Применение Big Data при обучении английскому языку в высшей школе
DOI:
https://doi.org/10.52575/2712-7451-2023-42-2-233-241Ключевые слова:
«большие» данные, корпус текстов, обучение на основе данных, анализ текстовых данных, цифровые технологииАннотация
На современном этапе обучения иностранному языку возрастает значение цифровых технологий в отборе актуальных дидактических примеров для решения различных задач. Настоящее исследование определяет «большие» данные как основанные на возможностях корпусной лингвистики структурированные массивы данных в обучении лексическим и грамматическим средствам иностранного языка. Целью исследования является систематизация возможностей применения лексических единиц и грамматических структур для обучения английскому языку как общепрофессиональной дисциплине на основе аутентичности, актуальности и завершенности. Возможности «больших» данных в лингводидактике могут способствовать персонификации обучения и стратификации частотности языкового материала по уровням, направленным на приобщение к международному научному и профессиональному дискурсу на любом этапе обучения.
Библиографические ссылки
Абдурахманова Л.А., Алиев З.Г. 2022. Использование информационных технологий в процессе изучения английского языка на материале корпусной лингвистики. Chronos journal, 7−4 (66): 78−80.
Антонова Т.Ю., Шангараева Л.Ф. 2020. Корпусная лингвистика и обучение иностранным языкам. Terra Linguae, 8: 141−144.
Балканов И.В. 2022. Корпусная лингвистика: новые возможности лексикографии. Вестник Дагестанского государственного университета. Серия 2: Гуманитарные науки, 37(4): 81−86. DOI: 10.21779/2542-0313-2022-37-4-81-86
Белоножко П.П., Карпенко А.П., Храмов Д.А. 2017. Анализ образовательных данных: направления и перспективы применения. Науковедение, 9(4).
Гвозденко Ю.В., Ищенко А.А., Пилипенко А.В. 2019. Большие данные в системе образования. Международный студенческий научный вестник, 5−1: 20.
Глотова М.И. 2021. Анализ опыта цифровой трансформации отечественного высшего образования. Современные проблемы науки и образования, 1: 23. DOI: 10.17513/spno.30503.
Гребенникова В.М., Новикова Т.В. 2019. К вопросу о цифровизации образования. Историческая и социально-образовательная мысль, 11(5): 158−165. DOI: 10.17748/2075-9908-2019-11-5-158-165.
Дроздова А.А. 2016. Перспективы применения технологии «больших» данных в образовании. Молодой исследователь Дона, 2(2): 37−39.
Колкер Я.М., Устинова Е.С. 2022. На пути к внедрению английского языка в профессиональные дисциплины неязыкового профиля. Иностранные языки в высшей школе, 1(60): 78−88. DOI: 10.37724/RSU.2022.60.1.008
Кондратенко А.Б., Кондратенко Б.А. 2017. Возможности применения больших данных в образовании в эпоху цифрового общества. Вестник Калининградского филиала Санкт-Петербургского университета МВД России, 4(50): 112−115.
Костина И.А. 2016. Исследование в системе Sketch Engine на примере глаголов физического восприятия в английском языке. Новая наука: Проблемы и перспективы, 53(79): 106–111.
Кудлаев М.С. 2018. Процесс цифровизации образования в России. Молодой ученый, 31(217): 3−6.
Кузина Г.П. 2020. Концепция цифровой трансформации классического университета в «Цифровой университет». E-Management, 3(2): 89−96. DOI: 10.26425/2658-3445-2020-2-89-96
Мамедова Г.А., Зейналова Л.А., Меликова Р.Т. 2017. Технологии больших данных электронном образовании. Открытое образование, 21(6): 41−48. DOI: 10.21686/1818-4243-2017-6-41-48
Миленко Н.Н. 2023. Педагогическое проектирование в условиях цифровизации образования. В кн.: Структурная модернизация науки как основа устойчивого развития общества. Сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции, Казань, 18 февраля 2023 года. Под ред. А.А. Сукиасяна. Стерлитамак, Уфа, Издательство Агентство международных исследований: 28−37.
Митрофанова О.А., Захаров В.П. 2009. Автоматизированный анализ терминологии в русскоязычном корпусе текстов по корпусной лингвистике. В кн.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог 2009» (Бекасово, 27–31 мая 2009 г.). Выпуск 8(15). Под ред. А.Е. Кибрика. М., РГГУ: 321–328.
Нагель О.В. 2008. Корпусная лингвистика и ее использование в компьютеризированном языковом обучении. Язык и культура, 4: 53−59.
Нестеренков С.Н., Макаров М.И., Ющенко Н.В., Радкевич А.Д. 2019. Применение больших данных в электронном образовании. В кн.: BIG DATA и анализ высокого уровня. Сборник материалов V Международной научно-практической конференции (Минск, 13–14 марта 2019 г.). В 2 ч. Под ред. В.А. Богуша, B. Zibitsker, С.К. Дика, Д.В. Лихачевского, К.Д. Яшина. Минск, Издательство Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники. Ч. 2: 242–246.
Новикова О.В. 2022. Мобильные приложения в педагогическом комплексе обучения английскому языку mobile applications in English language teaching. В кн.: Инновации в профессиональном и профессионально-педагогическом образовании. Материалы 27-й Международной научно-практической конференции (Екатеринбург, 19–20 апреля 2022 г.). Под ред. В.А. Федорова. Екатеринбург, Издательство Российского государственного профессионально-педагогического университета: 210−214.
Ращупкина А.С. 2022. Стратегия цифровизации высшего образования. Актуальные вопросы современной экономики, 6: 809−813.
Шарандин С.Е., Булаева М.Н. 2023. Технология «большие» данные в профессиональном образовании. В кн.: Профессиональное самоопределение молодежи инновационного региона: проблемы и перспективы. Сборник статей по материалам Всероссийской (национальной) научно-практической конференции (Красноярск, 14–25 ноября 2022 г.). Ч. 2. Красноярск, Челябинск, Нижний Новгород, Москва, Издательство Красноярского государственного аграрного университета: 225−227.
Pollach I. 2012. Taming Textual Data: The Contribution of Corpus Linguistics to Computer-Aided Text Analysis. Organizational Research Methods, 15 (2): 263–287. DOI: 10.1177/1094428111417451
Просмотров аннотации: 99
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2023 Юрий Владимирович Данько, Екатерина Ивановна Косова
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.