Лонгитюдные исследования языковых ошибок на базе немецкоязычного корпуса студенческих текстов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В эпоху цифровизации и активного распространения корпусных технологий в лингвистическом образовании специалисты в области лингводидактики постоянно открывают все новые возможности в работе с большими данными. Одним из относительно новых явлений в российском образовании является сбор корпусов ученических текстов на иностранном языке. Их возможности для лингводидактических исследований зависят прежде всего от продолжительности сбора данных и от разметки, которую содержит тот или иной корпус. В статье речь идет о корпусе немецко-язычных студенческих текстов Петрозаводского аннотированного корпуса текстов и лонгитюдном исследовании типов лингвистических ошибок, допускаемых студентами на всем протяжении изучения немецкого языка в течение 5 лет. Результатом исследования стала статистика по 90 классам ошибок, поделенных на семь основных групп, и динамика этой статистики на протяжении 5 лет обучения немецкому языку. Сравнение наиболее частотных ошибок на первом и пятом курсах показывает, что к темам, которые на протяжении всех годов обучения вызывают наибольшие проблемы у студентов, относятся выбор лексемы, орфография, пропуски, пунктуация и обратный порядок слов. Уходят к концу обучения в вузе проблемы с неопределенным артиклем, склонением прилагательных и существительных, образованием множественного числа и родом существительных, уступая место другим проблемам, таким как лишние элементы, логика, порядок слов в придаточных предложениях и стилистические ошибки.

Об авторах

Ирина Аврамовна Котюрова

Петрозаводский государственный университет

Email: koturova@petrsu.ru
кандидат филологических наук, доцент Петрозаводск, Россия

Георгий Романович Сафонов

Петрозаводский государственный университет

Email: jiri.safonov@gmail.com
студент Петрозаводск, Россия

Список литературы

  1. Трудности и перспективы цифровой трансформации образования / под. ред. А. Ю. Уварова, И. Д. Фрумина. М.: НИУ ВШЭ, 2019. 344 с. doi: 10.17323/978-5-7598-1990-5
  2. Павлова О. Ю. Использование языковых корпусов в обучении иностранному языку // Язык и культура. 2021. № 54. С. 283–298. doi: 10.17223/19996195/54/16
  3. Большие данные в образовании: доказательное развитие образования / под ред. О. А. Фиофановой. М.: Дело. 2021. 342 с.
  4. Modeling Language Learning Using Specialized Elo Ratings. Innovative Use of NLP for Building Educational Applications / J. Hou, M. Koppatz, J. M. Hoya Quecedo, N. Stoyanova, M. Kopotev, R. Yangarber; eds. H. Yannakoudakis, E. Kochmar, C. Leacock, N. Madnani, I. Pilán, T. Zesch. Stroudsburg, PA: Association for Computational Linguistics, 2019. P. 494–506. http://dx.doi.org/10.18653/v1/W19-4451
  5. Granger S. The International Corpus of Learner English: a new resource for foreign language learning and teaching and second language acquisition research // TESOL Quarterly. 2003. Vol. 37, № 3. P. 538–546.
  6. Камшилова О. Н. Учебный корпус текстов: потенциал, состав, структура. СПб.: Книжный дом, 2012. 56 с.
  7. Ахапкина Я. Э. Эрратологическая разметка корпуса русских учебных текстов: тактические решения // Труды Института русского языка им. В. В. Виноградова. 2019. № 4 (22). С. 9–21.
  8. Грудева Е. В., Бучилова И. А., Волкова Н. А. Корпусы ошибок: целевая аудитория, возможная архитектура корпуса // Вестник Череповецкого государственного университета. 2018. № 5 (86). С. 63–72. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/korpusy-oshibok-tselevaya-auditoriya-vozmozhnaya-arhitektura-korpusa (дата обращения: 21.01.2023).
  9. Котюрова И. А., Щеголева Л. В. Корпус студенческих текстов на немецком языке как источник данных для образования и науки // Вопросы образования. 2022. № 4. С. 322–349. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/korpus-studencheskih-tekstov-na-nemetskom-yazyke-kak-istochnik-dannyh-dlya-obrazovaniya-i-nauki (дата обращения: 21.01.2023).
  10. Götz S. Learner Corpora to Inform Testing and Assessment // The Routledge Handbook of Corpora and English Language Teaching and Learning. Routledge, 2022. P. 311–326.
  11. Vinogradova O., Login N. The Design of Tests with Multiple Choice Questions Automatically Generated from Essays in a Learner Corpus // Higher School of Economics Research Paper No. WP BRP. 2017. Vol. 60. P. 16.
  12. Bowles M. A. Using instructor judgment, learner corpora, and DIF to develop a placement test for Spanish L2 and heritage learners // Language Testing. 2022. Vol. 39, № 3. Р. 355–376. https://doi.org/10.1177/02655322221076033
  13. Granger S. The computer learner corpus: a versatile new source of data for SLA research // Learner English on computer. Routledge, 2014. P. 3–18.
  14. Kwon H. English learner corpora and research in Korea // Corpora. 2022. Vol. 17, № Supplement. P. 5–22.
  15. Liu K., Oiwun Cheung J., Zhao N. Learner corpus research in Hong Kong: past, present and future // Corpora. 2022. Vol. 17, № Supplement. P. 79–97.
  16. Смульская Е. Д. Лонгитюдные исследования в лингвистике: опыт и перспективы // Известия РГПУ им. А. И. Герцена. 2016. № 182. C. 53–58.
  17. Сибирякова Н. Б. Интерференция с родным (русским) языком при пунктуационных ошибках в текстах студентов на немецком языке // Языковые контакты в поликультурном мире. Курск, 2022. С. 87–94.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».