CC BY
10
УДК 378.147.88 + 81'1.1.
Языковые корпуса как средства формирования исследовательских компетенций педагогов
Language corpora as a means to form the research competencies of would-be teachers
Гончаренко И.Г., ФГАОУ ВО «Российский государственный профессионально-педагогический университет», ilya.goncharenko@rsvpu.ru
Goncharenko I., State Vocational Pedagogical University, ilya.goncharenko@rsvpu.ru DOI: 10.51379/KPJ.2023.159.2.010
Ключевые слова: исследовательская компетенция, корпусно-ориентированное обучение, педагогическая технология, письменная научная речь, корпусная лингвистика.
Keywords: research competence, research-based learning, pedagogical technology, academic writing, corpus linguistics.
Аннотация. Цель статьи состоит в описании технологии использования корпусных данных в профессиональной подготовке преподавателей иностранного языка. Показано, что данная технология является эффективным средством развития исследовательских компетенций.
При проведении исследования был выполнен анализ учебно-методической и научной литературы. В качестве педагогических средств обучения в исследовании были использованы инструменты корпусной лингвистики, а именно: дистрибутивный анализ при характеристике сочетаемостных возможностей слов, количественный анализ при определении частотности слов и словосочетаний вообще и в конкретном типе текстов в частности. Кроме того, был произведен контент-анализ выполненных студентами исследовательских работ.
Разработана и успешно апробирована технология использования корпусных данных при подготовке педагогов.
Научная новизна работы определяется тем, что в ней впервые описывается технология применения методов корпусной лингвистики в практике обучения научной речи.
Abstract. The principal objective of the paper is to describe the technology of using corpus data to train would-be teachers. The efficiency of this technology in the development of research competencies is shown.
In addition to the analysis of scientific literature, the distributional analysis that implies consideration of the language units in relation to their contextual environments and some methods of quantitative linguistics were used; the distributional analysis and the methods of quantitative linguistics were treated as learning tools. In order to evaluate the results content analysis was used.
The technology of using corpus data to train would-be teachers has been developed and successfully tested. The scientific novelty of the work is determined by the fact that it describes the technology of using corpus linguistics in the practice of teaching academic speech.
Введение. Развитие исследовательских компетенций является важнейшей частью профессиональной подготовки современных педагогов. Именно в процессе формирования данного типа компетенций будущие педагоги приобретают способность производить новое знание (а не только потреблять или воспроизводить его).
Существуют разные способы и формы развития исследовательских компетенций - от
подготовки докладов или разработки конспектов уроков до выполнения выпускной квалификационной работы или написания научных статей. Не будет преувеличением сказать, что большинство дисциплин, входящих в учебные планы педагогических образовательных учреждений, в той или иной мере предполагает формирование исследовательских компетенций. Одной из таких дисциплин считается ориентированная на обучение студентов научной
речи дисциплина, которая в разных образовательных организациях может иметь названия «Культура научной речи», «Стилистика научной речи», «Язык научной работы» и т.п.
В круг рассматриваемых в рамках данной дисциплины вопросов входят темы, посвященные методологическим аспектам научного исследования (изучение логико-лингвистических оснований построения научных классификаций и дефиниций), а также его процедурным (обучение работе с источниками научной информации, их поиску, аннотированию, реферированию, составлению библиографических записей, ссылок и т.п.) и формальным аспектам (формирование навыков орфографически, пунктуационно и стилистически правильного, соответствующего редакционно-издательским требованиям
оформления результатов работы).
Не касаясь методологических и процедурных моментов, остановимся на формальном аспекте подготовки, связанном с формированием одной из наиболее важных для педагога общекультурных компетенций -
коммуникативной. Существенную роль в освоении студентами правил научной коммуникации играет овладение литературной нормой в научном стиле.
В ходе анализа ряда вышедших за последние несколько лет учебных пособий по дисциплине [1-3] можно убедиться, что нормативный аспект языка получает в них традиционную интерпретацию: нормативным вариантом языкового выражения считается тот, который признан таковым экспертами и зафиксирован в нормативном справочнике или словаре. Из этой интерпретации следуют все практические рекомендации относительно редактирования текстов научного стиля, касающиеся квалификации грамматических, стилистических, речевых ошибок и способов их устранения.
Однако стремительное развитие корпусной лингвистики, происходящее в последние десятилетия, открывает каждому
интересующемуся возможность в случае колебания в выборе варианта языкового выражения обращаться к большим банкам языковых данных (называемым языковыми корпусами) и самостоятельно (и вполне квалифицированно при минимальной лингвистической, не выходящей за пределы школьной программы по русскому языку подготовке) производить лингвистический анализ и выбирать наиболее предпочтительный в той или иной ситуации вариант языкового выражения.
Среди упомянутых выше учебных пособий по стилистике научной речи ни в одном не удалось обнаружить последовательно и систематически изложенную информацию о применении методов корпусной лингвистики при изучении языковых особенностей научного стиля. Нет этой информации и в пособиях по академической речи на английском языке [см. например: 4;5], несмотря на то, что в англоязычной лингводидактике исследования академической речи на материале корпусных данных ведутся давно и активно [6].
Между тем, корпусная лингвистика - не просто интенсивно развивающееся направление компьютерной лингвистики; корпусная лингвистика подразумевает иную, отличную от традиционной - структуралистской -методологию и идеологию исследования естественного языка [7].
Методы корпусной лингвистики уже давно проникли в лингводидактику - прежде всего в преподавание иностранных языков [8], в том числе в преподавание русского языка как иностранного [9], и лексикографию [10; 11]; в англоязычной лингводидактике получили широкое распространение термины «data-driven learning» («обучение на основе данных») и «corpus based learning» («обучение на основе работы с корпусом») [12].
В отечественной же научной и учебно-методической литературе, за исключением случаев адресованных филологам
систематических вузовских курсов корпусной лингвистики [13;14], использование корпусных данных (в особенности, если изучается родной язык) обычно имеет эпизодический, несистематический характер.
Настоящая работа преследует цель восполнить этот пробел, в ней предпринята попытка описать технологию применения методов корпусной лингвистики в практике обучения студентов научной речи и продемонстрировать ее возможности и как средства обучения языку, и как средства его исследования.
Материалы и методы исследования. В методологическом плане в работе используется подход к обучению как к исследованию: инструменты корпусной лингвистики рассматриваются одновременно и как объект изучения студентами и как средство получения ими нового знания. В качестве, таким образом, понятых педагогических средств обучения использовались инструменты корпусной лингвистики - дистрибутивный анализ (при характеристике контекстов употреблений
языковых единиц), количественный анализ при определении относительной частотности языковых единиц.
Исследование проводилось в ходе реализации курса «Язык научной работы», читавшегося у студентов, обучающихся по программе «Образование в области иностранного языка» направления «Педагогическое образование». Поскольку студенты получали лингвистическую подготовку, представлялось целесообразным максимально связать задачи изучения дисциплины «Язык научной работы» с задачами подготовки к будущей профессиональной деятельности. По этой причине в ходе работы были использованы методы корпусной компаративистики: в значительной степени инструменты корпусных менеджеров, их функциональные возможности определяются особенностями языков, для изучения которых они разработаны, поэтому сопоставление конструкторов запросов корпусных менеджеров для разных языков будет являться одновременно сопоставлением грамматических особенностей самих этих языков, что позволяет расширить лингвистический кругозор студентов и существенно повысить уровень их лингвистической рефлексии.
Итогом изучения курса стало выполнение студентами самостоятельного лингвистического исследования, оформленного в виде научной статьи. Написанные студентами научно-исследовательские работы были подвергнуты контент-анализу.
Результаты исследования. В ходе исследования была выработана следующая методика представления учебного материала.
Сначала необходимо сформировать общее представление о лингвистическом корпусе и важнейших его признаках - репрезентативности и сбалансированности, а также ввести ключевые для корпусной лингвистики понятия разметки, леммы, токена, тега и грамматической омонимии.
Затем на примере веб-версий Национального корпуса русского языка (НКРЯ) и корпуса английского языка в варианте British National Corpus (BNC) следует ознакомить с элементами интерфейса и принципами формирования запросов, которые будут сходными при работе с большинством современных корпусных менеджеров.
После этого возможно изучение отдельных частей корпуса и инструментов, соответствующих тому или иному аспекту исследования языка.
Фонетический аспект. Как известно, в составе НКРЯ существует акцентологический
корпус, имеющий соответствующую
фонетическую разметку, в BNC этой разметки нет. Английское ударение не отличается такой подвижностью, как русское, и в гораздо меньшей степени оно участвует в формообразовании, но, разумеется, акцентологические варианты существуют и в английском языке. Для поиска информации об особенностях английского произношения можно воспользоваться базой данных Forvo, представляющей собой на настоящий момент одну из наиболее полных коллекций аудиозаписей речи носителей всех самых распространенных языков мира, или сервисом YouGlish, который является полноценным мультимодальным «корпусом», на материале которого проводятся многочисленные научные исследования в области английской (и не только английской) фонетики и орфоэпии.
Важно показать определенное сходство в формировании запросов в акцентологическом корпусе НКРЯ и в «корпусе» YouGlish, связанное с возможностью выбора лексемы или словоформы в качестве запрашиваемых элементов. В отличие от акцентологического корпуса НКРЯ, YouGlish позволяет ограничивать выдачу результатов запроса указанием на пол говорящего, а также на тип фразы по цели высказывания - вопросительный и восклицательный.
Работа с корпусами, имеющими фонетическую разметку, требует специальных знаний в области фонологии и может служить ценным дополнением к курсам практической фонетики; в рамках же знакомства с корпусными исследованиями для формирования
систематического представления о возможностях корпусов достаточно научить запрашивать конкретные акцентологические варианты (например, обеспечение, обеспечение), варианты произношения согласных (например, варианты с флапом звука р] в американском английском) и т.п.
Лексический аспект. Корпусные данные позволяют существенно ускорить процесс овладения лексикой и иностранного, и родного языков, поскольку дают возможность увидеть большое количество контекстов употребления запрашиваемой лексической единицы и на основе их анализа самостоятельно, без посредничества словарей сформировать представление о ее лексическом значении (такой путь овладения лексическим значением представляется наиболее «естественным»). Кроме того, в ряде случаев с помощью корпусных данных можно определить функционально-стилевую окраску лексической единицы.
Так, используя данные НКРЯ на примере прилагательного эпистемологический (оно может вызывать трудности в употреблении, во-первых, по причине наличия близкого по сфере употребления синонима гносеологический, а во-вторых, по причине имеющегося у него близкого по значению паронима эпистемический), можно выполнить исследование «прикрепленности» слова к определенной сфере функционирования:
51,56% всех употреблений этого прилагательного приходится на учебно-научную литературу, 46,88% - на публицистику (причем более половины из публицистических употреблений принадлежит философу Александру
Пятигорскому) (здесь и далее данные НКРЯ приводятся по состоянию на 01.01.2023).
Сходная ситуация будет наблюдаться в BNC с прилагательным epistemological, см. таблицу 1.
Таблица 1. - Распределение прилагательного epistemological по типам текстов в BNC
Лемма Тип текста
Spoken Fiction Magazine Newspaper Non-academic Academic Miscellaneous
Epistemological 2 0 0 0 16 182 6
Инструмент Key Word in Context (KWIC), позволяющий выводить конкорданс с контекстами употребления запрашиваемой лексической единицы, может быть использован для демонстрации сочетаемостных возможностей прилагательного, а для различения контекстов употребления паронимов эпистемологический / эпистемический с определяемыми
Для получения информации об актуальном употреблении прилагательных можно обратиться к сбалансированному корпусу американского английского - Corpus of Contemporary American English (COCA), а также к корпусу текстов, размещенных в сети Интернет - iWeb. Кроме того, можно проанализировать сочетаемость прилагательных исключительно в научных текстах - на материале корпусов British Academic Written English Corpus (BAWE) и British Academic Spoken English Corpus (BASE) - с помощью инструментов корпусного менеджера Sketch Engine (именно здесь можно обнаружить терминологическое сочетание эпистемическая модальность - epistemic modality).
Завершить работу, связанную с изучением особенностей лексического значения, стилистической окраски, сочетаемости прилагательных эпистемологический /
существительными в НКРЯ можно сопоставить таблицы биграмм, состоящих из атрибутивного слова эпистемологический / эпистемический и определяемого существительного. В BNC для такого сопоставления используется инструмент Compare. Данные о сопоставительной сочетаемости прилагательных epistemological / epistemic представлены в таблице 2.
эпистемический (epistemological / epistemic) можно обращением к параллельному корпусу НКРЯ, в котором будут представлены варианты переводов этих прилагательных с английского на русский и с русского на английский языки.
В качестве материала для подобного анализа можно предложить студентам другие пары сходных по звучанию слов - albumen / albumin; complement / compliment; economic / economical; presume / assume и т.п.
Очевидно, возможно такое же исследование лексической синонимии. Так, если необходимо выяснить различия в значении и сочетаемости прилагательных, тяготеющих к употреблению в книжных стилях, например, ambiguous и equivocal, то можно воспользоваться словарями сочетаемости и убедиться, что информация, представленная в них, является весьма скудной. Например, в Macmillan Collocations Dictionary
Таблица 2. - Сопоставительная сочетаемость прилагательных epistemological / epistemic в BNC
№ Определяемое слово Число вхождений Определяемое слово Число вхождений
epistemological epistemic epistemic epistemological
1 Questions 9 0 Appearances 16 0
2 Status 6 0
3 Foundations 6 0
4 Break 10 1
5 Issues 5 0
6 Basis 5 0
(MCD) указывается, что прилагательное ambiguous сочетается с существительными meaning, phrase, sentence, statement, term, word, wording; ending, relationship, situation, status; character, figure, role; evidence, findings, results [15, p.19], однако информации о сочетаемости прилагательного equivocal в нем нет.
Запросы же атрибутивных сочетаний с этими прилагательными в BNC позволят получить следующую картину: для equivocal - nature, results, position, attraction, attitude (по 2 сочетания); amity, tone, success, stand, smile, significance, place, past, glance, figure, fashion, expression, evidence, decision, commitment, comment, behaviour, audience (по 1 сочетанию); для ambiguous - words, position, word, term, status, nature, relationship, concept, message, reference, results, terms, meaning, light, figure, attitude, answer, sexuality, situation, adjective, clause, definitions, ending, behaviour, achievement, expression, forms, instruction, headline, legislation, lyrics, mode, phrases, phrase, reaction, record, remark, role, sentence, sentences, significations, statement, statements, statutes, use (по 2 и более сочетаний).
Таким образом, обращение к корпусным данным поможет сформировать более объемное представление о сочетаемостных особенностях запрашиваемых лексических единиц. Разумеется, подобный анализ можно выполнять на материале любых синонимов - не только прилагательных,
Из таблицы видно, что тип прилагательных, указанных в запросе, имеет явную книжную окраску и преимущественно употребляется в письменных текстах. Очевидно, что подобного рода запросы можно сформировать и в отношении приставочных морфем semi-, para-, sub-, mal- и т.п.
Морфологический аспект. Корпуса предоставляют довольно широкие возможности для исследования морфологических особенностей текстов. В учебниках и справочниках по академической речи можно встретить утверждение о том, что для научной речи характерно употребление глаголов
несовершенного вида в форме настоящего времени (настоящее с «вневременным» значением) в русском языке [16, с.118] и глаголов
как в примере, но и существительных (empathy и sympathy), глаголов (forbid и prohibit), наречий (regretfully и regrettably) и т.д., при этом при формировании запросов важно обращать внимание студентов на порядок следования запрашиваемых элементов; расстояние между ними; их частеречную принадлежность, задаваемую с помощью тегов частей речи (part-of-speech tagging).
Словообразовательный аспект. В современных лингвистических корпусах морфемная разметка не получила широкого распространения (в настоящий момент в НКРЯ можно запрашивать только определенные типы морфем, например, суффиксы с аугментативной или диминутивной семантикой), однако существует возможность запрашивать сегменты слов, которые могут совпадать с морфемами, используя символ * для замещения любой части слова.
С этими возможностями конструктора запросов можно познакомить студентов как на примере НКРЯ, так и на примере BNC. Например, на материале BNC можно определить тип текстов, в которых наиболее часто используются прилагательные, содержащие суффикс ous, задав в запросе признаки «*ous_j» (синтаксис запроса в поле Chart: [*OUS.[J*]]) и указав группировку по типам текстов. Результаты запроса представлены в таблице 3.
в форме Present Simple с примерно тем же значением в английском языке [17, p.4].
Для того чтобы убедиться в справедливости подобных наблюдений с помощью корпусных данных, в основном корпусе НКРЯ можно запросить все глагольные формы настоящего времени третьего лица (синтаксис запроса: V & praes & 3p & ipf) и распределенные по типам текстов полученные результаты разделить на число слов, составляющих данные типы текстов, - итогом станет процент глаголов несовершенного вида в форме настоящего времени третьего лица, содержащихся в текстах различных сфер функционирования: в текстах официально-деловой сферы он составляет 2,3%, в текстах обиходно-бытовой сферы - 2,6%, в текстах художественной литературы - 2%, в публицистических текстах - 2,6% и в научных и
Таблица 3. - Распределение частоты встречаемости прилагательных, оканчивающихся на по типам текстов в BNC
Тип текста
Spoken Fiction Magazine Newspaper Non-academic Academic Miscellaneous
Частотность 8137 26318 13390 16118 31521 33536 38089
учебных текстах - 3,4%, последний результат действительно является максимальным.
Нечто подобное можно выполнить и в BNC: например, можно сопоставить употребление форм прошедших времен с употреблением форм Present Simple и убедиться в том, что пропорционально всему объему академических текстов формы Present Simple встречаются в научной речи на английском языке значительно чаще.
Синтаксический аспект. Наиболее убедительные и достоверные результаты с использованием корпусных данных можно получить при исследовании лексики и ее сочетаемостных особенностей, однако инструменты корпусных менеджеров могут быть использованы и при изучении некоторых синтаксических особенностей текстов (причем даже в том случае, если корпус не имеет синтаксической разметки). В основном корпусе НКРЯ существует возможность формирования запросов, включающих несколько элементов, с косвенным (а не явным, как в корпусах с синтаксической разметкой) указанием синтаксических отношений между ними. Так, использование основного корпуса НКРЯ может позволить определить максимальную
допустимую длину «цепочек» существительных в форме родительного падежа в словосочетаниях c атрибутивным значением с последовательным подчинением компонентов, не разделенных знаками препинания и другими распространителями (в конструкциях типа: ширина зоны влияния нарушений группы). Кроме того, возможно сопоставление результатов запросов подобного типа, выполненных на подкорпусе научной и бытовой речи, с целью изучения корреляции между типом текста и количеством элементов конструкции в виде «цепочки» существительных в родительном падеже в этом тексте.
В ряде случаев синтаксические (точнее было бы их называть «псевдосинтаксическими») запросы позволяют сформулировать правила относительно типа распространения отдельных лексических единиц. Например, при изучении особенностей распространения синонимичных глаголов convince и persuade запрос в BNC можно использовать для того, чтобы определить, в каком случае допустим зависимый инфинитив, а в каком нет. Результатом запроса «convince + v?i» (синтаксис запроса в поле Collocates: [CONVINCE] + [*.[v?i*]]) будут всего 2 сочетания с инфинитивом с частицей to: convince to put (Almost always they are convinced to put loyalty before principle); convince to do (...if you always
wait to the last moment before being convinced to do anything, that's often a moment too late). При формировании аналогичного запроса с persuade получим иную картину: persuade to take (21 пример), persuade to give (18 примеров), persuade to do (16 примеров), persuade to stay (15 примеров), persuade to accept (14 примеров) и т.д. Таким образом можно найти эмпирическое подтверждение содержащейся в ряде словарей рекомендации не употреблять глагол convince с зависимым инфинитивом.
При характеристике синтаксических возможностей корпусов следует обращать внимание студентов на корректность расположения элементов запроса друг относительно друга и правильность указания расстояния между ними.
Каждый из аспектов исследования языка с помощью корпусных данных необходимо сопровождать заданиями для самостоятельного выполнения, которые позволят закрепить полученную информацию. После того, как будет продемонстрировано использование
инструментов корпусных менеджеров для решения конкретных исследовательских задач, студентам целесообразно дать задание, предполагающее написание оригинальной научно-исследовательской работы.
Для каждого студента итогом изучения курса «Язык научной работы» должно было стать написание текста научной статьи на лингвистическую и / или лингводидактическую тему, при этом тематика студенческих работ должна была быть связана с применением информационных технологий в лингвистическом образовании и не обязательно предполагала использование корпусных данных, - в качестве альтернативы студентам была предложено проблемное поле электронной лексикографии, с технологиями которой они также знакомились в процессе изучения курса. Обобщение результатов контент-анализа выполненных студентами работ представлено в таблице 4.
Всего курс прослушал 31 человек, из которых 30 смогли написать научно-исследовательскую работу, 29 человек (96% от выполнивших задание и 93% от всех прослушавших курс) выполнили исследование на материале корпусных данных, работа 1 студента была посвящена электронной лексикографии. Тот факт, что большинство студентов выбрали корпусные данные в качестве материала и средства исследования, свидетельствует о большей привлекательности этой темы по сравнению с темой электронной лексикографии (которая, добавим, требует большего погружения в технические проблемы).
Таблица 4. - Результаты анализа выполненных студентами работ
Критерии оценивания проделанной работы Значение показателя
Соответствует Не соответствует
Для всех отчетных работ
Выполнение задания 30 1
Использование корпусных данных 29 1
Для работ, выполненных с использованием корпусных данных
Использование двух и более инструментов для создания поисковых запросов в BNC 25 4
Отсутствие следов некорректных заимствований 26 4
В качестве одного из важнейших критериев оценки работы использовался учет количества задействованных в работе инструментов корпусных менеджеров и сделанных с их помощью запросов. Данный критерий не является чисто количественным: сочетание разных инструментов и создаваемых с их помощью типов запросов дает возможность составить максимально ясное представление о характере постановки студентами проблемы исследования и методах ее решения. Среди тех работ, в которых использовались корпусные данные, более двух инструментов корпусных менеджеров было задействовано в 25, т.е. в 86%, - однако в 19 из этих работ были допущены грубые ошибки в использовании корпусных менеджеров, серьезным образом влияющие на полученный результат. Данное обстоятельство
свидетельствует о необходимости углубления у студентов представлений о специфике применения методов корпусной лингвистики в исследовании.
В связи с накоплением в последние десятилетия большого количества информации в цифровом виде особую актуальность прибрела проблема так называемого «академического мошенничества». Среди выполненных студентами работ следы «академического мошенничества» были выявлены в 4 из 30, причем полностью заимствованной оказалась работа, выполненная на тему электронной лексикографии; таким образом, среди работ, в которых применялись методы корпусной лингвистики, всего в 3, т.е. в 10,3%, удалось выявить некорректные заимствования, что свидетельствует об эффективности
использования корпусных данных в студенческих исследовательских работах в качестве средства предупреждения «академического
мошенничества».
Заключение. Применение описанной методики работы с корпусными данными на занятиях по дисциплине «Язык научной работы» позволяет сделать следующие выводы.
Использование методов корпусной лингвистики расширяет лингвистический кругозор студентов и их теоретическую рефлексию: обращение к метаязыку запросов корпусных менеджеров позволяет представить грамматику и изучаемого, и родного языка на более высоком уровне обобщения.
Корпус может стать неисчерпаемым источником для проведения студенческих исследований (как академических, так и учебных); в то же время корпусные данные могут использоваться для решения множества практических задач, которые возникают при изучении иностранного языка, - и в ряде случаев корпуса способны заменять словари и грамматические справочники. При этом использование корпусных данных помещает студентов в ситуацию вынужденной самостоятельности при проведении исследования, что позволяет снизить вероятность плагиата и предупредить возможность написания работы с помощью автоматических генераторов текста.
Однако нельзя не отметить и ограничения, связанные с применением корпусов: лингвистические корпуса дают возможность обращаться к извлеченным из текстов примерам, но не к целым текстам, поэтому они не позволяют работать с категориями текстового уровня -абзацем, композицией, жанром и т.п., - но это может быть компенсировано другими видами работ на занятиях, посвященных изучению научной речи.
Кроме того, нередко данные, извлеченные из корпусов, могут вступать в противоречие с языковой нормой, зафиксированной в официальных источниках; в этом случае не следует поддаваться соблазну абсолютизировать корпусные данные, - опираясь на понятия нормы и узуса, необходимо формировать у студентов четкое представление о корпусе как об источнике примеров употреблений языковых выражений, которые не всегда реализуют норму.
Литература:
1. Котюрова М.П., Баженова Е.А. Культура научной речи. Текст и его редактирование / М.П. Котюрова, Е.А. Баженова. - М.: Флинта, 2018. - 280 с.
2. Культура речи. Научная речь / В.В. Химик [и др.]; под ред. В.В. Химика, Л.Б. Волковой. - М.: Издательство Юрайт, 2023. - 270 с.
3. Стилистика научной речи / А.А. Евтюгина, И.Г. Гончаренко, А.В. Щетинина, М.В. Стурикова; под редакцией А.А. Евтюгиной. - Екатеринбург: Изд-во Рос. гос. проф.-пед. ун-та, 2021. - 501 с.
4. The Manual of scientific style: a guide for authors, editors, and researchers / eds.: H. Rabinowitz, S. Vogel. -Amsterdam; Boston: Academic Press, Elsevier, 2009. - 968 p.
5. Day R.A., Sakaduski N. Scientific English: a guide for scientists and other professionals / R.A. Day, N. Sakaduski. -Phoenix, Ariz: Oryx Press, 1995. - 225 p.
6. Nesi H. Corpus studies in EAP / H. Nesi // Handbook of English for academic purposes. - London: Routledge, 2016. - P. 206-217.
7. Копотев М.В. О некоторых следствиях корпусной лингвистики для общей теории языка / М.В. Копотев // Филологический класс. - 2021. - Т. 26. - № 2. - С. 90-102.
8. How to use corpora in language teaching / ed. J.McH. Sinclair. - Philadelphia: John Benjamins Publishing, 2004. -307 p.
9. Лебедева М.Ю. Дано мне тело - что мне делать с
ним? Применение корпусных технологий в лингводидактике РКИ / М.Ю. Лебедева // Русский язык за рубежом. - 2020. - № 6. - С. 4-13.
10. Kilgarriff A. Using corpora as data sources for dictionaries / A. Kilgarriff // The Bloomsbury companion to lexicography. - London: Bloomsbury, 2015. - P. 71-88.
11. Kosem I. Interrogating a corpus / I. Kosem // The Oxford handbook of lexicography. - Oxford: Oxford University Press, 2016. - P. 76-93.
12. Baker P., Hardie A., McEnery T. Glossary of corpus linguistics / P. Baker, A. Hardie, T. McEnery. - Edinburgh: Edinburgh University Press, 2006. - 187 p.
13. Захаров В.П., Богданова С.Ю. Корпусная лингвистика / В.П. Захаров, С.Ю. Богданова. - СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2020. - 234 с.
14. Гвишиани Н.Б. Практикум по корпусной лингвистике / Н.Б. Гвишиани. - М.: Высшая школа, 2008. - 191 с.
15. Macmillan collocations dictionary for learners of English. - Macmillan Puplishers Limited, 2010. - 911 p.
16. Сенкевич М.П. Стилистика научной речи и литературное редактирование научных произведений / М.П. Сенкевич. - М.: Высшая школа, 1976. - 261 с.
17. Glasman-Deal H. Science research writing: for non-native speakers of English / H. Glasman-Deal. - Singapore; London: World Scientific, 2010. - 255 p.
References:
1. Kotyurova M.P., Bazhenova E.A. Culture of scientific speech. The text and its editing / M.P. Kotyurova, E.A. Bazhenova. - Moscow: Flint, 2018. - 280 p.
2. Culture of speech. Scientific speech / V.V. Chimik [et al.]; edited by V.V. Chimik, L.B. Volkova. - M.: Yurayt Publishing House, 2023. - 270 p.
3. Stylistics of scientific speech / A.A. Evtyugina, I.G. Goncharenko, A.V. Shchetinina, M.V. Sturikova; edited by A.A. Evtyugina. - Yekaterinburg: Publishing House of the Russian State prof.-ped. un-ta, 2021. - 501 p.
4. Guide to scientific style: a guide for authors, editors and researchers / edited by H. Rabinowitz, S. Vogel. - Amsterdam; Boston: Academic Press, Elsevier, 2009. - 968 p.
5. Day R.A., Sakaduski N. Scientific English: a guide for scientists and other specialists / R.A. Day, N. Sakaduski. -Phoenix, Arizona: Oryx Press, 1995. - 225 p.
6. Nesi H. Corpus studies in the Eastern Partnership countries / H. Nesi // Handbook of the English language for academic purposes. - London: Routledge, 2016. - Pp. 206217.
7. Kopotev M.V. On some consequences of corpus linguistics for the general theory of language / M.V. Kopotev // Philological class. - 2021. - Vol. 26. - № 2. - Pp. 90-102.
8. How to use corpora in language teaching / edited by J.Makh. Sinclair. Philadelphia: John Benjamins Publishing House, 2004. - 307 p.
9. Lebedeva M.Yu. A body is given me- what should I do with it? Application of corpus technologies in linguodidactics of the RCT / M.Y. Lebedeva // Russian language abroad. -2020. - № 6. - Pp. 4-13.
10. Kilgarriff A. Using corpora as data sources for dictionaries / A. Kilgarriff // The Bloomsbury companion to lexicography. - London: Bloomsbury, 2015. - Pp. 71-88.
11. Kosem I. Survey of the corpus / I. Kosem // Oxford Handbook of Lexicography. - Oxford: Oxford University Press, 2016. - Pp. 76-93.
12. Baker P., Hardy A., McEnery T. Glossary of Corpus Linguistics / P. Baker, A. Hardy, T. McEnery. - Edinburgh: Edinburgh University Press, 2006. - 187 p.
13. Zakharov V.P., Bogdanova S.Yu. Corpus linguistics / V.P. Zakharov, S.Yu. Bogdanova. - St. Petersburg: Publishing House of St. Petersburg University, 2020. - 234 p.
14. Gvishiani N.B. Practicum on corpus linguistics / N.B. Gvishiani. - M.: Higher School, 2008. - 191 p.
15. Macmillan's Dictionary of Phrases for English language learners. - Macmillan Puplishers Limited, 2010. -911 p.
16. Senkevich M.P. Stylistics of scientific speech and literary editing of scientific works / M.P. Senkevich. - M.: Higher School, 1976. - 261 p.
17. Glasman-Dil H. Writing scientific research: for non-native English speakers / H. Glasman-Dil. - Singapore; London: World Scientific, 2010. - 255 p.
5.8.7. Методология и технология профессионального образования Сведения об авторе:
Гончаренко Илья Георгиевич (г. Екатеринбург, Россия), кандидат филологических наук, доцент, доцент кафедры документоведения, права, истории и русского языка, ФГАОУ ВО «Российский государственный профессионально-педагогический университет», e-mail: ilya.goncharenko@rsvpu.ru
