CC BY
19СЕКЦИЯ 7. АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ ЦИФРОВИЗАЦИИ И РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Научная статья УДК 378.147:004
DOI: 10.24412/cl-37098-2023-1-110-116
ЦИФРОВИЗАЦИЯ В ОБРАЗОВАНИИ НА ПРИМЕРЕ ОБУЧЕНИЯ
АНГЛИЙСКОМУ ЯЗЫКУ
Ежгурова А. А.
Сибирский институт бизнеса и информационных технологий, Омск, Россия,
egaa80@rambler. ru
Аннотация: На современном этапе обучения иностранным языкам все большее значение приобретают цифровые технологии, которые помогают отбирать актуальные примеры использования языкового материала для решения различных задач. В данном исследовании мы рассматриваем Big Data как структурированные массивы информации, основанные на возможностях корпусной лингвистики, и применяем их в обучении лексике и грамматике английского языка. Целью нашего исследования является систематизация возможностей использования лексических единиц и грамматических структур при обучении иностранному языку в качестве общепрофессиональной дисциплины, с учётом аутентичности, актуальности и полноты информации изучаемого материала. В заключение мы приходим к выводу, что использование Big Data в области лингводидактики способствует персонализации обучения и разделению языкового материала по уровням, позволяя подготовить студентов к международной научной и профессиональной коммуникации.
Ключевые слова: цифровизация в образовании, обучение английскому языку, Big Data, корпусная лингвистика.
DIGITALIZATION IN EDUCATION BY THE EXAMPLE OF ENGLISH LANGUAGE TEACHING
Ezhgurova A.A.
Siberian Institute of Business and Information Technologies, Omsk, Russia,
egaa80@rambler. ru
Аbstract: At the present stage of teaching foreign languages, digital technologies are becoming increasingly important, they help to select relevant examples of the use of language material for solving various tasks. In this study, we consider Big Data as structured arrays of
information based on the capabilities of corpus linguistics, and apply them in teaching vocabulary and grammar of the English language. The purpose of our research is to systematize the possibilities of using lexical units and grammatical structures in teaching a foreign language as a general professional discipline, taking into account the authenticity, relevance and completeness of the information of the studied material. In conclusion, we reason out that the use of Big Data in the field of linguodidactics contributes to the personalization of learning and the division of language material by levels, allowing students to be prepared for international scientific and professional communication.
Keywords: digitalization in education, English language teaching, Big Data, corpus linguistics.
В последние годы цифровизация стала неотъемлемой частью образовательного процесса. Это связано с целым рядом факторов, в том числе с развитием информационно-коммуникационных технологий, увеличением объема доступной информации и изменением потребностей обучающихся. Цифровизация образования может осуществляться по-разному. В частности, выделяют следующие формы цифрового обучения:
• Дистанционное обучение - форма получения образования, при которой в образовательном процессе используются традиционные и специфические методы, средства и формы обучения, основанные на компьютерных и телекоммуникационных технологиях. Основу образовательного процесса при дистанционном обучении составляет целенаправленная самостоятельная работа обучающегося, который может учиться в удобном для себя месте, по индивидуальному расписанию, имея при себе комплект специальных средств обучения и согласованную возможность контакта с преподавателем и другими обучающимися по любому удобному средству связи. Это обучение осуществляется полностью или частично с использованием информационных технологий [2, с. 65].
• Смешанное обучение - подход к обучению, который сочетает традиционное обучение в аудитории с онлайн-обучением. В образовании смешанное обучение часто практикуют при использовании лабораторного оборудования или компьютеров в дополнение к аудиторным занятиям. Цель этого подхода состоит в том, чтобы усилить учебный процесс путем применения на практике изученной на занятиях теории, без физического присутствия преподавателя. Это обучение сочетает в себе традиционные и цифровые формы обучения.
• Гибридное обучение - организация занятия, при которой часть учащихся присутствует в аудитории лично, взаимодействуя с преподавателем и одно-группниками, в то время как другая часть учащихся подключается удаленно через специальные платформы и программы. Одним из главных преимуществ гибридного обучения является гибкость. Студенты могут выбирать, когда и как
они будут присутствовать на занятиях. Это особенно полезно для тех, кто имеет ограниченное время или находится в удаленных регионах.
В данной статье мы проанализировали предшествующие исследования, посвященные цифровизации образовательного процесса, а также применению корпусной лингвистики для отбора аутентичного дидактического материала по иностранному языку. Была также учтена специфика преподавания иностранного языка в высшей школе и возможности применения технологий Big Data в профессиональном образовании.
Исследования, проведенные ранее, показали, что цифровизация образовательного процесса имеет значительный потенциал для улучшения качества обучения и обеспечения доступности образования.
Результаты исследований Абдурахмановой Л. А. и Алиева З. Г. показали, что использование цифровых технологий в образовании способствует активизации учебной деятельности студентов и повышению их мотивации к обучению [1].
Гребенникова В.М. и Новикова Т.В. исследовали влияние цифровизации на развитие критического мышления студентов и пришли к выводу, что цифровые инструменты могут стимулировать аналитическое мышление и способствовать развитию креативности [5].
Корпусная лингвистика также играет важную роль в образовательном процессе. Исследования Антоновой Т.Ю. и Шангараевой Л.Ф. показали, что использование корпусных данных помогает студентам развивать навыки владения аутентичным языком и повышать их коммуникативную компетенцию [3].
Балканов И.В. исследовал применение корпусной лингвистики в обучении иностранным языкам и пришли к выводу, что это эффективный метод, способствующий развитию языковых навыков и расширению лингвистического запаса студентов [4].
Преподавание иностранного языка в высшей школе также имеет свои особенности. Колкер Я. М. и Устинова Е. С. исследовали методы преподавания иностранного языка в контексте высшего образования и обратили внимание на важность интеграции технологий в учебный процесс [6].
Новикова О.В. обсуждает вопросы эффективного использования интерактивных методик и технологий в преподавании иностранного языка [8].
Однако для полноценной реализации цифровизации образовательного процесса и применения новых технологий в профессиональном образовании необходимо учитывать актуальные тенденции развития Big Data в иноязычной лингводидактике. Исследования Шарандина С. Е., Булаевой М. Н. и многих других авторов показали, что применение технологий Big Data может значительно улучшить процесс обучения иностранному языку, предоставляя студен-
там доступ к большому объему аутентичных материалов и инструментов для их изучения [10].
Итак, цифровые технологии в процессе обучения используются для повышения качества обучения иностранному языку и применяются для:
• Персонализации обучения - создания индивидуальных образовательных траекторий для каждого обучающегося.
• Обеспечения обратной связи - предоставления обучающимся оперативной и точной обратной связи об их прогрессе.
• Мотивации обучающихся - создания более увлекательной и интерактивной учебной среды.
Для достижения вышепоставленных целей мы предлагаем использовать возможности Big Data.
Термин Big Data вошел в широкую практику в 2008 году. Он обозначает совокупность подходов, инструментов, методов и программных технологий, предназначенных для накопления и анализа структурированных и неструктурированных данных с целью извлечения знания, слишком сложных для обработки с использованием традиционных средств [7, с. 25].
В последние годы актуальность Big Data в образовании возрастает. Это связано с расширением скорости и доступности Интернета, цифровизацией различных сфер деятельности, появлением облачных хранилищ, цифровых (электронных) сервисов, ростом объемов памяти. В результате этого происходит накопление информации в виде различных массивов данных.
В контексте развивающейся цифровизации образования Big Data можно использовать для эффективного управления учебным процессом. Например, применение Big Data в профессиональном образовании позволит преподавателям: своевременно получать разнообразную информацию об уровне подготовки студентов, усвоении ими учебных дисциплин, выполнении контрольных заданий и лабораторных работ; контролировать процесс обучения и оперативно вносить изменения; разрабатывать индивидуальные образовательные маршруты для студентов; оценивать эффективность обучения; прогнозировать результаты обучения; проводить анализ данных для принятия управленческих решений.
Возможности применения Big Data в профессиональном обучении широки и зависят от контекста и условий применения. Например, в рамках традиционного обучения Big Data могут использоваться для автоматизации рутинных задач, таких как проверка работ студентов, обработка результатов тестирования и т. д. В рамках онлайн-обучения Big Data могут использоваться для персона-лизации обучения, создания адаптивных курсов, оценки эффективности обучения и т. д.
В настоящее время возможности применения Big Data в обучении иностранному языку на базовом уровне недостаточно исследованы и дальнейшие исследования в этой области могут способствовать разработке более эффективных методов обучения иностранному языку.
В рамках настоящего исследования были рассмотрены следующие возможности использования Big Data:
• Анализ результатов обучения может помочь выявить слабые места в обучении иностранному языку на базовом уровне и использовать полученные результаты для разработки мер по повышению эффективности обучения.
• Прогнозирование результатов обучения помогает определить, какие обучающиеся нуждаются в дополнительной поддержке и какие индивидуальные образовательные траектории нужно для них разработать.
• Разработка персонализированных учебных материалов обеспечивает каждому обучающемуся доступ к учебным материалам, которые соответствуют его индивидуальным потребностям и интересам. Это повышает эффективность обучения и мотивацию обучающихся.
Итак, применение Big Data в обучении иностранным языкам открывает перед нами широкие возможности, особенно в контексте корпусной лингвистики.
Корпусная лингвистика - лингвистические исследования, построенные на основе анализа аутентичных корпусов (баз данных) текстов. Корпусы письменных и устных текстов успешно применяются при обучении иностранному языку и в лингвистической педагогике. Корпусная лингвистика ориентирована на прикладное изучение языка, его функционирование в реальных средах и текстах. Позволяет определить частотность слов, лексико-грамматических конструкций в различных речевых жанрах [2, с. 114].
Эта область дополняет традиционные методы обучения, помогая студентам успешно осваивать новую лексику и грамматику. Одним из главных преимуществ корпусной лингвистики является возможность обращаться к аутентичным языковым материалам из различных контекстов реальных языковых источников. Это позволяет студентам учиться на реальных примерах, что значительно облегчает процесс усвоения языка.
Также одной из главных проблем в обучении иностранным языкам является нехватка адекватных педагогических текстовых материалов с актуальным вокабуляром. В этом плане корпусная лингвистика может сыграть важную роль, предоставляя обширные языковые корпуса, которые содержат большой объем разнообразных текстовых данных. Эти корпуса могут быть созданы с использованием информационных технологий и программ обработки текстов.
Одним из первых и наиболее известных корпусов текстов является Brown Corpus, который был представлен в электронном виде в 1960 году. Он содержал около 1 миллиона слов и был ориентирован на американский вариант английского языка. Brown Corpus стал отправной точкой для развития корпусной лексикографии и открыл новые горизонты в исследовании языка [9, с. 137].
С появлением интернет-технологий и расширением объема памяти «облачных» сервисов, возможности работы с текстами и информацией значительно возросли. В настоящее время существуют обширные языковые корпуса, созданные для различных языков. Например, для английского языка существуют такие корпуса, как The International Corpus of English [12] и The British National Corpus [11]. Эти корпуса представляют собой масштабные выборки текстов из различных источников, содержат более 100 миллионов слов и являются ценным ресурсом для исследования языка и обучения иностранным языкам.
Применение методов корпусной лингвистики в обучении иностранным языкам основано на анализе обширного языкового корпуса, который содержит большое количество текстовых данных. Эти методы позволяют изучать морфологические, синтаксические и лексические особенности языка, а также различные контексты, в которых они употребляются. Студенты могут использовать эти данные для изучения иностранного языка, анализируя реальные примеры из корпуса и применяя их в своей практике.
Например, благодаря анализу больших объемов текстов мы можем определить наиболее часто употребляемые слова и грамматические конструкции, которые студентам следует изучать в первую очередь. Также мы можем выявить особенности употребления языка в различных контекстах, что поможет студентам лучше понять и использовать язык в реальных ситуациях.
Как видим, применение Big Data и корпусной лингвистики в обучении иностранным языкам открывает новые возможности для студентов. Они могут изучать язык на основе аутентичных текстов из различных контекстов, что помогает им лучше понять и использовать языковые средства. Корпусные данные также предоставляют обширные ресурсы для исследования языка и разработки новых методов обучения.
Таким образом, данное исследование объединяет различные теоретические подходы исследований, проведенных ранее, и дополняет их новой информацией о применении технологий Big Data в образовательном процессе. Результаты данного исследования могут быть полезными для разработки новых методик преподавания иностранного языка и повышения качества образования в целом.
Библиографический список
1. Абдурахманова Л.А., Алиев З.Г. Использование информационных технологий в поцессе изучения английского языка на материале корпусной лингвистики // Кронос. 2022. №4 (66). С.78-80.
2. Азимов Э.Г., Щукин А.Н. Новый словарь методических терминов и понятий (теория и практика обучения языкам). — М.: Издательство ИКАР. 2009. С. 114-115.
3. Антонова Т.Ю., Шангараева Л.Ф. Корпусная лингвистика и обучение иностранным языкам // Terra Linguae, 2020. №8. С. 141-144.
4. Балканов И.В. Корпусная лингвистика: новые возможности лексикографии. Вестник Дагестанского государственного университета. Серия 2: Гуманитарные науки, 2022. №37(4). С. 81-86.
5. Гребенникова В.М., Новикова Т.В. К вопросу о цифровизации образования // ИСОМ. 2019. №5. С. 158-165.
6. Колкер Я.М., Устинова Е.С. На пути к внедрению английского языка в профессиональные дисциплины неязыкового профиля // Иностранные языки в высшей школе, 2022. №1(60). С. 78-88.
7. Назаренко Юрий Леонидович Обзор технологии "большие данные" (Big Data) и программно-аппаратных средств, применяемых для их анализа и обработки // European science. 2017. №9 (31). С. 25-30
8. Новикова О.В. Мобильные приложения в педагогическом комплексе обучения английскому языку. В кн. : Инновации в профессиональном и профессионально-педагогическом образовании. Материалы 27-й Международной научнопрактической конференции (Екатеринбург, 19-20 апреля 2022 г.). Под ред. В.А. Федорова. // Издательство Российского государственного профессионально-педагогического университета. Екатеринбург. 2022. С. 210-214.
9. Солнышкина М. И., Гатиятуллина Г. М. История развития корпусной лингвистики (на примере англоязычных корпусов) // Вестн. Том. гос. ун-та. Филология. 2020. №63. С. 132-160.
10. Шарандин С.Е., Булаева М.Н. 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. 2022. С. 225-227.
11. English-Corpora: BNC: website. Oxford University press. 1990. URL: https: //www. english-corpora. org/bnc/
12. International Corpus of English (ICE) Homepage @ ICE-corpora.net: website. The ICE Project. 2016. URL: http://ice-corpora.net/ice/
