Публикации автора

В статье проанализирована результативность обучения в аспирантуре на кафедре терапевтического профиля медицинского университета. Проведен анонимный опрос 11 аспирантов (6 мужчин и 5 женщин) в возрасте от 26 до 35 лет, обучавшихся по специальности «внутренние болезни» и «кардиология» в период с 2018 по 2024 г. Все аспиранты, которые закончили обучение в аспирантуре, успешно и в срок сдали государственную итоговую аттестацию, защитили научно-квалификационную работу и диссертацию. Ответ на вопрос «Насколько Вам интересно заниматься научно-исследовательской деятельностью?» соответствовал 10 (9; 10), «Насколько Вы оцениваете свое желание заниматься преподавательской деятельностью?» — 10 (9; 10) баллам. За желание продолжить заниматься научно-исследовательской деятельностью после защиты диссертации проголосовали все аспиранты. Сложности с набором материала отметили 55%, со статистической обработкой данных — 36%, с подготовкой раздела «обзор литературы» — 27%, «материал и методы исследования» — 18%, «собственные результаты» — 18% аспирантов. На вопрос, что необходимо улучшить при обучении в аспирантуре, 63,64% аспирантов ответили, что ничего улучшать не следует, 36,36% выбрали научно-исследовательскую подготовку, 9,09% — теоретическую подготовку на базе университета. Специфика обучения в аспирантуре на кафедре поликлинической терапии Института клинической медицины с использованием многосторонней подготовки специалистов в теоретическом, научном и педагогическом направлении способствует эффективной подготовке диссертационного исследования и ее защите в срок. Прослеживается высокая заинтересованность аспирантов в научной и педагогической деятельности.

Статья посвящена разработке алгоритма извлечения программных идиом из корпуса исходных текстов программ. Программные идиомы - это фрагменты исходных текстов программ, которые встречаются в исходных текстах различных программ и служат для решения одной типичной задачи. В данной работе программная идиома рассматривается как поддерево абстрактного синтаксического дерева (Abstract Syntax Tree, AST) программы, обеспечивающее максимальное сокращение информации в исходном коде программы при замене всех его вхождений на отдельную синтаксическую конструкцию (например, на вызов функции). Разработана метрика ценности поддерева в качестве идиомы, оценивающая сокращение количества информации от такой замены. Таким образом, поиск программных идиом сводится к поиску максимума функции ценности поддерева на множестве поддеревьев AST. Чтобы сократить перебор поддеревьев, поиск максимума функции ценности поддерева предлагается осуществлять методом наискорейшего спуска: на каждом шаге в поддерево добавляется узел, обеспечивающий наибольшее увеличение ценности поддерева. Для хранения поддеревьев используется структура, являющаяся обобщением префиксного дерева. Предложен алгоритм ускоренного извлечения программных идиом. Ускорение достигается за счет повторного использования результатов поиска максимума функции ценности поддерева. Для программной реализации разработанных алгоритмов, а также для исследования выбран язык Python, поскольку он имеет большой корпус исходных текстов и удобные средства построения AST. С помощью разработанной программной реализации проведен эксперимент по извлечению программных идиом из корпусов исходных текстов программ с открытым исходным кодом на языке Python. Полученные в результате программные идиомы являются осмысленными фрагментами исходных текстов программ. Показано, что применение разработанных алгоритмов к исходному коду одного проекта позволяет выявить варианты рефакторинга исследуемой программы.