Методы сетевого моделирования структуры семантической памяти у изучающих иностранный язык

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель настоящей статьи - определение методов сетевого моделирования структуры семантической памяти у изучающих иностранный язык. Авторами статьи был проведен теоретический анализ отечественных и зарубежных литературных источников, посвященных данной проблеме. Результаты теоретического обзора показывают, какие методы сетевого моделирования существуют сегодня и какие из них могут эффективно использоваться в целях исследования структуры семантической памяти у изучающих иностранный язык.

 

Об авторах

Артем Вячеславович Бармин

Московский государственный лингвистический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: art.barmin@mail.ru

аспирант кафедры психологии и педагогической антропологии  
Института гуманитарных и прикладных наук Московского государственного лингвистического университета 
младший научный сотрудник лаборатории когнитивных исследований основ коммуникации 

Москва, Россия

Борис Борисович Величковский

Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова

Email: velitchk@mail.ru

 доктор психологических наук, профессор кафедры методологии психологии факультета психологии МГУ 
имени М. В. Ломоносова, директор Лаборатории когнитивных исследований основ коммуникации 

Москва, Россия

Список литературы

  1. Tulving E. Episodic and semantic memory // Organization of memory / Eds. E. Tulving, W. Donaldson. New York: Academic Press, 1972. P. 381-402.
  2. Runge A., Hovy E. Exploring neural entity representations for semantic information // Proceedings of the Third BlackboxNLP Workshop on Analyzing and Interpreting Neural Networks for NLP. 2020. P. 204-216. doi: 10.48550/arXiv.2011.08951
  3. A platform for image recommendation in foreign word learning / M. N. Hasnine et al. // Companion Proceeding of the 9th International Conference on Learning Analytics & Knowledge (LAK'19). March 4-8, 2019, Tempe, Arizona, USA. 2019. P. 187-188.
  4. Дубинина Г. А., Каменская Н. В. Поиск новых форм контроля и оценки качества подготовки по иностранному языку в неязыковом вузе // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Образование и педагогические науки. 2018. Вып. 2 (796). С. 202-211. EDN: XTAZZZ
  5. De Deyne S. et al. Structure at every scale: A semantic network account of the similarities between unrelated concepts // Journal of Experimental Psychology: General. 2016. Vol. 145 (9). P. 1228-1254.
  6. Kumar A. A., Steyvers M., Balota D. A. Semantic memory search and retrieval in a novel cooperative word game: A comparison of associative and distributional semantic models // Cognitive Science. 2021. Vol. 45 (10). P. 1-33. EDN: TEFEQC
  7. Морозова О. Структурное сетевое моделирование в когнитивной науке // Психологические исследования. 2017. Вып. 10 (55). C. 1-13.
  8. Steyvers M., Tenenbaum J. B. The large-scale structure of semantic networks: Statistical analyses and a model of semantic growth // Cognitive science. 2005. Vol. 29 (1). P. 41-78.
  9. Zhang G. et al. Graph theoretical analysis of semantic fluency in patients with Parkinson's disease // Behavioural Neurology. 2022. P. 1-7. doi: 10.1155/2022/6935263 EDN: JQBAJV
  10. Morais A. S., Olsson H., Schooler L. J. Mapping the structure of semantic memory // Cognitive science. 2013. Vol. 37 (1). P. 125-145.
  11. Wulff D. U., Mata R. On the semantic representation of risk // Science advances. 2022. Vol. 8 (27). P. 1-13. EDN: FPFDJW
  12. Kenett Y. N. et al. The semantic distance task: Quantifying semantic distance with semantic network path length // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 2017. Vol. 43 (9). P. 1-21.
  13. Benedek M. et al. How semantic memory structure and intelligence contribute to creative thought: A network science approach // Thinking & Reasoning. 2017. Vol. 23 (2). P. 158-183.
  14. Agustin-Llach M. P. How age and L2 proficiency affectthe L2 lexicon // System. 2022. Vol. 104. doi: 10.1016/j.system.2021.102697 EDN: OXILTA
  15. Coltheart M. The MRC psycholinguistic database // The Quarterly Journal of Experimental Psychology. 1981. Vol. 33 (4). P. 497-505.
  16. Kuperman V., Stadthagen-Gonzalez H., Brysbaert M. Age-of-acquisition ratings for 30,000 English words // Behavior research methods. 2012. Vol. 44. P. 978-990. EDN: GWCZBY
  17. Nelson D. L., McEvoy C. L., Schreiber T. A. The University of South Florida free association, rhyme, and word fragment norms // Behavior Research Methods, Instruments, & Computers. 2004. Vol. 36 (3). P. 402-407. EDN: DARJUG
  18. Collins A. M., Loftus E. F. A spreading-activation theory of semantic processing // Psychological Review. 1975. Vol. 82 (6). P. 407-428.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).