авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 19 | 20 || 22 | 23 |   ...   | 25 |

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ МЕЖГОСУДАРСТВЕННАЯ АССОЦИАЦИЯ РАЗРАБОТЧИКОВ И ПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ УЧЕБНОЙ ТЕХНИКИ МОСКОВСКИЙ ...»

-- [ Страница 21 ] --

Основной проблемой является зацикливание правил. Оно возникает в тех случаях, когда некоторое правило безостановочно вызывает само себя. Это может происходить как напрямую, когда действие прави ла вызывает собственное событие, так и опосредованно, через цепочку промежуточных правил. Систему активных правил называют незацикливающейся, если при любом начальном состоянии базы данных и лю бой операции с ней обработка правил не становится бесконечной, то есть правила не могут бесконечно ак тивировать друг друга. [3] Самым простым способом предотвращения зацикливания правил являются моделирование запуска правила и проверка, было ли это или другое правило вызвано с одним и тем же контекстом больше одного раза. [4;

5]. Описанный способ хорошо подходит для того, чтобы предотвратить зацикливание правила, ко торое уже присутствует в системе и должно быть запущено на выполнение с уже известным контекстом.

Однако данный способ не позволяет проверять правила на стадии их проектирования, в отрыве от контек ста события и текущего состояния БД. Таким образом, можно сформулировать задачу о предварительной проверке активных правил на зацикливание.

Обычно ее решают на основе анализа правил парами, сравнивая их события и действия. Выявленные связи формируются в граф, который проверяют на наличие циклов. [6;

7]. Этот метод позволяет исключить возможность зацикливания, но часто определяет зацикливание правил, которого на самом деле нет. Это происходит из-за отсутствия анализа условий правил.

Улучшением этого похода является анализ, устанавливающий связи между правилами с учетом условий. Он позволяет повысить точность до правил, вызывающих себя больше одного раза. [3] Однако он не делает различий между правилами, которые действительно зацикливаются, и правилами, которые вызы вают сами себя конечное число раз.

Для полного решения проблемы предварительной проверки правил на зацикливание предлагается при анализе каждого правила учитывать дополнительные ограничения на контекст события, сформирован ные при анализе предыдущих правил. Это позволит по-разному анализировать цикл правил на различных итерациях (вызовах одного и того же правила) и определять пределы возможных значений контекста на каждой итерации. И если на двух итерациях они одинаковы, точно определять зацикливание. Кроме того, это позволит определить максимальное число итераций для случаев без фактического зацикливания.

Описанный подход позволяет не только решать проблему зацикливания на этапе проектирования правил, но и открывает новые возможности для решения других задач, возникающих при сложном взаимо действии правил. Например, с его помощью можно обнаруживать одновременный вызов разных правил и определять, возникнет ли между ними конфликт при работе с общими данными.

*** 1. Bailey, J. On the Foundations of Termination Analysis of Active Database Rules / J. Bailey.

2. Jin, Y. A Concurrent Rule Scheduling Algorithm for Active Rules / Y. Jin, S. D. Urban, S. W. Dietrich.

3. Baralis, E. An algebraic Approach to Static Analysis if Active Database Rules / E. Baralis, J. Widom.

4. Ray, I. Detecting Termination of Active Database Rules Using Symbolic Model Checking / I. Ray.

5. Bailey, J.

Abstract

Interpretation for Termination Analysis in Function Active Databases / J. Bailey, A.

Poulovassilis.

6. Couchot, A. Improving Termination Analysis of Active Rules with Priorities / A. Couchot.

7. Manicka chezian, R. A New Algorithm to Detect the Non-Termination of Triggers in Active Databases / R. Manicka chezian, T. Devi.

ОРГАНИЗАЦИЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ИНФОРМАТИКА» С УЧЕТОМ ТРЕБОВАНИЙ ФГОС ТРЕТЬЕГО ПОКОЛЕНИЯ Н. Н. Шокорова Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия В соответствии с требованиями ФГОС третьего поколения самостоятельная работа студентов имеет приоритетное значение. Под самостоятельной работой студентов понимается разнообразие типов учебных производственных или исследовательских заданий, выполняемых студентами под руководством преподава теля (или самоучителя), с целью усвоения различных знаний, приобретения умений и навыков, опыта твор ческой деятельности и выработки системы поведения [1,2]. Выделяются следующие принципы управления самостоятельной работой студентов:

– расчленение учебного материала изучаемой дисциплины на учебные единицы;

– определение дидактических целей учебных единиц с помощью терминов, выражающих контроли руемую деятельность студентов;

– управление самостоятельной работой студентов с помощью методических инструкций;

– осуществление систематической обратной связи, выступающей в виде самоконтроля и включаю щей также контроль со стороны преподавателя;

– полное освоение соответствующих дидактических целей, перевоплощенных в познавательные за дачи каждой учебной единицы.

Обобщая вышесказанное, можно сделать вывод, что целью выполнения самостоятельной работы студента является:

– закрепление знаний и получение новых умений и навыков;

– развитие способностей (познавательных, коммуникативных);

– формирование потребности в саморазвитии, профессионализме.

Целями освоения учебной дисциплины «Информатика» по направлению подготовки 034700.62 «До кументоведение и архивоведение» является овладение студентами знаниями и навыками в области инфор матики, позволяющими выпускнику успешно использовать необходимые технические и программные сред ства для получения, хранения и переработки информации, использовать средства Microsoft Office для со здания простейших приложений в сфере документоведения и архивоведения, а также обладать предметно специализированными компетенциями, способствующими его социальной мобильности и устойчивости на рынке труда.

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

– владеть основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки инфор мации, иметь навыки работы с компьютером как средством управления информацией;

– владеть базовыми знаниями в области информационных систем (языки и программные алгоритмы, компьютерный практикум).

Одним из условий для инициативного и продуктивного выполнения студентами поставленных учеб ных задач является методическое обеспечение, т.е. самостоятельная работа должна иметь методическую поддержку, в виде пособий и руководств, помогающих поэтапно с первого раза самостоятельно выполнить необходимые действия. Кроме того, самостоятельная работа должна сопровождаться эффективным, непре рывным контролем и оценкой ее результатов.

Одним из подходов к решению данной задачи является внедрение современных информационных технологий в образовательный процесс. При разработке электронного учебного пособия по дисциплине «Информатика» выполнялись следующие дидактические требования:

– целесообразность, достаточность, наглядность, полнота, современность и структурированность учебного материала;

– многослойность представления учебного материала по уровню сложности;

– своевременность и полнота контрольных вопросов;

– интерактивность и возможность выбора режима работы с учебным материалом.

Электронное пособие по дисциплине «Информатика» является гипертекстовой системой, включаю щей помимо теоретического материала, поясняющие статические рисунки, лабораторный практикум, кон трольные вопросы, тест. Предложенная структура пособия позволяет мгновенно получать доступ к нужно му разделу, справочному материалу, иллюстрации, пояснению. Студент может выбрать траекторию обуче ния, то есть работа с электронным пособием осуществляется в последовательности, обусловленной целями обучаемого.

Таким образом, использование электронных средств обучения при изучении информатики, позволя ют обеспечить информационную поддержку самостоятельной работы студентов, индивидуализацию обуче ния, введение новых форм и методов преподавания и изучения и способствует положительной динамике формирования профессиональной компетентности будущих специалистов.

*** 1. Пидкасистый, П. И. Сущность самостоятельной работы студентов и психолого-дидактические ос новы ее классификации / П. И. Пидкасистый // Проблемы активизации самостоятельной работы студентов. – Пермь, 1979.

2. Диниц, Г. Н. Самостоятельная работа как средство профессиональной подготовки студентов :

дис.... канд. пед. наук / Диниц Г. Н. – М., 2003.

ИЗУЧЕНИЕ СРЕДЫ IBM RATIONAL ROSE В РАМКАХ ДИСЦИПЛИНЫ «ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМ ДОКУМЕНТООБОРОТА»

С. Ю. Юрин, Ю. Г. Юрина Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия При проектировании информационных систем (ИС) большого масштаба невозможно обойтись без специализированных сред проектирования и моделирования (CASE-системы). При проектировании ИС не стоит забывать, что в конечном итоге проект будет «воплощаться в реальность», т.е. группа разработчиков (программистов) будет реализовывать при помощи различных сред разработки приложений (IDE), систем управления базами данных (СУБД) и хранилищ данных (WareHouse) все идеи проектировщиков. Поскольку все основные IDE в настоящее время являются объектно-ориентированными, то логично было бы при про ектировании ИС использовать так же объектно-ориентированный подход. В настоящее время общепри знанным языком объектно-ориентированного проектирования является язык UML. Единственной средой визуального проектирования и моделирования, реализующей в полной мере возможности языка UML явля ется IBM Rational Rose.

При проектировании ИС большую роль играет группа специалистов, называемых бизнес-аналити ками. Такую роль при проектировании систем электронного документооборота могут играть выпускники специальности «Документоведение и документационное обеспечение управления». Поэтому в учебный процесс целесообразно ввести в рамках дисциплины «Объектно-ориентированное проектирование систем документооборота» изучение языка UML и среды IBM Rational Rose.

Среда IBM Rational Rose позволяет представить проектируемую ИС в виде набора представлений, включающих в себя различные диаграммы.

Use Case View – представление вариантов использования, в котором содержатся диаграммы вариан тов использования и их реализации в виде диаграмм взаимодействия (диаграммы последовательности и диаграммы кооперации).

Диаграмма вариантов использования позволяет создать список операций, которые должна выпол нять проектируемая ИС. Каждая такая диаграмма – это описание сценария поведения, которому следуют действующие лица (будущие пользователи проектируемой ИС).

Диаграмма последовательности позволяет отразить последовательность передачи сообщений между объектами. Взаимодействие объектов в системе происходит посредством приема и передачи сообщений объектами-клиентами и обработки этих сообщений объектами-серверами. При этом в разных ситуациях одни и те же объекты могут выступать и в качестве клиентов, и в качестве серверов. Этот тип диаграммы акцентирует внимание на последовательности приема/передачи сообщений.

Для того чтобы окинуть взглядом все взаимосвязи объектов, служит диаграмма кооперации. Диа грамма кооперации позволяет описать взаимодействия объектов, абстрагируясь от последовательности пе редачи сообщений. На этом типе диаграмм в компактном виде отражаются все принимаемые и передавае мые сообщения конкретного объекта и типы этих сообщений.

Logical View – логическое представление, в котором содержатся диаграммы классов, диаграммы со стояний и диаграммы деятельности.

Диаграмма классов является основным логическим представлением ИС и содержит детальную ин формацию о внутреннем устройстве объектно-ориентированной программной системы (архитектуре ИС).

Диаграмма состояний предназначена для отображения состояний объектов системы, имеющих сложную модель поведения.

Диаграмма деятельности используется для отражения состояний моделируемого объекта и для от ражения бизнес-процессов объекта. Этот тип диаграмм позволяет показать не только последовательность процессов, но и ветвление и даже синхронизацию процессов. Этот тип диаграмм позволяет проектировать алгоритмы поведения объектов любой сложности, в том числе может использоваться для составления блок схем.

Component View – представление компонентов, в котором содержатся диаграммы компонентов раз рабатываемой модели. Этот тип диаграмм предназначен для распределения классов и объектов по компо нентам при физическом проектировании ИС. Часто данный тип диаграмм называют диаграммами модулей.

При проектировании больших систем может оказаться, что ИС должна быть разложена на несколько сотен или даже тысяч компонентов, и этот тип диаграмм позволяет не потеряться в обилии модулей и их связей.

Deployment View – представление развертывания, в котором содержится единственная диаграмма развертывания (размещения) проектируемой ИС. Этот вид диаграмм предназначен для анализа аппаратной части системы, а не программной. Обычно этот тип диаграмм используется в самом начале проектирования системы для анализа аппаратных средств, на которых она будет эксплуатироваться.

Итогом проектирования ИС в среде IBM Rational Rose является комплект проектной документации и, что немаловажно, есть возможность перевести разработанную модель ИС в текст программы на одном из языков программирования (MS Visual C++ MFC, MS Visual C++ ATL, MS VisualBasic, JAVA), получив, тем самым, основу будущей ИС.

Лабораторный практикум, посвященный изучению среды IBM Rational Rose включает 4 лаборатор ных работы, которые охватывают весь основной процесс проектирования и моделирования ИС в среде IBM Rational Rose. Итогом выполнения студентами лабораторных работ является получение проектной доку ментации на разрабатываемую модель информационной системы.

КЛАССИФИКАЦИЯ ТЕКСТОВЫХ ДОКУМЕНТОВ НА ОСНОВЕ ОБУЧАЮЩИХ ВЫБОРОК А. П. Захаров Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия К настоящему моменту различными хранилищами знаний накоплены огромные информационные массивы. Однако достаточно слабая реализация методов контекстного поиска актуальной информации по конкретной тематике делает бесполезной большую часть накопленных ресурсов. Одним из путей решения подобной задачи является предварительная классификация информации позволяющая резко сузить область контекстного поиска. Данная задача является очень актуальной при работе с огромными информационными массивами в СМИ, а также она характерна для крупных предприятий и организаций с их большим количе ством разнообразной нормативной, организационной, технической документации.

Классификация документов – одна из задач информационного поиска, заключающаяся в отнесении документа к одной из нескольких рубрик на основании содержания документа.

Существует несколько подходов при решении задач классификации, Наиболее простым подходом является ручная классификация. Однако ручная классификация дорога и неприменима в случаях, когда необходимо классифицировать большое количество документов с высокой скоростью.

Другой подход заключается в написании правил, по которым можно отнести текст к той или иной ка тегории. Специалист, знакомый с предметной областью и обладающий навыком написания регулярных выражений, может составить ряд правил, которые затем автоматически применяются к поступающим до кументам для их классификации. Этот подход лучше предыдущего, поскольку процесс классификации ав томатизируется и, следовательно, количество обрабатываемых документов практически не ограничено. Од нако создание и поддержание правил в актуальном состоянии требует постоянных усилий специалиста.

Третий подход основывается на машинном обучении. В этом подходе критерий принятия решения текстового классификатора, вычисляется автоматически из обучающей выборки документов. Обучающая выботка – это некоторое количество хороших образцов документов из каждой рубрики классификатора.

Данная статья посвящена реализации метода машинного обучения. Метод включает реализацию следую щих этапов:

1. Создание рубрик классификатора;

2. Морфологический анализ текста документа;

3. Выделения значимых ключевых слов (термов) и оценка значимости выделенных термов;

4. Построение профиля рубрики на основе обучающей выборки документов;

5. Оценка принадлежности документа к наиболее близкой для него рубрике.

Создание рубрик классификатора, как правило, выполняет эксперт в зависимости от контекста ре шаемой задачи. В качестве примера можно привести рубрики классификатора используемого на сайте Lenta.ru:

Ближний Восток;

В мире;

В России;

Интернет;

Культура;

Медицина;

Спорт;

Террор;

Экономика;

Авто;

Кино;

Разное.

Морфологический анализ текста документа позволяет резко сократить количество слов в документе за счет решения 2-х задач:

удаление стоп-слов из текста документа, таких как союзы, предлоги, местоимения, междометия, частицы и т.п.;

преобразование слов к исходной словоформе (игнорируются падежи слов).

Выделения значимых ключевых слов (термов) и оценка значимости выделенных термов. Решение данной задачи выполняется специализированными программами. Оценка значимости выделенных термов осуществляется и использованием методики TF-IDF [1]. Формально данная методика строится на основе (1) tfi * idfi wi (1) (tfi * idfi ) N где wi значимость i-го терма, tfi –частота встречаемости i-терма в документе, idfi -логарифм отно log n шения количества всех документов обучающей выборки к количеству документов, в которых встречается i-й терм.

В данной работе для выделения значимых ключевых слов и оценки значимости выделенных термов была использована программа TextAnalyst [2].

На рис. 1 показан фрагмент результатов работы программы TextAnalyst при анализе нормативного документа «Методика определения актуальных угроз безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных» утвержденный заместителем директора ФСТЭК Рос сии 15 февраля 2008 г 99 безопасность 99 безопасности персональных данных 99 определения актуальные угрозы безопасности 99 угрозы безопасности 93 несанкционированный доступ 88 порядок определения актуальные угрозы безопасности 80 методика определения актуальных угроз 65 непреднамеренные 59 обеспечение безопасности 56 ставиться соответствие числовой коэффициент 24 нарушители 18 обеспечение безопасности персональные данные обработка 15 градации 15 защищенность 11 утечки по техническим каналам 9 предприятия 9 сети Рис. 1. Фрагмент результатов работы программы TextAnalyst На рис. 1 показаны автоматически выделенные ключевые термы документа с оценкой их значимости (число слева от имени терма). Максимально возможная оценка значимости составляет 100 баллов.

Построение профиля рубрики на основе обучающей выборки документов. Профиль рубрики строится на основе критерия Роше [1].

Для каждого профиля вычисляется взвешенный центроид согласно (2) (2) Здесь Rc – множество документов обучающей выборки. Rc,k– k документов, не принадлежащих обу чающей рубрике, – параметр указывающий относительную важность учета отрицательных примеров (обычно используется 1).

Результатом применения критерия Роше является вектор усредненных взвешенных оценок термов размерности n от всех документов обучающей выборки. Значение n представляет собой наибольшее коли чество термов в отдельных документах обучающей выборки.

Оценка принадлежности документа к наиболее характерной для него рубрике. Поступающий в классификатор исследуемый документ проходит описанные выше этапы 1, 2, 3 метода машинного обуче ния. В результате формируется вектор термов исследуемого документа. Оценка принадлежности исследуе мого документа рубрике может быть проведена по критерию близости вектора профиля рубрики и вектора термов исследуемого документа. Близость может быть оценена одной из распространенных метрик: евкли дово расстояние, манхэттенское расстояние, косинусная мера. Метрики евклидового и манхеттнского рас стояний возвращают расстояние в диапазоне от 0 (документ полностью соответствует рубрике) до + (до кумент не имет ничего общего с рубрикой). Недостатком вышеприведенных метрик является их зависи мость от абсолютных значений оценок термов векторов. Именно поэтому в работе была использована ко синусная мера [3], вычисляемая согласно (3).

m ( X i * Yi ) i (3) COS ( X, Y ) m m X i2 * Yi i1 i где Хi и Yi значения компонентов векторов. Поскольку значения компонентов векторов всегда положитель ны, то область значений COS(X, Y) лежит внутри диапазона [0;

1]. Максимальное значение – единица – что соответствует нулевому углу между векторами (документ полностью соответствует рубрике). Таким обра зом, косинусная мера дает даже не расстояние, а близость векторов. На рис. 2 показана графическая интер претация метрики косинус.

Диапозон близости векторов изменяется от 0 градусов (полное совпадение Вектор поведений) до значения анализируемого градусов. задается документа экспертом на основе статистики работы с классификатором Вектор профиля рубрики Рис. 2. Графическая интерпретация метрики косинус Для проверки работоспособности классификатора экспертом были отобраны 3 текстовых документа свя занные с рубрикой «Персональные данные» включающие 1768, 1162 и 2168 слов. Профиль рубрики, построен ный с использованием критерия Роше, включал 23 ключевых терма. В качестве исследуемого документа был взят документ файл «Основные мероприятия по организации и техническому обеспечению безопасности персо нальных данных, обрабатываемых в информационных системах персональных данных» (7909 слов). Вектор ключевых термов данного документа включил 14 термов. Вычисленные термы приведены в таблице Таблица Состав термов* № п/п Термы профиля Термы исследуемого документа 99 ПДн 99 аутентификация 99 обработка 99 защищенность 66 работник 99 ПДн 66 защищенность 99 контроль 62 доступ 99 межсетевой экран 33 угроза 99 нарушение 33 подлинность 99 обработка 33 ИСПДн 99 подлинность 33 безопасность 99 проверка 32 трудовые обязанности 81 программное 32 неразглашение 78 администратор 32 конфиденциальная информация 54 фильтрация 32 исключение 49 попытки доступа 32 договор 37 средства защиты * В таблице 1 показана лишь часть из 23 термов профиля.

Величина косинусной меры, вычисленная в соответствии с (2) составляет COS(X,Y)=0,86, что соот ветствует углу ~30 градусов, что говорит о несомненной принадлежности данного документа к рубрике «Персональные данные».

Общая процедура отнесения исследуемого документа к одной из рубрик связана с предварительным формированием вектора ключевых термов исследуемого документа и последовательным вычислением его близости с векторами профилей рубрик. Рубрика, для которой вычисленный угол минимален, является наиболее предпочтительной для данного документа.

*** 1. Агеев, М. А. Методы автоматической рубрикации текстов, основанные на машинном обучении и знаниях экспертов : дис. … канд. физ.-мат. наук / Агеев М. А. – М., 2004.

2. URL: http://www.analyst.ru 3. Агеев, М. С. Метод эффективного расчета матрицы ближайших соседей для полнотекстовых докумен тов / М. С. Агеев, Б. Д. Добров // Вестник Санкт-Петербургского университета. Сер. 10. – 2011. – Вып. 3.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ НА ГРАФАХ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ЕГЭ ПО ИНФОРМАТИКЕ И ИКТ М. В. Марова Гимназия № 216 «Дидакт», г. Заречный, Россия Единый государственный экзамен – это форма проверки знаний, которая требует хорошо продуман ной системы работы учителя по подготовке к нему на уроках и во внеурочной деятельности. Работа на та ких занятиях может строиться в виде тематических практикумов, включающих все типы заданий ЕГЭ заяв ленной темы. Рассмотрим некоторые из таких задач, которые используют для своего решения навыки рабо ты с информационными моделями на графах.

1. Дерево – это граф, не содержащий циклов, между любой парой вершин которого, существует ровно один путь.

В-2 (Демо-версия 2012). У исполнителя Утроитель две команды, которым присвоены номера:

1. прибавь 1;

2. умножь на три. Запишите порядок команд в программе преобразования числа 1 в число 22, содержащей не более 5 команд, указывая лишь номера команд. Решение: Наглядным средством изображе ния последовательности вычисления является дерево – это граф, вершинами которого являются числа, цифры около стрелок показывают номер выполненной команды. Графы, в которых связи между вершинами несимметричны, называются ориентированными. Мы получаем ориентированный граф (дерево), причем дуги направлены от верхних вершин к нижним. Продолжая построение, мы получим число 22 в результате последовательности команд: 12121, ее длина равна 5, что удовлетворяет условию задачи. Аналогично ре шается задача В-13 (Демо-версия 2012).

1 1 2 3 2. Семантическая сеть — это информационная модель, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам, а дуги (ребра) задают отношения между ними.

А-6 (Демо-версия 2012) В фрагменте базы данных представлены сведения о родственных отноше ниях. Определите на основании приведенных данных фамилию и инициалы бабушки Ивановой А. И.

1) Иванов Т. М 2) Черных И. А. 3) Цейс Т. Н. 4) Петренко Н. Н.

Решение: В данной задаче для анализа ситуации можно использовать семантическую сеть. Роль вер шин выполняют понятия базы данных, а дуги задают отношения между ними. В вершинах графа поместим ID и пол члена семьи. Так для Ивановой А.И. (исходя из анализа обеих таблиц) родителями являются: 13 Черных И.А. и 85-Петренко И.Т. Теперь продолжим построение графа исходя из того, что родителями 13 Черных И.А., являются 82-Черных А.Н.(м) и 95-Цейс Т.Н.(ж). Данных о родителях 85-Петренко И.Т. в таб лице нет. Анализируя этот граф, можно ответить на поставленный вопрос: фамилия и инициалы бабушки Ивановой А.И. – Цейс Т.Н.

Таблица Фамилия_И. О. Пол ID Иванов Т. М. М Петренко И. Т. М Черных И. А. Ж Петренко А. И. Ж Иванова А. И. Ж Петренко Н. Н. Ж Черных А. Н.

82 M Цейс Т. Н. Ж Цейс Н. А. М...

Таблица ID_Родителя ID_Ребенка 23 13 85 82 95 85 82 95......

95ж 82м 85м 13ж 23ж 3. Двоичное дерево – древовидная структура данных, в которой каждый узел имеет не более двух потомков (детей).

А-9 (Демо-версия 2012) Для кодирования некоторой последовательности, состоящей из букв А, Б, В, Г и Д, решили использовать неравномерный двоичный код, позволяющий однозначно декодировать двоич ную последовательность, появляющуюся на приемной стороне канала связи. Использовали код: А–1, Б–000, В–001, Г–011. Укажите, каким кодовым словом может быть закодирована буква Д. Длина этого кодового слова, должна быть наименьшей из всех возможных. Код должен удовлетворять свойству однозначного декодирования.

1) 00 2) 01 3) 11 4) Решение: Построим двоичное дерево – граф в котором от каждой вершины отходит две ветки, соот ветствующие выбору следующей цифры кода – 0 или 1;

разместим на этом дереве буквы А, Б, В, Г и Д так, чтобы их код получался как последовательность чисел на ребрах, составляющих путь от корня до данной буквы: Закодированное сообщение можно однозначно декодировать, если выполняется условие Фано: ни какое кодовое слово не является началом другого кодового слова, т.е. при движении от корня к любой бук ве в середине пути не встречается других букв. Проверим варианты ответа, подставляя букву Д в вершину с указанным кодом, начиная с кода наименьшей длины – ответы 1,2, 3. Ни один из них не подходит и можно проверить ответ 4. Для кода Д – 010 условие Фано не нарушается. Это правильный ответ.

Корень 0 А 0 1 0 0 1 0 1 0 Б В Д Г 4. Взвешенный граф – граф, каждому ребру которого поставлено в соответствие некое значение (вес ребра).

В-9 (Демо-версия 2012) На рисунке – схема дорог, связывающих города А, Б, В, Г, Д, Е, Ж, И, К.

По каждой дороге можно двигаться только в одном направлении, указанном стрелкой. Сколько существу ет различных путей из города А в город К?

Решение: Дополним данную схему, весами ребер, превратив ее во взвешенный граф. Веса ребер бу дут равны сумме дорог, приводящих в каждый город. Правильный ответ – 13. Аналогично решается задача А-2 (Демо-версия 2012).

Д(4) Б(1) И(4) В(3) Ж(4) А К(13) Г(1) Е(1) *** 1. Демонстрационный вариант ЕГЭ 2012 г.

2. http://kpolyakov.narod.ru/ 3. Информатика. Задачник / под ред. И. Г. Семакина [и др.]. – Москва : ЛБЗ, 2009.

ОСОБЕННОСТИ ТЕРМИНОЛОГИИ НЕИНВАЗИВНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ КАРДИОДИАГНОСТИКИ В АНГЛИЙСКОМ И РУССКОМ ЯЗЫКАХ О. Н. Бодин Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Объективные процессы проникновения информационных технологий во все сферы жизнедеятельно сти человека приводят к возникновению и развитию прикладных научных дисциплин. Сферой научных интересов автора является неинвазивная кардиодиагностика и в процессе разработки компьютерной диа гностической системы «Кардиовид» [2] возникла потребность в развитии нового типа терминов, сочетаю щих в себе отражение научных и практических понятий разных отраслей знания: медицины, кардиологии, математики, информатики, системного анализа, компьютерной техники и программирования. Очевидно, что специфика каждой конкретной научной дисциплины находит свое отражение в терминологии неинва зивной компьютерной кардиодиагностики.

Медицина, являясь древнейшей областью человеческой деятельности, имеет уже сложившуюся тер минологию. Современная медицинская наука пользуется, в основном, латинскими терминами или лексиче скими элементами греческого языка. Часть медицинских терминов устарела и выходит из употребления, другие меняют свое значение, а для выражения новых научных понятий возникают новые термины, знание которых необходимо, например, выпускникам нашего медицинского института для профессионального общения (устного и письменного) с иностранными коллегами и работы с оригинальной литературой по специальности. Следует отметить, что в теории и практике обучения иноязычной лексике медицинской сферы в медицинском институте имеется противоречие между необходимостью создания структурирован ной системы иноязычных терминов медицинской сферы, отвечающей потребностям будущего специалиста, и существующей практикой обучения иноязычной лексике профессиональной сферы, не учитывающей междисциплинарные связи [8].

Основная сложность терминологии неинвазивной компьютерной кардиодиагностики в английском и русском языках заключается в междисциплинарном характере терминов, что приводит к путанице в терми нологии и необходимости выявления источников новых русских терминов и принципов их построения.

Смысловую основу любого научно-технического текста составляют специальные лексические еди ницы – термины, от понимания которых зависит полнота и адекватность восприятия заложенной в тексте информации.

Термины (от лат. terminus – предел, граница) – это слова, дающие точное обозначение предметов, яв лений, процессов в какой-либо специфической области, например в медицине [3]. Непременными требова ниями к ним являются полная определенность значения и устойчивость определения. Терминологические ошибки приводят к искаженному представлению и недопониманию. Наиболее приемлемыми для существо вания в медицинской терминологии следует считать те слова, которые приняты большинством специали стов, понятны всем и отражают суть явления или предмета.

Анализ работ специалистов в области терминосистем медицины и вычислительной техники [1, 4, 5, 6, 7, 9] показывает, что основным способом терминообразования в этих областях является синтаксический (или аффиксный) способ. При этом ядром английских и русских терминов и сложных слов является, как правило, однословная базовая единица, обозначающая родовое понятие и представленная греко латинскими корнями. Усложнение понятий, их конкретизация и дифференциация приводят к возникнове нию большого числа видовых терминов, образующихся с помощью сочетания ядерного компонента с пре и постпозитивным компонентом.

Развитию нежелательной многозначности термина препятствует усложнение его структуры. Устра нению полисемии способствует активное развитие синтаксического способа терминообразования и добав ление к термину конкретизирующих лексем. Необходимо отметить, что наличие многокомпонентных тер минов в составе рассматриваемой терминосистемы – явление неизбежное и закономерное: в большинстве своем отраслевые понятия представляют сложный комплекс, состоящий из множества интегральных и дифференциальных признаков, которые необходимо показать в новом термине для отграничения того или иного отраслевого понятия от других соподчиненных понятий.

*** 1. Барсукова, Е. А. Научный термин в общем и терминологическом толковых словарях русского и английского языков. На материале медицинской и компьютерной терминологий : дис. … канд. филол. наук / Барсукова Е. А. – М., 2004. – 160 с.

2. Бодин, О. Н. Основы построения систем для обработки кардиографической информации / О. Н. Бодин. – Пенза : Изд-во ПГУ, 2008. – 187 с.

3. Введенская, Л. А. Русский язык и культура речи : учеб. пособие для вузов / Л. А. Введенская, Л. Г. Павлова, Е. Ю. Кашаева. – Ростов н/Д : Феникс, 2002. – 544 с.

4. Динес, Л. А. Специфика составного термина в частноотраслевой терминосистеме (на материале кардиологической терминологии русского и английского языков) : автореф. дис. … канд. филол. наук / Динес Л. А. – Ленинград, 1986. – 19 с.

5. Журавлева, Т. А. Опыт сопоставительного изучения терминологии вычислительной техники в ан глийском и русском языках : автореф. дис. … канд. филол. наук / Журавлева Т. А. – М., 1990. – 25 с.

6. Кондратюкова, Л. К. Становление и развитие терминологии вычислительной техники в англий ском языке : автореф. дис. … канд. филол. наук / Кондратюкова Л. К. – Ленинград, 1984. – 15 с.

7. Маслова, Н. Н. Структурно-семантический анализ и системность составных терминов кардиоло гии и пульмонологии: наименования болезней и патологических процессов : автореф. дис. … канд. филол.

наук / Маслова Н. Н. – СПб., 2007. – 23 с.

8. Митрофанова, К. А. Обучение иноязычной лексике медицинской сферы студентов-медиков : ав тореф. дис. … канд. пед. наук / Митрофанова К. А. – Екатеринбург, 2010. – 19 с.

9. Смирнова, Е. В. Продуктивность морфологических способов словообразования в кардиологиче ской терминологии английского языка / Е. В. Смирнова // Вестник Адыгейского государственного универ ситета. Сер. «Филология и искусствоведение». – 2011. – № 2. – С. 164–169.

ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ СТУДЕНТОВ Л. Н. Бондаренко Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия В последних работах известного российского математика В. И. Арнольда многие замечательные ре зультаты были получены на базе вычислительных экспериментов. В курсе лекций [1], предназначенном для молодых исследователей (школьников и студентов), В. И. Арнольд с большим мастерством показывает, как на основе численных расчетов возникают математические гипотезы, и какую роль при их рассмотрении может сыграть компьютерный эксперимент.

На младших курсах университета научно-исследовательская работа студентов обычно организуется в форме кружковой работы, в которой важное место отводится самостоятельному исследованию. Современ ные компьютерные технологии поднимают такое исследование на принципиально новый уровень, что свя зано, прежде всего, с возможностью использования студентами пакетов символьных (аналитических) вы числений.

Интерактивный режим работы таких пакетов позволяет легко выполнять математическое моделиро вание различных задач, возникающих в любых областях знаний. Простота программирования и применение соответствующих зарезервированных команд дают дополнительные возможности их исследования.

Для примера рассмотрим исследовательские темы: дерево Штерна – Броко, дроби Фарея и контину анты [2]. Дерево Штерна – Броко – это бинарное дерево, в вершинах которого записаны все неотрицатель ные несократимые дроби. В верхней левой вершине записана дробь 0/1, в верхней правой – 1/0, а каждой новой вершине соответствует медианта (m m ) / (n n ), где m / n – ближайший предок сверху слева, а m / n – сверху справа. Последовательность Фарея FN порядка N – это упорядоченное множество несокра тимых дробей между 0 и 1 со знаменателями N, а FN получается из FN 1 путем вставки (m m ) / N между такими последовательными дробями m / n и m / n в FN 1, что n n N.

Последовательные элементы m / n, m / n, m / n, принадлежащие FN, связаны простой рекуррент ной зависимостью n, m [(n N ) / n ] m m, n [(n N ) / n ] n где [ a ] – целая часть числа a. С помощью этого соотношения можно последовательно определить все эле менты FN, начиная с 0/1 и 1/N.

Свойства последовательности FN несложно проверить с помощью пакета аналитических вычисле ний, например, Maple, который является «пакетом для всех», т. е. мощным средством решения разнообраз ных задач и простым в освоении любым пользователем в диапазоне от школьника до академика. Математи ческие доказательства этих свойств имеются в [2].

Последовательности Фарея имеют многочисленные приложения, но исследование дерева Штерна – Броко является гораздо более интересным, так как оно определяет систему счисления для представления рациональных чисел, что, в частности, применяется программистами в векторной графике. Используя сим волы L и R для обозначения левой и правой ветви при движении по дереву от корня 1/1 к фиксированной дроби, получаем ее изображение в виде последовательности рассматриваемых символов, причем для крат кости записи будем понимать символ Lk или R k как символ L или R, повторенный k раз.

Используя алгоритм двоичного поиска, можно получить запись любой дроби m / n в виде последо вательности L и R. Так как в дереве Штерна – Броко присутствуют все рациональные приближения данного иррационального числа a, то представляет интерес нахождение закономерности в последовательности сим волов L и R для этого иррационального числа.

Программа на Maple для нахождения вектора Z размерности M, описывающего отрезок искомой це почки символов L и R для заданного иррационального числа a tg(1), где W – сокращенная запись цепочки Z, имеет вид:

Задание, длины цепочки M. числа значащих цифр 2M и числа a M := 90: Digits := 2*M: a := evalf(tan(1)):

Получение цепочки Z в дереве Штерна-Броко для числа a Z := Vector[row](M): m := 0:

for k from 1 to M while a1 do m := m+1;

if evalf(a)1 then Z[k] := L;

a := a/(1-a) elif evalf(a)1 then Z[k] := R;

a := a- end if end do:

Преобразование цепочки Z в цепочку W b := 1: W := Z[1]: m := 1:

for k from 2 to M while b0 do if Z[k]=Z[k-1] then m := m+ elif Z[k]=0 then b := else W := W,m,Z[k];

m := end if end do: W := W,m:

W := [W]: W := [seq(W[2*i-1]^W[2*i],i=1..trunc(nops(W)/2))];

W := [ R, L, R, L3, R, L5, R, L7, R, L9, R, L11, R, L13, R, L15, R, L17 ] В цепочке W сразу видна закономерность. Выявление аналогичных закономерностей путем имитаци онного моделирования с помощью записанной программы и их доказательство представляет собой инте ресную исследовательскую задачу. В [2] рассмотрены специальные последовательности многочленов – a a a a континуанты, изученные еще Эйлером, и с их помощью показано, что при W [ R 0, L 1, R 2, L 3, ] числу a соответствует правильная непрерывная дробь 1 a a0.

a1 a2 a Известно, что квадратической иррациональности отвечает периодическая, начиная с некоторого чле на, правильная непрерывная дробь, но до сих пор не выявлена закономерность в цепочке W для кубической иррациональности 3 2, а также для ряда других важных иррациональностей. Применение записанной выше программы позволило угадать закономерности для следующих трансцендентных чисел: exp(1), exp(2), tg(1), ctg(1), th(1), cth(1), а также для отношений значений ряда функций Бесселя. Доказательства этих закономерностей получены с помощью теории непрерывных дробей.

Для восстановления по заданной цепочке W последовательных рациональных приближений X к чис лу a достаточно в каждом начальном отрезке цепочки W перемножить все символы, сопоставляя символам L и R матрицы 11 A,B, 01 nn и по результату P вычислить рациональное приближение по формуле (m m ) / (n n ) [2]. Со mm ответствующая программа для заданной цепочки W [ L, R, L2, R, L4, R, L6, R, L8, R, L10, R, L12 ] имеет вид:

Задание W для определения закономерности M := 6: W := [L,seq(op([R,L^(2*k)]),k=1..M)];

W := [ L, R, L2, R, L4, R, L6, R, L8, R, L10, R, L12 ] Нахождение дробей X, соответствующих W X := [seq(0,i=1..nops(W))]: P := Matrix([[1,0],[0,1]]):

A := Matrix([[1,1],[0,1]]): B := Matrix([[1,0],[1,1]]):

for k from 1 to nops(W) do S := op(W[k]);

if whattype(S)=symbol then m := 1;

T := S else m := S[2];

T := S[1] end if;

if T=L then A[1,2] := m;

P := P.A else B[2,1] := m;

P := P.B end if;

X[k] := (P[2,1]+P[2,2])/(P[1,1]+P[1,2]) end do: X := X;

1 2 4 7 23 42 180 337 1777 3374 21144 40511 X :=,,,,,,,,,,,, 2 3 7 12 40 73 313 586 3090 5867 36767 70444 Таким образом, возникает задача нахождения числа a для заданной цепочки W по последовательно сти его рациональных приближений. Эта задача достаточно трудна, в том числе и для рассмотренного при мера. Ее решение для различных случаев, рассматриваемых с помощью компьютерных экспериментов, представляет также интересную тему исследовательской работы.

*** 1. Арнольд, В. И. Экспериментальное наблюдение математических фактов / В. И. Арнольд. – М. :

МЦНМО, 2006. – 120 с.

2. Грэхем, Р. Конкретная математика. Основание информатики / Р. Грэхем, Д. Кнут, О. Паташник. – М. : Мир, 1998. – 703 с.

ПРИМЕНЕНИЕ ОНТОЛОГИЙ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ СРЕДСТВ ИНТЕГРАЦИИ ДАННЫХ М. В. Яровая, С. В. Шибанов Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Под интеграцией данных (ИД) понимается объединение данных из различных источников для полу чения их согласованного представления. Задачи интеграции возникают как в процессе обмена данными между различными информационными системами (ИС), так и подсистемами в рамках одной ИС, как в об ласти бизнеса, так и в области науки и образования.

Выделяют ИД на нескольких уровнях:

физическом;

логическом;

семантическом.

ИД на физическом уровне заключается в преобразовании данных различных источников к единому формату представления. Так, например, язык XML, позволяет задать единый синтаксис представления ин формации, тем самым решая проблему синтаксической гетерогенности.

ИД на логическом уровне предполагает возможность доступа к данным различных источников на основе описания совместного представления данных с учетом их структуры в ИС. Однако, проблемы, су ществующие в данной области, не решены окончательно.

Ни в одном из выше перечисленных уровней не учитывается семантика данных. На решение пробле мы семантической гетерогенности данных направлено использование онтологических описаний.

Онтология – это система, состоящая из набора понятий и набора утверждений об этих понятиях, на основе которых можно описывать классы, отношения, функции и индивиды. Одно из самых известных определений онтологии дал Том Грубер: онтология – это точная спецификация концептуализации. Концеп туализация в данном определении связана с абстрактной моделью того, как люди представляют объекты в реальном мире, а точная спецификация означает, что понятия и отношения абстрактной модели получают четкие имена и определения.

При применении онтологий для ИД выделяют следующие подходы:

подход с использованием единой онтологии;

В данном случае единая онтология описывает данные всех источников, и запросы проходят через эту глобальную онтологию. Этот подход требует эксперта в пред метной области, который знает семантику всех источников данных, чтобы определить глобальную онтологию.

Глобальная онтология может также являться комбинацией нескольких уже определенных онтологий;

мульти-онтологический подход. При таком подходе каждый источник данных представляется своей собственной онтологией. Между онтологиями должно быть установлено отображение. Запросы к интегрированным данным выполняются через локальную онтологию, отображение используется для вы полнения запросов на другие локальные онтологии. Нет необходимости объединять данные в глобальную онтологию. Кроме того, изменения в локальных онтологиях могут не повлиять на отображение;

гибридный подход. Данный подход предназначен для преодоления недостатков предыдущих двух подходов. Данные в каждом источнике описываются локальной онтологией. Также строится общий словарь для всех онтологий.

Гибридный подход является наиболее универсальным. Одним из его преимуществ является отсутствие необходимости установления связей между терминами используемых онтологий. Такой подход позволяет добавлять новые ресурсы без изменения уже существующих связей. Однако и данный подход не лишен недо статков. При гибридном подходе невозможно использовать уже существующие онтологии, термины которых не описаны в общем словаре, что может привести к неполному отражению семантики данных.

Однако по сравнению с ИД на физическом и логическом уровне применение онтологий дает значи тельные преимущества. Онтологии обеспечивают возможность понимания различными системами одних и тех же вопросов предметной области, онтологии обеспечивают понимание предметной области информа ционными системами. Также онтологии обеспечивают возможность выполнения проверок, корректировок различных ситуаций для обеспечения эффективного и корректного функционирования информационных систем и поддержку качества данных.

АВТОМАТИЗАЦИЯ МОНИТОРИНГА ПО КУРСУ «ТЕХНИЧЕСКОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ», РЕАЛИЗУЮЩЕМУ ФГОС ТРЕТЬЕГО ПОКОЛЕНИЯ ПО НАПРАВЛЕНИЮ О. Н. Регеда Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Переход на новые стандарты в образовании требует увеличения разнообразия оценочные средства, как инструмента доказательства достижения заявленных результатов образования. Для объективной оценки работы студента в течение семестра и в сессию остро встает проблема оперативного мониторинга учебного процесса с обязательным документированием полученных результатов мониторинга.

При этом важно, чтобы преподаватель не только разработал процедуру мониторинга учебного про цесса, но и регулярно оперативно отмечал в своем журнале набранные студентами баллы на базовом, углубленном и усложненном уровне. Кроме того в процедуре мониторинга целесообразно предусматривать начисление студентам дополнительно от одного до двух баллов за выполнение лабораторных работ и дру гих заданий в срок.

Традиционная форма журнала преподавателя становится неинформативной, делает его работу не удобной, а зачастую баллы проставляются преподавателем лишь при заполнении ведомости во время теку щей и промежуточной аттестации. Разработанная преподавателем процедура мониторинга учебного про цесса по дисциплине определяет и форму его журнала. В нем, прежде всего, должна быть отражена инфор мация о том, какие виды работ запланированы и на какой неделе семестра, а также в каком диапазоне начисляются баллы за них и указан номер варианта для каждого студента.

Журнал удобно разрабатывать в среде Exсel и использовать для работы не только его бумажную вер сию, но и электронную версию для автоматизации расчета. Для этого необходимо предусмотреть в нем за полнение требуемых ячеек с помощью строки формул. На рисунке приведен пример организации журнала по курсу «Техническое проектирование», в котором предусмотрено 17 часов лекций и 51 час лабораторных занятий в дисплейном классе.

При разработке журнала необходимо предусмотреть сохранение в нем информации о баллах, набранных студентами по трем контрольным точкам на момент заполнения соответствующей ведомости на 5, 10 и 15 неделях семестра, а также итоговых баллов по трем контрольным точкам с учетом их коррекции на 16–20 неделях семестра. При этом в журнал должна регулярно заноситься обновленная информация по мере корректировки студентами набранных баллов по всем видам работ. Итоговые баллы с учетом коррек ции (в столбцах «С коррекцией / Контрольная точка 1, Контрольная точка 2, Контрольная точка 3») должны либо вручную пересчитываться преподавателем при допуске студента к экзамену, либо автоматически пе ресчитываться в электронном журнале по мере внесении изменений в него.

Содержимое столбцов, «Rтек», «Rэкз» и «Rдис» и «Оценка» также могут автоматически рассчитают ся в Exсel с помощью соответствующих формул. Текущий рейтинг Rтек складывается из суммы баллов, набранных за выполнение лабораторных работ и индивидуальных заданий на базовом и углубленном уровне, а также баллов, набранных за НИРС на усложненном уровне. Промежуточная аттестация Rэкз включает в себя сумму баллов, набранных за все контрольные мероприятия (столбцы «Контроль»): резуль таты защиты трех индивидуальных заданий, которые студент может защитить, в том числе, и в течение се местра при выполнении их в срок, плюс ответы на экзаменационные вопросы. Рейтинг по дисциплине ав томатически рассчитывается в столбце «Rдис» как сумма двух столбцов «Rтек» и «Rэкз».

Содержимое столбца «Оценка» автоматически рассчитается в Exсel, в соответствии с формулой, приведенной на рисунке в строке формул.

Т.о. регулярная и объективная оценка работы студента в течение семестра стимулирует его вынуж денную познавательную активность, а также его желание своевременно выполнять учебные задания в тече ние семестра не только на занятиях, но и в часы самостоятельной работы.

Кроме того, наличие такого журнала у преподавателя позволит просто формировать и хранить ин формацию для портфолио студента, а также организовать взаимодействие между лектором и ассистентом при проведении занятий.


КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В УЧЕБНОМ ПЛАНЕ ПО НАПРАВЛЕНИЮ 140400 ДЛЯ ФГОС ТРЕТЬЕГО ПОКОЛЕНИЯ О. Н. Регеда Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Использование компьютерных технологий позволяет повысить эффективность процесса обучения за счет представления различного рода учебных материалов в наглядной форме, повышения степени учета эргономических требований к учебным материалам, развития познавательной индивидуальной активности студентов в условиях коллективной деятельности.

Вместе с тем, одним из требований ФГОС ВПО третьего поколения по направлению «140400 – Элек троэнергетика и электротехника», является формирование у выпускника ряда компетенций, обеспечиваю щих его способность и готовность приобретать новые знания, использовать различные средства и техноло гии обучения, применять информационные технологии, в своей предметной области для получения инфор мации, проведения исследований и оформления результатов учебной и научной деятельности.

Формирование и углубление компетенций, связанных с компьютерными технологиями, должно про водиться последовательно, готовить студентов к выполнению предстоящих работ, а предлагаемые индиви дуальные задания рационально составлять на базе уже изученного материала. При составлении рабочей программы дисциплины нужно учитывать не только ее содержание (чему преподаватель должен учить), но и результаты образования (что студент должен уметь делать после успешного окончания дисциплины).

При составлении учебного плана удобно составить таблицу, в которой указать перечень учебных дисциплин, базирующихся на компьютерных технологиях, а также указать семестр, в котором эти дисци плины изучаются и перечень планируемых к изучению программных продуктов.

В курсе «Информатика» (1 семестр) студент знакомится с компьютером как пользователь и изучает пакет программ Microsoft Office. В результате он получает знания и умения по оформлению результатов учебной и научной деятельности в виде отчета.

В курсе «Компьютерные технологии (часть I)» в первом семестре студент изучает основы алгорит мизации, учится составлять схемы алгоритма в соответствии с ГОСТ и программировать в среде VBA. В этом же курсе студент знакомится с основные правила задания математических задач и их решения в си стеме MathCAD, что позволяет ему автоматизировать инженерные расчеты при выполнении лабораторных и курсовых работ, а также курсовых и дипломных проектов. При изучении основных возможностей графи ческого пакета CorelDRAW студент учится использовать современные средства компьютерной графики в своей предметной области. Во время учебной практики (2 семестр) у студентов формируются навыки по работе в MathCAD и CorelDRAW при выполнении индивидуальных заданий, готовящих их к изучению курса ТОЭ в 3-4 семестрах.

Семестр 1 2 3 4 Windows, Word, Excel, Информатика PowerPoint, Access, Internet Explorer Алгоритмизация, Компьютерные VBA, CorelDraw, технологии (часть I) MathCAD Технология поиска Internet информации Explorer CorelDraw, Electronic Учебная практика MathCAD WorkBench Electronic Техническое WorkBench, проек-тирование AutoCAD (Компас) Специализированные MathLAB Компьютерные программы по профилю технологии (часть II) подготовки В условиях быстрого старения предметного содержания дисциплин в связи с новыми открытиями науки и техники особое значение приобретает подготовка выпускников ВУЗа, осуществляемая в курсе «Технология поиска информации» (2 семестр), по эффективному поиску информации в различных поиско вых системах с помощью программы Internet Explorer, изученной в курсе «Информатика».

В курсе «Техническое проектирование» (3 семестр) студенты изучают компьютерную программу для инженерного анализа Electronics WorkBench, которую затем используют для моделирования электрических схем в курсе ТОЭ (3–4 семестр) и электронных схем в курсе «Электроника» (4–5 семестр). Во время учеб ной практики (4 семестр) формируются навыки по работе в Electronics WorkBench при выполнении индиви дуальных заданий. Однако основное внимание в курсе «Техническое проектирование» посвящено изуче нию работы в системе AutoCAD, при выполнении индивидуальных заданий в которой у студента форми руются навыки по оформлению электрических схем. Полученные навыки студент в дальнейшем использует при выполнении лабораторных и курсовых работ, а также курсовых и дипломных проектов.

В курсе «Компьютерные технологии (часть 2)» в 4 семестре предусмотрено изучение основных воз можностей системы MathLAB, а в 5 семестре в зависимости от выбранного студентом профиля изучаются соответствующие специализированные программные продукты.

Таким образом, на протяжении всего обучения студенты постоянно используют компьютерные тех нологии, как в аудиторные часы, так и во время самостоятельной работы при подготовке к занятиям и при оформлении различных отчетов.

Для обеспечения качества образовательного процесса преподаватели должны быть специалистами не толь ко в своей области, но сами владеть информационными технологиями и применять их по мере необходимости.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ В ИННОВАЦИОННОМ ПРОЦЕССЕ ОБУЧЕНИЯ И. А. Сергеева Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Системы автоматизации проектирования (САПР) в настоящее время получили столь широкое рас пространение, что стали незаменимым инструментом при проведении проектных работ во всех отраслях промышленности. В рамках жизненного цикла изделий САПР решает задачи автоматизации работ на ста диях проектирования и подготовки производства.

Основная цель создания САПР—повышение эффективности труда инженеров, включая: сокращения трудо емкости проектирования и планирования;

сокращения сроков проектирования;

сокращения себестоимости проек тирования и изготовления, уменьшение затрат на эксплуатацию;

повышения качества и технико-экономического уровня результатов проектирования;

сокращения затрат на натурное моделирование и испытания.

Достижение этих целей обеспечивается путем: автоматизации оформления документации;

информа ционной поддержки и автоматизации процесса принятия решений;

использования технологий параллельно го проектирования;

унификации проектных решений и процессов проектирования;

повторного использова ния проектных решений, данных и наработок;

стратегического проектирования;

замены натурных испыта ний и макетирования математическим моделированием;

повышения качества управления проектированием;

применения методов вариантного проектирования и оптимизации.

В связи с постоянным развитием программных продуктов, ростом их функциональных возможностей и расширением возможных областей применения уже трудно приставить работу над проектом объектов машиностроительного комплекса без применения систем автоматизированного проектирования (САПР), поскольку процесс проектирования имеет довольно сложный итерационный характер и ему свойственно неоднократно возвращаться к началу проекта.

Спроектированная трехмерная геометрия объекта может быть передана в любую расчетную про грамму для анализа технологических, прочностных или других свойств, а так же для моделирования про цесса изготовления оборудования.

Применение современных информационных технологий и информационно-коммуникационных средств в учебном процессе позволяет прогнозировать и выбирать оптимальные варианты решений на всех этапах проектирования. Использование программного обеспечения современного компьютера способно многократно усилить эффективность исследований объектов реального мира. При этом затрачивается не измеримо меньше средств и времени, и как следствие позволяет усилить конкурентоспособность за счет преобразований бизнеса и внедрения инноваций.

Последние достижения в теории и практике проектирования процессов и систем, в современных условиях, наглядно демонстрируют неотъемлемую связь с развитием техники и технологий, и многие сложные задачи сейчас легко реализуется на доступном инженерном уровне. Развитие программного обес печения создало условия высокопроизводительного, объектно-ориентированного моделирования.

Используя опыт моделирования сложных систем в учебном процессе и научных исследованиях, сле дует признать эффективным метод циклического моделирования, когда модель уточняется поэтапно по мере накопления информации о процессах и объектах систем. Так как процесс проектирования изделия на всех его этапах является процессом итеративным.

В каждый текущий момент времени исследования вариант циклической модели отражает лишь ожи даемые требования и, хотя достаточно точно отражает наиболее важные характеристики системы, но при нятая модель концентрирует внимание лишь на определенных сторонах исследуемого объекта. Недостатки, и ограниченность модели, обнаруженные на каком-либо цикле моделирования исправляются в последую щих циклах. Циклическое моделирование эффективно использовать в случае нечетких начальных требова ний, неопределенности исходных данных в начале моделирования, при сложности предсказания конечных результатов, при планировании эксперимента. Приближение к реальным условиям работы проектируемых систем при циклическом моделировании осуществляется в стохастической постановке задачи.

Обучение в высшей школе эффективным методикам проектирования в современных условиях инно вационного подхода к науке и образованию становится одной из важных сторон профессиональной подготовки.

Этому способствует оснащение компьютеров современными CAD системами (computer-aided design – автомати зированное проектирование). Пример применения современных технологий представлен при проектирова нии привода тестоокруглительной машины в программе Solid Works (рисунок 1) Использование САПР позволяет на этапе рабочего проектирования оценить объемно-планировочные решения, выполнить проверку взаимной увязки оборудования на этапе проектирования, возможность быст рого внесения изменений в существующий проект, а также сократить время проектирования и практически до нуля уменьшить количество ошибок, которые ранее выявлялись только на стадии изготовления. Огром ным плюсом также является наличие не только чертежей, но и видов в изометрии, что упрощает работу, представления изделия в целом, упрощая монтаж и компоновку.


Эти возможности при проектировании производственных объектов в свою очередь приводит к по вышению надежности и снижению излишних затрат за счет обеспечения качества проектирования.

Рис. 1. Привод тестоокруглительной машины РОЛЬ ИНФОРМАТИЗАЦИИ СОВРЕМЕННОГО ОБЩЕСТВА В ОБРАЗОВАНИИ ПОДРАСТАЮЩЕГО ПОКОЛЕНИЯ О. А. Логинова, Г. Рамазанова Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Интернет, Hi-tech, нано-технологии, iPod, iPhon – эти и многие другие инновационные слова прочно вошли в жизнь любого представителя современного общества: от ребенка до взрослого. Если обществен ный прогресс, развиваясь стремительно быстро, оказывает мощное влияние на взрослого, адекватно разви вающегося человека, с теоретически устойчивой нервной системой, то каково влияние этого прогресса на личность подрастающего человека, на его образовательный потенциал? Если с одной стороны, применение современных средств коммуникации и мультимедиа будет способствовать быстрому развитию человека, расширяя его кругозор, и способствуя получению большего количества информации, то с другой стороны, информация, которая может быть доступна, может быть не всегда полезна. Более того, неограниченная ни в объеме, ни в качестве информация будет способствовать не повышению уровня образования подрастающе го поколения, а напротив, сужению круга интересов, воспитанию агрессивности и культивации насилия и равнодушия. Заметим, что согласно педагогическому энциклопедическому словарю, под образованием мы понимаем составную часть и одновременно продукт социализации, а не только академическое владение строгими научными понятиями.

Благодаря новым устройствам и технологиям, многие современные дети знают и умеют делать то, с чем не справлялись бы их сверстники еще десять лет назад. Это, несомненно, показатель развития обще ственного интеллекта. Однако это и следствие того, что трансформировались требования взрослых к тому, что каким должен быть образованный человек. Сейчас на первое место устойчиво занимает интеллект, не зависимость, но на второй план отходят эмоционально-психологические подкрепления: эмпатийность, от зывчивость, доброта, ответственность.

Информатизация современного общества коснулась и сферы обучения, и сферы воспитания. Если в образовательном процессе учебных заведений стало вполне привычным использование мультимедиа тех нологий, компьютерного тестирования, видеолекций, применение элементов дистанционного обучения, то в воспитании, как социальном явлении, применение информатизации необычно. Однако, как оказалось, процесс воспитания находится также под сильным влиянием информационных технологий. Более того, их внедрение в жизнь современного человека не ограничивается деятельностью учебного заведения, а прони кает во все аспекты жизнедеятельности общества и семьи.

Все изложенное – постфактум. Вопрос в том, как из всего отрицательного, что несет глобальная ин форматизация общества, получить положительные образовательные результаты.

Опрашивая современных студентов – учащихся Пензенского государственного университета, о вли янии информатизации современного общества на образование подрастающего поколения, были получены следующие ответы, которые мы оставляем без редакторской правки и надеемся на правильность выводов читателя:

«Было бы удобнее материал выдавать в виде файлов, а на лекции преподаватель занимался бы только пояснениями к нему и отвечал на вопросы»;

«Еще как влияет! Здорово, что есть интернет и поисковые системы. Зачем нам сейчас библиотеки?»;

«На лекциях было бы неплохо использовать ноутбук, а не писать в тетрадь. Удобнее сразу заносить информацию на жесткий диск»;

«Смотрите, что смотрят дети!!! Сами смотрите, прежде чем разрешить просмотр сайтов, клипов, мультфильмов или использование 3D – игрушек!»;

«Надо ограничить это влияние. Вопрос: КАК? Ведь не зря есть такое понятие как «файловая помой ка». Иногда складывается ощущение, что у нас в головах именно она и получается…»;

«В чем-то положительное, в чем-то отрицательное. Думаю больше положительное, но это при усло вии, что у человека хорошо сформирован механизм волевой регуляции. То есть если студент знает чего хочет и представляет последствия своего выбора».

Итак, в качестве заключения, обратимся к последнему высказыванию, которое на наш взгляд, наибо лее полно отражает авторскую позицию. Осталось ответить на вопрос: как силами учебного заведения (школа – вуз) способствовать формированию в подрастающем поколении умения прогнозировать и пред ставлять последствия своего выбора?

ОБ ОБУЧЕНИИ СТУДЕНТОВ-ЮРИСТОВ ИНОСТРАННЫМ ЯЗЫКАМ Н. М. Кукина Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Присоединившись официально с 1 января 2010 г. к Болонской конвенции, Россия обязалась адапти ровать свою образовательную систему к европейскому формату подготовки специалистов. Этой цели должны служить принятые в 2011 г. Федеральные государственные образовательные стандарты. Пред полагается, что эти стандарты позволят готовить конкурентоспособных спе-циалистов, которые будут вос требованы не только на российском рынке труда, но и в Европе. Оценивая новые ФГОС ВО преподаватели вузов высказывают много претензий к разработчикам, однако, как говорят юристы, „dura lex, sed lex», и его необходимо выполнять, компенсируя недостатки за счет педагоги-ческого мастерства тех, кому поручено обучать будущих бакалавров и магистров. На юридическом факультете нашего университета иностранный язык не является профилирующей дисциплиной. Однако в соответствии с международными стандартами иностранный язык вообще не может рассмат-риваться как профилирующий или второстепенный учебный предмет. Знание одного или двух основных европейских языков – это обязательная образова-тельная база любого специалиста. Более того, обязательно прохождение зарубежной стажировки как в период обучения в вузе, так и после его оконча-ния, в противном случае шансы получить достойное место приложения своих способностей весьма снижаются. С сожалением приходится констатировать, что ФГОС третьего поколения для бакалавров отступают от уже достигнутых рубежей, формулируя образовательные цели в области ино странных языков следующим образом:

«Знать лексико-грамматический минимум по юриспруденции в объеме, необ-ходимом для работы с иноязычными текстами в процессе профессиональной (юридической) деятельности. Уметь читать и пе реводить тексты профессио-нальной направленности. Владеть необходимыми навыками профессионально го общения на иностранном языке». В сочетании с мизерным количеством аудиторных часов (68!) дости жение и этих целей становится весьма пробле-матичным. Необходимо срочно составить учебники и учеб ные пособия (У/УП), которые позволили бы за столь короткий срок не только повысить коммуни-кативную компетенцию студентов до требуемого уровня, но и создать базу для автономной работы по совершенство ванию этой компетенции, т.е., проще говоря, научить учиться самостоятельно. Поскольку требования к У/УП в таких условиях будут самыми жесткими, начнем с рассмотрения недостатков, которые характер ны для уже имеющихся учебных материалов. В своем интернет-интервью «О новых подходах к разработке, экспертизе учебников и учебных пособий» заместитель директора Департамента государственной политики в образовании Министерства образования и науки Российской Федерации Е. Л. Низиенко отметила следу ющее:

У/УП часто не соответствуют требованиям ФГОС ВО;

отсутствует стройная методическая система;

не дифференцируется грамматика для чтения и грамматика для устной речи;

поурочная перенасыщенность лексическим материалом, что делает его усвоение нереальным;

не указана длительность и этап обучения по данному У или УП;

отсутствие четкого адресата;

неэффективность многих, особенно лексических упражнений за счет неточных формулировок за даний;

автором занижается учебное время на изучение пособия;

недостаток или избыток текстового материала;

предъявление грамматических правил на иностранном языке;

однообразие средств контроля, особенно при чтении;

представленный интересный информационный материал пособия не реализуется в учебных целях.

В настоящее время еще не разработана примерная программа подготовки юристов по иностранному языку, которая конкретизировала бы сферы, ситуации, темы, речевые навыки и умения, подлежащий усвое нию языковой материал. Поэтому при составлении учебников/учебных пособий необходимо ориентиро ваться на исследования ученых-методистов, опрос преподавателей специальных кафедр и выпускников, имеющих опыт использования иностран-ных языков в профессиональной деятельности. Для бакалавров определяются следующие основные сферы общения: повседневно-бытовая, социокультурная, элементарно профессиональная и учебная. Согласно опросам, наиболее интересны и доступны для студентов первого курса такие темы, как «Система высшего образования в ФРГ» (требования к юридическому образованию, содержание обучения в вузах, формы работы студентов и др.). На втором этапе студенты хотели бы по знакомиться с темами «Европейское сообщество», «Государственное и административное право в Герма нии», «Правовое государство», «Основные права граждан ФРГ», «Международное право», «Частное пра во в Германии». Основываясь на этих данных, можно отобрать тексты релевантных типов и жанров, а затем разработать словари-тезаурусы, грамматические и лексические упражнения, задания на развитие навыков чтения, письменной и устной коммуникации. В заключение хотелось бы напомнить об опыте прошлых лет, когда от студентов при написании курсовых и дипломных работ, а особенно от аспирантов и соискателей при написании диссертаций требовалось в обязательном порядке использовать литературу на иностранных языках. В настоящее время это не так трудно, т.к. вполне доступны публикации в Интер нете. Такое требование явилось бы мощным средством мотивации к изучению языков и повышению профессиональной компетенции с помощью иностранного языка как инструмента получения актуальной информации.

МЕТОД И ПРИНЦИПЫ ОБУЧЕНИЯ ЛАТИНСКОМУ ЯЗЫКУ НА ЯЗЫКОВЫХ СПЕЦИАЛЬНОСТЯХ ВУЗОВ Н. А. Куликова Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия Метод обучения иностранному языку в значительной степени зависит от целей обучения, потому как, хотя «одна и та же цель может быть достигнута и разными методами», однако «не в равной степени быстро и эффективно» [2, с. 3]. Исходя из целей обучения иностр. языку в вузе наиболее подходящим для их реализации является сознательно-сопоставительный метод.

«Использование сопоставительных методов целесообразно, если перед изучением языка ставятся широкие общеобразовательные и практические задачи и особенно в плане рецептивного овладения языка ми» [2, с. 3].

Как указывает И. В. Рахманов сознательно-сопоставительный метод базируется на шести основных методических принципах, из которых для латинского языка необходимо принять следующие четыре:

1. Осознание языковых явлений в период их усвоения;

осознание способов их использования.

2. Связь содержания с языковой формой.

3. Сопоставительное изучение языковых явлений.

4. Использование отрицательного языкового материала [2, с. 283].

Для реализации специфических целей курса латинского языка в языковых вузах, представляется це лесообразным принять еще два методических принципа (в качестве пятого и шестого):

5. Использование перевода на родной язык как основного средства семантизации.

6. Учет теоретических и практических целей обучения.

Рассмотрим каждый из этих принципов.

1. Принцип сознательности обучения предполагает такое построение курса, при котором все языко вые явления должны усваиваться учащимися лишь после того, как они поняты. Понимание достигается ли бо в результате объяснений преподавателя, либо в результате самостоятельного, но контролируемого пре подавателем изучения материала.

Согласно принципу сознательности, грамматический материал вводится в тексты лишь после его изучения и анализа примеров. Основным методом введения материала признается дедукция, т.к. этот путь, особенно при работе со взрослой аудиторией и в условиях крайне ограниченного числа часов, является наиболее экономным, и более эффективным. Такая постановка вопроса не исключает, однако, использова ния в ряде случаев педагогической индукции для подведения учащихся к нужным выводам, когда это пред ставляется рациональным.

2. Принцип связи содержания с языковой формой требует, чтобы каждое языковое явление пред ставлялось учащимся одновременно и в формальном, и в семантическом плане, чтобы ни одно грамматиче ское явление не усваивалось без соотнесения со смыслом. То же касается выполнения упражнений, направ ленных на усвоение парадигматических рядов, словообразовательных моделей и т.д. Любое слово или именное сочетание, которое учащийся склоняет, любой глагол, который он спрягает. Должны быть обяза тельно переведены на родной язык. При выполнении упражнений в словообразовании учащиеся должны понимать лексико-грамматическое значение словообразующих морфем и уметь выводить значение произ водного слова по составляющим. Это требует, в свою очередь, чтобы все языковые минимумы (граммати ческий, лексический, словообразовательный, фонетический) отбирались в тесной связи друг с другом.

3. Принцип сопоставительного изучения языковых явлений в связи со специфическими особенностя ми курса латинского языка в языковых вузах толкуется в современной методике шире, чем у И. В. Рахмано ва: имеется в виду не билингвистическое сравнение (изучаемый иностранный родной язык), а трилинг вистическое (латинский изучаемый иностранный родной язык).

4. Принцип использования отрицательного языкового материала является естественным следствием принципа сознательности, т.к. анализ ошибки рассматривается как одно из средств обучения. При струк турном подходе широко распространен противоположный принцип – принцип боязни ошибок, боязни того, что учащийся, совершив ошибку, может запомнить полученный неправильный результат. Боязнь ошибок тесно связана с отсутствием сознательности в обучении языку: если запоминание достигается путем меха нического заучивания, если отсутствуют объяснение и анализ, то, разумеется, создаются равные условия для запоминания как правильного, так и неправильного ответа.

Разделяя выдвинутый И.В. Рахмановым принцип использования отрицательного языкового материа ла, считаем, что ошибок не следует бояться;

напротив, их надо использовать в целях обучения, добиваться, чтобы студент сам проанализировал и исправил свою ошибку: полученный таким образом правильный от вет, основанный на полном понимании, запоминается гораздо прочнее. Таким образом, принцип использо вания отрицательного языкового материала подчеркивает ведущую роль принципа сознательности в про цессе обучения латинскому языку.

5. Принцип использования перевода на родной язык как основного средства семантизации предпола гает, что все лексические единицы и все синтаксические структуры как в процессе их введения (объяснения преподавателем в аудитории или изложения в учебных пособиях), так и в процессе их использования долж ны сопровождаться переводом на родной язык. При этом для лексических единиц должны даваться те зна чения, которые включены в лексический минимум, а для синтаксических структур – все варианты их пере вода на родной язык.

Рассматриваемый принцип оказывает, следовательно, существенное влияние на построение методи ки обучения чтению, включающей одновременное обучение переводу.

6. Принцип учета теоретических и практических целей обучения реализуется на протяжении всего курса.

Таким образом, использование сознательно-сопоставительного метода полностью соответствует це лям изучения латинского языка в языковых вузах.

*** 1. Кацман, Н. Л. Методика преподавания латинского языка / Н. Л. Кацман. – М. : ВЛАДОС, 2003.

2. Рахманов, И. В. Основные направления в методике преподавания иностр. языков в XIX–XX вв. / И. В. Рахманов. – М., 1972.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОНЯТИЯ «НЕОЛОГИЗМ» В ОТЕЧЕСТВЕННОЙ И ЗАРУБЕЖНОЙ ЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ НАУКЕ.

КРИТЕРИИ ВЫДЕЛЕНИЯ НЕОЛОГИЗМОВ В ТЕКСТЕ Р. С. Луценко, Т. С. Круглова, Ю. В. Рубайло Пензенский государственный университет, г. Пенза, Россия (др.-греч. – новый, – речь, слово) – слово или словосочетание, недавно по явившиеся в языке. Свежесть и необычность такого слова или словосочетания ясно ощущается носителями данного языка [1]. Следует отметить отсутствие единообразия в трактовке этого термина в работах различ ных лингвистов. В. В. Лопатин дает следующее определение: «Новые слова, закрепляющиеся в языке, называются неологизмами». Данное определение – лаконичное и емкое, но нуждается в дополнении, так как оно не содержит ответа на весьма существенный спорный вопрос, касающийся неологизмов [2, с. 69].

Вопрос этот четко сформулирован в диссертации Ю.К. Волошина: «При анализе определений поня тия неологизм различными исследователями становятся очевидными две точки зрения, заключающиеся в том, что термин «неологизм» применяется как к словам, появившимся в языке для обозначения новых по нятий, так и к словам, «по-новому обозначающим уже существующие понятия, и к словам, приобретающим новое значение» [3, с. 68].

Также можно предложить несколько иное определение понятия «неологизм»: это слова, которые приобрели новые значения благодаря социальным, экономическим, политическим или культурным измене ниям в человеческом обществе. Эти изменения наносят свой отпечаток на жизнь общества, формируют но вые взгляды людей и немаловажную роль при этом оказывают такие факторы влияния как СМИ, реклама, телевидение, литература, кино и т.д.

Неологизмы – понятие относительное. На относительность, новизну, историчность понятия указыва ется в работах многих авторов. Однако установить новизну слов бывает нелегко. Об этом свидетельствуют, например, те разногласия языковедов, которые отмечаются при определении понятия «неологизм». Одни считают решающими критериями при отнесении к этой категории того или иного слова «свежесть и не обычность», ощущаемые носителями [4, с. 68]. Другие указывают, что такая стилистическая окраска свой ственна не всем неологизмам, многие из которых усваиваются сразу всеми говорящими и входят в общий словарь как вполне нейтральные по значению единицы. Третьи считают достаточным критерием недавнее возникновение слова и относят к неологизмам лишь обозначения новых реалий или понятий.

Понятие неологизма исторично и относительно, поэтому ему нужны конкретизаторы. Первый и ос новной конкретизатор – конкретизатор по признаку «время». К неологизмам должны относиться слова, ко торые существуют в определенный период языка и не существовали в предшествующий период. Поэтому воз можно выявление и исследование неологизмов любого временного периода: ХIХ в., ХХ в., 30-х гг. ХХ в., 70–90-х гг. ХХ в. и т.д.

Второй конкретизатор – конкретизатор по параметру «языковое пространство», то есть по сферам и жанрам употребления языка. При этом могут использоваться следующие показатели новизны слова:

а) новое для многих (всех, некоторых) языков;

б) для данного национального языка;

в) для литературного языка;

г) для конкретного подъязыка (определенной терминосистемы, жаргона, диалекта и т.п.);

д) для язы ка или речи.



Pages:     | 1 |   ...   | 19 | 20 || 22 | 23 |   ...   | 25 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.