Обзор автоматизированных систем обучения русскому языку. Использование программных лингвистических средств (лингвистических игр, словарей, корректоров, трансляторов) в системах обучения, их соотнесение с содержанием курса изучения русского языка.
Аннотация к работе
Современные автоматизированные системы обучения естественному (английскому, русскому и др.) языку предоставляют обучаемому (ученику) средства, чтобы он в игровой манере осваивал “азы” языка. Но при этом от обучаемого в подобных системах требуется только активность типа “подстановок” (нажатие определенных клавиш, выбор определенных изображений, вставка определенных букв, слов, словосочетаний и т.п.), а система чаще всего отвечает “да” или “нет” (правильно/неправильно). Обучаемый не может задавать системе какие-либо вопросы по рассматриваемой теме, не может узнать толкование незнакомого ему слова или посмотреть в динамике как выполняет на каком-либо примере аналогичное задание сама система. Это позволило бы: 1) предоставить обучаемому больше возможностей для освоения языка, т.е. расширить сферы того, чем может пользоваться ученик в процессе обучения; 2) не теряя игровых аспектов, сделать систему более активной, включив элементы решения языковых упражнений самой системой, т.е. создать такие условия, при которых ученик как бы “заставляет” работать саму программную систему (а также и себя), задавая ей в качестве упражнений свои слова, словосочетания, предложения и небольшие тексты. Основное рассмотрение будет касаться возможности использования лингвистических языковых средств (лингвистические игры, словари, корректоры, лингвистический транслятор) и их соотнесение с разделами курса обучения по русскому языку [2].Введение в структуру системы обучения русскому языку предлагаемых компонентов позволило бы: повысить активность ученика за счет повышения активности системы; реализовать адекватные “подсказки” ученику в зависимости от сделанных ошибок; динамично иллюстрировать процесс выполнения упражнений самой системой; расширить спектр предоставляемых возможностей (например, словари “под рукой”); увеличить лингвистическую базу знаний для динамической подкачки материала для игр и упражнений (с учетом знаний конкретного ученика); реально анализировать результаты решения упражнений учеником (а не просто сравнивать - типа string - string - результат с ответом); оценивать решения не только по количеству ошибок, но и по их качеству (система может оценить, где ученик допустил “непроизвольную”, ошибку, например, орфографическую ошибку при набивке слова, когда в целом предложение правильно) и т.д.