На пути к систематике учебников как жанра: на примере российских учебников

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проект, представленный в статье, первоначально ставил цель разработки функциональной модели распознавания или классификации современного российского школьного учебника как жанра. В этом исследовании мы проверяем и подтверждаем гипотезу о том, что определение предметной области и уровня сложности учебника может быть сведено к ограниченному числу количественных лингвистических параметров, имеющих точно заданные и проверенные диапазоны значений. Мы охарактеризовали наш подход к жанровому анализу как многомерный, собрав корпус из более чем 1 млн текстов. Лексемы, измерявшие значения 15 лингвистических параметров в 19 учебниках двух разных предметных областей и уровней сложности, выявили 7 предикторов сложности, 7 предикторов предметной области и один частотный - метапараметр, способный отличать учебники истории и обществознания от текстов других жанров. Наши результаты подчеркивают важность следующих параметров для учебников по выбранным предметным областям: частота встречаемости существительных, времена глаголов (настоящее, прошедшее и будущее), совпадение локальных и глобальных аргументов, соотношение типов лексем. Установлено, что модель классификации сложности зависит от длины предложения, длины слова, частоты встречаемости существительных в родительном падеже и глаголов, показателя абстрактности, соотношения глаголов и существительных, а также соотношения прилагательных и существительных нарицательных. Результаты этого анализа будут использованы для интерпретации количественных лингвистических описаний и классификации текстов.

Об авторах

Марина Ивановна Солнышкина

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: mesoln@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1885-3039
SPIN-код: 6480-1830
Scopus Author ID: 56429529500
ResearcherId: E-3863-2015

доктор филологических наук, профессор, профессор кафедры теории и практики преподавания иностранных языков, руководитель НИЛ «Текстовая аналитика», Институт филологии и межкультурной коммуникации

420008, Российская Федерация, г. Казань, ул. Кремлевская, 18

Гулноза Нармахмадовна Шоева

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Email: gnshoeva@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0005-0438-0404

аспирант кафедры теории и практики преподавания иностранных языков, младший научный сотрудник, НИЛ «Текстовая аналитика», Институт филологии и межкультурной коммуникации

420008, Российская Федерация, г. Казань, ул. Кремлевская, 18

Ксения Олеговна Косова

Российский университет дружбы народов

Email: kosova-ko@rudn.ru
ORCID iD: 0009-0007-5606-9604
SPIN-код: 2675-2106

аспирант кафедры иностранных языков филологического факультета

117198, Российская Федерация, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Список литературы

  1. Kessler, B., Nunberg, G. & Schuetze, H. (1997). Automatic Detection of Text Genre.
  2. Biber, D. (1988). Variation across Speech and Writing. Cambridge: Cambridge University Press.
  3. Biber, D. & Conrad, S. (2013). Introduction: Multi-dimensional analysis and the study of register variation. In: S. Conrad & D. Biber (Eds.) Variation in English: Multidimensional studies. Routledge. pp. 3-12.
  4. Biber, D. & Gray, B. (2016). Grammatical Complexity in Academic English: Linguistic Change in Writing. Cambridge: Cambridge University Press.
  5. Paltridge, B. (1994). Genre Analysis and the Identification of Textual Boundaries. Applied Linguistics, 15, 288-299.
  6. Raible, W. (2019). Variation in Language: How to Characterise Types of Texts and Communication Strategies between Orality and Scripturality. Answers given by Koch / Oesterreicher and by Biber. International Journal of Language and Linguistics, 6(2). https://doi.org/10.30845/ijll.v6n2p19
  7. Hyland, K. (2004). Disciplinary Discourses: Social Interactions in Academic Writing. Michigan: University of Michigan Press.
  8. Kupriyanov, R.V., Solnyshkina, M.I. & Lekhnitskaya, P.A. (2023). Parametric Taxonomy of Educational Texts. Science Journal of Volgograd State University. Linguistics, 22(6), 80- 94. https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2023.6.6 (In Russ.).
  9. Gatiyatullina, G., Solnyshkina, M., Solovyev, V., Danilov, A., Martynova, E. & Yarmakeev, I. (2020). Computing Russian Morphological distribution patterns using RusAC Online Server Proceedings. International Conference on Developments in eSystems Engineering, DeSE 9450753. pp. 393-398. https://doi.org/10.1109/DeSE51703.2020.9450753
  10. Paraschiv, A., Dascalu, M. & Solnyshkina, M.I. (2023). Classification of Russian textbooks by grade level and topic using ReaderBench. Research Result. Theoretical and Applied Linguistics, 9(1), 50-63. https://doi.org/110.18413/2313-8912-2023-9-1-0-4
  11. Solnyshkina, M.I., Kupriyanov, R.V. & Shoeva, G.N. (2024). Linguistic profiling of text genres: adventure stories vs. textbooks. Research Result. Theoretical and Applied Linguistics, 10(1), 15-132. https://doi.org/10.18413/2313-8912-2024-10-1-0-7
  12. Swales, J.M. (1990). Genre Analysis English in Academic and Research Settings. Cambridge: Cambridge University Press.
  13. Lüdeling, A. & Kytö, M. (2009). Corpus Linguistics. An International Handbook (HSK 29.1 und 29.2). Berlin, New York: Mouton de Gruyter. https://doi.org/10.1515/zrs-2012-0019
  14. Biber, D. & Conrad, S. (2019). Register, Genre, and Style. Cambridge: Cambridge University Press.
  15. Alekseeva, L.M., Annushkin, V.I. & Bazhenova, E.A. (2003). Stilisticheskii entsiklopedicheskii slovar’ russkogo yazyka. Moscow: Nauka: Flinta. (In Russ.).
  16. Kuznetsova, J. (2015). Linguistic profiles: going from form to meaning via statistics. New York: Mouton de Gruyter. https://doi.org/10.1515/9783110361858
  17. Yakhibbaeva, L.M. (2008). Uchebnyi tekst kak osobyi vid vtorichnogo teksta i sostavlyayushchaya uchebnogo diskursa. Vestnik Bashkirskogo universiteta, 13(4), 1029-1031.
  18. Vedyakova, N.A. (2016). Uchebnyi tekst - nauchnyi tekst? Lingua mobilis, 1(54), 19-26.
  19. Plavén-Sigray, P. & Matheson, G.J., Schiffler, B.Ch. & Thompson, W.H. (2017). Research: The readability of scientific texts is decreasing over time eLife. URL: https://elifesciences.org/articles/27725#cite-this-article (accessed: 12.01.2024). https://doi.org/10.7554/eLife.27725
  20. Ember, M. & Ember, C. (1999). Cross-Language Predictors of Consonant-Vowel Syllables. American Anthropologist, 101(4), 730-742.
  21. Lyons, C. (1986). The syntax of English genitive constructions. Journal of Linguistics, 22(1), 123-143. https://doi.org/10.1017/S0022226700010586
  22. Tang, J. (2024). Variation in metadiscourse verb patterns in English academic papers from intra- and interdisciplinary analysis. Applied Mathematics and Nonlinear Sciences, 9(1).
  23. Hodošček, B. (2011). Word Class Ratios and Genres in Written Japanese: Revisiting the Modifier Verb Ratio. Acta Linguistica Asiatica, 1(2).
  24. Biber, D., Conrad, S. & Reppen, R. (1999). Corpus Linguistics: Investigating Language Structure and Use. Cambridge: Cambridge University Press.
  25. Sharoff, S., Umanskaya, E. & Wilson, J. (2013). A Frequency Dictionary of Russian: Core vocabulary for learners. Routledge.
  26. Van Dijk, T.A. (1988). News as Discourse. Lawrence Erlbaum Associates, Inc.
  27. Read, J. (2000). Assessing vocabulary. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi. org/10.1017/CBO9780511732942
  28. Treffers-Daller, J., Parslow, P. & Williams Sh. (2018). Back to Basics: How Measures of Lexical Diversity Can Help Discriminate between CEFR Levels. Applied Linguistics, 39(3), 302-327. https://doi.org/10.1093/applin/amw009
  29. Yang, J.S., Rosvold, C. & Bernstein, R.N. (2022). Measurement of Lexical Diversity in Children’s Spoken Language: Computational and Conceptual Considerations. Front. Psychol, 13, 905789. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.905789
  30. Foltz, P.W., Kintsch, W. & Landauer, T.K. (1998). The Measurement of Textual Coherence with Latent Semantic Analysis. Discourse Processes, 25 (2-3), 285-307. https://doi.org/10.1080/01638539809545029
  31. McNamara, D.S., Louwerse, M.M., McCarthy, P.M. & Graesser, A.C. (2010). Coh-Metrix: Capturing linguistic features of cohesion. Discourse Processes, 47, 292-330.
  32. Crossley, S.A. & McNamara, D.S. (2011). Text cohesion and judgments of essay quality: Models of quality and coherence. Cognition and Instruction, 29(6), 569-589.
  33. Marza, L.E. (2011). A comprehensive corpus-based study of the use of evaluative adjectives in promotional hotel websites. Odisea, 12, 97-123.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).