водители) ==
{{#mermaid:sequenceDiagram
actor Водитель
participant СистемаТранспорта as Транспортная система
participant Пассажиры
Водитель->>СистемаТранспорта: Запуск маршрута
СистемаТранспорта-->>Водитель: Маршрут принят, стартуем
Водитель->>Пассажиры: Добро пожаловать, поехали!
Пассажиры->>Водитель: Пожалуйста, остановите на следующей станции
Водитель->>СистемаТранспорта: Запрос на следующую остановку
СистемаТранспорта-->>Водитель: Следующая остановка - Площадь
}}

Эта схема последовательности описывает взаимодействие водителя, транспортной системы и пассажиров:

Запуск маршрута: Водитель инициирует маршрут.

Маршрут принят: Транспортная система подтверждает старт.

Приветствие пассажиров: Водитель приветствует пассажиров.

Запрос пассажиров: Пассажиры просят остановить транспорт.

Запрос на остановку: Водитель передает запрос системе.

Ответ системы: Транспортная система сообщает следующую остановку.

Схема иллюстрирует ключевые моменты взаимодействия в процессе поездки.

== Анализ датасета с CORGIS ==

https://corgis-edu.github.io/corgis/csv/cars/

Этот датасет содержит информацию о различных моделях автомобилей и их характеристиках. Основные параметры, представленные в датасете:

- Размеры автомобиля

- Тип привода

- Тип двигателя

- Гибридность автомобиля

- Количество передач

- Расход топлива

- Тип топлива

- Классификация и идентификация автомобиля

- Мощность и крутящий момент

Данный датасет помогает анализировать различные аспекты автомобилей, включая их технические характеристики, экономичность и особенности конструкции.

На диаграмме изображены производители автомобилей и средний расход топлива на дорогах (в галлонах на милю). Разными цветами указаны типы топлива автомобилей:

E85, Бензин — Черный

Бензин — Синий

Бензин, Сжиженный — Бирюзовый

Бензин, Дизельное топливо — Зеленый

Бензин, Дизельное топливо, E85 — Желтый

Бензин, E85, Дизельное топливо — Красный

[[Файл:Car fuel (1).jpg|мини]]
<br clear=all />

== Эксперименты с модулем генерации текста [[Модуль:SimpleGenerator/Asadova]] ==

; Пример с текстом
{{#ask: [[Memex]] OR [[Буш]] | ?Description }}

; Эксперимент 1
{{#invoke:SimpleGenerator/Asadova|generateText}}

== Lua не стравился с задачами ==

Да, на странице [[Статистическое сравнение Хадижа]] Lua пока не справляется с задачами. Не страшно. --[[Участник:Patarakin|Patarakin]] ([[Обсуждение участника:Patarakin|обсуждение]]) 15:31, 26 мая 2026 (MSK)

Теперь все работает :)

== Форс мажор! Остался без электричества за 10 минут до урока ==
==Поняли, приняли==

Простите. Вдруг выключили свет в доме. Беда, --[[Участник:Patarakin|Patarakin]] ([[Обсуждение участника:Patarakin|обсуждение]]) 08:50, 2 июня 2026 (MSK)

== Аккуратнее с файлами ==

Увидел, что Вы перезаписали файл Файл:Boxplot.png - он был раньше создан другим участником и использовался в другом контексте. С этим надо быть аккуратнее. Лучше создавать файлы с другими именами. Ошибка распространенная. --[[Участник:Patarakin|Patarakin]] ([[Обсуждение участника:Patarakin|обсуждение]]) 21:46, 13 июня 2026 (MSK)

случайно да попалась, как исправить, не поняла

о смогла поправить

R-script анализ датасета Хадижа

2026-06-13T18:57:29Z

Асадова Хадижа:

== Описание проекта ==

Финальный проект демонстрирует полный цикл работы с лингвистическими данными: от сбора через API до визуализации и анализа в R.

; Датасет: [[Books (dataset)]] — 1000 самых популярных книг проекта Гутенберг
; Источник: https://corgis-edu.github.io/corgis/datasets/csv/classics/classics.csv
; Инструменты: MediaWiki API, OpenRefine, R, Voyant Tools

== Сбор данных ==

Данные получены через MediaWiki API с платформы digida.mgpu.ru.
Дополнительно использован открытый датасет Books (Classics) — 1006 записей, 38 столбцов.

== Очистка в OpenRefine ==

* Загружено 848 записей
* Выявлены проблемы: смешанные языки (en,enm), нестандартные имена авторов
* Дубликатов и лишних пробелов не обнаружено

Подробнее: [[Очистка и разметка OpenRefine Хадижа]]

== R-скрипт анализа ==

<syntaxhighlight lang="R" line>
library(tidyverse)

# 1. Загрузка данных
data <- read_csv("classics-csv.csv")

# 2. Структура данных
glimpse(data)

# 3. Топ-10 самых скачиваемых книг
data %>%
arrange(desc(metadata.downloads)) %>%
select(bibliography.title, bibliography.author.name, metadata.downloads) %>%
head(10)

# 4. Средняя читаемость по языкам
data %>%
group_by(bibliography.languages) %>%
summarise(
count = n(),
avg_readability = round(mean(`metrics.difficulty.flesch reading ease`, na.rm = TRUE), 2)
) %>%
arrange(desc(count))

# 5. График топ-10 авторов
data %>%
count(bibliography.author.name, sort = TRUE) %>%
head(10) %>%
ggplot(aes(x = reorder(bibliography.author.name, n), y = n)) +
geom_col(fill = "steelblue") +
coord_flip() +
labs(title = "Топ-10 авторов по количеству книг",
x = "Автор", y = "Количество книг") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"))

# 6. График тональности
data %>%
ggplot(aes(x = `metrics.sentiments.polarity`)) +
geom_histogram(fill = "steelblue", bins = 30) +
labs(title = "Распределение тональности книг",
x = "Тональность (polarity)", y = "Количество книг") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"))
</syntaxhighlight>

== Результаты ==

=== Топ-10 самых скачиваемых книг ===

{| class="wikitable"
! Книга !! Автор !! Скачиваний
|-
| Pride and Prejudice || Austen, Jane || 36576
|-
| The Yellow Wallpaper || Gilman, Charlotte Perkins || 26363
|-
| Alice's Adventures in Wonderland || Carroll, Lewis || 18882
|-
| Frankenstein || Shelley, Mary Wollstonecraft || 17128
|-
| Metamorphosis || Kafka, Franz || 15683
|-
| Adventures of Huckleberry Finn || Twain, Mark || 15347
|-
| The Importance of Being Earnest || Wilde, Oscar || 13638
|-
| The Adventures of Tom Sawyer || Twain, Mark || 13237
|-
| Narrative of the Life of Frederick Douglass || Douglass, Frederick || 12794
|-
| A Doll's House || Ibsen, Henrik || 11625
|}

=== Читаемость по языкам ===

{| class="wikitable"
! Язык !! Книг !! Средняя читаемость
|-
| en || 965 || 69.2
|-
| de || 18 || 71.2
|-
| fr || 7 || 65.7
|-
| la || 2 || 25.3
|}

=== Визуализация ===

[[Файл:Authors.png|600px|center|frameless|Топ-10 авторов по количеству книг]]

[[Файл:Polarity.png|600px|center|frameless|Распределение тональности книг]]

=== Описательная статистика ===

<syntaxhighlight lang="R" line>
# Boxplot читаемости по языкам
data %>%
filter(bibliography.languages %in% c("en", "de", "fr", "tl")) %>%
ggplot(aes(x = bibliography.languages,
y = `metrics.difficulty.flesch reading ease`,
fill = bibliography.languages)) +
geom_boxplot() +
labs(title = "Читаемость книг по языкам",
x = "Язык", y = "Индекс читаемости Флеша") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"),
legend.position = "none")

# Средняя длина книг по десятилетиям
data %>%
mutate(decade = floor(`bibliography.publication.year` / 10) * 10) %>%
filter(decade >= 1800 & decade <= 2000) %>%
group_by(decade) %>%
summarise(avg_words = mean(`metrics.statistics.words`, na.rm = TRUE)) %>%
ggplot(aes(x = decade, y = avg_words)) +
geom_line(color = "steelblue", linewidth = 1) +
geom_point(color = "steelblue", size = 2) +
labs(title = "Средняя длина книг по десятилетиям",
x = "Десятилетие", y = "Среднее количество слов") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"))
</syntaxhighlight>

[[Файл:Boxplot1.png|600px|center|frameless|Читаемость книг по языкам]]

[[Файл:Decades.png|600px|center|frameless|Средняя длина книг по десятилетиям]]

== Выводы ==

Анализ датасета Books (Classics) показал что самая популярная книга — Pride and Prejudice Джейн Остин (36576 скачиваний). Большинство книг написаны на английском (965 из 1006). Латинские тексты самые сложные для чтения (25.3 по Флешу), немецкие — самые лёгкие (71.2). Тональность большинства книг слабоположительная — классическая литература в целом нейтральна. Аномалия: русская книга получила индекс читаемости 199 — метрика Флеша не работает корректно для кириллицы.

[[Категория:CompLing Works]]

Файл:Boxplot1.png

2026-06-13T18:56:50Z

Асадова Хадижа:

Файл:Boxplot.png

2026-06-13T18:56:03Z

Асадова Хадижа: Асадова Хадижа вернул Файл:Boxplot.png к старой версии

Boxplot - график распределения по группе mutation-rate в эксперименте с моделью Ethnocentrism

R-script анализ датасета Хадижа

2026-06-13T18:52:57Z

Асадова Хадижа:

== Описание проекта ==

Финальный проект демонстрирует полный цикл работы с лингвистическими данными: от сбора через API до визуализации и анализа в R.

; Датасет: [[Books (dataset)]] — 1000 самых популярных книг проекта Гутенберг
; Источник: https://corgis-edu.github.io/corgis/datasets/csv/classics/classics.csv
; Инструменты: MediaWiki API, OpenRefine, R, Voyant Tools

== Сбор данных ==

Данные получены через MediaWiki API с платформы digida.mgpu.ru.
Дополнительно использован открытый датасет Books (Classics) — 1006 записей, 38 столбцов.

== Очистка в OpenRefine ==

* Загружено 848 записей
* Выявлены проблемы: смешанные языки (en,enm), нестандартные имена авторов
* Дубликатов и лишних пробелов не обнаружено

Подробнее: [[Очистка и разметка OpenRefine Хадижа]]

== R-скрипт анализа ==

<syntaxhighlight lang="R" line>
library(tidyverse)

# 1. Загрузка данных
data <- read_csv("classics-csv.csv")

# 2. Структура данных
glimpse(data)

# 3. Топ-10 самых скачиваемых книг
data %>%
arrange(desc(metadata.downloads)) %>%
select(bibliography.title, bibliography.author.name, metadata.downloads) %>%
head(10)

# 4. Средняя читаемость по языкам
data %>%
group_by(bibliography.languages) %>%
summarise(
count = n(),
avg_readability = round(mean(`metrics.difficulty.flesch reading ease`, na.rm = TRUE), 2)
) %>%
arrange(desc(count))

# 5. График топ-10 авторов
data %>%
count(bibliography.author.name, sort = TRUE) %>%
head(10) %>%
ggplot(aes(x = reorder(bibliography.author.name, n), y = n)) +
geom_col(fill = "steelblue") +
coord_flip() +
labs(title = "Топ-10 авторов по количеству книг",
x = "Автор", y = "Количество книг") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"))

# 6. График тональности
data %>%
ggplot(aes(x = `metrics.sentiments.polarity`)) +
geom_histogram(fill = "steelblue", bins = 30) +
labs(title = "Распределение тональности книг",
x = "Тональность (polarity)", y = "Количество книг") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"))
</syntaxhighlight>

== Результаты ==

=== Топ-10 самых скачиваемых книг ===

{| class="wikitable"
! Книга !! Автор !! Скачиваний
|-
| Pride and Prejudice || Austen, Jane || 36576
|-
| The Yellow Wallpaper || Gilman, Charlotte Perkins || 26363
|-
| Alice's Adventures in Wonderland || Carroll, Lewis || 18882
|-
| Frankenstein || Shelley, Mary Wollstonecraft || 17128
|-
| Metamorphosis || Kafka, Franz || 15683
|-
| Adventures of Huckleberry Finn || Twain, Mark || 15347
|-
| The Importance of Being Earnest || Wilde, Oscar || 13638
|-
| The Adventures of Tom Sawyer || Twain, Mark || 13237
|-
| Narrative of the Life of Frederick Douglass || Douglass, Frederick || 12794
|-
| A Doll's House || Ibsen, Henrik || 11625
|}

=== Читаемость по языкам ===

{| class="wikitable"
! Язык !! Книг !! Средняя читаемость
|-
| en || 965 || 69.2
|-
| de || 18 || 71.2
|-
| fr || 7 || 65.7
|-
| la || 2 || 25.3
|}

=== Визуализация ===

[[Файл:Authors.png|600px|center|frameless|Топ-10 авторов по количеству книг]]

[[Файл:Polarity.png|600px|center|frameless|Распределение тональности книг]]

=== Описательная статистика ===

<syntaxhighlight lang="R" line>
# Boxplot читаемости по языкам
data %>%
filter(bibliography.languages %in% c("en", "de", "fr", "tl")) %>%
ggplot(aes(x = bibliography.languages,
y = `metrics.difficulty.flesch reading ease`,
fill = bibliography.languages)) +
geom_boxplot() +
labs(title = "Читаемость книг по языкам",
x = "Язык", y = "Индекс читаемости Флеша") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"),
legend.position = "none")

# Средняя длина книг по десятилетиям
data %>%
mutate(decade = floor(`bibliography.publication.year` / 10) * 10) %>%
filter(decade >= 1800 & decade <= 2000) %>%
group_by(decade) %>%
summarise(avg_words = mean(`metrics.statistics.words`, na.rm = TRUE)) %>%
ggplot(aes(x = decade, y = avg_words)) +
geom_line(color = "steelblue", linewidth = 1) +
geom_point(color = "steelblue", size = 2) +
labs(title = "Средняя длина книг по десятилетиям",
x = "Десятилетие", y = "Среднее количество слов") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"))
</syntaxhighlight>

[[Файл:Boxplot.png|600px|center|frameless|Читаемость книг по языкам]]

[[Файл:Decades.png|600px|center|frameless|Средняя длина книг по десятилетиям]]

== Выводы ==

Анализ датасета Books (Classics) показал что самая популярная книга — Pride and Prejudice Джейн Остин (36576 скачиваний). Большинство книг написаны на английском (965 из 1006). Латинские тексты самые сложные для чтения (25.3 по Флешу), немецкие — самые лёгкие (71.2). Тональность большинства книг слабоположительная — классическая литература в целом нейтральна. Аномалия: русская книга получила индекс читаемости 199 — метрика Флеша не работает корректно для кириллицы.

[[Категория:CompLing Works]]

R-script анализ датасета Хадижа

2026-06-13T18:52:39Z

Асадова Хадижа:

Обсуждение участника:Асадова Хадижа

2026-06-13T18:50:21Z

Асадова Хадижа: /* Аккуратнее с файлами */

R-script анализ датасета Хадижа

2026-06-13T17:55:09Z

Асадова Хадижа:

== Описание проекта ==

Финальный проект демонстрирует полный цикл работы с лингвистическими данными: от сбора через API до визуализации и анализа в R.

; Датасет: [[Books (dataset)]] — 1000 самых популярных книг проекта Гутенберг
; Источник: https://corgis-edu.github.io/corgis/datasets/csv/classics/classics.csv
; Инструменты: MediaWiki API, OpenRefine, R, Voyant Tools

== Сбор данных ==

Данные получены через MediaWiki API с платформы digida.mgpu.ru.
Дополнительно использован открытый датасет Books (Classics) — 1006 записей, 38 столбцов.

== Очистка в OpenRefine ==

* Загружено 848 записей
* Выявлены проблемы: смешанные языки (en,enm), нестандартные имена авторов
* Дубликатов и лишних пробелов не обнаружено

Подробнее: [[Очистка и разметка OpenRefine Хадижа]]

== R-скрипт анализа ==

<syntaxhighlight lang="R" line>
library(tidyverse)

# 1. Загрузка данных
data <- read_csv("classics-csv.csv")

# 2. Структура данных
glimpse(data)

# 3. Топ-10 самых скачиваемых книг
data %>%
arrange(desc(metadata.downloads)) %>%
select(bibliography.title, bibliography.author.name, metadata.downloads) %>%
head(10)

# 4. Средняя читаемость по языкам
data %>%
group_by(bibliography.languages) %>%
summarise(
count = n(),
avg_readability = round(mean(`metrics.difficulty.flesch reading ease`, na.rm = TRUE), 2)
) %>%
arrange(desc(count))

# 5. График топ-10 авторов
data %>%
count(bibliography.author.name, sort = TRUE) %>%
head(10) %>%
ggplot(aes(x = reorder(bibliography.author.name, n), y = n)) +
geom_col(fill = "steelblue") +
coord_flip() +
labs(title = "Топ-10 авторов по количеству книг",
x = "Автор", y = "Количество книг") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"))

# 6. График тональности
data %>%
ggplot(aes(x = `metrics.sentiments.polarity`)) +
geom_histogram(fill = "steelblue", bins = 30) +
labs(title = "Распределение тональности книг",
x = "Тональность (polarity)", y = "Количество книг") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"))
</syntaxhighlight>

== Результаты ==

=== Топ-10 самых скачиваемых книг ===

{| class="wikitable"
! Книга !! Автор !! Скачиваний
|-
| Pride and Prejudice || Austen, Jane || 36576
|-
| The Yellow Wallpaper || Gilman, Charlotte Perkins || 26363
|-
| Alice's Adventures in Wonderland || Carroll, Lewis || 18882
|-
| Frankenstein || Shelley, Mary Wollstonecraft || 17128
|-
| Metamorphosis || Kafka, Franz || 15683
|-
| Adventures of Huckleberry Finn || Twain, Mark || 15347
|-
| The Importance of Being Earnest || Wilde, Oscar || 13638
|-
| The Adventures of Tom Sawyer || Twain, Mark || 13237
|-
| Narrative of the Life of Frederick Douglass || Douglass, Frederick || 12794
|-
| A Doll's House || Ibsen, Henrik || 11625
|}

=== Читаемость по языкам ===

{| class="wikitable"
! Язык !! Книг !! Средняя читаемость
|-
| en || 965 || 69.2
|-
| de || 18 || 71.2
|-
| fr || 7 || 65.7
|-
| la || 2 || 25.3
|}

=== Визуализация ===

[[Файл:Authors.png|600px|center|frameless|Топ-10 авторов по количеству книг]]

[[Файл:Polarity.png|600px|center|frameless|Распределение тональности книг]]

=== Описательная статистика ===

<syntaxhighlight lang="R" line>
# Boxplot читаемости по языкам
data %>%
filter(bibliography.languages %in% c("en", "de", "fr", "tl")) %>%
ggplot(aes(x = bibliography.languages,
y = `metrics.difficulty.flesch reading ease`,
fill = bibliography.languages)) +
geom_boxplot() +
labs(title = "Читаемость книг по языкам",
x = "Язык", y = "Индекс читаемости Флеша") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"),
legend.position = "none")

# Средняя длина книг по десятилетиям
data %>%
mutate(decade = floor(`bibliography.publication.year` / 10) * 10) %>%
filter(decade >= 1800 & decade <= 2000) %>%
group_by(decade) %>%
summarise(avg_words = mean(`metrics.statistics.words`, na.rm = TRUE)) %>%
ggplot(aes(x = decade, y = avg_words)) +
geom_line(color = "steelblue", linewidth = 1) +
geom_point(color = "steelblue", size = 2) +
labs(title = "Средняя длина книг по десятилетиям",
x = "Десятилетие", y = "Среднее количество слов") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"))
</syntaxhighlight>

[[Файл:Boxplot.png|600px|center|frameless|Читаемость книг по языкам]]

[[Файл:Decades.png|600px|center|frameless|Средняя длина книг по десятилетиям]]

== Выводы ==

Анализ датасета Books (Classics) показал что самая популярная книга — Pride and Prejudice Джейн Остин (36576 скачиваний). Большинство книг написаны на английском (965 из 1006). Латинские тексты самые сложные для чтения (25.3 по Флешу), немецкие — самые лёгкие (71.2). Тональность большинства книг слабоположительная — классическая литература в целом нейтральна. Аномалия: русская книга получила индекс читаемости 199 — метрика Флеша не работает корректно для кириллицы.

[[Категория:CompLing Works]]

Файл:Boxplot.png

2026-06-13T17:52:46Z

Асадова Хадижа: Асадова Хадижа загрузил новую версию Файл:Boxplot.png

Boxplot - график распределения по группе mutation-rate в эксперименте с моделью Ethnocentrism

Файл:Decades.png

2026-06-13T17:52:23Z

Асадова Хадижа:

R-script анализ датасета Хадижа

2026-06-13T17:16:10Z

Асадова Хадижа: Новая страница: «== Описание проекта == Финальный проект демонстрирует полный цикл работы с лингвистическими данными: от сбора через API до визуализации и анализа в R. ; Датасет: Books (dataset) — 1000 самых популярных книг проекта Гутенберг ; Источник: https://corgis-edu.github.io/corgis/datasets/csv/...»

== Описание проекта ==

Финальный проект демонстрирует полный цикл работы с лингвистическими данными: от сбора через API до визуализации и анализа в R.

; Датасет: [[Books (dataset)]] — 1000 самых популярных книг проекта Гутенберг
; Источник: https://corgis-edu.github.io/corgis/datasets/csv/classics/classics.csv
; Инструменты: MediaWiki API, OpenRefine, R, Voyant Tools

== Сбор данных ==

Данные получены через MediaWiki API с платформы digida.mgpu.ru.
Дополнительно использован открытый датасет Books (Classics) — 1006 записей, 38 столбцов.

== Очистка в OpenRefine ==

* Загружено 848 записей
* Выявлены проблемы: смешанные языки (en,enm), нестандартные имена авторов
* Дубликатов и лишних пробелов не обнаружено

Подробнее: [[Очистка и разметка OpenRefine Хадижа]]

== R-скрипт анализа ==

<syntaxhighlight lang="R" line>
library(tidyverse)

# 1. Загрузка данных
data <- read_csv("classics-csv.csv")

# 2. Структура данных
glimpse(data)

# 3. Топ-10 самых скачиваемых книг
data %>%
arrange(desc(metadata.downloads)) %>%
select(bibliography.title, bibliography.author.name, metadata.downloads) %>%
head(10)

# 4. Средняя читаемость по языкам
data %>%
group_by(bibliography.languages) %>%
summarise(
count = n(),
avg_readability = round(mean(`metrics.difficulty.flesch reading ease`, na.rm = TRUE), 2)
) %>%
arrange(desc(count))

# 5. График топ-10 авторов
data %>%
count(bibliography.author.name, sort = TRUE) %>%
head(10) %>%
ggplot(aes(x = reorder(bibliography.author.name, n), y = n)) +
geom_col(fill = "steelblue") +
coord_flip() +
labs(title = "Топ-10 авторов по количеству книг",
x = "Автор", y = "Количество книг") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"))

# 6. График тональности
data %>%
ggplot(aes(x = `metrics.sentiments.polarity`)) +
geom_histogram(fill = "steelblue", bins = 30) +
labs(title = "Распределение тональности книг",
x = "Тональность (polarity)", y = "Количество книг") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"))
</syntaxhighlight>

== Результаты ==

=== Топ-10 самых скачиваемых книг ===

{| class="wikitable"
! Книга !! Автор !! Скачиваний
|-
| Pride and Prejudice || Austen, Jane || 36576
|-
| The Yellow Wallpaper || Gilman, Charlotte Perkins || 26363
|-
| Alice's Adventures in Wonderland || Carroll, Lewis || 18882
|-
| Frankenstein || Shelley, Mary Wollstonecraft || 17128
|-
| Metamorphosis || Kafka, Franz || 15683
|-
| Adventures of Huckleberry Finn || Twain, Mark || 15347
|-
| The Importance of Being Earnest || Wilde, Oscar || 13638
|-
| The Adventures of Tom Sawyer || Twain, Mark || 13237
|-
| Narrative of the Life of Frederick Douglass || Douglass, Frederick || 12794
|-
| A Doll's House || Ibsen, Henrik || 11625
|}

=== Читаемость по языкам ===

{| class="wikitable"
! Язык !! Книг !! Средняя читаемость
|-
| en || 965 || 69.2
|-
| de || 18 || 71.2
|-
| fr || 7 || 65.7
|-
| la || 2 || 25.3
|}

=== Визуализация ===

[[Файл:Authors.png|600px|center|frameless|Топ-10 авторов по количеству книг]]

[[Файл:Polarity.png|600px|center|frameless|Распределение тональности книг]]

== Выводы ==

Анализ датасета Books (Classics) показал что самая популярная книга — Pride and Prejudice Джейн Остин (36576 скачиваний). Большинство книг написаны на английском (965 из 1006). Латинские тексты самые сложные для чтения (25.3 по Флешу), немецкие — самые лёгкие (71.2). Тональность большинства книг слабоположительная — классическая литература в целом нейтральна. Аномалия: русская книга получила индекс читаемости 199 — метрика Флеша не работает корректно для кириллицы.

[[Категория:CompLing Works]]

Файл:Polarity.png

2026-06-13T17:02:41Z

Асадова Хадижа:

Файл:Authors.png

2026-06-13T17:02:11Z

Асадова Хадижа:

Очистка и разметка OpenRefine Хадижа

2026-06-13T16:47:17Z

Асадова Хадижа: Новая страница: «== Описание задания == Для выполнения задания был выбран датасет '''Books (dataset)''' с платформы digida.mgpu.ru — 1000 самых популярных книг проекта Гутенберг с метриками читаемости, тональности и статистикой текста. Датасет получен с: https://corgis-edu.github.io/corgis/datasets/csv/classic...»

== Описание задания ==

Для выполнения задания был выбран датасет '''[[Books (dataset)]]''' с платформы digida.mgpu.ru — 1000 самых популярных книг проекта Гутенберг с метриками читаемости, тональности и статистикой текста.

Датасет получен с: https://corgis-edu.github.io/corgis/datasets/csv/classics/classics.csv

== Инструмент ==

Для очистки и разметки использовался '''OpenRefine 3.10'''.

== Шаги очистки в OpenRefine ==

# Загрузка CSV-файла (848 записей, 38 столбцов)
# '''Text facet''' по столбцу '''bibliography.languages''' — выявлены проблемы со значениями
# '''Text facet''' по столбцу '''bibliography.author.name''' — 555 уникальных авторов
# '''Cluster''' по именам авторов — дублей не обнаружено (No clusters found)
# '''Trim leading and trailing whitespace''' — лишних пробелов не обнаружено

== Проблемы в данных ==

{| class="wikitable"
! Проблема !! Описание !! Пример
|-
| Смешанные языки || Несколько языков в одной ячейке || en,enm / en,es
|-
| Нестандартные имена авторов || Дата в имени автора || "Aguado, Pedro de, active 16th century"
|-
| Организация вместо автора || Компания указана как автор || "Babcock & Wilcox Company"
|-
| Пустой столбец || bibliography.author.death часто пустой || —
|-
| Anonymous || 11 книг без автора || Anonymous
|}

== Статистика датасета ==

{| class="wikitable"
! Показатель !! Значение
|-
| Всего записей || 848
|-
| Столбцов || 38
|-
| Уникальных авторов || 555
|-
| Основной язык || en — 965 записей
|-
| Других языков || de (18), fr (7), es (3) и др. — всего 13 значений
|-
| Книг без автора || 11 (Anonymous)
|-
| Самая популярная книга || Pride and Prejudice (Austen, Jane)
|}

== Выводы ==

Датасет Books (Classics) оказался достаточно чистым — дублей и лишних пробелов не обнаружено. Основные проблемы: смешанные значения языков в одной ячейке, нестандартные форматы имён авторов (даты жизни в имени, организации вместо людей), пустые значения в столбце дат смерти. Датасет готов к дальнейшему анализу в R.

[[Категория:CompLing Works]]

Запрос в Песочницу API Хадижа

2026-06-13T11:07:27Z

Асадова Хадижа:

== Описание ==

MediaWiki API — это программный интерфейс, который позволяет автоматически получать данные из вики-платформ: тексты статей, метаданные, списки страниц по категориям. Это основной способ собрать лингвистический корпус без ручного копирования.

В этом задании с помощью API был получен контент 3 страниц с платформы digida.mgpu.ru из категории, связанной с памятью и грамотностью.

== API-запрос ==

Использованный запрос:

<code><nowiki>http://digida.mgpu.ru/api.php?action=query&titles=Sorting_Things_Out|On_memory|Literacy_and_Education&prop=revisions&rvprop=content&format=json</nowiki></code>

Параметры запроса:

* '''action=query''' — тип действия: запрос данных
* '''titles''' — названия страниц через символ <code>|</code>
* '''prop=revisions''' — получить содержимое страниц
* '''rvprop=content''' — вернуть текст страниц
* '''format=json''' — формат ответа JSON

== Результат ==

API вернул содержимое трёх страниц в формате JSON:

{| class="wikitable"
! Страница !! ID !! Год !! Автор
|-
| [[Sorting Things Out]] || 3689 || 1999 || Bowker, Star
|-
| [[On memory]] || 3733 || 1990 || Flusser
|-
| [[Literacy and Education]] || 1838 || 2014 || Gee
|}

Каждая страница содержит шаблон <code><nowiki>{{Book}}</nowiki></code> с полями Description, Field_of_knowledge, Inventor и семантическими свойствами Author и Year.

== Зачем это нужно ==

API — это первый шаг в цепочке работы с лингвистическим корпусом:

# '''API''' → автоматически выгружаем тексты из вики
# '''OpenRefine''' → очищаем и структурируем данные
# '''R''' → анализируем корпус: частотность, TTR, биграммы

Без API пришлось бы копировать каждую страницу вручную. При корпусе из 50+ страниц это становится невозможным.

== Что содержит ответ API ==

Ответ в формате JSON включает:
* '''pageid''' — уникальный ID страницы на платформе
* '''title''' — название страницы
* '''revisions''' — история версий с полным текстом в разметке MediaWiki
* Текст содержит шаблоны, семантические свойства и вики-разметку, которую нужно очистить перед анализом

[[Категория:CompLing Works]]

Запрос в Песочницу API Хадижа

2026-06-13T11:00:39Z

Асадова Хадижа:

== Описание ==

С помощью MediaWiki API был получен контент 3 страниц из категории, связанной с памятью и грамотностью.

== API-запрос ==

Использованный запрос:
<code>http://digida.mgpu.ru/api.php?action=query&titles=Sorting_Things_Out|On_memory|Literacy_and_Education&prop=revisions&rvprop=content&format=json</code>

Параметры запроса:
* '''action=query''' — тип действия
* '''titles''' — названия страниц через символ |
* '''prop=revisions''' — получить содержимое страниц
* '''rvprop=content''' — вернуть текст страниц
* '''format=json''' — формат ответа

== Результат ==

API вернул содержимое трёх страниц:

{| class="wikitable"
! Страница !! ID !! Год
|-
| [[Sorting Things Out]] || 3689 || 1999
|-
| [[On memory]] || 3733 || 1990
|-
| [[Literacy and Education]] || 1838 || 2014
|}

Каждая страница содержит шаблон <code><nowiki>{{Book}}</nowiki></code> с полями Description, Field_of_knowledge, Inventor и семантическими свойствами Author и Year.

[[Категория:CompLing Works]]

Запрос в Песочницу API Хадижа

2026-06-13T10:59:32Z

Асадова Хадижа: Новая страница: «== Описание == С помощью MediaWiki API был получен контент 3 страниц из категории, связанной с памятью и грамотностью. == API-запрос == Использованный запрос: <code>http://digida.mgpu.ru/api.php?action=query&titles=Sorting_Things_Out|On_memory|Literacy_and_Education&prop=revisions&rvprop=content&format=json</code> Параметры запроса:...»

== Описание ==

С помощью MediaWiki API был получен контент 3 страниц из категории, связанной с памятью и грамотностью.

== API-запрос ==

Использованный запрос:
<code>http://digida.mgpu.ru/api.php?action=query&titles=Sorting_Things_Out|On_memory|Literacy_and_Education&prop=revisions&rvprop=content&format=json</code>

Параметры запроса:
* '''action=query''' — тип действия
* '''titles''' — названия страниц через символ |
* '''prop=revisions''' — получить содержимое страниц
* '''rvprop=content''' — вернуть текст страниц
* '''format=json''' — формат ответа

== Результат ==

API вернул содержимое трёх страниц:

{| class="wikitable"
! Страница !! ID !! Год
|-
| [[Sorting Things Out]] || 3689 || 1999
|-
| [[On memory]] || 3733 || 1990
|-
| [[Literacy and Education]] || 1838 || 2014
|}

Каждая страница содержит шаблон <code>{{Book}}</code> с полями Description, Field_of_knowledge, Inventor и семантическими свойствами Author и Year.

[[Категория:CompLing Works]]

R-script Хадижа

2026-06-13T10:48:13Z

Асадова Хадижа:

== Описание ==

На этой странице представлен R-скрипт анализа трёх текстов с платформы digida.mgpu.ru:

* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

== R-скрипт ==

<syntaxhighlight lang="R" line>
library(tidyverse)
library(tidytext)

# 1. Загрузка данных
data <- read_csv("corpus.csv")

# 2. Структура данных
glimpse(data)

# 3. Общее количество слов в корпусе
data %>%
mutate(word_count = str_count(text, "\\S+")) %>%
summarise(total = sum(word_count))

# 4. Слов по каждому тексту
data %>%
mutate(word_count = str_count(text, "\\S+")) %>%
select(title, author, year, word_count)

# 5. Топ-10 самых частых слов
data %>%
unnest_tokens(word, text) %>%
count(word, sort = TRUE) %>%
head(10)

# 6. TTR (лексическое разнообразие)
words <- data %>%
unnest_tokens(word, text) %>%
count(word, sort = TRUE)

total_tokens <- sum(words$n)
total_types <- nrow(words)
ttr <- total_types / total_tokens

cat("Токенов:", total_tokens, "\n")
cat("Типов:", total_types, "\n")
cat("TTR:", round(ttr, 4), "\n")

# 7. Биграммы
data %>%
unnest_tokens(bigram, text, token = "ngrams", n = 2) %>%
count(bigram, sort = TRUE) %>%
head(10)

# 8. График топ-10 слов
words %>%
head(10) %>%
ggplot(aes(x = reorder(word, n), y = n)) +
geom_col(fill = "steelblue") +
coord_flip() +
labs(title = "Топ-10 слов в корпусе", x = "Слово", y = "Частота") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"))
</syntaxhighlight>

== Результаты ==

=== Статистика корпуса ===

{| class="wikitable"
! Показатель !! Значение
|-
| Всего слов в корпусе || 102
|-
| Слов в ''Sorting Things Out'' || 31
|-
| Слов в ''On memory'' || 33
|-
| Слов в ''Literacy and Education'' || 38
|-
| Всего токенов || 102
|-
| Уникальных слов (типов) || 89
|-
| TTR || 0.8725
|}

=== Топ-10 слов ===

{| class="wikitable"
! Слово !! Частота
|-
| и || 3
|-
| the || 3
|-
| literacy || 3
|-
| and || 3
|-
| памяти || 2
|-
| информацию || 2
|-
| how || 2
|-
| as || 2
|-
| a || 2
|-
| be || 1
|}

=== Топ-10 биграмм ===

{| class="wikitable"
! Биграмма !! Частота
|-
| as a || 2
|-
| how literacy || 2
|-
| a mental || 1
|-
| a social || 1
|-
| and cultural || 1
|-
| and education || 1
|-
| and wandered || 1
|-
| be seen || 1
|-
| but as || 1
|-
| came to || 1
|}

=== Визуализация ===

[[Файл:Rplot.png|600px|center|frameless|Топ-10 слов в корпусе]]

== Выводы ==

Корпус состоит из трёх текстов общим объёмом 102 слова. TTR равен 0.8725 — это очень высокий показатель, означающий что почти все слова в корпусе уникальны и лексика разнообразна. Среди частотных слов лидируют служебные (and, the, и), что типично для смешанного русско-английского корпуса. Среди содержательных слов выделяются «literacy», «информацию» и «памяти» — они отражают общую тематику корпуса. Топ биграммы «as a» и «how literacy» указывают на академический стиль текстов.

[[Категория:CompLing Works]]

Файл:Rplot.png

2026-06-13T10:45:59Z

Асадова Хадижа:

R-script Хадижа

2026-06-13T10:40:19Z

Асадова Хадижа: Новая страница: «== Описание корпуса == На этой странице представлен R-скрипт анализа трёх текстов с платформы digida.mgpu.ru: * Sorting Things Out * On memory * Literacy and Education == R-скрипт == <syntaxhighlight lang="R" line> library(tidyverse) library(tidytext) # 1. Загрузка данных data <- read_csv("corpus.csv") # 2. Структура данных glimpse(d...»

== Описание корпуса ==

На этой странице представлен R-скрипт анализа трёх текстов с платформы digida.mgpu.ru:

* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

== R-скрипт ==

<syntaxhighlight lang="R" line>
library(tidyverse)
library(tidytext)

# 1. Загрузка данных
data <- read_csv("corpus.csv")

# 2. Структура данных
glimpse(data)

# 3. Общее количество слов в корпусе
data %>%
mutate(word_count = str_count(text, "\\S+")) %>%
summarise(total = sum(word_count))

# 4. Слов по каждому тексту
data %>%
mutate(word_count = str_count(text, "\\S+")) %>%
select(title, author, year, word_count)

# 5. Топ-10 самых частых слов
data %>%
unnest_tokens(word, text) %>%
count(word, sort = TRUE) %>%
head(10)
</syntaxhighlight>

== Результаты ==

{| class="wikitable"
! Показатель !! Значение
|-
| Всего слов в корпусе || 102
|-
| Слов в ''Sorting Things Out'' || 31
|-
| Слов в ''On memory'' || 33
|-
| Слов в ''Literacy and Education'' || 38
|}

'''Топ-10 самых частых слов:'''

{| class="wikitable"
! Слово !! Частота
|-
| and || 3
|-
| literacy || 3
|-
| the || 3
|-
| и || 3
|-
| a || 2
|-
| as || 2
|-
| how || 2
|-
| информацию || 2
|-
| памяти || 2
|-
| be || 1
|}

== Выводы ==

Корпус состоит из трёх текстов, общий объём — 102 слова. Наиболее частотные слова — служебные (and, the, и), что типично для смешанного русско-английского корпуса. Среди содержательных слов выделяются «literacy», «информацию» и «памяти» — они отражают общую тематику корпуса.

[[Категория:CompLing Works]]

Voyant Tools Хадижа

2026-06-13T09:48:06Z

Асадова Хадижа:

== Описание ==

На этой странице представлен анализ трёх текстов с платформы digida.mgpu.ru с помощью инструмента [https://voyant-tools.org/ Voyant Tools]:

* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

Тексты относятся к тематике цифровой дидактики и памяти. Анализ проводился с целью выявить наиболее частотные слова, тренды употребления и контексты ключевых понятий.

== Визуализация ==

=== Облако слов (Cirrus) ===
{{#widget:iframe
|url=https://voyant-tools.org/?corpus=1f67ca2db301842fc241f1fb908887cf&view=Cirrus
|width=1200
|height=600
}}

=== График трендов (Trends) ===
{{#widget:iframe
|url=https://voyant-tools.org/?corpus=1f67ca2db301842fc241f1fb908887cf&view=Trends
|width=1200
|height=600
}}

=== Таблица частот (CorpusTerms) ===
{{#widget:iframe
|url=https://voyant-tools.org/?corpus=1f67ca2db301842fc241f1fb908887cf&view=CorpusTerms
|width=1200
|height=600
}}

=== Сеть терминов (TermsBerry) ===
{{#widget:iframe
|url=https://voyant-tools.org/?corpus=1f67ca2db301842fc241f1fb908887cf&view=TermsBerry
|width=1200
|height=600
}}

=== Контексты ключевых слов (Contexts) ===
{{#widget:iframe
|url=https://voyant-tools.org/?corpus=1f67ca2db301842fc241f1fb908887cf&view=Contexts
|width=1200
|height=600
}}

=== Ленточные диаграммы (Bubblelines) ===
{{#widget:iframe
|url=https://voyant-tools.org/?corpus=1f67ca2db301842fc241f1fb908887cf&view=Bubblelines
|width=1200
|height=400
}}

== Статистика ==

{| class="wikitable"
! Показатель !! Значение
|-
| Документов в корпусе || 3
|-
| Самое частое слово || информацию — 31 раз
|-
| Текст с наибольшим объёмом || ''On memory''
|-
| Уникальная лексика ''Literacy and Education'' || literacy, gee, learning, new, ways
|-
| Уникальная лексика ''Sorting Things Out'' || классификация, things, стар
|}

== Выводы ==
Анализ трёх текстов в Voyant Tools показал, что ключевой темой корпуса является '''память и информация''' — эти слова занимают первые позиции по частотности. Текст ''On memory'' доминирует по объёму и вносит наибольший вклад в общую статистику корпуса.

Центральная тема корпуса — '''память и информация''': именно эти слова лидируют по частотности во всех трёх текстах. Текст ''On memory'' значительно превосходит остальные по объёму.

Каждый из трёх текстов имеет свою уникальную лексику, что подтверждает их тематическую самостоятельность при общей концептуальной связи. Voyant Tools позволил быстро выявить эти закономерности без написания кода.

[[Категория:CompLing Works]]

Voyant Tools Хадижа

2026-06-13T09:27:52Z

Асадова Хадижа:

== Описание корпуса ==

На этой странице представлен анализ трёх текстов с платформы digida.mgpu.ru с помощью инструмента [[Voyant Tools]]:

* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

Тексты относятся к тематике цифровой дидактики и памяти. Анализ проводился с целью выявить наиболее частотные слова, тренды употребления и контексты ключевых понятий.

== Summary (Сводка по корпусу) ==
{{#widget:iframe
|url=https://voyant-tools.org/tool/Summary/?corpus=1f67ca2db301842fc241f1fb908887cf
|width=600
|height=400
}}

== Cirrus (Облако слов) ==
{{#widget:iframe
|url=https://voyant-tools.org/tool/Cirrus/?visible=100&corpus=1f67ca2db301842fc241f1fb908887cf
|width=600
|height=400
}}

== Trends (Тренды частотности) ==
{{#widget:iframe
|url=https://voyant-tools.org/tool/Trends/?corpus=1f67ca2db301842fc241f1fb908887cf
|width=600
|height=400
}}

== Contexts (Контексты / KWIC) ==
{{#widget:iframe
|url=https://voyant-tools.org/tool/Contexts/?corpus=1f67ca2db301842fc241f1fb908887cf
|width=600
|height=400
}}

== Наблюдения ==

По результатам анализа корпуса можно выделить следующее:

* Самые частотные слова корпуса: '''информацию''' (31), '''памяти''' (28), '''память''' (24), '''информации''' (23), '''является''' (20).
* Текст ''On memory'' выделяется наибольшим объёмом и наибольшей концентрацией слов, связанных с памятью и информацией.
* Текст ''Literacy and Education'' отличается уникальными словами: literacy, gee, learning, new, ways — что отражает его образовательную тематику.
* Текст ''Sorting Things Out'' содержит слова классификация, стар, things — что указывает на тематику систематизации знаний.

[[Категория:CompLing Works]]

Voyant Tools Хадижа

2026-06-13T09:27:19Z

Асадова Хадижа: Новая страница: «{{DigitalTool |Description=Популярный браузерный инструмент для визуализации и анализа текстовых корпусов. Позволяет создавать облака слов, графики частот слов, сравнивать документы и отслеживать темы во времени. Полностью бесплатен и не требует регистрации. |Affo...»

{{DigitalTool
|Description=Популярный браузерный инструмент для визуализации и анализа текстовых корпусов. Позволяет создавать облака слов, графики частот слов, сравнивать документы и отслеживать темы во времени. Полностью бесплатен и не требует регистрации.
|Affordances=Платформа позволяет загружать и анализировать тексты в различных форматах, включая простой текст, HTML, XML, PDF, RTF и документы MS Word. Главная особенность Voyant Tools — интерактивный мультипанельный интерфейс, который предоставляет множество инструментов для исследования текстовых корпусов на разных уровнях анализа.
|Field_of_knowledge=Лингвистика, Статистика
|Область применения=цифровая гуманитаристика, корпусная лингвистика
|Website=https://voyant-tools.org/
|End users=Учащиеся, Преподаватели, Исследователи
|Tool is made for=аналитика
|License=Бесплатная с открытым кодом
|distant_collab=Нет
|Language_Ru_Eng=English
|AI=Нет
}}

== Описание корпуса ==

На этой странице представлен анализ трёх текстов с платформы digida.mgpu.ru с помощью инструмента [[Voyant Tools]]:

* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

Тексты относятся к тематике цифровой дидактики и памяти. Анализ проводился с целью выявить наиболее частотные слова, тренды употребления и контексты ключевых понятий.

== Summary (Сводка по корпусу) ==
{{#widget:iframe
|url=https://voyant-tools.org/tool/Summary/?corpus=1f67ca2db301842fc241f1fb908887cf
|width=600
|height=400
}}

== Cirrus (Облако слов) ==
{{#widget:iframe
|url=https://voyant-tools.org/tool/Cirrus/?visible=100&corpus=1f67ca2db301842fc241f1fb908887cf
|width=600
|height=400
}}

== Trends (Тренды частотности) ==
{{#widget:iframe
|url=https://voyant-tools.org/tool/Trends/?corpus=1f67ca2db301842fc241f1fb908887cf
|width=600
|height=400
}}

== Contexts (Контексты / KWIC) ==
{{#widget:iframe
|url=https://voyant-tools.org/tool/Contexts/?corpus=1f67ca2db301842fc241f1fb908887cf
|width=600
|height=400
}}

== Наблюдения ==

По результатам анализа корпуса можно выделить следующее:

* Самые частотные слова корпуса: '''информацию''' (31), '''памяти''' (28), '''память''' (24), '''информации''' (23), '''является''' (20).
* Текст ''On memory'' выделяется наибольшим объёмом и наибольшей концентрацией слов, связанных с памятью и информацией.
* Текст ''Literacy and Education'' отличается уникальными словами: literacy, gee, learning, new, ways — что отражает его образовательную тематику.
* Текст ''Sorting Things Out'' содержит слова классификация, стар, things — что указывает на тематику систематизации знаний.

[[Категория:CompLing Works]]

Участник:Асадова Хадижа

2026-06-10T07:00:56Z

Асадова Хадижа:

{{UserMGPU
|Description=:)
|Field_of_knowledge=Информатика, Искусственный интеллект, Иностранный язык
|similar_concepts=МЭШ
|Position=Бакалавриат
|Profile=Информатика, Английский язык
|PedDirection=Да
|Community=МГПУ
|Виды_спорта=Шахматы
|Working_On=Транспорт, Статистическое сравнение Хадижа
}}
----
[[Категория:UserMGPU]]
[[Категория:ИНФА-221]]

Обсуждение участника:Асадова Хадижа

2026-06-02T06:16:44Z

Асадова Хадижа: /* Форс мажор! Остался без электричества за 10 минут до урока */

Статистическое сравнение Хадижа

2026-05-27T09:59:24Z

Асадова Хадижа:

= Обзор модулей LuaLearning на примере трёх текстов =

На этой странице тестируются модули из категории [[:Категория:LuaLearning]]
на материале трёх страниц:
* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

== 1. Агрегация данных ([[Модуль:Aggregator Clear]]) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков
|-
| [[Sorting Things Out]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Sorting Things Out}}
|-
| [[On memory]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=On memory}}
|-
| [[Literacy and Education]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Literacy and Education}}
|}

== 2. Статистика по числу слов ([[Модуль:Statistics]]) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
}}
== 3. Цветной алфавит ==

===Пример работы модуля ColorAlphabet:===
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I like coding}} - I like coding

С кириллицей не работает.
===Пример работы модуля ColorAlphabet/Asadova:===
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|I like coding}} - I like coding
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Привет}} - Привет
'''Модуль ColorAlphabet/Asadova''' работает с кириллицей. Цель: выделять согласные буквы синим цветом, а гласные - красным.

== 4. Простые вычисления ([[Модуль:Math]]) ==

* Сумма 1500 + 3200 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200}}
* Сумма 1500 + 3200 + 2700 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200|2700}}
* Среднее (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|average|1500|3200|2700}}
* Максимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|max|1500|3200|2700}}
* Минимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|min|1500|3200|2700}}
* Медиана (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|median|1500|3200|2700}}
* 17 ÷ 5 = остаток {{#invoke:Math|mod|17|5}} (mod)
* π = 3,14159 ≈ {{#invoke:Math|round|3.14159|2}} (округлили до сотых)
* 2,5678 ≈ {{#invoke:Math|round|2.5678|3}} (округлили до тысячных)

== 5. Генератор прогноза погоды ([[Модуль:SimpleGenerator/Weather]]) ==

''Модуль каждый раз создаёт случайное высказывание о погоде, обновляется при каждом сохранении страницы.''

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

== 6. Семантические запросы ([[#ask]]) ==

=== Страницы с описаниями, авторами и годами ===
{{#ask: [[Sorting Things Out]] OR [[On memory]] OR [[Literacy and Education]]
| ?Description
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| mainlabel=Страница
}}

=== Книги по годам (сортировка) ===
{{#ask: [[Category:Book]]
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| sort=Year
| order=ascending
| mainlabel=Название
}}

== 7. Гистограмма числовых характеристик трёх текстов ==

=== 7.1 Число слов ===
{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 300 | width = 500 | stack = 0
| group 1 = 134 : 2590 : 144
| colors = #339966 | group names = Слова | units suffix = слов
| x legends = Sorting Things Out : On memory : Literacy and Education
}}

=== 7.2 Число символов ===
{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 300 | width = 500 | stack = 0
| group 1 = 1988 : 35803 : 1001
| colors = #3366CC | group names = Символы | units suffix = символов
| x legends = Sorting Things Out : On memory : Literacy and Education
}}

----
[[Категория:CompLing Works]]

Статистическое сравнение Хадижа

2026-05-26T20:14:37Z

Асадова Хадижа:

Статистическое сравнение Хадижа

2026-05-26T20:11:13Z

Асадова Хадижа: /* 7. Гистограмма числовых характеристик трёх текстов */

Статистическое сравнение Хадижа

2026-05-26T20:09:34Z

Асадова Хадижа: /* 7. Гистограмма числовых характеристик трёх текстов */

= Обзор модулей LuaLearning на примере трёх текстов =

На этой странице тестируются модули из категории [[:Категория:LuaLearning]]
на материале трёх страниц:
* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

== 1. Агрегация данных ([[Модуль:Aggregator Clear]]) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков
|-
| [[Sorting Things Out]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Sorting Things Out}}
|-
| [[On memory]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=On memory}}
|-
| [[Literacy and Education]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Literacy and Education}}
|}

== 2. Статистика по числу слов ([[Модуль:Statistics]]) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
}}
== 3. Цветной алфавит ==

===Пример работы модуля ColorAlphabet:===
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I like coding}} - I like coding

С кириллицей не работает.
===Пример работы модуля ColorAlphabet/Asadova:===
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|I like coding}} - I like coding
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Привет}} - Привет
'''Модуль ColorAlphabet/Asadova''' работает с кириллицей. Цель: выделять согласные буквы синим цветом, а гласные - красным.

== 4. Простые вычисления ([[Модуль:Math]]) ==

* Сумма 1500 + 3200 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200}}
* Сумма 1500 + 3200 + 2700 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200|2700}}
* Среднее (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|average|1500|3200|2700}}
* Максимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|max|1500|3200|2700}}
* Минимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|min|1500|3200|2700}}
* Медиана (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|median|1500|3200|2700}}
* 17 ÷ 5 = остаток {{#invoke:Math|mod|17|5}} (mod)
* π = 3,14159 ≈ {{#invoke:Math|round|3.14159|2}} (округлили до сотых)
* 2,5678 ≈ {{#invoke:Math|round|2.5678|3}} (округлили до тысячных)

== 5. Генератор прогноза погоды ([[Модуль:SimpleGenerator/Weather]]) ==

''Модуль каждый раз создаёт случайное высказывание о погоде, обновляется при каждом сохранении страницы.''

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

== 6. Семантические запросы ([[#ask]]) ==

=== Страницы с описаниями, авторами и годами ===
{{#ask: [[Sorting Things Out]] OR [[On memory]] OR [[Literacy and Education]]
| ?Description
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| mainlabel=Страница
}}

=== Книги по годам (сортировка) ===
{{#ask: [[Category:Book]]
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| sort=Year
| order=ascending
| mainlabel=Название
}}

== 7. Гистограмма числовых характеристик трёх текстов ==

=== 7.1 Число слов ===
{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 300 | width = 500 | stack = 0
| group 1 = 134 : 2590 : 144
| colors = #339966 | group names = Слова | units suffix = слов
| x legends = Sorting : On memory : Literacy
}}

=== 7.2 Число символов ===
{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 300 | width = 500 | stack = 0
| group 1 = 1988 : 35803 : 1001
| colors = #3366CC | group names = Символы | units suffix = символов
| x legends = Sorting : On memory : Literacy
}}

Статистическое сравнение Хадижа

2026-05-26T20:08:00Z

Асадова Хадижа: /* 7. Граф */

= Обзор модулей LuaLearning на примере трёх текстов =

На этой странице тестируются модули из категории [[:Категория:LuaLearning]]
на материале трёх страниц:
* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

== 1. Агрегация данных ([[Модуль:Aggregator Clear]]) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков
|-
| [[Sorting Things Out]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Sorting Things Out}}
|-
| [[On memory]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=On memory}}
|-
| [[Literacy and Education]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Literacy and Education}}
|}

== 2. Статистика по числу слов ([[Модуль:Statistics]]) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
}}
== 3. Цветной алфавит ==

===Пример работы модуля ColorAlphabet:===
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I like coding}} - I like coding

С кириллицей не работает.
===Пример работы модуля ColorAlphabet/Asadova:===
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|I like coding}} - I like coding
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Привет}} - Привет
'''Модуль ColorAlphabet/Asadova''' работает с кириллицей. Цель: выделять согласные буквы синим цветом, а гласные - красным.

== 4. Простые вычисления ([[Модуль:Math]]) ==

* Сумма 1500 + 3200 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200}}
* Сумма 1500 + 3200 + 2700 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200|2700}}
* Среднее (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|average|1500|3200|2700}}
* Максимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|max|1500|3200|2700}}
* Минимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|min|1500|3200|2700}}
* Медиана (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|median|1500|3200|2700}}
* 17 ÷ 5 = остаток {{#invoke:Math|mod|17|5}} (mod)
* π = 3,14159 ≈ {{#invoke:Math|round|3.14159|2}} (округлили до сотых)
* 2,5678 ≈ {{#invoke:Math|round|2.5678|3}} (округлили до тысячных)

== 5. Генератор прогноза погоды ([[Модуль:SimpleGenerator/Weather]]) ==

''Модуль каждый раз создаёт случайное высказывание о погоде, обновляется при каждом сохранении страницы.''

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

== 6. Семантические запросы ([[#ask]]) ==

=== Страницы с описаниями, авторами и годами ===
{{#ask: [[Sorting Things Out]] OR [[On memory]] OR [[Literacy and Education]]
| ?Description
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| mainlabel=Страница
}}

=== Книги по годам (сортировка) ===
{{#ask: [[Category:Book]]
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| sort=Year
| order=ascending
| mainlabel=Название
}}

== 7. Гистограмма числовых характеристик трёх текстов ==

{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 350
| width = 600
| stack = 0
| group 1 = 134 : 2590 : 144
| group 2 = 1988 : 35803 : 1001
| group 3 = 3 : 10 : 2
| colors = #339966 : #3366CC : #FF9933
| group names = Слова : Символы/10 : Ссылки
| units suffix =
| x legends = Sorting Things Out : On memory : Literacy and Education
}}

Статистическое сравнение Хадижа

2026-05-26T20:06:15Z

Асадова Хадижа: /* 7. Граф */

= Обзор модулей LuaLearning на примере трёх текстов =

На этой странице тестируются модули из категории [[:Категория:LuaLearning]]
на материале трёх страниц:
* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

== 1. Агрегация данных ([[Модуль:Aggregator Clear]]) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков
|-
| [[Sorting Things Out]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Sorting Things Out}}
|-
| [[On memory]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=On memory}}
|-
| [[Literacy and Education]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Literacy and Education}}
|}

== 2. Статистика по числу слов ([[Модуль:Statistics]]) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
}}
== 3. Цветной алфавит ==

===Пример работы модуля ColorAlphabet:===
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I like coding}} - I like coding

С кириллицей не работает.
===Пример работы модуля ColorAlphabet/Asadova:===
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|I like coding}} - I like coding
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Привет}} - Привет
'''Модуль ColorAlphabet/Asadova''' работает с кириллицей. Цель: выделять согласные буквы синим цветом, а гласные - красным.

== 4. Простые вычисления ([[Модуль:Math]]) ==

* Сумма 1500 + 3200 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200}}
* Сумма 1500 + 3200 + 2700 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200|2700}}
* Среднее (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|average|1500|3200|2700}}
* Максимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|max|1500|3200|2700}}
* Минимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|min|1500|3200|2700}}
* Медиана (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|median|1500|3200|2700}}
* 17 ÷ 5 = остаток {{#invoke:Math|mod|17|5}} (mod)
* π = 3,14159 ≈ {{#invoke:Math|round|3.14159|2}} (округлили до сотых)
* 2,5678 ≈ {{#invoke:Math|round|2.5678|3}} (округлили до тысячных)

== 5. Генератор прогноза погоды ([[Модуль:SimpleGenerator/Weather]]) ==

''Модуль каждый раз создаёт случайное высказывание о погоде, обновляется при каждом сохранении страницы.''

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

== 6. Семантические запросы ([[#ask]]) ==

=== Страницы с описаниями, авторами и годами ===
{{#ask: [[Sorting Things Out]] OR [[On memory]] OR [[Literacy and Education]]
| ?Description
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| mainlabel=Страница
}}

=== Книги по годам (сортировка) ===
{{#ask: [[Category:Book]]
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| sort=Year
| order=ascending
| mainlabel=Название
}}

== 7. Граф ==
{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 300
| width = 500
| stack = 0
| group 1 = 127 : 2588 : 2620
| colors = #339966
| group names = Слова
| units suffix = слов
| x legends = Sorting : On memory : Design
}}

Статистическое сравнение Хадижа

2026-05-26T20:05:03Z

Асадова Хадижа: /* 7. Граф */

= Обзор модулей LuaLearning на примере трёх текстов =

На этой странице тестируются модули из категории [[:Категория:LuaLearning]]
на материале трёх страниц:
* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

== 1. Агрегация данных ([[Модуль:Aggregator Clear]]) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков
|-
| [[Sorting Things Out]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Sorting Things Out}}
|-
| [[On memory]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=On memory}}
|-
| [[Literacy and Education]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Literacy and Education}}
|}

== 2. Статистика по числу слов ([[Модуль:Statistics]]) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
}}
== 3. Цветной алфавит ==

===Пример работы модуля ColorAlphabet:===
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I like coding}} - I like coding

С кириллицей не работает.
===Пример работы модуля ColorAlphabet/Asadova:===
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|I like coding}} - I like coding
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Привет}} - Привет
'''Модуль ColorAlphabet/Asadova''' работает с кириллицей. Цель: выделять согласные буквы синим цветом, а гласные - красным.

== 4. Простые вычисления ([[Модуль:Math]]) ==

* Сумма 1500 + 3200 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200}}
* Сумма 1500 + 3200 + 2700 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200|2700}}
* Среднее (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|average|1500|3200|2700}}
* Максимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|max|1500|3200|2700}}
* Минимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|min|1500|3200|2700}}
* Медиана (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|median|1500|3200|2700}}
* 17 ÷ 5 = остаток {{#invoke:Math|mod|17|5}} (mod)
* π = 3,14159 ≈ {{#invoke:Math|round|3.14159|2}} (округлили до сотых)
* 2,5678 ≈ {{#invoke:Math|round|2.5678|3}} (округлили до тысячных)

== 5. Генератор прогноза погоды ([[Модуль:SimpleGenerator/Weather]]) ==

''Модуль каждый раз создаёт случайное высказывание о погоде, обновляется при каждом сохранении страницы.''

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

== 6. Семантические запросы ([[#ask]]) ==

=== Страницы с описаниями, авторами и годами ===
{{#ask: [[Sorting Things Out]] OR [[On memory]] OR [[Literacy and Education]]
| ?Description
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| mainlabel=Страница
}}

=== Книги по годам (сортировка) ===
{{#ask: [[Category:Book]]
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| sort=Year
| order=ascending
| mainlabel=Название
}}

== 7. Граф ==
{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 350
| width = 550
| stack = 1
| group 1 = 127 : 2588 : 2620
| group 2 = 1711 : 35763 : 35453
| group 3 = 1 : 8 : 4
| colors = #339966 : #3366CC : #FF9933
| group names = Слова : Символы/10 : Ссылки
| units suffix =
| x legends = Sorting : On memory : Design
}}

Статистическое сравнение Хадижа

2026-05-26T20:03:28Z

Асадова Хадижа: /* 6. Граф */

= Обзор модулей LuaLearning на примере трёх текстов =

На этой странице тестируются модули из категории [[:Категория:LuaLearning]]
на материале трёх страниц:
* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

== 1. Агрегация данных ([[Модуль:Aggregator Clear]]) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков
|-
| [[Sorting Things Out]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Sorting Things Out}}
|-
| [[On memory]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=On memory}}
|-
| [[Literacy and Education]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Literacy and Education}}
|}

== 2. Статистика по числу слов ([[Модуль:Statistics]]) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
}}
== 3. Цветной алфавит ==

===Пример работы модуля ColorAlphabet:===
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I like coding}} - I like coding

С кириллицей не работает.
===Пример работы модуля ColorAlphabet/Asadova:===
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|I like coding}} - I like coding
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Привет}} - Привет
'''Модуль ColorAlphabet/Asadova''' работает с кириллицей. Цель: выделять согласные буквы синим цветом, а гласные - красным.

== 4. Простые вычисления ([[Модуль:Math]]) ==

* Сумма 1500 + 3200 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200}}
* Сумма 1500 + 3200 + 2700 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200|2700}}
* Среднее (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|average|1500|3200|2700}}
* Максимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|max|1500|3200|2700}}
* Минимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|min|1500|3200|2700}}
* Медиана (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|median|1500|3200|2700}}
* 17 ÷ 5 = остаток {{#invoke:Math|mod|17|5}} (mod)
* π = 3,14159 ≈ {{#invoke:Math|round|3.14159|2}} (округлили до сотых)
* 2,5678 ≈ {{#invoke:Math|round|2.5678|3}} (округлили до тысячных)

== 5. Генератор прогноза погоды ([[Модуль:SimpleGenerator/Weather]]) ==

''Модуль каждый раз создаёт случайное высказывание о погоде, обновляется при каждом сохранении страницы.''

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

== 6. Семантические запросы ([[#ask]]) ==

=== Страницы с описаниями, авторами и годами ===
{{#ask: [[Sorting Things Out]] OR [[On memory]] OR [[Literacy and Education]]
| ?Description
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| mainlabel=Страница
}}

=== Книги по годам (сортировка) ===
{{#ask: [[Category:Book]]
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| sort=Year
| order=ascending
| mainlabel=Название
}}

== 7. Граф ==
{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 300
| width = 500
| stack = 0
| group 1 = 127 : 2588 : 2620
| group 2 = 1711 : 35763 : 35453
| group 3 = 1 : 8 : 4
| colors = #339966 : #3366CC : #FF9933
| group names = Слова : Символы/10 : Ссылки
| units suffix =
| x legends = Sorting Things Out : On memory : The Design of Everyday Things
}}

Статистическое сравнение Хадижа

2026-05-26T20:02:34Z

Асадова Хадижа:

= Обзор модулей LuaLearning на примере трёх текстов =

На этой странице тестируются модули из категории [[:Категория:LuaLearning]]
на материале трёх страниц:
* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

== 1. Агрегация данных ([[Модуль:Aggregator Clear]]) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков
|-
| [[Sorting Things Out]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Sorting Things Out}}
|-
| [[On memory]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=On memory}}
|-
| [[Literacy and Education]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Literacy and Education}}
|}

== 2. Статистика по числу слов ([[Модуль:Statistics]]) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
}}
== 3. Цветной алфавит ==

===Пример работы модуля ColorAlphabet:===
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I like coding}} - I like coding

С кириллицей не работает.
===Пример работы модуля ColorAlphabet/Asadova:===
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|I like coding}} - I like coding
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Привет}} - Привет
'''Модуль ColorAlphabet/Asadova''' работает с кириллицей. Цель: выделять согласные буквы синим цветом, а гласные - красным.

== 4. Простые вычисления ([[Модуль:Math]]) ==

* Сумма 1500 + 3200 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200}}
* Сумма 1500 + 3200 + 2700 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200|2700}}
* Среднее (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|average|1500|3200|2700}}
* Максимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|max|1500|3200|2700}}
* Минимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|min|1500|3200|2700}}
* Медиана (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|median|1500|3200|2700}}
* 17 ÷ 5 = остаток {{#invoke:Math|mod|17|5}} (mod)
* π = 3,14159 ≈ {{#invoke:Math|round|3.14159|2}} (округлили до сотых)
* 2,5678 ≈ {{#invoke:Math|round|2.5678|3}} (округлили до тысячных)

== 5. Генератор прогноза погоды ([[Модуль:SimpleGenerator/Weather]]) ==

''Модуль каждый раз создаёт случайное высказывание о погоде, обновляется при каждом сохранении страницы.''

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

== 6. Семантические запросы ([[#ask]]) ==

=== Страницы с описаниями, авторами и годами ===
{{#ask: [[Sorting Things Out]] OR [[On memory]] OR [[Literacy and Education]]
| ?Description
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| mainlabel=Страница
}}

=== Книги по годам (сортировка) ===
{{#ask: [[Category:Book]]
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| sort=Year
| order=ascending
| mainlabel=Название
}}

== 6. Граф ==
{{#invoke:Chart|bar chart|height=100|width=200|group1=1:2:3}}

Обсуждение участника:Асадова Хадижа

2026-05-26T19:58:15Z

Асадова Хадижа: /* Lua не стравился с задачами */

Статистическое сравнение Хадижа

2026-05-26T19:56:16Z

Асадова Хадижа: /* 5. Генератор прогноза погоды (Модуль:SimpleGenerator/Weather) */

Статистическое сравнение Хадижа

2026-05-26T19:55:10Z

Асадова Хадижа: /* 6. Семантические запросы (#ask) */

= Обзор модулей LuaLearning на примере трёх текстов =

На этой странице тестируются модули из категории [[:Категория:LuaLearning]]
на материале трёх страниц:
* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

== 1. Агрегация данных ([[Модуль:Aggregator Clear]]) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков
|-
| [[Sorting Things Out]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Sorting Things Out}}
|-
| [[On memory]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=On memory}}
|-
| [[Literacy and Education]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Literacy and Education}}
|}

== 2. Статистика по числу слов ([[Модуль:Statistics]]) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
}}
== 3. Цветной алфавит ==

===Пример работы модуля ColorAlphabet:===
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I like coding}} - I like coding

С кириллицей не работает.
===Пример работы модуля ColorAlphabet/Asadova:===
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|I like coding}} - I like coding
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Привет}} - Привет
'''Модуль ColorAlphabet/Asadova''' работает с кириллицей. Цель: выделять согласные буквы синим цветом, а гласные - красным.

== 4. Простые вычисления ([[Модуль:Math]]) ==

* Сумма 1500 + 3200 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200}}
* Сумма 1500 + 3200 + 2700 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200|2700}}
* Среднее (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|average|1500|3200|2700}}
* Максимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|max|1500|3200|2700}}
* Минимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|min|1500|3200|2700}}
* Медиана (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|median|1500|3200|2700}}
* 17 ÷ 5 = остаток {{#invoke:Math|mod|17|5}} (mod)
* π = 3,14159 ≈ {{#invoke:Math|round|3.14159|2}} (округлили до сотых)
* 2,5678 ≈ {{#invoke:Math|round|2.5678|3}} (округлили до тысячных)

== 5. Генератор прогноза погоды ([[Модуль:SimpleGenerator/Weather]]) ==

''Модуль каждый раз создаёт случайное высказывание о погоде, обновляется при каждом сохранении страницы.''

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

; Пример с текстом
{{#ask: [[Lua/Таблица]] OR [[Маслоу]] | ?Description }}

== 6. Семантические запросы ([[#ask]]) ==

=== Страницы с описаниями, авторами и годами ===
{{#ask: [[Sorting Things Out]] OR [[On memory]] OR [[Literacy and Education]]
| ?Description
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| mainlabel=Страница
}}

=== Книги по годам (сортировка) ===
{{#ask: [[Category:Book]]
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| sort=Year
| order=ascending
| mainlabel=Название
}}

Статистическое сравнение Хадижа

2026-05-26T19:54:13Z

Асадова Хадижа: /* 6. Семантические запросы (#ask) */

= Обзор модулей LuaLearning на примере трёх текстов =

На этой странице тестируются модули из категории [[:Категория:LuaLearning]]
на материале трёх страниц:
* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

== 1. Агрегация данных ([[Модуль:Aggregator Clear]]) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков
|-
| [[Sorting Things Out]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Sorting Things Out}}
|-
| [[On memory]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=On memory}}
|-
| [[Literacy and Education]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Literacy and Education}}
|}

== 2. Статистика по числу слов ([[Модуль:Statistics]]) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
}}
== 3. Цветной алфавит ==

===Пример работы модуля ColorAlphabet:===
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I like coding}} - I like coding

С кириллицей не работает.
===Пример работы модуля ColorAlphabet/Asadova:===
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|I like coding}} - I like coding
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Привет}} - Привет
'''Модуль ColorAlphabet/Asadova''' работает с кириллицей. Цель: выделять согласные буквы синим цветом, а гласные - красным.

== 4. Простые вычисления ([[Модуль:Math]]) ==

* Сумма 1500 + 3200 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200}}
* Сумма 1500 + 3200 + 2700 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200|2700}}
* Среднее (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|average|1500|3200|2700}}
* Максимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|max|1500|3200|2700}}
* Минимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|min|1500|3200|2700}}
* Медиана (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|median|1500|3200|2700}}
* 17 ÷ 5 = остаток {{#invoke:Math|mod|17|5}} (mod)
* π = 3,14159 ≈ {{#invoke:Math|round|3.14159|2}} (округлили до сотых)
* 2,5678 ≈ {{#invoke:Math|round|2.5678|3}} (округлили до тысячных)

== 5. Генератор прогноза погоды ([[Модуль:SimpleGenerator/Weather]]) ==

''Модуль каждый раз создаёт случайное высказывание о погоде, обновляется при каждом сохранении страницы.''

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

; Пример с текстом
{{#ask: [[Lua/Таблица]] OR [[Маслоу]] | ?Description }}

== 6. Семантические запросы ([[#ask]]) ==

=== Страницы с описаниями, авторами и годами ===
{{#ask: [[Sorting Things Out]] OR [[On memory]] OR [[Literacy and Education]]
| ?Description
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| mainlabel=Страница
}}

=== Книги по годам (сортировка) ===
{{#ask: [[Category:Book]]
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| sort=Year
| order=ascending
| mainlabel=Название
}}

=== Статистика ===
* Всего страниц с описанием: {{#ask: [[Description::+]] | format=count}}
* Всего страниц с автором: {{#ask: [[Author::+]] | format=count}}
* Всего страниц с годом издания: {{#ask: [[Year::+]] | format=count}}

On memory

2026-05-26T19:52:06Z

Асадова Хадижа:

{{Book
|Description=On Memory (Electronic or Otherwise) - Leonardo The MIT Press Volume 23, Number 4, Autumn 1990
Наша практика обращения с электронной памятью подводит нас к признанию того факта, что память является не вещью, а процессом, хотя этот процесс и предполагает наличие тела человека или компьютера, внутри которого он должен происходить. Эта практика приводит нас к тому, что внутри нас нет никакого твердого ядра, которое бы руководило этим процессом и которое мы могли бы называть нашей "душой", нашим "духом" или даже нашим "эго". Практика показывает нам, что процесс извлечения, хранения и передачи информации протекает через нас и включает не только существующее и прошлое общество, но и фактически все, что мы называем словом "мир". Это приводит нас к пониманию того, что мы только узлы во всеобщей сети текущей информации, что эти узлы получают, перерабатывают и передают информацию, и что они полное ничто если взаимосвязи будут разорваны. Фактически, практика наших отношений с носителями электронной памяти требует от нас признать, что то, что мы называем "Я" это - только узел взаимосвязей и отношений, который при тщательном рассмотрении даже не содержит крючка, к которому эти отношения могут быть прицеплены
|Field_of_knowledge=Информатика, Искусственный интеллект
|launch year=1990
|Clarifying_video=https://www.youtube.com/watch?v=lyfOcAAcoH8
|Inventor=Flusser
}}

[[Author::Leonardo]]
[[Year::1990]]

Вилем Флуссер

Память

Наш вид передает информацию от поколения к поколению. Осуществляя эту передачу, мы дважды противоречим природе. Второй принцип термодинамики утверждает, что информации свойственно рассеиваться и забываться. Живые организмы противоречат этому принципу, сохраняя и передавая генетическую информацию. Они создают память в противовес энтропии природы. Биологический закон Менделя утверждает, что приобретенная информация не может передаваться от организма к организму. Наш вид противоречит и этому закону, создавая память культуры, которая накапливает приобретенную поколениями информацию. Это двойное отрицание, свойственное человеку, носит временный характер, в большом временном интервале вся информация, которую мы накапливаем, все-таки распыляется и забывается. В любом случае, это двойное отрицание законов природы (хотя и временное) определяет наше положение в мире. Человеческое "отличие" (то, что отличает нас от всех других существ) может быть определено тем, что мы обладаем как биологической, так и культурной памятью, тем, что мы исторические существа. Электронная память радикально меняет нашу культурную память и человеческое "отличие" теперь получает новое значение. Целью данной работы является рассмотрение некоторых аспектов этой трансформации.

Если определить "память" как хранилище информации (само это определение открыто для серьезных возражений), то мы обнаружим памяти во всей природе. Глыбы памяти плывут подобно островам или айсбергам против потока энтропии, эти острова сохраняют какое-то время какую то информацию до тех пор, пока они не растворятся в потоке энтропии, из которой они случайно возникли. Примерами могут служить атомы водорода или галактики, которые создают временные отрицания энтропии на фоне общей тенденции. Наиболее впечатляющим примером отрицания энтропии является рост биомассы, который происходит в настоящее время на поверхности нашей планеты и последствиями которого являемся и мы сами. Биомасса состоит из маленьких капель - клеток, в которых сложные молекулы постоянно копируются. Этот процесс копирования постоянно сопровождается ошибками. Большинство ошибок отбрасывается из биомассы и из генетической памяти благодаря достаточно сложным механизмам отбора. Некоторым [[мутация]]м удается избежать этих механизмов и из них формируется то, что называется "биологической эволюцией". Хотя наши оптимистически настроенные предки и рассматривали мутации как "позитивные явления", поскольку благодаря таким мутациям в биомассе возникает новая информация, с точки зрения "памяти" мутации должны считаться серьезным недостатком. Они показывают, что память биомассы не внушает доверия: вместо того, чтобы хранить информацию, биомасса воссоздает ее. Это имеет огромное значение для технологических проектов будущего. Генетическая инженерия может быть определена как попытка передачи приобретенной информации в биомассу, трансформации биомассы в культурную память. Необходимо иметь в виду, что всякое сохранение информации в биомассе сопровождается ошибками.

Культурная память много короче, чем [[память]] генетическая, и еще менее достойна доверия. Большая часть информации, которую мы извлекаем за относительно короткое пребывание на Земле, связано с памятью: не только документы, превращающиеся в золу и пепел, здания, превращающиеся в руины, возможно, вся культура прошлого будет забыта. Когда люди начали строить память культуры, они использовали два типа носителей, поддерживающих память. Первый это - звуковые волны, другой - камни, кости и другие твердые объекты. Могут быть и другие формы, поддерживающие память, например жесты, но здесь они не рассматриваются.

Звуковые волны имеют то преимущество, что среда воздуха доступна и человеческий организм снабжен органами, которые позволяют обмениваться информацией - органами трансформирующими звуковые волны в фонемы. Говорение выглядит вполне естественно, не смотря на то, что каждый из нас обучается этому индивидуально. Это ставит вопрос о двойственном характере наследственной и приобретенной информации. Но, звуковые волны имеют серьезный недостаток в плане нестабильности и открытости для различных шумов, которые могут искажать информацию. Таким образом, информация, передаваемая через звуковые волны (устная информация), должна быть быстро извлечена получателем и храниться в его мозгу, с надеждой на то, что она будет оттуда извлечена и передана другому получателю. Этот процесс (устной культуры) подвержен многочисленным ошибкам в ходе передачи, связанных как с шумом, так и с ошибками, которые добавляются и возникают при переработке информации в мозгах участников коммуникации. Вследствие этого, устная культура, строго говоря, не является исторической.

Твердые объекты (такие как камни или кости) имеют преимущество стабильности. Каменный нож сохраняет информацию "как резать" на протяжении десятков тысяч лет. Информация, сохраняемая в твердых объектах, формирует нашу материальную культуру. Но здесь кроется и серьезное неудобство: информационные объекты или средства используются не только как объекты, поддерживающие память, но и как банки данных: нож не только хранит информацию "как резать", но и действительно используется для резки. Использование объекта постепенно изнашивает ту информацию, которую он несет. Это и есть проблема мусора, которая находится в центре наших экологических трудностей. Объекты, утратившие информацию, порождают провалы памяти. Поэтому и создаются объекты, которые выполняют функцию только поддержки памяти не неся никаких деятельных функций. Например, статуя Венеры.

Однако наиболее значительные изобретения в области памяти были сделаны сравнительно недавно, когда три с половиной тысячи лет тому назад был изобретен [[алфавит]]. Это код, который позволил трансформировать звуковые фонемы устной речи в визуальные символы. Эти символы могли быть запечатлены на твердых носителях. Этот код объединил преимущества устной и материальной культуры. С его помощью стало возможным создавать "памятники" (тексты), которые бы передавали бы информацию устной на жесткие объекты и которые могли бы быть копируемыми. Это обеспечило создание нового и очень мощного метода. Была создана "Культурная память" - [[библиотека]] - которая позволяла наращивание, сохранение и передачу приобретенной информации. Это было началом настоящей истории. И это означало радикальное изменение способов человеческих размышлений и действий. Линейная структура алфавитного письма продуцировала прогрессивный, каузальный, научный способ размышления и действий. Извлечение и передача информации становятся управляемым, познаваемым процессом. Изобретение алфавита было важнейшим шагом на пути гуманизации.

По мере того как печатная и литературная культура медленно отделялась от устной и материальной (медленно, поскольку ей все время приходилось противостоять предшествующей устной мифической и материальной магической и этот процесс еще не завершен), и по мере того, как культурная память все теснее идентифицировалась с библиотекой, развивались процессы сакрализации библиотеки. Библиотека не ограничилась функцией хранилища информации, куда мы можем заносить (через письмо) информацию, которую мы приобрели, и откуда мы через чтение можем получать информацию добытую другими. Ей были присвоены функции сверхчеловеческой памяти, которая простиралась над людьми и которой они должны были восхищаться. Таким образом, роль культурной памяти была инвертирована - вместо того, чтобы служить человеку хранить информацию и передавать ее следующим поколениям, сама библиотека требовала того, чтобы человек служил ей. Эта инверсия оказала воздействия на различные аспекты человеческой культуры. Два примера сакрализации литературной памяти или библиотеки должны быть приведены, поскольку они и сегодня действуют и определяют то, что принято называть "западными ценностями".

Первый пример относится к философии Платона. Библиотека - или трансчеловеческая память является космосом, в котором в соответствии с законами логики хранится неизменяемая, вечная информация (идеи, формы). Когда-то и мы существовали в этом небесном хранилище, но после того, как мы его покинули и пали на Землю, где мы приобретаем только ложную информацию. В процессе падения мы пересекли реку забвения, но ее воды не смыли и не уничтожили верную небесную информацию, они только прикрыли и спрятали ее. Мы можем отыскать, вновь открыть верные знания. Знать, следовательно, значит не открыть новую информацию, но вспомнить забытую истинную информацию. Мы можем сделать это благодаря "теории", которая организует содержимое небесной библиотеки, и, сделав это, мы станем бессмертными.

Второй пример является христианским: библиотека (трансчеловеческая память) является местом встречи, где мы можем вести беседу. Для того, чтобы вести диалог с кем-то другим мы должны открыть себя перед ним, мы должны узнать себя в нем и узнать его, как нашего "другого". Мы обязаны любить нашего соседа. Фактически, в той степени, в которой мы познаем нашего соседа он будет представлен в нашей памяти, и в той мере в которой мы будем узнаны другими людьми, мы будем бессмертны вместе с ними. В памяти всего человечества, которая есть узнавание других, мы ответственны за бессмертие других людей. Поэтому память благословенна и поэтому умершие живы. Узнавание кого-либо как себя другого ведет к познанию. Иного, Его, который совершенно отличен от нас. Любить соседа означает и любить совершенно другого. Наш сосед - только образ Бога, и через этот образ мы можем приблизиться к Богу. Таким образом, общая память человечества (библиотека) фактически является Богом, где мы встречаемся, чтобы стать бессмертными через любовь друг к другу.

Если мы проследим развитие этих двух идеологий, которые лежат в основании западной цивилизации, то мы обнаружим, что они ответственны за нашу экзистенциональную идентификацию. Мы идентифицируем себя в качестве субъектов памяти всего человечества и, таким образом, в качестве субъектов объективного мира. Эта идентификация связана с тем, что фактом, что мы овеществляем нашу способность хранить приобретенную информацию и что мы рассматриваем эту свою способность как порождение всемирной сверхчеловеческой библиотеки, которая существует над нами. Следовательно, такие концепции как "душа", "дух" (и даже "эго"), в своем значении связаны с тем, что часть из не является субъектом энтропии, но является хранилищем информации. Как "тела" мы являемся частью биологического мира, но как "духи" мы находимся к ним в оппозиции, мы можем познавать их, управлять ими и подчинять их нашим желаниям. Все "вечные" проблемы западной онтологии и эпистемиологии (такие как проблемы взаимоотношения тела и души, проблемы "думающих вещей") являются результатами этого овеществления. Однако в настоящее время появляются признаки того, что мы преодолеваем этот сорт идентификации, что мы перерастаем веру в трансцендентное ядро в нашей душе. Если это действительно произойдет, то это приведет к революционным изменениям в системе наших категорий.

Электронные памяти являются моделями (симуляциями) функций памяти мозга при помощи неживых объектов. Модель в данном случае означает имитацию некоторых аспектов деятельности оригинала. Так, рычаг имитирует определенные аспекты деятельности руки, полностью игнорируя все другие аспекты. В электронной памяти способность мозга хранить информацию передается во внешний мир. Это позволяет нам наблюдать и манипулировать с процессами хранения информации со стороны. Конечно, то что мы наблюдаем является очень упрощенной формой человеческой памяти. Однако, электронные памяти подводят нас достаточно близко к рассмотрению наших способностей хранить и передавать приобретенную информацию. И это рассмотрение может освободить нас от веры в то, что мы являемся "духовными существами", противостоящими остальному миру.

То, что электронные носители памяти увеличивают наши функции запоминания и делают эти процедуры значительно проще чем раньше, несомненно, окажет огромное влияние на будущее цивилизации. Позвольте мне перечислить некоторые из этих изменений: электронные памяти гораздо легче информировать, они хранят информацию гораздо дольше и они обеспечивают гораздо более легкое копирование [[информация|информации]]. Из этого следует, что мы более не будем пытаться хранить информацию внутри нашего мозга, но мы будем перебрасывать эту информацию на носители электронной памяти. Это означает, что наш мозг освободиться для выполнения других задач, таких как переработка информации. Переработка информации называется "[[творчество]]м": мы можем ожидать взрывное увеличение человеческого творчества, в связи с тем, что мы освобождаемся от всех механических аспектов размышления. Другое ожидаемое изменение связано с тем, что [[электронная память]] будет объединена с [[робот]]ами и информация хранимая в электронной памяти будет переведена в их жесты. "Работать" - это жесты, которые информация накладывает на объект. Например, каменный нож, это результат наложения информации о том, "как резать" на камень. Таким образом, жесты работающего могут быть переданы от нас автоматическим машинам, и мы освободимся для того, чтобы программировать их.

Последнее ожидаемое изменение связано с тем, что информацию с электронных носителей гораздо легче стирать, они забывают гораздо легче чем это делает человеческий мозг. Сегодня достоверность информации ограничена во времени и время валидности становится все короче. Например, информация, относящаяся к физическим наукам, которая была достоверна поколение назад, сейчас уже не может использоваться. Наши мозги переполнены информацией такого типа и это мешает нам обрабатывать нужную информацию. Электронная память позволяет критически отбрасывать ненужную, засоряющую информацию и облегчает позитивное накопление информации. Это открывает дорогу "историческому мышлению и действию" в новом более радикальном смысле этого слова. Кроме того, это показывает, что забывание является столь же важной функцией памяти, как и запоминание.

Однако все эти упоминавшиеся выше изменения, не смотря на всю их очевидную значимость, не затрагивают основ современной культурной революции. Действительно революционным событием является то, что электронные носители памяти позволяют нам занять новую критическую позицию относительно наших способностей усваивать, хранить и передавать информацию, к тому, что мы обычно называем "духом". Наша практика обращения с электронной памятью подводит нас к признанию того факта, что память является не вещью, а процессом, хотя этот процесс и предполагает наличие тела человека или компьютера, внутри которого он должен происходить. Эта практика приводит нас к тому, что внутри нас нет никакого твердого ядра, которое бы руководило этим процессом и которое мы могли бы называть нашей "душой", нашим "духом" или даже нашим "эго". Практика показывает нам, что процесс извлечения, хранения и передачи информации протекает через нас и включает не только существующее и прошлое общество, но и фактически все, что мы называем словом "мир". Это приводит нас к пониманию того, что мы только узлы во всеобщей сети текущей информации, что эти узлы получают, перерабатывают и передают информацию, и что они полное ничто если взаимосвязи будут разорваны. Фактически, практика наших отношений с носителями электронной памяти требует от нас признать, что то, что мы называем "Я" это - только узел взаимосвязей и отношений, который при тщательном рассмотрении даже не содержит крючка, к которому эти отношения могут быть прицеплены.

Разумеется, крах наших представлений об индивидуальности не является внезапным событием, связанным только с нашей практикой использования электронной памяти. Этот крах был подготовлен многочисленными исследованиями, которые проводились долгие годы. Выделим некоторые примеры:

Аналитическая психология способна показать нам, что то, что называем индивидуальным психическим есть только верхушка того айсберга, которым является то, что можно назвать коллективным психическим. Экологические исследования способны показать, что индивидуальный организм может быть понят только в контексте той экосистемы, в которой он существует. Политологические системы способны показать, что "индивидуальный человек" и "общество" есть абстрактные термины (нет никакого отдельного человека вне общества и нет никакого общества без человека) и что конкретными фактами являются только отношения между субъектами. Такое относительное (топологическое) видение нашего положения в мире соответствует с тем видением отношений, которое предлагают нам физические и биологические науки. Сегодня физические объекты рассматриваются как узлы внутри поля взаимоотношений, а живые объекты как временные образования потока генетической информации. Наиболее адекватным выражением этого видения отношений, возможно, является феноменология Гуссерля. Она утверждает (очень кратко), что в том мире, где мы живем конкретны только отношения и то, что мы называем "объектами" и "субъектами" является только абстрактной экстраполяцией этих конкретных отношений. Отрицание "self" - идеологии является длительным процессом, но наша практика использования электронной памяти убеждает нас в его необходимости.

Невозможно предвидеть последствия этой экзистенциальной революции. Важнейшее значение имеет уже то, что если мы отвергнем идею о существовании некоего твердого ядра (носителя) внутри нас и если мы признаем свою вовлеченность в сеть взаимоотношений, то классическое разделение между наукой и искусством утратит свое значение. Поскольку, в этом случае различие между "объективным знанием" и "субъективным опытом" перестанет иметь смысл. Если коллективность становится фундаментальной категорией мышления и действия, то наука может рассматриваться как вид искусства, а искусство как вид науки. Последствия такого слияния невозможно представить.

В работе использована информация из различных источников - физика, биология, психология, нейропсихология и то, что называется "наукой о коммуникации". Основной точкой является полемика с французской школой "философии культуры". Читатель заметит, что я спорю с Роланом Бартом, Жаном Бодрийяром, Абрахамом Молем и многими другими. Я стремился противостоять пессимизму и предложить альтернативный путь развития нашей цивилизации.

Sorting Things Out

2026-05-26T19:50:39Z

Асадова Хадижа:

{{Book
|Description=Книга Джеффри С. Боукера и Сьюзан Ли Стар исследует роль классификаций и стандартов в формировании современного мира. Авторы анализируют различные системы классификации, такие как Международная классификация болезней, классификация рас в Южной Африке во время апартеида и классификация вирусов. Основное внимание уделяется тому, как категории формируют человеческое взаимодействие, а также тому, как многие из этих категорий остаются невидимыми. Боукер и Стар подчеркивают, что стандарты и классификации не только упрощают информацию, но и создают моральные и политические последствия, поскольку они могут давать преимущество одним группам людей в ущерб другим. Книга также рассматривает классификацию как часть построенной информационной среды, аналогично тому, как историк изучает разрешения на строительство и зонирование для понимания истории города.
|Field_of_knowledge=NetSci, Управление, Интернет вещей
|launch year=1999
|Website=https://mitpress.mit.edu/9780262522953/sorting-things-out/
|Clarifying_video=https://www.youtube.com/watch?v=fL94LVYjhQQ
|Inventor=Bowker; Star
|Environment=MediaWiki, Community of Practice (model)
}}

[[Author::Geoffrey C. Bowker]]
[[Author::Susan Leigh Star]]
[[Year::1999]]

Literacy and Education

2026-05-26T19:50:05Z

Асадова Хадижа:

{{Book
|Description=Literacy and Education tells the story of how literacy—starting in the early 1980s—came to be seen not as a mental phenomenon, but as a social and cultural one. In this accessible introductory volume, acclaimed scholar '''James Paul Gee''' shows readers how literacy "left the mind and wandered out into the world." He traces the ways a sociocultural view of literacy melded with a social view of the mind and speaks to learning in and out of school in new and powerful ways. Gee concludes by showing how the very idea of "literacy" has broadened into new literacies with words, signs, and deeds in contexts enhanced, augmented, and transformed by new technologies.
|Field_of_knowledge=Педагогика, Психология, Образование
|launch year=2014
|Inventor=Gee
|Environment=Gamestar Mechanic
}}

* Gee. J. P. (2005). "Learning by Design: good video games as learning machines". E-Learning, Volume 2 (Number 1), p. 5-16

[[Author::Gee]]
[[Year::2014]]

Literacy and Education

2026-05-26T19:49:13Z

Асадова Хадижа:

Literacy and Education

2026-05-26T19:44:40Z

Асадова Хадижа:

Статистическое сравнение Хадижа

2026-05-26T19:42:08Z

Асадова Хадижа: /* 6. Семантические запросы (#ask) */

= Обзор модулей LuaLearning на примере трёх текстов =

На этой странице тестируются модули из категории [[:Категория:LuaLearning]]
на материале трёх страниц:
* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

== 1. Агрегация данных ([[Модуль:Aggregator Clear]]) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков
|-
| [[Sorting Things Out]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Sorting Things Out}}
|-
| [[On memory]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=On memory}}
|-
| [[Literacy and Education]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Literacy and Education}}
|}

== 2. Статистика по числу слов ([[Модуль:Statistics]]) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
}}
== 3. Цветной алфавит ==

===Пример работы модуля ColorAlphabet:===
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I like coding}} - I like coding

С кириллицей не работает.
===Пример работы модуля ColorAlphabet/Asadova:===
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|I like coding}} - I like coding
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Привет}} - Привет
'''Модуль ColorAlphabet/Asadova''' работает с кириллицей. Цель: выделять согласные буквы синим цветом, а гласные - красным.

== 4. Простые вычисления ([[Модуль:Math]]) ==

* Сумма 1500 + 3200 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200}}
* Сумма 1500 + 3200 + 2700 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200|2700}}
* Среднее (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|average|1500|3200|2700}}
* Максимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|max|1500|3200|2700}}
* Минимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|min|1500|3200|2700}}
* Медиана (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|median|1500|3200|2700}}
* 17 ÷ 5 = остаток {{#invoke:Math|mod|17|5}} (mod)
* π = 3,14159 ≈ {{#invoke:Math|round|3.14159|2}} (округлили до сотых)
* 2,5678 ≈ {{#invoke:Math|round|2.5678|3}} (округлили до тысячных)

== 5. Генератор прогноза погоды ([[Модуль:SimpleGenerator/Weather]]) ==

''Модуль каждый раз создаёт случайное высказывание о погоде, обновляется при каждом сохранении страницы.''

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

; Пример с текстом
{{#ask: [[Lua/Таблица]] OR [[Маслоу]] | ?Description }}

== 6. Семантические запросы ([[#ask]]) ==

=== Страницы с описаниями, авторами и годами ===
{{#ask: [[Sorting Things Out]] OR [[On memory]] OR [[Literacy and Education]]
| ?Description
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| mainlabel=Страница
}}

=== Все страницы, у которых есть автор ===
{{#ask: [[Author::+]]
| ?Author
| ?Year
| ?Description
| format=table
| class=wikitable
| limit=10
| mainlabel=Страница
}}

=== Книги по годам (сортировка) ===
{{#ask: [[Category:Book]]
| ?Author
| ?Year
| ?Description
| format=table
| class=wikitable
| sort=Year
| order=ascending
| mainlabel=Название
}}

=== Статистика ===
* Всего страниц с описанием: {{#ask: [[Description::+]] | format=count}}
* Всего страниц с автором: {{#ask: [[Author::+]] | format=count}}
* Всего страниц с годом издания: {{#ask: [[Year::+]] | format=count}}

Статистическое сравнение Хадижа

2026-05-26T19:40:01Z

Асадова Хадижа:

= Обзор модулей LuaLearning на примере трёх текстов =

На этой странице тестируются модули из категории [[:Категория:LuaLearning]]
на материале трёх страниц:
* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

== 1. Агрегация данных ([[Модуль:Aggregator Clear]]) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков
|-
| [[Sorting Things Out]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Sorting Things Out}}
|-
| [[On memory]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=On memory}}
|-
| [[Literacy and Education]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Literacy and Education}}
|}

== 2. Статистика по числу слов ([[Модуль:Statistics]]) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
}}
== 3. Цветной алфавит ==

===Пример работы модуля ColorAlphabet:===
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I like coding}} - I like coding

С кириллицей не работает.
===Пример работы модуля ColorAlphabet/Asadova:===
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|I like coding}} - I like coding
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Привет}} - Привет
'''Модуль ColorAlphabet/Asadova''' работает с кириллицей. Цель: выделять согласные буквы синим цветом, а гласные - красным.

== 4. Простые вычисления ([[Модуль:Math]]) ==

* Сумма 1500 + 3200 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200}}
* Сумма 1500 + 3200 + 2700 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200|2700}}
* Среднее (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|average|1500|3200|2700}}
* Максимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|max|1500|3200|2700}}
* Минимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|min|1500|3200|2700}}
* Медиана (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|median|1500|3200|2700}}
* 17 ÷ 5 = остаток {{#invoke:Math|mod|17|5}} (mod)
* π = 3,14159 ≈ {{#invoke:Math|round|3.14159|2}} (округлили до сотых)
* 2,5678 ≈ {{#invoke:Math|round|2.5678|3}} (округлили до тысячных)

== 5. Генератор прогноза погоды ([[Модуль:SimpleGenerator/Weather]]) ==

''Модуль каждый раз создаёт случайное высказывание о погоде, обновляется при каждом сохранении страницы.''

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

; Пример с текстом
{{#ask: [[Lua/Таблица]] OR [[Маслоу]] | ?Description }}

== 6. Семантические запросы ([[#ask]]) ==

=== Страницы с их описаниями ===
{{#ask: [[Sorting Things Out]] OR [[On memory]] OR [[Literacy and Education]]
| ?Description
| format=table
| class=wikitable
}}

=== Количество страниц с описанием ===
Всего страниц с Description: {{#ask: [[Description::+]] | format=count}}

----
[[Категория:CompLing Works]]

Статистическое сравнение Хадижа

2026-05-26T19:34:35Z

Асадова Хадижа: /* 5. Генератор прогноза погоды (Модуль:SimpleGenerator/Weather) */

= Обзор модулей LuaLearning на примере трёх текстов =

На этой странице тестируются модули из категории [[:Категория:LuaLearning]]
на материале трёх страниц:
* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

== 1. Агрегация данных ([[Модуль:Aggregator Clear]]) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков
|-
| [[Sorting Things Out]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Sorting Things Out}}
|-
| [[On memory]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=On memory}}
|-
| [[Literacy and Education]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Literacy and Education}}
|}

== 2. Статистика по числу слов ([[Модуль:Statistics]]) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
}}
== 3. Цветной алфавит ==

===Пример работы модуля ColorAlphabet:===
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I like coding}} - I like coding

С кириллицей не работает.
===Пример работы модуля ColorAlphabet/Asadova:===
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|I like coding}} - I like coding
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Привет}} - Привет
'''Модуль ColorAlphabet/Asadova''' работает с кириллицей. Цель: выделять согласные буквы синим цветом, а гласные - красным.

== 4. Простые вычисления ([[Модуль:Math]]) ==

* Сумма 1500 + 3200 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200}}
* Сумма 1500 + 3200 + 2700 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200|2700}}
* Среднее (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|average|1500|3200|2700}}
* Максимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|max|1500|3200|2700}}
* Минимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|min|1500|3200|2700}}
* Медиана (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|median|1500|3200|2700}}
* 17 ÷ 5 = остаток {{#invoke:Math|mod|17|5}} (mod)
* π = 3,14159 ≈ {{#invoke:Math|round|3.14159|2}} (округлили до сотых)
* 2,5678 ≈ {{#invoke:Math|round|2.5678|3}} (округлили до тысячных)

== 5. Генератор прогноза погоды ([[Модуль:SimpleGenerator/Weather]]) ==

''Модуль каждый раз создаёт случайное высказывание о погоде, обновляется при каждом сохранении страницы.''

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

; Пример с текстом
{{#ask: [[Lua/Таблица]] OR [[Маслоу]] | ?Description }}

----
[[Категория:CompLing Works]]

Статистическое сравнение Хадижа

2026-05-26T19:32:04Z

Асадова Хадижа:

= Обзор модулей LuaLearning на примере трёх текстов =

На этой странице тестируются модули из категории [[:Категория:LuaLearning]]
на материале трёх страниц:
* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

== 1. Агрегация данных ([[Модуль:Aggregator Clear]]) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков
|-
| [[Sorting Things Out]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Sorting Things Out}}
|-
| [[On memory]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=On memory}}
|-
| [[Literacy and Education]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Literacy and Education}}
|}

== 2. Статистика по числу слов ([[Модуль:Statistics]]) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
}}
== 3. Цветной алфавит ==

===Пример работы модуля ColorAlphabet:===
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I like coding}} - I like coding

С кириллицей не работает.
===Пример работы модуля ColorAlphabet/Asadova:===
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|I like coding}} - I like coding
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Привет}} - Привет
'''Модуль ColorAlphabet/Asadova''' работает с кириллицей. Цель: выделять согласные буквы синим цветом, а гласные - красным.

== 4. Простые вычисления ([[Модуль:Math]]) ==

* Сумма 1500 + 3200 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200}}
* Сумма 1500 + 3200 + 2700 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200|2700}}
* Среднее (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|average|1500|3200|2700}}
* Максимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|max|1500|3200|2700}}
* Минимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|min|1500|3200|2700}}
* Медиана (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|median|1500|3200|2700}}
* 17 ÷ 5 = остаток {{#invoke:Math|mod|17|5}} (mod)
* π = 3,14159 ≈ {{#invoke:Math|round|3.14159|2}} (округлили до сотых)
* 2,5678 ≈ {{#invoke:Math|round|2.5678|3}} (округлили до тысячных)

== 5. Генератор прогноза погоды ([[Модуль:SimpleGenerator/Weather]]) ==

''Модуль каждый раз создаёт случайное высказывание о погоде, обновляется при каждом сохранении страницы.''

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

; Пример с текстом
{{#ask: [[Кошка]] OR [[Буш]] | ?Description }}

----
[[Категория:CompLing Works]]

Статистическое сравнение Хадижа

2026-05-26T19:30:04Z

Асадова Хадижа: /* 5. Генератор прогноза погоды (Модуль:SimpleGenerator/Weather) */

Статистическое сравнение Хадижа

2026-05-26T19:29:31Z

Асадова Хадижа:

= Обзор модулей LuaLearning на примере трёх текстов =

На этой странице тестируются модули из категории [[:Категория:LuaLearning]]
на материале трёх страниц:
* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

== 1. Агрегация данных ([[Модуль:Aggregator Clear]]) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков
|-
| [[Sorting Things Out]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Sorting Things Out}}
|-
| [[On memory]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=On memory}}
|-
| [[Literacy and Education]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Literacy and Education}}
|}

== 2. Статистика по числу слов ([[Модуль:Statistics]]) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
}}
== 3. Цветной алфавит ==

===Пример работы модуля ColorAlphabet:===
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I like coding}} - I like coding

С кириллицей не работает.
===Пример работы модуля ColorAlphabet/Asadova:===
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|I like coding}} - I like coding
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Привет}} - Привет
'''Модуль ColorAlphabet/Asadova''' работает с кириллицей. Цель: выделять согласные буквы синим цветом, а гласные - красным.

== 4. Простые вычисления ([[Модуль:Math]]) ==

* Сумма 1500 + 3200 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200}}
* Сумма 1500 + 3200 + 2700 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200|2700}}
* Среднее (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|average|1500|3200|2700}}
* Максимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|max|1500|3200|2700}}
* Минимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|min|1500|3200|2700}}
* Медиана (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|median|1500|3200|2700}}
* 17 ÷ 5 = остаток {{#invoke:Math|mod|17|5}} (mod)
* π = 3,14159 ≈ {{#invoke:Math|round|3.14159|2}} (округлили до сотых)
* 2,5678 ≈ {{#invoke:Math|round|2.5678|3}} (округлили до тысячных)

== 5. Генератор прогноза погоды ([[Модуль:SimpleGenerator/Weather]]) ==

Модуль каждый раз создаёт случайное высказывание о погоде, обновляется при каждом сохранении страницы.

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

----
[[Категория:CompLing Works]]

Статистическое сравнение Хадижа

2026-05-26T19:28:40Z

Асадова Хадижа: /* Пример работы модуля ColorAlphabet/Asadova: */

= Обзор модулей LuaLearning на примере трёх текстов =

На этой странице тестируются модули из категории [[:Категория:LuaLearning]]
на материале трёх страниц:
* [[Sorting Things Out]]
* [[On memory]]
* [[Literacy and Education]]

== 1. Агрегация данных ([[Модуль:Aggregator Clear]]) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков
|-
| [[Sorting Things Out]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Sorting Things Out}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Sorting Things Out}}
|-
| [[On memory]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=On memory}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=On memory}}
|-
| [[Literacy and Education]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Literacy and Education}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Literacy and Education}}
|}

== 2. Статистика по числу слов ([[Модуль:Statistics]]) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Sorting Things Out}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=On memory}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Literacy and Education}}
}}

== 3. Цветной алфавит ==

===Пример работы модуля ColorAlphabet:===
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I like coding}} - I like coding

С кириллицей не работает.
===Пример работы модуля ColorAlphabet/Asadova:===
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|LuaLearning}} - LuaLearning
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|I like coding}} - I like coding
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Привет}} - Привет
'''Модуль ColorAlphabet/Asadova''' работает с кириллицей. Цель: выделять согласные буквы синим цветом, а гласные - красным.

== 4. Простые вычисления ([[Модуль:Math]]) ==

* Сумма 1500 + 3200 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200}}
* Сумма 1500 + 3200 + 2700 = {{#invoke:Math|sum|1500|3200|2700}}
* Среднее (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|average|1500|3200|2700}}
* Максимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|max|1500|3200|2700}}
* Минимум (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|min|1500|3200|2700}}
* Медиана (1500, 3200, 2700) = {{#invoke:Math|median|1500|3200|2700}}
* 17 ÷ 5 = остаток {{#invoke:Math|mod|17|5}} (mod)
* π = 3,14159 ≈ {{#invoke:Math|round|3.14159|2}} (округлили до сотых)
* 2,5678 ≈ {{#invoke:Math|round|2.5678|3}} (округлили до тысячных)

== 5. Генератор прогноза погоды ([[Модуль:SimpleGenerator/Weather]]) ==

Модуль каждый раз создаёт случайное высказывание о погоде, обновляется при каждом сохранении страницы.

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

----
[[Категория:CompLing Works]]