Лингвисты РУДН предложили новую методику изучения иностранного языка в сфере профессиональной коммуникации
Существует множество методов и подходов для изучения иностранных языков в профессиональной сфере. Однако инструмент для глубокого языкового и культурного погружения до сих пор не проработан. На это обратили внимание лингвисты РУДН и предложили собственную методологию изучения специализированного иностранного языка, которая должна решить эту проблему.
«Выходит так, что даже относительно хорошее владение языком становится „однобоким“ — его основа остается чисто формальной, она не отражает никакой прагматической релевантности или набора ценностей. Особенно это касается языковых знаний в профессиональной сфере», — кандидат исторических наук Елена Тихонова, доцент кафедры иностранных языков факультета РУДН.
Лингвисты заметили, что профессиональный язык формируется в определенной последовательности — сначала словарный запас, затем дискурс (или речь), коммуникации и, наконец, собственно, использование. Если «перенести» этот алгоритм на изучение иностранного языка, получится следующая методология — студент анализирует тексты и изучает использование языкового материала, затем на учебных занятиях тренируется его использовать, а затем весь комплекс навыков тестируется в непосредственном профессиональном взаимодействии «в реальной жизни».
«Какой бы простой и очевидной ни казалась эта процедура, она намного сложнее, когда речь заходит о правильном лингвистическом анализе», — кандидат исторических наук Елена Тихонова, доцент кафедры иностранных языков факультета РУДН.
Лингвисты сформулировали алгоритм для перехода от теории к практике. Он состоит из четырех шагов. Первый — анализ дискурса — нужен, чтобы сформировать «сырую» основу для следующих этапов. Затем прагматико-коммуникативный анализ — на этом этапе студент изучает значение элементов дискурса. Третий этап — функциональный анализ — нужен, чтобы установить связи между этими элементами. Завершающий этап — аксиологический анализ — обобщает полученные знания.
В качестве примера лингвисты РУДН продемонстрировали работу алгоритма на своей собственной профессиональной области — изучении иностранного языка. Первый этап — формирование сырой базы, основы. Здесь лингвисты выделили пять основных понятий — образование, язык, мультикультурализм, культура, знания. На втором этапе необходимо разобраться со значением этих элементов. Для этого лингвисты создают некое аксиологическое дерево для каждого понятия. Например, «образование» связано с 12 понятиями — обучение, правила, опыт, система, информация и так далее. Каждый из них ветвится дальше. Например, понятие «система» связано со «структурой», «методом» и так далее. На следующем этапе изучаются связи между «ветками» дерева. Наконец, по полученной «карте» анализируют реальное использование профессионального языка — какие термины используются, к какой «ветке» они относятся и как сочетаются друг с другом. В результате формируется глубокое понимание законов и культуры профессиональной речи на иностранном языке.
В дальнейшем лингвисты планируют разработать на основе новой методологии конкретные учебные планы для изучения иностранного языка. При этом использовать новые разработки можно и в рамках существующих методологий и техник.
«Предложенный нами метод не предполагает, что все предыдущие являются недостаточными. Напротив, мы считаем, что все существующие методы и подходы могут извлечь выгоду из результатов нашего прагматического и аксиологического моделирования», — кандидат исторических наук Елена Тихонова, доцент кафедры иностранных языков факультета РУДН.
Результаты опубликованы в журнале Heliyon.
Представьте себе мир, где у каждого есть достаточно еды, чистая вода, доступ к образованию и достойная работа. Мир, где берегут природу и заботятся о будущем нашей планеты. Это и есть цели устойчивого развития — построить устойчивое будущее для всех! Для этого Организация Объединенных Наций (ООН) в 2015 году определила 17 Целей устойчивого развития (ЦУР). ЦУР — это глобальный план, который помогает странам и людям вместе двигаться к лучшему будущему. К нему присоединились 193 государства-члена ООН.
Исследователи факультета искусственного интеллекта РУДН провели масштабное исследование, которое раскрыло системные ошибки больших языковых моделей (LLM) при диагностике депрессии по тексту. Эта работа, выполненная совместно с коллегами из AIRI, ФИЦ ИУ РАН, ИСП РАН, МФТИ и MBZUAI, не только выявляет проблему, но и закладывает основу для создания более надёжных и безопасных инструментов для детектирования депрессии и тревожности.
В РУДН состоялась первая научно-практическая конференция «Функциональная морфология тканевого микроокружения: от теории к практике», посвящённая памяти академика РАН Михаила Пальцева. Она объединила ведущих исследователей из России, Китая и других стран, став важной площадкой для обсуждения трансляции фундаментальных открытий в персонализированную медицину.