ФОРМИРОВАНИЕ ДИДАКТИЧЕСКОЙ БАЗЫ ДЛЯ ПРЕПОДАВАНИЯ ЯЗЫКА ДЛЯ СПЕЦИАЛЬНЫХ ЦЕЛЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРИЁМОВ КОМПЬЮТЕРНОЙ ЛИНГВИСТИКИ
Формирование профессиональной языковой компетенции предполагает решение преподавателем русского языка как иностранного (РКИ) двух достаточно трудоемких задач: освоение соответствующей предметной области на уровне, позволяющем обучать профессиональному общению в этой сфере, и освоение особенностей соответствующего языка для специальных целей (ЯСЦ). В работах, рассматривающих методику преподавания ЯСЦ[1, с. 100; 2, с. 9], обычно не учитывается трудоемкость решения этих задач при разработке соответствующего учебного курса, либо прямо говорится о необходимости наличия обширной методической базы [3, с. 65] или о необходимости выполнения работы по подготовке такой базы широким коллективом специалистов [4, с. 150]. Иными словами, в распоряжении преподавателя РКИ должны находиться как пропедевтические материалы, посвященные конкретной предметной области, так и такие дидактические материалы (лексические минимумы и адаптированные учебные тексты), опирающиеся на результаты исследований конкретного ЯСЦ, причем не только его терминосистем, но и особенностей употребления общеупотребительных языковых единиц и стилистических средств. При этом как пропедевтические, так и дидактические материалы должны соответствовать методическим принципам преподавания РКИ – функциональности, коммуникативности и системности [4, с. 148].
Опыт разработки курсов по обучению иностранных учащихся конкретным ЯСЦ свидетельствует о неизбежной, а подчас и значительной нехватке подобных материалов, вследствие чего была предпринята попытка выработки такой методики отбора языкового материала, которая опиралась бы на чисто лингвистические методы, как индуктивные, так и дедуктивные, и не зависела бы от степени изученности конкретного ЯСЦ. Можно выделить следующие этапы подобной работы.
a) Определение ядра, во-первых, терминосистемы ЯСЦ и, во-вторых, типовых средств языкового выражения в текстах ЯСЦ количественными методами с использованием аппарата компьютерной лингвистики.
b) Моделирование в лингводидактических целях фрагментов терминосистемы ЯСЦ с реконструкцией их системных связей с использованием лингвистических методов: выполнение лингвистического эксперимента и корпусные исследования.
c) Использование корпусных ресурсов для формирования учебных адаптированных текстов.
Данная работа посвящена, во-первых, обоснованию рациональности применения квантитативных и корпусных методов в качестве замены предварительному изучению и предметной области, и особенностей функционирования конкретного ЯСЦ, и, во-вторых, описанию методики реконструкции фрагмента ЯСЦ в лингводидактических целях с помощью корпусных ресурсов. Что касается использования корпусных ресурсов для формирования учебных адаптированных текстов, то конкретные приемы рассматриваются в целом ряде работ [5, с. 53; 6, с. 75, 7; с. 443].
Представление о наиболее частотных единицах корпуса текстов как о формальной модели этих текстов достаточно давно используется для решения ряда как теоретических, так и прикладных задач. В некоторых работах [1, с. 101; 4, с. 149] по подбору лингводидактического материала 
напрямую связывается с созданием подобных частотных списков. В этой связи хотелось бы отметить, что качество доступных для общего пользования ресурсов для формирования частотных списков преимущественно не позволяет задать отбор только номинативных единиц без специальной настройки, которая достаточно часто требует определенных навыков программирования. Это рассматривается как недостаток, однако включение в состав извлекаемых из текстов наиболее частотных n-грамм не только номинативных компонентов позволяет выявить в том числе и синтаксические единицы, которые могут дать представление о наиболее употребительных в данном ЯСЦ синтаксических конструкций.
В настоящее время существует достаточно много ресурсов, позволяющих провести квантитативный анализ текстов: это и специальные десктопные приложения, ориентированные на построение частотных списков, и онлайн-сервисы статистического анализа текстов, и системы автореферирования, лемматизаторы/токенизаторы, и пакеты для преобразования текстовых данных и компьютерного анализа языковых данных, а также функции в системах машинного перевода и специализированного переводческого программного обеспечения.
При подборе языкового материала выдвигается требование о включении различных текстов для обеспечения широты охвата и репрезентативности. Представляется, что неспециалисту в предметной области достаточно сложно осуществить сбор подобных текстов – как технически, так и в силу незнания структуры предметной области. При этом на современном этапе развития технологий для большинства областей знания можно выявить некоторые тексты, концентрированно излагающие основы соответствующей предметной области – обычно в прикладном аспекте. Для всех трех из моделировавшихся нами ЯСЦ (медицина, энергетика и кораблестроение) нами были без труда установлены подобные обширные (от пятисот печатных страниц до двух тысяч) документы: так называемый «МКБ-10»– Краткий вариант, основанный на Международной статистической классификации болезней и проблем, связанных со здоровьем, 10-го пересмотра, принятой 43-ей Всемирной Ассамблеей Здравоохранения, «Правила устройства электроустановок» (издания 6е и 7-е, 2017 г.)и «Правила классификации и постройки морских судов» Российского морского регистра судоходства, 2003 г.
Фундаментальный характер этих изданий обусловливает наличие в сети Интернет их электронных копий, причем в машиночитаемом виде. Подобные тексты могут рассматриваться и исключительно как источник выявления ядра терминосистем соответствующих предметных областей, и как источник языковых фактов, касающихся дистрибутивного и стилистического аспекта соответствующих ЯСЦ.
Соответствующие тексты мы рассматривали как «свернутые» модели ЯСЦ. Частотные списки nграмм рассматривались как, во-первых, информационные модели этих текстов и, во-вторых, как модели, вернее, как срезы терминосистем соответствующих ЯСЦ и особенностей функционирования в них языковых единиц других уровней.
Результаты извлечения наиболее частотных n-грамм из МКБ-10 приведены в таблице ниже.
Таблица 1 Фрагмент списка наиболее частотных n-грамм
Подобные списки могут рассматриваться как модель не только терминосистемы ЯСЦ, но и как модель понятийного ядра соответствующей предметной области, а наиболее частотные единицы – как основные объекты лингводидактики.
Далее, осознавая условный характер подобных моделей ЯСЦ выполнялась реконструкция фрагментов терминосистемы ЯСЦ как отражения фрагмента знаний о предметной области путем построения условной сети, главным узлом которой является соответствующая частотная единица (возьмем для примера единицу верхние дыхательные пути).В этом моделировании используются как индуктивный, так и дедуктивный подход – устанавливаются иерархические связи между понятиями соответствующей предметной области, по доступным источникам ведется поиск гипонимов, гиперонимов, меронимов и холонимов. Представляется, что простой покомпонентный анализ единиц обладает значительной дидактической силой. Он основывается исключительно на фоновых знаниях преподавателя и доступных справочных ресурсах.
Помимо обращения к доступным справочным источникам, позволяющим выявить содержание понятий, обозначаемых отобранными из списка единицами, над такими единицами выполнялся простой лингвистический эксперимент, заключающийся в последовательной замене каждого из компонентов единицы с целью, во-первых, уточнения границ и содержания соответствующей тематической группы, во-вторых, выявления ограничений, накладываемых на сочетаемость определенных единиц (в лингводидактических целях), и, в третьих, выявления сколь угодно далеких в понятийном плане тематических групп, которые, в силу общности одного из компонентов, в то же самое время могут способствовать усвоению как приметной области, так и ЯСЦ за счет установления максимального количества мотивированных связей между соответствующими единицами.
Для реализации этого эксперимента в рамках моделирования фрагмента ЯСЦ мы активно обращались не только к соответствующим справочниками или поисковым сервисам, но и к корпусным ресурсам, в своих запросах заменяя один из компонентов его грамматическими или семантическими атрибутами.
В результате получилась сеть, которую условно можно представить следующим образом.
Рисунок 1. Пример сети, построенной по результатам замены отдельных компонентов номинативной единицы
Подобные лингвистические эксперименты с использованием корпусных ресурсов, во-первых, дают возможность сформировать дидактический материал в виде лексических минимумов, наглядных схем и требующих адаптации учебных текстов при фиксации соответствующих контекстов при обращении к корпусным ресурсам. Достоинство подобного подхода мы видим и в том, что знакомство преподавателя с предметной областью осуществляется попутно – в процессе сбора и формирования дидактического материала. При этом не требуется ни обращение к специальным ресурсам для определения понятийной структуры предметной области и ее редукции для лингводидактических целей (что является достаточно трудоемкой задачей), ни наличие специализированных описаний особенностей функционирования языковых единиц в ЯСЦ – подобные особенности становятся очевидными при применении типовых операций анализа языковых единиц.