Информационно-коммуникационные технологии в школьном обучении русскому языку и подготовке к ЕГЭ
Шрифт:
Цель в формировании информационно-коммуникационной компетентности: формирование компетентности в программном обеспечении перевода с русского языка и на русский язык.
Задачи:
1. Дать представление о современном подходе к проблеме машинного (автоматического перевода).
2. Дать индивидуальные задания подготовить презентации о переводческих программах.
3. Определить основные переводческие программы и спектр задач, для решения которых они пригодны.
4. Попытаться использовать одну из программ.
Формы: лекция с обсуждением.
Приемы реализации задач:
1. Использование
2. Обсуждение доступных интернет-ресурсов.
Материалы для урока
В материалах к уроку постараемся дать информацию о современном состоянии проблемы. Во-первых, полезная и доступная информация представлена на сайте www.lingvisto.org/ (рис. 9). Сайт разработан не лингвистами, а людьми, интересующимися изучением языков. Это предполагает как целый ряд недостатков, так и несомненные достоинства: простота изложения, бесплатные программы, интересные примеры.
Рис. 9. Главная страница языковой энциклопедии
Рис. 10. страница одного из сайтов: популярная характеристика средств машинного перевода
Во-вторых, можно обратиться к профессиональным ресурсам (рис. 10).
В-третьих, для понимания существа проблем, связанных с автоматическим переводом, стоит ознакомиться с главой из учебного пособия И.Г. Овинниковой и И.А. Углановой «Компьютерное моделирование речевой коммуникации» (Пермь 2006).
1. Искусственный интеллект. Справочник. Книга 1. Системы общения и экспертные системы. М.: Радио и связь, 1990.
2. Леонтьева Н.Н. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. М., 2006.
3. Машинный перевод и прикладная лингвистика. Вып. 11. М., 1969.
4. Мельчук И.А. Опыт теории лингвистических моделей «Смысл<->Текст». М., 1974.
5. Новое в зарубежной лингвистике. Вып. XXIV. Компьютерная лингвистика. М., 1989.
6. Шаляпина З.М. Автоматический перевод: эволюция и современные тенденции. Вопросы языкознания, 1996, № 2. С. 105–117.
7. HutchinsJ. Machine Translation: General Overview // Mitkov R. (ed.). The Oxford Handbook of Computational Linguistics. Oxford University Press, 2004.
8. SomersH. Machine Translation: Latest Development // Mitkov R. (ed.). The Oxford Handbook of Computational Linguistics. Oxford University Press, 2004.
Воспользоваться одной из переводческих программ. Проинтерпретировать результаты.
Девятый урок
Тема: Программы обработки звучащей речи
Цель в предметной области: систематизация представлений о фонетике русского языка.
Цель
Задачи:
1. Систематизировать знания основных характеристик звуков речи.
2. Выяснить принципы работы программ обработки звучащей речи.
3. Попытаться интерпретировать «видимую речь» (осциллограммы и спектрограммы).
Формы: семинар.
Приемы реализации задач:
1. Индивидуальные задания ученикам по подготовке презентаций программ и интернет-ресурсов.
2. Прослушивание текста и просмотр его записи в одной из программ.
3. Подготовка и обсуждение мультимедийных презентаций.
4. Просмотр и прослушивание звуковых файлов, доступных в Интернете.
Материалы к уроку
Компьютерные технологии обработки и хранения звукового сигнала.
Основными проблемами в области речевых компьютерных технологий являются проблемы распознавания и синтеза речи, которые напрямую связаны с решением проблемы речевого общения человека с машиной.
В области автоматического распознавания речи в последние два десятилетия достигнуты определенные успехи. Существующие программы по распознаванию речи можно разделить на три большие группы: средства речевого управления; средства диктовки; средства идентификации по образцу речи.
Основная идея средств речевого управления заключается в том, что человек обращается к компьютеру с некоторыми словами, тот его понимает и выполняет требуемые действия. Наибольшей популярностью приложения этой группы пользуются у различных телефонных служб. Например, довольно сложная система используется компанией Charles Schwab & Co (США), специализирующейся на предоставлении брокерских услуг участникам фондового рынка. Система Charles Schwab ежедневно обрабатывает по 50 000 звонков – полностью автоматически. Она предназначена для ответа на вопросы о цене популярных на рынке акций. Учителя и ученики в России могли сталкиваться с работой подобной системы при выяснении оценок за ЕГЭ по телефону.
Программы для диктовки текста применяются на практике вот уже несколько лет. Они используются как в сложных печатных машинках, так и на компьютерах. Например, программа компании Dragon Systems, которая называется DragonDictate, позволяет непосредственно надиктовывать текст в программы Word, WordPerfect, Netscape Navigator, Internet Explorer и многие другие популярные приложения. Пользователь может управлять компьютером голосом, в частности – позиционировать курсор мыши с абсолютной точностью. Предусмотрена последовательная система меню и команд для единообразного управления любыми приложениями, что существенно упрощает работу. Русская версия этой системы автоматического распознавания речи называется «Горыныч». По сути, модуль «Горыныч» – это русификация системы Dragon с добавлением русских словарей и русских команд. Данная система позволяет вводить в компьютер тексты с помощью голоса на русском и английском языках; управлять с помощью голоса периферийным офисным оборудованием; отдавать компьютеру голосовые команды, перемещать курсор, открывать меню и выполнять множество других операций; голосом управлять различными функциями текстовых редакторов и прикладных программ; использовать программы «голосовая мышь» и «голосовой калькулятор». Скорость голосового набора текстов может достигать 500–700 печатных знаков в минуту, что сравнимо со скоростью двух-трех одновременно работающих машинисток.