АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ОЦЕНКА ЛЕКСИКОНА ОБУЧАЮЩИХСЯ ПРИ ПОМОЩИ УЧЕБНОГО КОРПУСА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

При обучении академическому английскому языку студентам необходима обратная связь в процессе предоставления письменных работ. Это касается оценки содержания работы, релевантности теме, грамматической согласованности и точности. Все перечисленные критерии, как правило, включены в комментарий инструктора. Обучающимся также необходимы подробные комментарии по улучшению лексических навыков. Такая обратная связь требует существенных усилий и временных затрат со стороны преподавателя. Эффективным инструментов в таком случае может выступить учебный корпус, насчитывающий многочисленные образцы студенческих работ в самых разных жанрах. В настоящей статье представлена информация о разработке системы автоматизированной проверки студенческих работ. На материале жанра эссе мы выделили параметры, которые учитываются экспертами при оценке работ такой направленности. Эти параметры были введены в систему автоматизированной проверки, после чего была произведена корреляция полученных результатов с традиционной системой оценок.

Полный текст

10.22363/2618-897X-2018-15-3-372-380
×

Об авторах

Ольга Ильинична Виноградова

Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики

Email: olgavinogr@gmail.com
кандидат филологических наук, доцент Школы лингвистики факультета гуманитарных наук НИУ ВШЭ Российская Федерация, 101000, Москва, ул. Мясницкая, 20

Список литературы

  1. Granger, S. 2012. “How to use Foreign and Second Language Learner Corpora”. In A. Mackey and S.M. Gass (eds), Research Methods in Second Language Acquisition: A Practical Guide Blackwell, Oxford. Ch. 2. Pp. 5-29. Print.
  2. Granger, S., G. Gilquin, and Meunier, F. (Eds.). 2013. “Twenty Years of Learner Corpus Research. Looking Back, Moving Ahead”: Proceedings of the First Learner Corpus Research Conference. Vol. 1. Presses universitaires de Louvain. Print.
  3. Lemaire B., and P. Dessus. 2003. “Modèles cognitifs issus de l’analyse de la sémantique latente”. In Cognito - Cahiers Romans de Sciences Cognitives, In Cognito, INPG, 46 Avenue Felix Viallet, 38031 Grenoble Cedex. 1(1): 55-74. Web: http://www.in-cognito.net/new/index.php
  4. Druzhkin, K.Yu. “Readability: onlajn-servis” [Readability]. Web: http://web-corpora.net/wsgi3/ readability/index
  5. Druzhkin, K.Yu. 2016. “Metriki udobochitaemosti dlya russkogo yazyka” [Readability Metrics for the Russian Language]. Master’s Thesis, NRU HSE, Moscow. Web: https://www.hse.ru/edu/ vkr/184791276
  6. McCarthy, P.M., and S. Jarvis. 2010. “MTLD, vocd-D, and HD-D: A Validation Study of Sophisticated Approaches to Lexical Diversity Assessment”. In Behavior Research Methods. 42 (2): 381-392. Print.
  7. Lavallée, M., and K. McDonough. 2015. “Comparing the Lexical Features of EAP Students’ Essays by Prompt and Rating”. TESL Canada Journal. 32 (2): 30-44. Print.
  8. Crossley, S.A., T. Cobb, and McNamara D.S. 2013. “Comparing Count-based and Band-based Indices of Word Frequency: Implications for Active Vocabulary Research and Pedagogical Applications”. System: 41(4): 965-981. Print.
  9. Vongpumivitch, V., J.-Y. Huang, and Chang Y.-C. “Frequency Analysis of the Words in the Academic Word List (AWL) and non-AWL Content Words in Applied Linguistics Research Papers”. In English for Specific Purposes. 28 (1): 33-41. Print.
  10. Coxhead, A. “A New Academic Word List”. TESOL Quarterly. 34 (2): 213-238. Print.
  11. Coxhead, A. “The Academic Word List 10 Years on: Research and Teaching Implications”. TESOL Quarterly. 45 (2): 355-362.

© Виноградова О.И., 2018

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

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах