Лонгитюдные исследования языковых ошибок на базе немецкоязычного корпуса студенческих текстов
DOI: 10.23951/2307-6127-2024-1-54-64
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.
Ключевые слова: ученический корпус, немецкий язык как иностранный, языковые ошибки, анализ образовательных данных
Библиография:
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.
( 981.7 kB ) 
( 839.25 kB )
Выпуск: 1, 2024
Серия выпуска: Выпуск № 1
Рубрика: ЛИНГВИСТИЧЕСКОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Страницы: 54 — 64
Скачиваний: 284