В данной статье приводятся результаты исследования применение кластерного анализа образовательного контента для выявление схожих по содержанию рабочих учебных программ дисциплин (силлабусов). Существующие методы позволили количественно оценить сходство документов и привели к эффективной обработке больших текстовых корпусов и представлять интересную и актуальную информацию. Анализ таких методов обработки текстовых документов показал, что существует ряд подходов, которые применимы для решения задачи формирования образовательных программ. В ходе проведения экспериментальных работ были проанализированы 350 учебных рабочих программ дисциплин на соответствие 120 компетенциям по направлениям подготовки IT-специалистов. Полученная матрица косинусных расстояний позволила определить схожие силлабусы. Это привело к задаче группировки по одному признаку кластеризации. Кроме того, используемая при объединении признаков метрика сводит их к одному признаку, соответственно, разбиение на кластеры равнозначно группировке по этому признаку. Данное исследование посвящено решению важной и актуальной задачи интеллектуального обеспечения формирования образовательных программ, которая имеет высокую сложность при обработке больших объемов плохо структурированной информации за короткий промежуток времени при постоянных модификациях