Подходы к использованию систем машинного перевода для организации самостоятельной работы студентов педагогического вуза с англоязычными научными текстами


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Постановка проблемы. В статье описываются и обосновываются пути решения проблемы отсутствия подходов к использованию систем машинного перевода в организации самостоятельной работы студентов педагогического вуза с англоязычными научными текстами. Целью описываемого исследования являлось практическое подтверждение эффективности разработанных подходов к изучению студентами систем машинного перевода научных текстов для повышения эффективности их самостоятельной и научно-исследовательской работы. Методология . Применен метод анализа научно-методических источников и нормативных документов, связанных с проблемой организации самостоятельной работы студентов педагогического вуза с англоязычными научными текстами. Используются методы сравнения и обобщения полученных результатов с целью определения эффективности предложенного онлайн-курса «Машинный перевод научных текстов». Проведено лонгитюдное опытно-экспериментальное исследование. В экспериментальном обучении было задействовано 28 студентов, обучающихся на основных образовательных программах бакалавриата и магистратуры Московского городского педагогического университета. В рамках констатирующего этапа был проведен сбор и анализ эмпирической информации, позволившей уточнить гипотезу исследования и подтвердить его актуальность. На формирующем этапе эксперимента осуществлено внедрение разработанного онлайн-курса. На обобщающем этапе подведен итог эксперимента. Результаты. В результате обучения студентов педагогического вуза основам использования систем машинного перевода англоязычных текстов в их самостоятельной работе были достигнуты следующие результаты: студенты сформировали представление об особенностях перевода научных текстов с иностранного языка на русский; изучили возможности современных сервисов машинного перевода; составили терминологический глоссарий; приобрели навыки машинного перевода научных текстов с использованием специализированных CAT-программ. Как следствие, мы констатируем уверенное обращение подавляющего большинства студентов к научным источникам на иностранном языке за счет понимания принципов организации машинного перевода; активное изучение ими зарубежного профессионального опыта, а также его применение в самостоятельной научно-исследовательской деятельности. Заключение. Экспериментально доказана эффективность разработанной модели подходов к использованию систем машинного перевода как средств информатизации научной, учебной и практической деятельности в организации самостоятельной работы студентов педагогического вуза с англоязычными научными текстами.

Об авторах

Татьяна Николаевна Суворова

Российская академия образования; Московский городской педагогический университет

Email: suvorovatn@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3628-129X
SPIN-код: 9398-7418

доктор педагогических наук, доцент, заведующая лабораторией развития цифровой образовательной среды, Центр развития образования, Российская академия образования; профессор департамента информатизации образования, Институт цифрового образования, Московский городской педагогический университет

Российская Федерация, 119121, Москва, ул. Погодинская, д. 8; Российская Федерация, 127521, Москва, ул. Шереметьевская, д. 29

Любовь Андреевна Шунина

Университет «Синергия»; Московский городской педагогический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: shuninala@mgpu.ru
ORCID iD: 0000-0002-6952-000X
SPIN-код: 9258-9009

кандидат педагогических наук, заведующий кафедрой информатики и информационно-коммуникационных технологий, факультет информационных технологий, Университет «Синергия» ; доцент департамента информатизации образования, Институт цифрового образования, Московский городской педагогический университет

Российская Федерация, 115230, Москва, Хлебозаводский проезд, д. 7, стр. 10; Российская Федерация, 127521, Москва, ул. Шереметьевская, д. 29

Иван Васильевич Шунин

Московский городской педагогический университет

Email: shuniniv@mgpu.ru
ORCID iD: 0009-0000-9644-3436
SPIN-код: 5047-5862

аспирант департамента информатизации образования, Институт цифрового образования

Российская Федерация, 127521, Москва, ул. Шереметьевская, д. 29

Список литературы

  1. Pakharenko NV, Zolnikova IN. The model of measuring the level of culturel and professional competences development. Modern Problems of Science and Education. 2012;6. (In Russ.) https://www.science-education.ru/ru/article/view?id=7502
  2. Suvorova TN, Bushueva NV, Dmitrievykh IL. Digital learning environment for the discipline “Foreign Language” at a non-linguistic university. In: Fundamental problems of teaching mathematics, computer science and informatization of education: Proceedings of the International Scientific Conference devoted to the 180th anniversary of pedagogical education in Elets. Elets: Elets State Ivan Bunin University; 2020. p. 166–168. (In Russ.)
  3. Klimzo BN. The craft of technical translator. About English language, translation and translators of scientific and technical literature. 3rd ed. Moscow: R.Valent Publ.; 2011. (In Russ.)
  4. Ryabtseva NK. Scientific speech in English: New active-type reference dictionary. 6th ed. Moscow: Flinta; 2013.
  5. Nesterenko YuA. Translation as a means of rendering texts. Tendencies in Development of Science and Education. 2023;96(3):60–63. (In Russ.) https://doi.org/10.18411/trnio-04-2023-132
  6. Toury G. Descriptive translation studies – and beyond. Amsterdam: John Benjamins Publ. Co.; 2012.
  7. Grinshkun VV. (ed.) Modern {digital} didactics. Vol. 2. Moscow: A-Prior LLC; 2023. (In Russ.) https://www.elibrary.ru/item.asp?id=60046236
  8. Gotskaya IB, Zhuchkov VM. Actualization of content of training to digital production technologies of bachelors and masters of technological education: problem statement. In: Informatization of Continuing Education – 2018: Proceedings of the International Scientific Conference. Vol. 1. Moscow: RUDN University; 2018. p. 132–137. (In Russ.) https://www.mgpu.ru/wp-content/uploads/2021/01/Sbornik-materialov- t.1.pdf#page=132
  9. Bazhenova SA. Means of assessing learning outcomes at the present stage. Vestnik of Moscow City University. Series: Informatics and Informatization of Education. 2021;2(56):54–59. (In Russ.) https://doi.org/10.25688/2072-9014.2021.56.2.07
  10. Levitsky ML, Grinshkun VV, Zaslavskaya OYu. Trends and features of the informatization of higher education modern stage. RUDN Journal of Informatization in Education. 2022;19(4):285–299. (In Russ.) https://doi.org/ 10.22363/2312-8631-2022-19-4-285-299
  11. Grinshkun AV, Perevozchikova MS, Razova EV, Khlobystova IYu. Using methods and means of the augmented reality technology when training future teachers of the digital school. European Journal of Contemporary Education. 2021;10(2):358–374 https://doi.org/10.13187/ejced.2021.2.358
  12. Soboleva EV, Vekua NN, Novoselova SYu, Yang G. Achieving personal educational results of secondary school students in the conditions of integrated informatization in teaching Chinese as a foreign language. Perspectives of Science and Education. 2022;1(55):284–300. (In Russ.) https://doi.org/10.32744/pse.2022.1.18
  13. Matveev VV, Efimenko IS, Annenkova AA, Soboleva EV, Gribkov DN. Students’ evaluation of the impact of distance learning technologies on the organization of practice as a factor for improving the quality of professional training. Perspectives of Science and Education. 2022;2(56):133–152. (In Russ.) https://doi.org/10.32744/pse.2022.2.8
  14. Smolyaninova OG, Soldatov DP. Tutor digital competence model. Anthropological Didactics and Upbringing. 2023;6(3):160–168. (In Russ.)
  15. Robert IV. Development of informatization of education in the context of digital transformation. Pedagogics. 2022;86(1):40–50. (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».