На основе анализа методов мягкой кластеризации документов и вероятностных распределений терминов и тем рассмотрены вычислительные методы и инструменты моделирования динамики политематических потоков в многомерном информационном пространстве. Предложена оптимизированная стохастическая модель динамики мягкой кластеризации сетей знаний в информационном пространстве, структурированном на основе семантических связей в текстах определенной предметной области, извлеченных из наукометрических и библиографических баз данных. На основе теоретической модели разработан алгоритм и методика его применения, с помощью которой возможно применение расширенной текстовой аналитики, включая выявление скрытых тем и прогнозирование трендов. Разработанная методика позволяет c определенным уровнем научной объективности осуществлять прогнозирование новых технологий и актуальных научных направлений в заданной определенной предметной исследовательской области, в том числе для решения теоретических, прикладных и управленческих задач. На основании практических результатов, полученных в работе, разработан глоссарий прогностических терминов «Информационные технологии и коммуникации», который рекомендован к применению в учебном процессе системы общего и профессионального образования.