Компьютерные классы курсы учащиеся лингвистическая

Компьютерные классы курсы учащиеся лингвистическая

Работу со школьниками, одаренными в области лингвистики, преподаватели РГГУ начали еще в 1988 году на бывшей кафедре русского языка Историко-архивного института; эта кафедра и стала основой будущего факультета теоретической и прикладной лингвистики, в дальнейшем вошедшего в Институт лингвистики РГГУ. В таком объеме, как в Институте лингвистики, работа со школьниками, пожалуй, не ведется ни в других подразделениях РГГУ, ни в других университетах. Это и организация различных лингвистических конкурсов и олимпиад, и проведение летних и зимних лингвистических школ, и еженедельный факультатив по лингвистике, и подготовка лингвистической литературы для детей.

Необходимость лингвистической работы со школьниками прежде всего вызвана особенностями самой науки, которой мы занимаемся. Если школьники, интересующиеся историей, биологией, математикой, физикой, могут получить достаточно ясное представление об этих дисциплинах в школе и совершенно осознанно выбрать для дальнейшего обучения соответствующий факультет университета, то с лингвистикой дело обстоит иначе.

В стандартном наборе школьных дисциплин нет такого предмета как лингвистика. Многим школьникам даже незнакомо это слово. Те же, кто слышал его, часто считают, что это синоним «полиглотства». Это заблуждение довольно устойчиво в наше время, и в нем пребывают, увы, не только школьники: в последнее время появилось множество лингвистических гимназий, лицеев, факультетов и даже институтов, которые названы лингвистическими лишь потому, что в них изучают иностранные языки. Правильнее было бы говорить об учебных заведениях с углубленным изучением какого-либо иностранного языка (иностранных языков). Изучать языки можно с разной целью. В упомянутых лицеях обычно ставят чисто практическую задачу: научить общаться и читать на иностранных языках. Для лингвиста же знание иностранных языков не самоцель, а необходимый инструмент для дальнейших исследований. Лингвист должен знать несколько иностранных языков, подобно тому как математик должен знать таблицу умножения. Но ведь мы же не назовем того, кто знает таблицу умножения, математиком. Так и человек, владеющий несколькими языками, еще не лингвист. Лингвистика — не изучение языков с практической целью, а наука о том, как устроен язык (в частности, как устроены конкретные языки).

Конечно, нельзя сказать, что в школе детям не дают никаких лингвистических знаний. Определенные сведения из области лингвистики (правда, не всегда соответствующие современным научным представлениям) школьники получают на уроках русского и иностранного языков. Однако при изучении русского языка в школе основной упор делается на овладение навыками правописания, и, к сожалению, многие со школьной скамьи (не в обиду хорошим учителям будь сказано) выносят представление о грамматике как о скучнейшем и лишенном какой бы то ни было логики предмете. Обучение иностранным языкам ведется в практическом аспекте, и далеко не все преподаватели обращают внимание учеников на интересные языковые явления.

Как же познакомить школьников с новой для них наукой — лингвистикой, как пробудить интерес к ней? Как сделать так, чтобы абитуриенты выбирали лингвистические отделения не по случайным признакам, а уже имея представление о том, чем они смогут заниматься в дальнейшем? Эта проблема уже давно волнует лингвистов-энтузиастов, и в Институте лингвистики достигнуты значительные успехи в ее решении.

Текст Е. В. Муравенко

Лингвистические конкурсы и олимпиады

Институт лингвистики РГГУ проводит различные лингвистические конкурсы и олимпиады. Эти соревнования различаются уровнем сложности задач и количеством участников. Самое массовое соревнование (в 2005 году в нем приняло участие более 1 млн. школьников) — Всероссийский конкурс «Русский медвежонок — языкознание для всех». Центральный оргкомитет этого конкурса находится в Кирове, а Институт лингвистики осуществляет научно-методическое руководство конкурсом и занимается подготовкой задач конкурса. Следующим по массовости является Лингвистический конкурс Турнира им. М.В. Ломоносова, проводимый в Москве и более чем в десяти других городах. Ежегодно в нем участвуют несколько тысяч человек. Для детей, почувствовавших склонность заниматься лингвистикой, проводится Москов¬ская открытая традиционная олимпиада по лингвистике и математике (одновременно по той же программе проводится олимпиада в Санкт-Петербурге). В Москве в олимпиаде ежегодно принимают участие около пятисот школьников. Наконец, Международная олимпиада по лингвистике. На ней собираются около пятидесяти школьников из разных стран. Москва обычно представлена командой из 4-х человек, отобранных по результатам Московской олимпиады.

Еженедельный факультатив по лингвистике

При Институте лингвистики РГГУ в течение учебного года еженедельно проводится лингвистический факультатив для школьников, в котором ежегодно участвуют 15–20 учеников 7–11 классов.

Летняя лингвистическая школа

В последние годы стали популярными организуемые для школьников во время каникул школы-лагеря по различным предметам, где дети имеют возможность не только отдыхать, но и заниматься любимым делом, слушать интересные лекции, участвовать в работе семинаров и, что, пожалуй, главное, знакомиться и общаться со своими сверстниками, увлеченными теми же проблемами. Такие школы-лагеря пришли на смену бывшим пионерским лагерям. Действительно, принцип объединения детей по их собственным интересам, а не по месту работы родителей (или по еще более случайным причинам) кажется более разумным.
В Институте лингвистики осуществляется проект «Летняя лингвистическая школа» (авторы проекта — М. А. Кронгауз и Е. В. Муравенко). Преподавателям РГГУ уже 7 раз удавалось провести лингвистические школы для детей во время школьных каникул: 5 раз летом (в 1992, 1993, 1995, 1997 и 2005 годах) и 2 раза зимой (в 1997 и 2003 годах). В четырёх первых летних ЛШ участвовало около 130 человек (80 школьников, 30 студентов, 20 преподавателей), в зимних — около 60. В 7-й Летней лингвистической школе, состоявшейся в августе 2005, участвовало более 50 человек.

Компьютерная лингвистика

Современная компьютерная лингвистика очень во многом ориентирована на использование математических моделей. Есть даже расхожее мнение, что лингвисты не особенно нужны для автоматического моделирования естественного языка. Известно крылатое выражение Фредерика Елинека , руководителя центра распознавания речи университета Джона Хопкинса: «Anytime a linguist leaves the group, the recognition rate goes up» — каждый раз, когда лингвист покидает рабочую группу, качество распознавания повышается.

Однако, чем более сложные и многоуровневые задачи лингвистического моделирования ставятся перед разработчиками автоматических систем, тем очевидней становится, что их решение невозможно без учета лингвистической теории, понимания того, как функционирует язык, лингвистической экспертной компетенции. В то же время, стало очевидно, что автоматические методы анализа и моделирования языковых данных могут существенно обогатить теоретические лингвистические исследования, являясь и средством для сбора языковых данных и инструментом проверки состоятельности той или иной лингвистической гипотезы.

Форум по оценке систем автоматической обработки текста

С.Ю.Толдова, О.Н. Ляшевская, А.А. Бонч-Осмоловская

Статьи:

Sorokin A., Шаврина Т. О., Lyashevskaya O., Fenogenova A., Alexeeva S., Грановский Д. MorphoRuEval-2017: an evaluation track for the automatic morphological analysis methods for Russian., in: Computational Linguistics and Intellectual Technologies. International Conference «Dialogue 2017» Proceedings / Ed. by В. Селегей. Vol. 1. Issue 16 (23), 2017. P. 298-313.

Lyashevskaya O., Bocharov V., Sorokin A., Шаврина Т. О., Granovsky D., Alexeeva S. Text collections for evaluation of Russian morphological taggers // Jazykovedny Casopis. 2017. Vol. 68. No. 2. P. 258-267.

Smirnov I. V., Kuznetsova R., Kopotev M., Khazov A., Lyashevskaya O., Ivanova L., Kutuzov A. B. Smirnov, Ivan, Rita Kuznetsova, Mikhail Kopotev, Andrey Khazov, Olga Lyashevskaya, Lyubov Ivanova, Andrey Kutuzov Evaluation Tracks on Plagiarism Detection Algorithms for the Russian Language // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. 2017. Vol. 1. No. 16. P. 271-283.

Разработка русского ворднета YET ANOTHER RUSSIAN NET

А.А. Бонч-Осмоловская, Д.А. Алексеевский

Нейронные языковые модели в дистрибутивной семантике

Как формализовать лексическое значение, сделать его «машиночитаемым»? Ответ на это дают дистрибуционные модели языка, в которых значение слова есть сумма его контекстов в достаточно большом корпусе. Искусственные нейронные сети позволяют быстро и качественно обучать такие модели. Узнать больше.

Транслитератор для языка идиш

Денис Кирьянов, Таня Панова (научный руководитель Б.В. Орехов )

У этой программы есть две функции: а) нормализация текста на идише, б) транслитерация из квадратного письма в латиницу. Эти проблемы очень актуальны: до настоящего момента не существовало ни одного нормализатора, если не считать таковыми спелл-чекеры. Меж тем, практически каждое издательство, выпускавшее книги на идише, следовало своей орфографической практике. Нормализатор необходим для работы над корпусом языка идиш: для сведения всех текстов к единой орфографии, распознаваемой парсером. Транслитерация позволит работать с материалом идиша и типологам.

ВИДЕО сотрудников Школы лингвистики:

Борис Иомдин — « Компьютер и словарь: незнакомцы, конкуренты, друзья? » (Лекторий Политехнического музея и Институт лингвистики РГГУ)

НЕКОТОРЫЕ ПУБЛИКАЦИИ:

Статьи:

2019

Badryzlova Y., Lyashevskaya O., Panicheva P. Computer and metaphor: when lexicon, morphology, punctuation, and other beasts fail to predict sentence metaphoricity, in: Когнитивные исследования языка / Отв. ред.: Т. В. Романова. Вып. XXXVII: Интегративные процессы в когнитивной лингвистике. М., Н. Новгород : Институт языкознания РАН; Издательский дом ТГУ им. Г.Р. Державина, 2019. P. 609-615.

Chechuro I., Lyashevskaya O. A Simple Fingerprint Approach to Extracting the Global Prosodic Properties from Field Data, in: Computational Linguistics and Intellectual Technologies Issue 18. M. : Russian State University for the Humanities, 2019

Lyashevskaya O. A Reusable Tagset for the Morphologically Rich Language in Change: a Case of Middle Russian, in: Computational Linguistics and Intellectual Technologies Issue 18. M. : Russian State University for the Humanitie, 2019. P. 399-411

Lyashevskaya O., Vlasova E., Litvintseva K. Lexical Diversity and Colour Hues in Russian Poetry: A Corpus-Based Study of Adjectives, in: Quantitative Approaches to Versification. Institute of Czech Literature of the Czech Academy of Sciences, 2019. P. 131-141

Paperno D., Ryzhova D. Automatic construction of lexical typological questionnaires, in: Language Documentation & Conservation Special Publication Issue 16: Methodological Tools for Linguistic Description and Typology. Honolulu: University of Hawaii Press, 2019. Ch. 5. P. 45-61

2018

Droganova К., Lyashevskaya O. Cross-tagset parsing evaluation for Russian, in: Digital Transformation and Global Society Third International Conference, DTGS 2018, St. Petersburg, Russia, May 30 –June 2, 2018, Revised Selected Papers, Part I / Ed. by Daniel A. Alexandrov, A. V. Boukhanovsky, A. V. Chugunov, Y. Kabanov, O. Koltsova. Issue 858. Cham : Springer, 2018. P. 380-390.

Droganova К., Lyashevskaya O., Zeman D. Data Conversion and Consistency of Monolingual Corpora: Russian UD Treebanks, in: Proceedings of TLT 2018 International Workshop on Treebanks and Linguistic Theories, 13-14 November 2018, Oslo, Norway. NEALT Proceedings Series. 2018. P. 52-65.

2017

Лопухин К. А., Iomdin B. L., Lopukhina A. Word Sense Induction for Russian: Deep Study and Comparison with Dictionaries // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. 2017. Vol. 1. No. 16. P. 121-134.

Гаврилова Т. С., Шалганова Т. А., Ляшевская О. Н. Взiaлъ, възялъ, вьзял: Обработка орфографической вариативности при лексико-грамматической аннотации старорусского корпуса XV-XVII вв. // Вестник Православного Свято-Тихоновского гуманитарного университета. Серия 3: Филология. 2017 (в печати)

Krylova I., Orekhov B., Stepanova E., Zaydelman L. Languages of Russia: Using Social Networks to Collect Texts, in: Information Retrieval. 9th Russian Summer School, RuSSIR 2015, Saint Petersburg, Russia, August 24-28, 2015, Revised Selected Papers / Ed. by P. Braslavski, P. Markov, Y. Volkovich, D. I. Ignatov, S. Koltsov, E. Y. Koltcova, P. M. Pardalos. Vol. 573. Switzerland : Springer International Publishing, 2016. P. 179-185.

Kutuzov A. B., Kuzmenko E., Marakasova A. Exploration of register-dependent lexical semantics using word embeddings, in: Proceedings of the Workshop on Language Technology Resources and Tools for Digital Humanities (LT4DH). Osaka :, 2016. P. 26-34.

Lyashevskaya O., Droganova K., Zeman D., Alexeeva M. A., Гаврилова Т. С., Мустафина Н. С., Шакурова Е. И. Universal Dependencies for Russian: A New Syntactic Dependencies Tagset / NRU HSE. Series WP BRP «Linguistics». 2016. No. 44. Lyashevskaya O., Kashkin E. Welcome to the club: Designing the inventory of semantic roles for adjectives // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. 2016. No. 15. P. 440-454.

Гаврилова Т. С., Шалганова Т. А., Ляшевская О. Н. К задаче автоматической лексико-грамматической разметки старорусского корпуса XV-XVII вв. // Вестник Православного Свято-Тихоновского гуманитарного университета. Серия 3: Филология. 2016. Т. 47. № 2. С. 7-25.

Krylova I., Orekhov B., Stepanova E., Zaydelman L. Languages of Russia: Using Social Networks to Collect Texts, in: Information Retrieval. 9th Russian Summer School, RuSSIR 2015, Saint Petersburg, Russia, August 24-28, 2015, Revised Selected Papers / Науч. ред.: P. Braslavski, P. Markov, Y. Volkovich, D. I. Ignatov, S. Koltsov, E. Y. Koltsova, P. M. Pardalos. Vol. 573. Switzerland : Springer International Publishing, 2016. P. 179-185.

Starostin A. S., Bocharov V. V., Alexeeva S. V., Bodrova A. A., Chuchunkov A. S., Dzhumaev S. S., Efimenko I. V., Granovsky D. V., Khoroshevsky V. F., Krylova I. V., Nikolaeva M. A., Smurov I. M., Toldova S. Y. FactRuEval 2016: Evaluation of Named Entity Recognition and Fact Extraction Systems for Russian, in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог» (2016) / Под общ. ред.: В. Селегей. М. : Изд-во РГГУ, 2016. P. 688-705.

Toldova S., Ionov M. Mention Detection for Improving Coreference Resolution in Russian Texts: A Machine Learning Approach // Computacion y Sistemas. 2016. Vol. 20. No. 4

Перова Д. М., Бондаренко К. Е., Добрушина Н. Р. База данных для исследования вариативности твердых/мягких согласных перед е в заимствованных словах // В кн.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог» (2016) / Под общ. ред.: В. Селегей. М. : Изд-во РГГУ, 2016. С. 528-539.

Алексеева С. В., Слюсарь Н. А., Чернова Д. А. StimulStat: база данных,охватывающая различныехарактеристики словрусского языка, важныедля лингвистическихи психологических исследований // В кн.: Материалы 21-й Международной конференции по компьютерной лингвистике «Диалог». М. : Изд-во РГГУ, 2015.

Бонч-Осмоловская А. А. Квантитативные методы в диахронических корпусных исследованиях: конструкции с предикативами и дативным субъектом // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. 2015. Т. 1. № 14(21). С. 80-95.

Книги

Ляшевская О. Н. Корпусные инструменты в грамматических исследованиях русского языка. М. : Языки славянской культуры, 2016.

ГРАНТЫ:

Поддержанные заявки по конкурсу Научно-учебных групп (НУГ) 2016 г.

Апресян Валентина Юрьевна. Мультиязыковая база данных синонимов (Теоретические и компьютерные модели) (16-05-0054).

Ляшевская Ольга Николаевна. REALEC для реально необходимых слов (Лексикологические исследования на базе учебного корпуса REALEC) (6-05-0057).

Другие гранты

Грант РГНФ 14-04-12034 «База данных и веб-интерфейс, охватывающие важнейшие психолингвистические характеристики для основного лексического фонда русского языка» (2014-2016 гг.).
Руководитель: Н.А. Слюсарь

Грант РФФИ 15-07-09306 «Стандарты оценки методов автоматического извлечения информации из текстов» (2015-2017).
Руководитель: О.Н. Ляшевская

Грант Deutsche Forschungsgemeinschaft «Digitales philologisch-etymologisches Wörterbuch der altanatolischen Kleinkorpussprachen» (2014-2017).
Руководитель: Т.А.Архангельский

УЧЕБНЫЕ КУРСЫ по теме исследований (бакалавриат):

Обучение

Предупреждение

• The string webform:114:confirmation could not be refreshed with the text format html because it is not allowed for translation.
• The string webform:114:preview_message could not be refreshed with the text format html because it is not allowed for translation.

Learning

Primary Class 1- 6 (6,5 — 11 лет)

Начальная школа включает первую ступень (1-2-й классы для детей 6,5-7 лет) и вторую ступень (3-6-й классы для детей 7-11 лет). На этом этапе преподаются следующие предметы:

• английский язык,
• математика,
• естествознание,
• информатика,
• изобразительное искусство,
• дизайн,
• социальные науки (история и география),
• музыка,
• физкультура,
• драматическое искусство,
• русский язык.

Дети (как носители английского языка, так и те, для кого он не является родным) постоянно находятся в англоязычной среде, так как на всех ступенях, начиная с первого класса, обучение ведется на английском языке.
Первая ступень

В 1-м и 2-м классах дети получают знания и навыки в соответствии с многопрофильной учебной программой. Занятия направлены на сбалансированное развитие навыков чтения и письма. По определенным тематикам изучаются такие предметы как история, география и естествознание. Информатика, музыка, изобразительное искусство и физкультура также преподаются согласно требованиям Британской национальной программы обучения. Первостепенное внимание уделяется межпредметным связям. Русский язык дети изучают в группах, сформированных в зависимости от уровня понимания языка.

Вторая ступень

На этой ступени вводятся более сложные темы в рамках предметов и межпредметных связей национальной программы. В 3-6-м классах внимание сосредоточено на формировании у учащихся исследовательских навыков в процессе практической работы. Дети занимаются такими видами учебной деятельности, которые в интеллектуальном, физическом, социальном и моральном плане готовят их к учебе в средней школе.

Lower Secondary (Pre-GCSE) (11-14 лет)

Программа Lower Secondary (Pre-GCSE) нацелена на повышение уровня знания английского языка, когда учащиеся углубленно изучают основные аспекты английского языка. Также вводятся некоторые академические предметы, необходимые перед переходом к программе GSCE:

• Математика,
• Бизнес,
• Персональное образование и общественные науки,
• Естественные науки,
• Физическое образование,
• Искусство
• Компьютерные науки/Информационные технологии.

GCSE (14 – 15 лет)

GCSE (General Certificate of Secondary Education) – это Сертификат о среднем образовании учащегося 14-16 лет, подтверждающий необходимый уровень освоения программ по ряду академических и прикладных (связанных с дальнейшей производственной деятельностью) предметов школьного цикла.

В процессе обучения школьники знакомятся с теоретическим материалом по конкретному предмету в сочетании с самостоятельно проводимыми исследованиями, и поэтому в программу освоения некоторых дисциплин заложена и практическая работа. Срок обучения, как правило, по очной форме, длится около двух лет.

Уровень GCSE – 1-ый год обучения

Обязательные предметы и предметы по выбору:

• Английский язык
• Английская литература
• Математика
• География
• История
• Естествознание
• Информационно-коммуникационные технологии
• Экономика
• Бизнес
• Французский язык
• Испанский язык
• Русский язык

Какие предметы являются обязательными?

По некоторым предметам в обязательном порядке сдаются итоговые экзамены. Именно эти дисциплины отражают овладение основными знаниями и умениями, необходимыми в дальнейшей жизни:

• Английский язык
• Математика
• Естественные науки
• Современный иностранный язык

Предметы по выбору в каждой школе разные. Однако учащимся должна быть предоставлена возможность выбора хотя бы одного предмета из каждой нижеприведённой области знаний:

• Блок гуманитарных дисциплин
• Блок естественнонаучных дисциплин и ИКТ
• Современные иностранные языки.

Итого: минимум – 7 предметов.

GCSE II (15-16 лет)

GCSE (GeneralCertificateofSecondaryEducation) – это Сертификат о среднем образовании учащегося 14-16 лет, подтверждающий необходимый уровень освоения программ по ряду академических и прикладных (связанных с дальнейшей производственной деятельностью) предметов школьного цикла.

В процессе обучения школьники знакомятся с теоретическим материалом по конкретному предмету в сочетании с самостоятельно проводимыми исследованиями, и поэтому в программу освоения некоторых дисциплин заложена и практическая работа. Срок обучения, как правило, по очной форме, длится около двух лет.

Уровень GCSE – 2-ой год обучения

Обязательные предметы и предметы по выбору:

• Английский язык
• Английская литература
• Математика
• География
• История
• Естествознание
• Информационно-коммуникационные технологии
• Экономика
• Бизнес
• Французский язык
• Испанский язык
• Русский язык

Какие предметы являются обязательными?

По некоторым предметам в обязательном порядке сдаются итоговые экзамены. Именно эти дисциплины отражают овладение основными знаниями и умениями, необходимыми в дальнейшей жизни:

• Английский язык
• Математика
• Естественные науки
• Современный иностранный язык

Предметы по выбору в каждой школе разные. Однако учащимся должна быть предоставлена возможность выбора хотя бы одного предмета из каждой нижеприведённой области знаний:

• Блок гуманитарных дисциплин
• Блок естественнонаучных дисциплин и ИКТ
• Современные иностранные языки.

Итого: минимум – 7 предметов.

A-level (AS) III (16-17 лет)

Что такое AS и A- levels?

AS (Advanced Subsidiary) и A (Advanced) level. A Level = AS+ A2

Освоение программы AS рассчитано на 1 год. По истечению этого времени данный курс может считаться завершённым, однако для получения более глубоких знаний, требуемых от абитуриентов при поступлении в ведущие университеты, существует программа второго года обучения, так называемая программа А2, которая в совокупности с программой AS является полным подготовительным курсом к поступлению в вузы A-level. Приступить сразу к изучению программы А2, не закончив курса AS, невозможно. Поэтому многие 16-18-летние учащиеся после завершения программ GCSE (одиннадцатилетнего обучения) переходят к освоению программы AS (двенадцатый год обучения), а затем завершают тринадцатый год обучения по программе А2 (AS + A2 = A-levels).

Требования для поступления на курс
В большинстве случаев для поступления на курс необходимо иметь 5 сертификатов GCSEc оценками от А* до С. В некоторых случаях для обучения по программам AS и Alevel необходимо по отдельным предметам иметь результат GCSE не ниже оценки В.Какие предметы по программам AS и Alevel являются обязательными?
На уровне Alevel нет обязательных предметов, тем не менее, в соответствии с требованиями вузов, учащиеся выбирают минимум 3-4 предмета из любой области знаний.
Лингвистическая школа-Лицей предлагаетучащимся выбрать 3 профильных предмета из нижеперечисленных:

• Английский язык
• Английская литература
• История
• Экономика
• Информационно-коммуникационные технологии
• Вычислительная техника и основы программирования
• Естествознание (AS)
• Бизнес
• Французский язык / Французская литература (AS)
• Испанский язык / Испанская литература (AS)

При необходимости преподаватели школы могут оказать помощь учащимся и их родителям в выборе дисциплин, учитывая личный интерес, знание предмета, мотивацию, перспективность выбираемой профессии и т.д., так как на данном этапе учащиеся принимают жизненно важные решения для своего будущего. Выбор может быть сделан как в пользу гуманитарных наук, так и в пользу экономики, иностранных языков или информационных технологий.

Уровень GCEA-level (AS) – 3-ий год обучения

Предметы по выбору:

• Английский язык
• Английская литература
• Математика
• История
• Естествознание (AS)
• Информационно-коммуникационные технологии
• Вычислительная техника и основы программирования
• Экономика
• Бизнес
• Французский язык и французская литература (AS)
• Испанский язык и испанская литература (AS)

A-level (A2) IV (17-18 лет)

AS и A-levels. GCEA-level (A2)

К изучению программы А2 учащиеся приступают по окончании курса AS. Поэтому многие 16-18-летние учащиеся после завершения программ GCSE (одиннадцатилетнего обучения) переходят к освоению программы AS (двенадцатый год обучения), а затем завершают тринадцатый год обучения по программе А2 (AS + A2 = A-levels).

Требования для поступления на курс
В большинстве случаев для поступления на курс необходимо иметь 5 сертификатов GCSE c оценками от А* до С. В некоторых случаях для обучения по программам AS и Alevel необходимо по отдельным предметам иметь результат GCSE не ниже оценки В.

Какие предметы по программам AS и Alevel являются обязательными?
На уровне Alevel нет обязательных предметов, тем не менее, в соответствии с требованиями вузов, учащиеся выбирают минимум 3-4 предмета из любой области знаний.

Лингвистическая школа-Лицей предлагает учащимся выбрать 3 профильных предмета из нижеперечисленных:

• Английский язык
• Английская литература
• История
• Экономика
• Информационно-коммуникационные технологии
• Вычислительная техника и основы программирования
• Естествознание (AS)
• Бизнес
• Французский язык / Французская литература (AS)
• Испанский язык / Испанская литература (AS)

При необходимости преподаватели школы могут оказать помощь учащимся и их родителям в выборе дисциплин, учитывая личный интерес, знание предмета, мотивацию, перспективность выбираемой профессии и т.д., так как на данном этапе учащиеся принимают жизненно важные решения для своего будущего. Выбор может быть сделан как в пользу гуманитарных наук, так и в пользу экономики, иностранных языков или информационных технологий.

Уровень GCEA-level (A2) – 4-ый год обучения

Предметы по выбору:

• Английский язык
• Английская литература
• Математика
• История
• Естествознание (AS)
• Информационно-коммуникационные технологии
• Вычислительная техника и основы программирования
• Экономика
• Бизнес
• Французский язык и французская литература (AS)
• Испанский язык и испанская литература (AS)

Компьютерный лингвист

Компьютерный лингвист – специалист, разрабатывающий алгоритмы распознавания звучащей речи, QA-систем, систем машинного перевода и т. д. Профессия подходит для людей, которые из всех школьных предметов выделяют иностранный и русский язык, литературу, математику и информатику. Профессия подходит тем, кого интересует математика, иностранные языки и русский язык и литература (см. выбор профессии по интересу к школьным предметам).

Краткое описание

Компьютерная лингвистика – это наука, которая имеет множество направлений и позволяет решить огромное количество важных задач. Компьютерные лингвисты принимают участие в создании алгоритмов и программ, используемых для извлечения данных, разработки онлайн-словарей, переводчиков, QA-систем и т. д. Например, алгоритмы распознавания естественно звучащей речи используются в системах умных домов, современных гаджетах. Такие технологии облегчают жизнь обычных пользователей и людей с ограниченными возможностями.

Особенности профессии

Компьютерная лингвистика – прикладная наука, зародившаяся в США во второй половине XX века. Сегодня эта сфера активно развивается, ведь огромное количество пользователей из разных точек мира используют интернет, ПО, компьютеры, девайсы для поиска и обработки информации, аналитики, обучения – решения любых задач. Компьютерные лингвисты выполняют большой блок работ, направленных на создание:

• QA-систем;
• алгоритмов машинного перевода;
• генераторов текста;
• электронных словарей и баз данных;
• систем извлечения и поиска информации, распознавания речи и других продуктов, алгоритмов.

Деятельность компьютерных лингвистов имеет важное социальное значение, ее результаты применяются в сфере artificial intelligence, машинного обучения, Big Data. Специалисты свободно работают с SQL, технологиями обработки естественного языка, разнообразными библиотеками, программированием. В это же время они безупречно знают русский язык – от семантики до диалектов.

Плюсы и минусы профессии

Плюсы

1. Профессия интересная и новая, поэтому кадровый рынок пока испытывает дефицит компьютерных лингвистов.
2. Специалисты, обладающие хорошей базой знаний, могут найти работу в крупнейших компаниях. В них заинтересованы Google, «Яндекс», Mail.ru Group и другие технологические холдинги.
3. Компьютерные лингвисты – многозадачные специалисты, разбирающиеся в двух совершенно разных областях. При желании они могут сменить сферу деятельности: программирование, перевод и другие.
4. Работа очень хорошо оплачивается.
5. В ближайшие несколько десятков лет компьютерная лингвистика будет динамично развиваться.
6. Работодатели оказывают компьютерным лингвистам содействие во всех вопросах, связанных с повышением квалификации, обучением.

Минусы

1. Компьютерная лингвистика – непростая прикладная наука, для работы в рассматриваемой сфере необходима длительная подготовка.
2. Деятельность связана с работой за компьютером, поэтому лингвисты могут страдать от ряда профессиональных заболеваний: проблемы со зрением, опорно-двигательным аппаратом и другие.

Важные личные качества

Компьютерные лингвисты объединяют в себе черты, характерные и для гуманитария, и для «технаря». Они педантичные, к работе относятся скрупулезно. Обладают логическим мышлением, многозадачностью, умением концертировать внимание, усидчивостью, склонностью к активной командной работе.

Обучение на компьютерного лингвиста

Необходимо пройти подготовку в вузе, приоритетное направление – «Фундаментальная и прикладная лингвистика» (код: 45.03.03). Профильным ЕГЭ для указанной специальности является иностранный язык, дополнительно абитуриенту нужно сдавать экзамены по математике, литературе, обществознанию или информатике. Обучение можно продолжить, например, в НИУ «ВШЭ», ведь в вузе открыта магистерская программа «Компьютерная лингвистика». Нередко студенты и выпускники профильных вузов проходят дополнительную подготовку, посещая курсы, связанные с AI, ML и другими смежными областями.