WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 ||

Исследованный материал позволил выделить вид мотивации плотности текста – мотивации, которая определяется позициями совпавших характеристик в «дереве» смысла и в «дереве» значения. Вид мотивации важен при определении того, какие именно характеристики нашли отображение в термине – родовые или видовые.

В п. 2.5 «Измерение плотности научного текста», ориентируясь на познавательные этапы механизма формирования научного знания в тексте, мы дифференцируем научный текст в соответствии со степенью плотности на рыхлый, плотный и конденсированно плотный.

Рыхлый текст соотносится с неясностью, неопределенностью, неструктурированностью научного знания, включающего в себя компоненты «излишества»: уточняющие лексические единицы, разного рода повторы, дополнительные аргументы. Однако именно рыхлый текст – это самый сложный текст, в котором лексические единицы, с одной стороны, могут нести как полезную информацию (релевантную), так и избыточную (нерелевантную). Данный вид текста отражает помехоустойчивость знания, что подтверждает матрица смежности значений лексических единиц.

Плотный текст соотносится с развертыванием научного знания, его расширением и углублением в сущность исследуемого явления. В результате уплотнения качественно изменяется старое, «рыхлое» знание, преобразуясь в более совершенное, точное, плотное (или конденсированно плотное). Конденсированная плотность содержания научного текста – это свойство основного знания, ради которого создается весь текст. Здесь знание сформулировано и не требует верификации (проверки).

При анализе плотности текста зафиксированы стереотипные связи как в системе лексических единиц, выступающих в качестве сегментов-фиксаторов, так и в системе смежных семантических отношений научных понятий, выступающих в качестве семантических блоков, состоящих из основного, исходных и уточняющих понятий. Эти стереотипные связи позволяют выразить количественное значение коэффициента рыхлости, плотности и конденсированной плотности текста. Коэффициент (рыхлости, плотности…) научного текста – это не единственный критерий содержания научного текста, но это тот показатель, который регулирует соотношение разного рода информации для создания гармонично плотного текста.

Все приведенные в данной главе факты имеют целью очертить ту перспективу (вполне практического характера), в рамках которой может быть поставлен эксперимент по извлечению смыслового содержания из научного текста.

В третьей главе «Комплексный анализ плотности научного текста» наряду с проблемой уплотнения решается важный вопрос о понимании содержания научного текста. В связи с этим рассматриваются необходимые предпосылки и условия, обеспечивающие понимание научного текста, в частности, скрытые логические процессы (импликация, умозаключение, дедукция, инференция и др.), которые помогают извлекать представленную эксплицитно информацию, устанавливать поверхностные и глубинные смыслы. Кроме того, в п. 3.3 предлагается алгоритм уплотнения содержания научного текста (на примере технического). Алгоритм обеспечивает экономию семантических средств при составлении «смыслового образа» текста.

Алгоритмический процесс исследования сводится к следующим операциям:

  • деление текста на смысловые фрагменты;
  • составление поисковой аннотации, в которой указываются главные темы;
  • определение типологической характеристики текста (теоретический, методический, постановочный и т.п.) алгоритмическим путем;
  • формулировка фиксирующих фраз, раскрывающих тему текста и составляющих определенную типовую структуру;
  • определение типа фиксирующих фраз алгоритмическим путем;
  • классификация лексических единиц в тексте на основные, исходные и уточняющие термины и научные понятия;
  • оформление поискового образа текста на специальном формате, предусматривающем отражение текстуальных отношений и категориальной принадлежности к запросу исходного текста.

Предложенный алгоритм позволяет дифференцированно (избирательно) подойти к содержанию исходного текста. Особенность данного метода заключается в том, что исходный текст можно не только «свернуть», но также и развернуть, создав потенциально новый текст, соответствующий тому или иному запросу читателя (потребителя), ориентированного на тот же алгоритм. Таким образом, в индексном описании можно раскрыть структуру текста в общем виде, что может иметь значение при поиске структурно-подобных текстов данной тематической области, а классификация научных понятий и терминов поможет глубже и точнее отразить содержательный аспект исходного текста.

В п. 3.4 «Итоги комплексного анализа типологии учебных текстов с учетом уплотнения содержания и его понимания» представлен анализ факторов 24 учебных текста 6 вариативных учебников с целью выявления характеристик (параметров) текста, влияющих на его уплотнение и понимание. Анализ 12 параметров (количество терминов и понятий в тексте, объем текста, количество смысловых тем и смысловых повторов, прием изложения фактов и примеров, взаимосвязь вводимых в текст научных терминов с дополнительным текстом, способы уплотнения и др.) показал, что они варьируют и взаимодействуют между собой в разной степени как в пределах одного текста, так и типологически.

Корреляционная матрица исходных показателей параметров учебных текстов позволила нам выявить внутрифакторные связи, которые особенно активно влияют на уплотнение и понимание учебного текста. Например, количество понятий и терминов тесно связано с объемом текста, количеством смысловых тем и смысловых повторов, а также с количеством приемов изложения фактов и иллюстративного материала в тексте. В меньшей степени количество понятий и терминов связано со сложностью логической структуры и способами уплотнения текста.

Иными словами, тексты, которые имеют большое количество понятий и терминов, обладают высоким показателем смысловых тем и смысловых повторов, в них более полно изложены факты и шире представлены иллюстрации (примеры). Однако большое количество понятий и терминов осложняет логическую структуру текста и снижает показатель способов уплотнения, что, вероятно, объясняется изначально лексически плотной терминосистемой.

В заключении диссертации сформулированы общие выводы.

Анализ научного текста в плане уплотнения его содержания позволил установить, что особую роль в формировании специфики научного текста, и в первую очередь такой его категории, как информативность, играют используемые в нем единицы номинации. Для вербализации научного знания в значительной мере используется терминологическая лексика, представленная различными видами семантических «блоков». Способность терминов сочетать в себе терминологическое и общеязыковое значение указывает на то, что они могут представлять научное знание через разные «форматы» знания, в частности, основного, исходного и уточняющего. В этом процессе не менее важную роль играют и общеупотребительные лексические единицы: оказываясь связанными через элементы своего значения со значениями терминов в пространстве научного текста, такие единицы нередко «терминируются», формируя систему научного знания в тексте.

Особое место в тексте занимают такие единицы передачи научного знания, как дефиниции, лексическое и смысловое наполнение которых решает проблему расширения и сжатия содержания терминов. Определение оценки точности и полноты мотивированности терминированных единиц может служить критерием отбора лексики в тексте.

Здесь учитывается не только функциональная нагрузка совпавших семантических элементов и их позиция в структуре значения и смысла, но и их лексико-семантические категории, степень терминологичности или специфичности, системный вес в лексико-семантической структуре, что, несомненно, является отражением плотности научного текста. При этом важно подчеркнуть, что учитывается также совместимость / несовместимость несовпавших семантических элементов, что позволяет, в частности, различать точные и ложно ориентированные термины в тексте.

Извлечение информации как из отдельных дефиниций научных понятий, так и из научного текста в целом и составляет основу понимания плотности научного текста.

Особую роль в понимании плотности научного текста играет уровень категоризации научного знания, поскольку именно он позволяет выявить, какими концептами оперирует текст и на каком уровне абстракции эти концепты могут быть представлены в структуре плотности текста (рыхлого – плотного – конденсированно плотного). Так, рыхлый текст «фильтрует» и подтверждает истинность знания, позволяет свести все сведения об изучаемом предмете в некоторое единство и таким образом получить искомое определение нового знания. Плотный научный текст – это не просто открытое, наблюдаемое свойство текста, а результат фиксации скрытого процесса формирования научного знания. Старое «рыхлое» знание в результате уплотнения качественно изменяется, преобразуясь в более точное, совершенное, конденсированное. Конденсированно плотное содержание научного текста – это основное знание, ради которого создается весь текст.

Плотность присуща текстам всех научных жанров, с различиями в степени ее проявления. Степень плотности содержания научного текста определяется уровнем информативности текста, которая соотносится с релевантной и нерелевантной информацией. Следует признать, что коэффициент плотности содержания научного текста не является абсолютным показателем, но он свидетельствует об оценке гармоничности текста.

Глобальное понимание научного текста осуществляется на основе «локального», т.е. понимания его частей и привлечения как можно большего количества информации, причем важно, чтобы плотный научный текст был организован особым образом: с учетом типа текста, ведущих в смысловом отношении фраз, отражающих смысловые акценты в научном знании, объединения основных, исходных и уточняющих понятий и т.п.

При этом важную роль в уплотнении и понимании содержания текста играют как этапы действия механизма уплотнения научного знания в тексте, так и формы результата уплотнения (замещения, обобщения, умозаключения и др.), выводные логические процессы (инференция, дедукция, импликация), которые не только позволяют восстановить имплицитно представленную информацию и выявить неявные смыслы, но также связать отдельные единицы и части научного текста, выстроить («вытянуть») стоящие за лексическими единицами и ее структурами когнитивные и концептуальные образования и т.д.

Приведенные 12 факторов (параметров) уплотнения и понимания учебного текста показали, что они варьируют и взаимодействуют между собой в разной степени. Корреляционная матрица исходных показателей параметров учебных текстов демонстрирует, что самые тесные внутрифакторные связи, особенно сильно влияющие на уплотнение и понимание учебного текста, характеризуют количество слов и понятий в тексте, т.е. объем текста – количество смысловых тем – количество смысловых повторов – приемы изложения фактов и примеров; способы уплотнения содержания – стиль изложения.

Таким образом, полученные результаты изучения вопросов о развертывании текста и свертывании научного знания в тексте, о свойствах и требованиях к семантическому анализу плотности текста, точные расчеты по использованию лексических единиц при уплотнении текста, определение комплекса параметров научного текста, влияющих на его уплотнение и понимание, и многих других вопросов, как нам представляется, будут способствовать расширению возможностей интерпретации научного текста.

Апробация результатов в исследовании осуществлялась посредством 10 публикаций, а также выступлений на международных, всероссийских и региональных научно-практических конференциях, проходивших в Санкт-Петербурге, Минске, Перми. Материал исследования использовался в Пермском государственном университете на лекциях и практических занятиях по методике преподавания русского языка по темам: «Структура современного образования. Вариативные школьные программы», «Школьные учебники, их структура», «Приемы работы с учебником русского языка», а также в курсе преподавания «Русский язык и культура речи» при изучении темы «Функциональные стили русского литературного языка». Основные положения и выводы диссертационной работы обсуждались на заседаниях кафедры русского языка и стилистики филологического факультета ПермГУ.

Содержание исследования нашло отражение в следующих публикациях:

1) Лексические средства выражения плотности содержания (в русских научных текстах XVIII века) // Стереотипность и творчество в тексте. Межвуз. сб. научн. трудов. Отв. ред. М.П. Котюрова. Пермь, 2003. Вып. 6. С. 140-153.

2) Механизм уплотнения содержания научного текста // Филологические заметки: межвуз. сб. науч. тр. Вып. 2: В 2 ч. / Отв. ред. М.П. Котюрова. Пермь, 2003. Ч. 1. С.151-175.

3) Механизм уплотнения содержания научного текста // Слово. Словарь. Словесность: Материалы научной конференции, посвященной 80-летию проф. С.Г. Ильенко / Отв. ред. В.Д. Черняк. Санкт-Петербург, 2004. С. 125-129.

4) К вопросу о плотности научного текста // Языковые категории: границы и свойства. Материалы докладов международной научной конференции. Ч. 2. Минск, 2004. С. 130-133.

5) Один из возможных путей изучения плотности научного текста // Стереотипность и творчество в тексте. Межвуз. сб. научн. трудов. Отв. ред. М.П. Котюрова. Пермь, 2004. Вып. 7. С. 185-204.

6) Плотность текста в разных жанрах учебной литературы // Учебный процесс в современной высшей школе: содержательные, организационные и научно-методические проблемы: Материалы международной научно-методической конференции. (Пермь. Перм. ун-т, 19 – 21 мая 2004 г.) / Перм. ун-т. Пермь, 2004. С. 271-274.

7) О возможности измерения плотности научного текста // Стереотипность и творчество в тексте. Межвуз. сб. научн. трудов. Отв. ред. М.П. Котюрова. Пермь, 2005. Вып. 8. С. 228-237.

8) Синтаксический подход к уплотнению содержания научного текста // Проблемы функционирования языка в разных сферах речевой коммуникации: Материалы Междунар. науч. конф. (Пермь, 5 – 7 октября 2005) / Отв. ред. М.П. Котюрова. Пермь, 2005. С. 61-70.

9) Плотность научного текста и подходы к ее изучению // Stylistyka XIV, POLISH AKADEMY OF SCIENCES, 2005. (Соавт.: Котюрова М.П.). С. 295-317.

Тезисы:

Основные подходы к уплотнению содержания в научном тексте // Проблемы филологии и преподавания филологических дисциплин: Материалы отчетных конференций преподавателей, аспирантов, молодых ученых и студентов (апрель 2005 г.). Пермь, 2005. С. 32-36.

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 ||






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»