|
DOI: 10.25136/2409-8698.2020.1.32219
Received:
19-02-2020
Published:
07-03-2020
Abstract:
The subject of this research is the application of corpora in teaching foreign languages. Prevalence of discursive practices and in-depth study of discourse marked the emergence of studies with cognitive-corpus focus; therefore, we are currently witnessing global coverage of corpus linguistics – both, substantively and methodologically – various professional and scientific zones in the area of humanistic research and other. The authors touch upon the question on the role and place of corpus linguistics in modern science, and support an opinion that corpus linguistics is meant to become a foundation for the new cognitive in its essence linguistic theory. The research methodology is structure on the interaction of such modern approaches as corpus-based and corpus-driven. Using these methods, the students take on the role of researcher-experimentalists, by means of corpora and in the process of performing specifically developed corpus-based tasks, conduct their own minor linguistic research. The authors’ special contribution consists in substantiation and generalization of theoretical experience of the forerunners in light of analysis of the direct and indirect application of corpora not only in teaching source language, but also computer linguodidactics; as well as description of such application from the perspectives of corpus-driven and corpus-based approaches for their future implementation into the educational process. As an example of such implementation, the authors developed a project task for the extra-mural master’s degree students of Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University majoring “Computer Linguodidactics”: to compile their own corpus (based on the concordance software AntConc) on the selected topic of a particular textbook on general or specialized English language.
Keywords:
computer-assisted language teaching, corpus linguistics, corpus-based, corpus-driven, COCA, lexical competency, idiomatic competency, project task, DDL-tasks, concordance
Введение
Взгляд на современные лингвистические исследования сквозь призму корпусных технологий был предопределен такими учеными, как М.М. Бахтин, Э. Бенвенист, Н.Д. Арутюнова, Б.Н. Головин, Е.С. Кубрякова, А.Е. Кибрик, Дж. Байби, К. Крофт, С. Томпсон и мн. др., развивавшими «теорию узуса». Они неоднократно высказывали мысль о смещении акцентов со слова и предложения на текст, на дискурсивную практику («речь, погруженную в жизнь») в противовес «системному» подходу, а также уделяли много внимания квантитативному компоненту языка, что в совокупности формирует так называемую эмпирическую базу – то есть представительную совокупность текстов на данном языке [1, с. 289–290].
Активное развитие когнитивного направления в языкознании в начале 2010-ых годов и все большее преобладание дискурсивных практик и углубленное изучение дискурса ознаменовали появление исследований когнитивно-корпусной направленности [2], характеризующиеся аутентичностью дискурса, статистическими данными, преодолением так называемого узкого взгляда на проблему, характерного для традиционной («докорпусной») лингвистики [3, с. 56]. В 2014 году в г. Познань (Польша) прошла конференция Европейского лингвистического общества (The Societas Linguistica Europaea – SLE), на которой, в частности, было заявлено, что лингвистика, и даже прагматика, становятся более и более квантитативными и экспериментальными, чему способствует активное развитие корпусных технологий [4, с. 20].
В настоящий момент в отечественной науке сформировался взгляд, что корпусная лингвистика призвана стать фундаментом новой когнитивной в своей основе лингвистической теории [5–8]. Такой взгляд на корпуса стал основанием для утверждения, что вообще вся современная лингвистика, в конечном счете, должна стать лингвистикой корпусов [9]. Следует заметить, что в зарубежной лингвистике, напротив, сегодня нет однозначного и устоявшегося взгляда на то, что представляет собой корпусная лингвистика: «главным предметом обсуждений является вопрос, какой степени автономности должна достичь корпусная лингвистика, которая позволит ей утвердиться в качестве новой теоретической парадигмы» [10, с. 35].
Сегодня мы являемся свидетелями глобального покрытия корпусной лингвистики – как содержательно, так и методически – различных профессиональных и научных зон в области гуманитарных исследований – истории, социологии, литературоведения и др. и не только. Вместе с тем, корпусная лингвистика уже выходит за пределы и гуманитарных наук: так, недавно британские ученые на основе анализа корпуса газетных текстов периода 1800-2014 годов попытались пролить свет на историческую засуху и дефицит воды в Великобритании и в остальном мире в течение последних 200 лет [11, p. 212]. Не случайно В.А. Плунгяном было подмечено, что всю современную лингвистическую науку необходимо рассматривать в контексте «корпусной эпохи», поскольку «корпус – это не только мощный инструмент исследования языка, но и новая идеология, ориентирующая исследователя на текст как главный объект теоретической рефлексии» [12, с. 14]. Иными словами, корпусная лингвистика стала новым исследовательским предприятием (researchenterprise), и ее новые философские подходы ведут к новым взглядам на язык [13, p. 2].
Одними из центральных понятий современной корпусной лингвистики являются corpus-based («основанные на корпусе») и corpus-driven(«движимые корпусными данными»), предложенные в свое время исследовательницей Е. Тоньини-Бонелли [13, p. 2]. Первый подход предполагает метод, основанный на корпусе, второй, – обоснование и обобщение полученных результатов и выход на новые гипотезы. В этом смысле подход corpus-drivenдедуктивен и эмпиричен по своей природе, и если подход corpus-basedпозиционирует корпус как методологию и способ проверки гипотез, то подход corpus-driven призван объяснять лингвистическую теорию путем анализа реальных языковых фактов, наблюдаемых в естественных текстах. Кроме того, непосредственная связь подходаcorpus-based с подходом corpus-drivenобуславливается тем, что сам по себе corpus-based не может быть самодостаточным: огромное значение имеет рефлексия ученого, которая учитывает ценность и необходимость речевых данных, которых может и не быть в корпусе, поскольку «из корпуса текстов невозможно извлечь все возможные лингвистические выводы» [14, с. 12], и любые обобщения можно делать только при условии сравнения квантитативных результатов с результатами, которые получены на более широком материале [3, с. 56].
Целью настоящей статьи является попытка теоретико-прикладного обоснования подходов corpus-based и corpus-driven на примере разработанного проектного задания для магистрантов, обучающихся по программе «Компьютерная лингводидактика» в Санкт-Петербургском политехническом университете Петра Великого.
Методология
Одной из современных областей, где находят свое комплексное применение подходы corpus-based и corpus-driven, может служить компьютерная лингводидактика (CALL – Computer-Assisted Language Learning), где сегодня активно внедряется образовательная методология DDL, предложенная еще в 1991 году Т. Джонсом [15]. DDL – это обучение на основе выявления и анализа данных (Data-Driven Learning). Суть этой методологии заключается, в том, что в процессе корпусного обучения на основе Web-дидактики происходит «обучение через исследование» [16, с. 159]: обучающийся, насколько возможно, остается один на один непосредственно с данными и превращается в исследователя.
Результаты недавно опубликованного мета-анализа убедительно свидетельствуют о том, что DDL является эффективной методологией обучения иностранному языку в различной учебной обстановке, для различных категорий учащихся, преследующих разные языковые цели [17–18]. Перспективность и важность данной методологии для нашего исследования была обоснована и отечественными учеными [19–20].
Результаты и выводы
Развивая мысль об интеграции подходов corpus-based и corpus-driven в преподавании ИЯ, не лишним будет вспомнить, что в свое время Дж. Лич, С. Флиджелстоун и У. Рёмер выделяли прямые (‘direct applications’) и косвенные применения (‘indirect applications’) корпусов в лингводидактике [21–23]. Рассмотрению их дидактического потенциала уже однажды было уделено внимание [24].
Учитывая, что авторы ориентировались на интеграцию данных применений в русле преподавания ИЯ без использования информационно-коммуникационных технологий, то, проанализировав позиции авторов, мы решили их переосмыслить, обобщить и адаптировать к возможностям использования прямых и косвенных применений именно в компьютерной лингводидактике. Выводы представлены в таблице 1. В целях и задачах применений мы также решили указать реализацию подходов corpus-based и corpus-driven.
Таблица 1. Использование прямых и косвенных применений в компьютерной лингводидактике
|
Тип
|
Прямые применения
|
Косвенные применения
|
|
На кого
нацелены
|
обучающиеся в рамках DDL – студенты, преподаватели
|
разработчики учебных материалов – преподаватели, исследователи, студенты выпускных курсов (защита ВКР)
|
|
Цели и
задачи
применения
|
1. Постоянная и непосредственная интерактивность ‘обучающийся – корпус’, ‘обучающийся – конкорданс’ → Реализация подхода corpus-based.
2. Возможность изучать язык дистанционно и автономно и накапливать полезные знания через корпуса посредством собственных маленьких «открытий», объяснять их, обобщать и делать выводы относительно таких «открытий» → Реализация подхода corpus-driven.
3. Движение от learner через learner-as-researcher к learner-as-traveller, то есть создание пространства, где обучающийся остается один на один с корпусными данными → Реализация подхода corpus-based.
4. Помогают лучше усваивать материал в рамках специализированных курсов, посвященных изучению лингвистических баз данных, информационно-коммуникационных технологий, электронных образовательных технологий, способствуют комплексному формированию ИКТ-компетенции, отличающей компьютерного лингводидакта от обычного педагога, преподающего ИЯ → Реализация подхода corpus-based.
|
1. Помогают определить валидный материал для преподавания иностранного языка → Реализация подхода corpus-based.
2. Перманентный отбор ключевого лексического материала для последующей работы с крупными массивами текстов по определенной предметной области; формирование собственных дидактических корпусных данных с возможностью объяснения обучающимся принципов такого отбора этих данных → Реализация подхода corpus-driven.
3. Использование в разработке структуры программ и материалов соответствующих курсов иноязычного обучения, в он-лайн обучении, вебинарах, на лендинг-платформах → Реализация подхода corpus-based.
|
В силу того, что программа «Компьютерная лингводидактика» (далее – КЛД) существует в Санкт-Петербургском политехническом университете Петра Великого только с 2016 года, до недавнего времени у нас не было возможности полноценно теоретически описать цели и задачи прямых и косвенных применений с учетом подходов corpus-based и corpus-drivenдля наших магистрантов. Поэтому полученные результаты, систематизированные в данной таблице, помогают определить дальнейший фронт работ со студентами и практически реализовать полученные теоретические выкладки.
В качестве такой практической реализации было разработано проектное задание, которое магистранты выполняли в рамках рассредоточенной НИР.
Перед составлением проектного задания была проанализирована информация о том, чтó студенты узнали и освоили в рамках читавшихся им на протяжении 2 лет дисциплин, где особое внимание уделяется изучению корпусов: «Компьютерная лингводидактика», «Введение в автоматизированную обработку текста. Лингвистические базы данных», «Информационно-коммуникационные технологии в лингвистических исследованиях». В рамках этих дисциплин были рассмотрены прямые и косвенные применения корпусной лингвистики, позволяющие найти убедительные ответы на вопросы, возникающие у преподавателей английского языка при объяснении некоторых лексико-грамматических тем.
Следующим шагом при подготовке проектного задания была оценка дидактического потенциала: выбор фокусных разделов в учебнике, на основе которого планируется составить само задание. На этом этапе «проигрывался» сам сценарий задания, чтобы показать студентам, как именно нужно разрабатывать упражнения, поскольку в дальнейшем им предстоит сделать это самим.
Интеграция в образовательный процесс методологии DDL предполагает обучение на основе корпусов, в том числе, активным коммуникативным практикам. Мы пришли к выводу, что корпуса, помимо прочего, предлагают богатый материал по коллокациям и идиоматике, что относится к одним из наиболее сложных аспектов коммуникативной грамматики английского языка. Эти лексико-грамматические темы представляют сложности не только в изучении, но и правильной организации их преподавания.
В качестве тренировочного пособия для магистрантов КЛД был взят базовый учебник Skilful по дисциплине «Практикум по культуре речевого общения первого иностранного языка». Учебник состоит из двух частей: Reading and Writing (далее R&W) Speaking and Listening (далее L&S). Задания на сочетаемость можно найти в Unit 4 и 7 R&W и Unit 1 и 6 L&S.
Учебник предлагает обратиться к словарю. Поскольку рекомендации по улучшению преподавания включают проверку/подтверждение гипотез путем обращения к корпусу, то после проведения работы со словарем, для сравнения, было предложено обратиться к корпусу современного американского английского языка (СОСА), чтобы показать, что он также может быть надежным источником информации при выполнении подобных упражнений. На этом этапе был продемонстрирован поисковый функционал COCA и представлены примеры поиска. Наличие грамматической разметки в корпусе СОСА позволяет построить свой запрос для задания каждого типа. Например, задание на проверку сочетаемости существительного risk с глаголами можно выполнить по-разному: прямым перебором предложенных пар или в более обобщенной форме. В качестве возможных запросов студентам было предложены два варианта поиска:
1) _v* the risk и
2) _v* * risk.
Обучающиеся должны понимать, что в первом случае проверяется сочетаемость глаголов с существительным с определенным артиклем, во втором – также проверяется наиболее типичные/частотные модификаторы/детерминативы/квантификаторы, определяющие существительное risk. На это в поисковом запросе указывает символ *, предполагающий, что мы получим наиболее частотные коллокаты.
Беглый просмотр списка ста наиболее частотных сочетаний глаголов с существительным risk позволил сделать следующие выводы:
1. Отследить сочетаемости и выбрать правильные коллокации в задании, а именно take, run the risk.
2. Обратить внимание на то, что высокочастотными являются выражения, связанные с понижением рисков: reduce, lower, cut, decrease, minimize … the risk.
3. При запросе _v* * risk в качестве результатов можно получить выражения, в которых risk является глаголом, например, decided to risk, can not risk.
4. При запросе _v* therisk также можно убедиться, что в выражении run *risk может употребляться как определенный, так и неопределенный артикли. Изменение в артиклевой детерминации свидетельствуют и о контекстуальной неоднородности данной коллокаций. На основе такой неоднородности можно сказать, что выражение run therisk чаще всего появляется в тех контекстах, которые означают «кто-то рискует чем-то», то есть в контекстах с выраженным агенсом; выражение runarisk, напротив, указывает на пациенс: «кому-то угрожает что-то», «кто-то подвергается риску», «для кого-то существует опасность чего-то».
Преподаватель должен убедиться, что студенты это наглядно видят и осознают эти результаты и готовы учесть в разработке своих собственных упражнений в рамках проектного задания.
Примеры заданий на сочетаемость и рекомендуемые поисковые выражения для их выполнения с помощью корпуса СОСА приведены в таблице 2.
Таблица 2. Примеры заданий на сочетаемость слов, требующие обращения к корпусам
|
Unit No (textbook)
|
Выражения
|
Поисковое выражение для СОСА
|
|
R&W: Unit 4
|
Have/run the risk, Take/get the risk, Nerves of iron/steel, An unregulated /unruled sector …
|
v* the risk или _v* * risk
|
|
R&W: Unit 7
|
Enormous/large pressure, Large/big number, Major/substantial issue, Fast/rapid rise, Great/high strain, High/huge impact, Bigger/greater sustainability, High/severe demand, Big/high effort
|
_j* pressure
_j* number,
_j* impact etc.
|
|
L&S: Unit 1 (Or / and binomial)
|
all
cut
give
loud
pure
show
time
ups
|
And
or
|
clear
downs
dried
effort
nothing
simple
take
tell
|
После соединения компонентов биномиала:
all and|or nothing
give and|or take
ups and|or downs etc.
|
| |
|
|
|
|
Рассмотрим теперь пример поискового упражнения на поиск форм фразеологизмов. Применение корпусов в изучении идиом также имеет решающее значение, поскольку корпус позволяет устанавливать показатели частотности для использования идиом, что может быть чрезвычайно важным и полезным не только для лексикографа, который составляет словарную статью запись на основе степени использования фразеологических единиц, но и для преподавателя иностранного языка, для которого частотный фактор имеет первостепенное значение.
Наличие вариативности идиом признается, в той или иной степени, большинством отечественных и зарубежных исследователей. Как известно, поиск по лемме позволяет в одном запросе получить разные грамматические формы идиом, в состав которых входит глагол.
В качестве примеров было отобрано несколько идиом из дополнительных дидактических материалов, которые магистранты используют в курсе «Практикум по культуре речевого общения первого иностранного языка» [25–27]. Преподаватель продемонстрировал студентам поиск этих идиом в COCA, который позволил получить следующие результаты, представленные в таблице 3.
Таблица 3. Результаты запроса идиом в корпусе СОСА
|
№
|
Фразеологическая единица
|
Вид запроса
|
Количество контекстов
|
Пример употребления
|
|
1
|
Not to give a damn
|
GIVE * damn
|
985
|
I don't give a damn about what anybody thinks about me.
|
|
2
|
Now and again
|
Now and again
|
758
|
I like a good plate of rice and vegetables every now and again.
|
|
3
|
Empty-handed
|
Empty-handed
|
621
|
Every afternoon, she came home empty-handed and avoided Amande's daily calls.
|
|
4
|
To be scared to death
|
BE scared to *
|
585
|
I was scared to death, also really excited.
|
|
5
|
To try desperately
|
TRY desperately
|
492
|
As the river rises, the people of Fargo, North Dakota try desperately to head off disaster.
|
|
6
|
Easier said than done.
|
Easier said than *
|
452
|
It's a feat that's easier said than done and one that's been accomplished by …
|
|
7
|
To be in full swing
|
BE in full swing
|
437
|
Come on, the party's in full swing.
|
|
8
|
Turn a blind eye to
|
TURN * blind EYE to
|
393
|
You know, if you turn a blind eye to it, you're a fool.
|
|
9
|
To have the upper hand
|
HAVE * upper *
|
355
|
I think Romney has an upper hand because it will be a referendum election.
|
|
10
|
Ill at ease
|
Ill at ease
|
263
|
Sitting in the stall, he was still ill at ease even after the urgency had passed.
|
Анализ фразеологизмов позволил выявить следующие типичные трансформации:
1. Расширение состава фразеологии за счет введения дополнительного лексического компонента.
2. Уменьшение или уменьшение по составу фразеологизмов.
3. Изменение в грамматической форме.
4. Лексическая вариация компонентов фразеологизмов.
Говоря о работе с корпусами как источником составления DDL-упражнений, нельзя не сказать о роли и месте программ-конкордансеров, с помощью которых проводится анализ собранного корпуса.
Магистранты знакомятся с функционалом конкордансера AntConc, который относится к программам 3-его поколения. Эти программы имеют такие характеристики, как доступность разнообразных функций, встроенные статистические методы, масштабируемость (т.е. могут быть настроены для работы с корпусами большего размера), способность обрабатывать корпусы на разных языках. При этом главным недостатком таких конкордансеров является то, что они не могут справиться с очень большими корпусами, содержащими больше 100 млн. слов [28, р. 152]. К слову сказать, у программ 4-го поколения (CQPweb, SketchEngine и др.) также имеется ряд недостатков. Для работы с ними требуется очень тщательная подготовка исходных данных, загрузка их на сервер, регистрация пользователя на сервере. В итоге может оказаться, что для анализа небольшого корпуса, созданного исследователем, эти передовые инструменты окажутся непригодными [28, р. 153].
Основные функции программы объясняются разработчиком в серии видеотьюториалов (на английском языке), выложенных им на Youtube https://www.youtube.com/watch?v=kwkX5l5vyr4&list=PLiRIDpYmiC0Ta0-Hdvc1D7hG6dmiS_TZj. Видео посвящены созданию частотного списка слов корпуса, созданию конкорданса слова, выявлению шаблонов типичных для выбранного слова (word patterns), базовым и более сложным (advanced) установкам при поиске.
Перейдем к рассмотрению проектного задания.
В рамках рассредоточенной НИР студенты должны были собрать свой собственный корпус по выбранной теме конкретного пособия по общему английскому или английскому для специальных целей. В рамках проектного задания было предложено провести анализ корпуса с помощью AntConc, составить список ключевых слов и словосочетаний на их основе, разработать учебные материалы. В качестве ключевых слов для поиска текстов из открытых источников предлагалось использовать слова из пособия, к которому студенты таким образом разрабатывали дополнительные материалы по алгоритму, подробно описанному в работах Ленко-Шимански [29–30]. Объем создаваемого корпуса мог быть в пределах 10-30 тыс. слов. Продемонстрируем это на примере создания магистрантом корпуса по теме Biatlonна основе учебника Skilful.
Для данной научно-исследовательской работы использовалась программа AntConc с целью создания корпуса по теме Biatlon и последующего выявления частотных слов и выражений на основе которых был создан комплекс упражнений.
Мини-корпус по теме Biatlon создавался для двух целевых аудиторий. Первой целевой аудиторией являются письменные переводчики, занимающиеся переводом новостей и документов о биатлоне. Второй целевой аудиторией стали устные переводчики, работающие с командами (переводчик-атташе), с персоналом соревнований, а также с новостными службами.
Количество слов в корпусе составило 57 761. При помощи AntConc были выделены наиболее частотные слова и словосочетания. На основе данного мини-корпуса были составлены план урока и комплекс упражнений, рассчитанные на студентов-переводчиков для ознакомления с узкоспециализированной терминологией по теме Biatlon. Время проведения урока составляет 90 минут. Требуемый уровень владения английским языком – С1.
Ниже приведен пример плана урока, составленный по алгоритму Ленко-Шимански, а также фрагмент задания на поиск коллокаций.
LESSON PLAN
Time: 90 min Subject: ENG Level: C1/C2
Objectives: to make students (translators) familiar with biathlon terminology and enable them to translate news and reports about biathlon
|
Step
|
Time
|
Tasks (Teacher)
|
Tasks (Students)
|
Interaction
|
Purpose
|
|
1. Lead-in
|
apx. 10 min
|
T hangs pictures on the blackboard
T draws Ss' attention to the blackboard
T asks Ss to say what is illustrated in the pictures
T asks Ss to say the topic of the lesson
T distributes handouts
|
Ss look at the pictures
Ss listen
Ss name objects
Ss give their ideas
Ss look through handouts
|
T ←→Ss
T ←→Ss
Ss ←→T
Ss ←→Ss
T ←→Ss
|
To introduce new topic.
|
|
2. Vocabulary
|
apx. 20 min
|
T asks Ss to match the words in column A with the words in column B to make up word combinations
T asks Ss to read word combinations and translate them into Russian
T asks Ss to make up their own sentences with these word combinations
|
Ss read the task and make it up
Ss discuss their answers
Ss create sentences with word combination
|
T ←→Ss
Ss ←→Ss
Ss ←→T
|
To provide learners with new vocabulary related to the topic and train them to use it.
|
|
3. Reading
|
apx. 20 min
|
T draws Ss attention to the reading task
T asks Ss to choose the word that best completes the sentence
T asks Ss to to read sentences with words and translate these sentences into Russian
|
Ss look through the task
Ss complete the task
Ss discuss their answers and give their ideas about translation
|
T ←→Ss
Ss ←→T
Ss ←→Ss
|
To enable Ss to see vocabulary in the context and practice their translation skills.
|
|
4. Grammar
|
apx. 20 min
|
T draws Ss attention to the grammar task
T asks Ss to insert the correct preposition in the spaces provided
T asks Ss about answers
|
Ss look through the task
Ss complete the task
Ss discuss their answers
|
T ←→Ss
Ss ←→Ss
Ss ←→T
|
To check learners grammar skills.
|
|
5. Speaking
|
apx. 15 min
|
T draws Ss attention to the questions
T asks Ss questions about biathlon
|
Ss look through the task
Ss discuss their answers to questions
|
T ←→Ss
Ss ←→Ss
|
To give learners and opportunity to discuss lesson’s topic and give their own opinion
|
|
6. Wrap-up
|
apx. 5 min
|
T gives optional homework consisting in vocabulary practice
|
Ss listen
|
T ←→Ss
|
To enable Ss to further practice the vocabulary.
|
VOCABULARY
1. Match the words in column A with the words in column B to make up word combinations.
a. Translate word combinations into Russian.
b. Make up your own sentences with these word combinations.
|
A
|
B
|
|
1. mass
|
a. stadium
|
|
2. relay
|
b. training
|
|
3. first
|
c. team
|
|
4. BIB
|
d. start
|
|
5. biathlon
|
e. stage
|
|
6. shooting
|
f. podium
|
|
7. coming
|
g. season
|
|
8. penalty
|
h. number
|
|
9. official
|
i. loop
|
|
10. standing
|
j. shooting
|
Защита проекта представляла собой демонстрацию разработанных упражнений для аудиторной и самостоятельной работы в соответствии с составленным планом урока по выбранной теме учебника. Авторы наиболее интересных проектов впоследствии включили их как часть в свои выпускные квалификационные работы.
Заключение
Разработанное проектное задание служит одним из примеров создания DDL-упражнений, на основе которых обучающиеся учатся использовать и приспосабливать языковые образцы к своим собственным потребностям и предметных областях. Создание таких упражнений позволяет проводить не только сравнительный анализ отобранных лексико-грамматических черт в лингвистических корпусах и в учебных пособиях, но и контрастивные лингвистические исследования параллельных или условно параллельных корпусов из какой-либо сферы. Выполнение подобных заданий на базе известных студентам учебников позволяет оценить дидактический ресурс корпусов, предложить альтернативные способы выполнения лексико-грамматических заданий, развивает их лексическую и идиоматическую компетенции. При составлении таких заданий немаловажным является также сбор обширных корпусов различных типов из письменных и разговорных текстов.
Создавая DDL-задания, студенты активно используют достижения корпусной лингвистики: разрабатывают свои авторские курсы, выкладывая их на разных учебных платформах (в том числе Moodle), проводят вебинары на тему корпусов в преподавании ИЯ, конструируют собственные он-лайн курсы, интегрируя короткометражные видео-курсы и т.д. Поэтому актуальной и релевантной оказывается «популяризация» корпусных справочных ресурсов и работы с корпусными данными не только в учебных учреждениях, но и через образовательные платформы с разработанными авторскими он-лайн курсами: ведь корпуса служат студентам своего рода тем образовательным фреймом, который, безусловно, формирует у них навыки корпусного преподавания ИЯ с широким применением информационно-коммуникационных технологий [20].
References
1. Mishlanova S.L., Permyakova T.M., Alikina E.Yu. Korpusnaya lingvistika vs lingvistika stereotipnogo i tvorcheskogo // Stereotipnost' tvorchestva v tekste. – Perm'. 2009. – S. 289–300.
2. Metody kognitivnogo analiza semantiki slova: komp'yuterno-korpusnyi podkhod / pod obshch. red. V. I. Zabotkinoi. – M.: Yazyki slavyanskoi kul'tury, 2015. – 344 c.
3. Golubkova E.E. Ispol'zovanie lingvisticheskikh korpusov pri reshenii semanticheskikh problem // Metody kognitivnogo analiza semantiki slova: komp'yuterno-korpusnyi podkhod / pod obshch. red. V. I. Zabotkinoi. – M.: Yazyki slavyanskoi kul'tury, 2015. – S. 39–80.
4. Bogdanova S.Yu. Kvantitativnye i korpusnye metody v kognitivnoi lingvistike // Problemy kontseptual'noi sistematiki rechi i rechevoi deyatel'nosti: Materialy Kh Vserossiiskoi nauchnoi konferentsii. 2018. S. 17-24.
5. Piotrovskii R.G. Dokazatel'no-eksperimental'nye cherty novoi lingvisticheskoi paradigmy // Prikladnaya lingvistika v nauke i obrazovanii: tret'ya mezhdunar. nauch. konf., 16-17 marta 2006, S.-Peterburg. – SPb.: LEMA, 2006. – S. 131-140.
6. Gvishiani N. Current issues in corpus linguistics // Kognitivnaya lingvistika. Novye problemy poznaniya. – 2007. – Vyp. 5. – C. 20–30.
7. Balashova E.Yu. Korpusnoorientirovannyi diskurs-analiz: funktsional'no-strukturnyi aspekt // Russkaya ustnaya rech': materialy Vserossiiskoi nauchnoi konferentsii s mezhdunarodnym uchastiem «Barannikovskie chteniya. Ustnaya rech': russkaya dialektnaya i razgovorno-prostorechnaya kul'tura obshcheniya» (g. Saratov, SGU, 18-19 noyabrya 2015 g.). – Saratov: Amirit, 2016. – Vyp. 2. – S. 8–15.
8. Chernyavskaya V. E. Diskursivnyi analiz i korpusnye metody: neobkhodimoe dokazatel'noe zveno? Ob''yasnitel'nye vozmozhnosti kachestvennogo i kolichestvennogo podkhodov // Voprosy kognitivnoi lingvistiki. – 2018. – № 2. – S. 31–37.
9. Plungyan V. A. Lektsiya: Pochemu sovremennaya lingvistika dolzhna byt' lingvistikoi korpusov. Prochitana 1 oktyabrya 2009 goda.URL:https://polit.ru/article/2009/10/23/corpus/.
10. Molodkin A.M. Korpusnaya lingvistika v sovremennom nauchnom kontekste: teoriya ili metodologiya? // Yazyk nauki i professional'naya kommunikatsiya: sbornik nauchnykh stat'ei. Vyp. 1. – Saratov: Izd-vo Saratovskoi gos. yurid. akad.. – 2019. – S. 30-39.
11. Corpus linguistics. International conference. 25-28 July 2017, University of Birmingham. Abstract book ed. S. Hunston and M. Nasseri 2017. [Electronic edition] Available at: http://paulslals.org.uk/ccr/CL2017ExtendedAbstracts.pdf.
12. Plungyan V. A. Korpus kak instrument i kak ideologiya: O nekotorykh urokakh sovremennoi korpusnoi lingvistiki // Russkii yazyk v nauchnom osveshchenii. – 2008. – № 2 (16). – S. 7–20.
13. Tognini-Bonelli E. Corpus Linguistics at Work. – Amsterdam: John Benjamins, 2001. – 224 p.
14. Rykov V.V. Korpus tekstov kak realizatsiya ob''ektno-orientirovannoi paradigmy http://www.dialog-21.ru/digest/2002/articles/rykov/.
15. Johns T. Should you be persuaded – Two samples of data-driven learning materials // ELR Journal. – 1991. – № 4. – P. 1–16.
16. Dikareva S.C. Korpusnye tekhnologii v rezhime dialoga «prepodavatel' — student-issledovatel'» // Trudy mezhdunarodnoi konferentsii «Korpusnaya lingvistika – 2011», 27–29 iyunya 2011 g., Sankt-Peterburg. – SPb.: S.-Peterburgskii gos. universitet. Filologicheskii fakul'tet. 2011. – S. 157–162.
17. Boulton A., Cobb T. Corpus use in language learning: A meta-analysis // Language Learning. – 2017. – Vol. 67 (2). – P. 348–393.
18. Pérez-Paredes P. A systematic review of the uses and spread of corpora and data-driven learning in CALL research during 2011–2015 // Computer Assisted Language Learning. – 2019. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/09588221.2019.1667832?journalCode=ncal20
19. Kogan M., Kolotaeva A., Yaroshevich A., Zakharov V. On prospects of using the DDL approach in GSP course // The European Proceedings of Social &Behavioural Sciences EpSBS. – 2018. – P. 1763–1775.
20. Dmitriev A.V., Kogan M.S. Potentsial korpusnoi lingvistiki v podgotovke spetsialistov v oblasti komp'yuternoi lingvodidaktiki // Nauchno-tekhnicheskie vedomosti SPbGPU. Gumanitarnye i obshchestvennye nauki. – 2019. – №4. S. 69–85.
21. Leech G. Teaching and Language Corpora: A Convergence // Wichmann et al. (Eds.), Teaching and language corpora. London: Longman, 1997. – P. 1–23.
22. Fligelstone S. Some Reflections on the Question of Teaching, from a Corpus Linguistics Perspective // ICAME Journal. – № 17. – P. 97–109.
23. Römer U. Origin and history of corpus linguistics-corpus linguistics vis-`a-vis other discipli, [Electronic resource] // URL: http://www.degruyter.com/viewbooktoc/product/19320 (data obrashcheniya: 13.05.2013).
24. Sadovnikova O.E. Pryamoe i kosvennoe ispol'zovanie korpusov v zarubezhnoi lingvodidaktike // Nauchno-pedagogicheskii zhurnal Vostochnoi Sibiri Magister Dixit. – 2013. – № 2. – S. 152–161.
25. Popova N.V. Uchebnye zadaniya po perevodu s russkogo yazyka na angliiskii: uchebnoe posobie po angliiskomu yazyku. – Sankt-Peterburg: Nestor, 2003. – 130 s.
26. Dubrovin M.I. Angliiskie i russkie poslovitsy i pogovorki v illyustratsiyakh. – Moskva: Prosveshchenie, 1993. – 349 s.
27. Litvinov P.P. 3500 angliiskikh frazeologizmov i ustoichivykh slovosochetanii. – Moskva: Astrel': ACT, 2007. – 285 s.
28. Anthony L. A critical look at software tools in corpus linguistics // Linguistic Research. – 2013. – Vol. 30. – № 2. – R. 141–161.
29. Leńko-Szymańska A. Training teachers in data-driven learning: Tackling the challenge // Language Learning & Technology. – 2017. – V. 21 (3). – P. 217–241.
30. Leńko-Szymańska A. Is this enough? A qualitative evaluation of the effectiveness of a teacher-training course on the use of corpora in language education // ReCALL. – 2014. – Vol. 26. – № 2. – P. 260–278.
|
© 1998 – 2024 Nota Bene. Publishing Technologies. NB-Media Ltd.
