Применение цифровых инструментов обработки естественного языка для оптимизации подготовки учителя-предметника в полилингвальной образовательной среде

Аннотация

Цель исследования – автоматизация процесса анализа наиболее распространенных грамматических форм и синтаксических конструкций иностранного или второго языка для оптимизации содержания и освоения программ по английскому языку при подготовке будущих учителей математики к осуществлению профессиональной деятельности в полилингвальной образовательной среде. В статье теоретически обоснована необходимость комплексного частотного анализа языковых структур. Разработаны программные инструменты для обработки естественного языка (язык программирования Python и библиотека spaCy), которые впоследствии были применены в рамках курса «Методы математической обработки данных» для выделения наиболее частотных грамматических форм и синтаксических конструкций, свойственных математическому английскому языку. На основе полученных данных были сформулированы методические рекомендации к содержанию и результатам освоения программ по английскому языку для будущих учителей математики в полилингвальной образовательной среде. Научная новизна исследования заключается в использовании цифровых инструментов обработки естественного языка (NLP) для количественного и статистического анализа языковых данных, необходимого для составления методических рекомендаций к содержанию и результатам освоения программ по иностранному/второму языку для обучения будущих учителей-предметников. В результате исследования установлено, что цифровые инструменты обработки естественного языка могут применяться для совершенствования языковой подготовки учителя-предметника в полилингвальной образовательной среде.

Источники

1. Артемов В. А. Психология обучения иностранным языкам. М.: Просвещение, 1969.
2. Берман И. М. Методика обучения английскому языку в неязыковых вузах. М.: Высшая школа, 1970.
3. Зарипова Р. Р., Данилов А. В., Салехова Л. Л. Трансформация полилингвального педагогического образования посредством цифровых образовательных ресурсов: кейс Республики Татарстан // Концепт. 2023. № 5 (май).
4. Зарипова Р. Р., Салехова Л. Л. Об особенностях овладения математикой и иностранным языком: сопоставительный анализ // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 6.
5. Миролюбов А. А. К вопросу об отборе грамматического минимума для средней школы // Иностранные языки в школе. 1956. № 2.
6. Рахманов И. В. Обучение устной речи на иностранном языке. М.: Высшая школа, 1980.
7. Bird S., Klein E., Loper E. Natural Language Processing with Python. Sebastopol: O’Reilly Media, 2009.
8. Gatiyatullina G., Solnyshkina M., Solovyev V., Danilov A., Martynova E., Yarmakeev I.Computing Russian Morphological Distribution Patterns Using RusAC Online Server // 13th International Conference on Developments in eSystems Engineering (DeSE). Liverpool, 2020.
9. Řehůřek R., Sojka P. Software Framework for Topic Modelling with Large Corpora // Proceedings of the LREC 2010 Workshop on New Challenges for NLP Frameworks. Valletta, 2010.
10. Salekhova L., Danilov A., Zaripova R., Ilminbetova S. Effective Use of Video Lectures: Guidelines and Criteria // 14th International Technology, Education and Development Conference (INTED2020). Valencia, 2020.

Информация об авторах

Информация о статье

История публикации

• Поступила в редакцию: 16 декабря 2023.
• Опубликована: 26 января 2024.

Ключевые слова

• полилингвальное образование
• русский язык
• английский язык
• обработка естественного языка
• технология предметно-языкового интегрированного обучения
• multilingual education
• Russian language
• English language
• natural language processing
• Content and Language Integrated Learning (CLIL)

Copyright

© 2024 Автор(ы)
© 2024 ООО Издательство «Грамота»

Лицензионное соглашение

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)