SCI Библиотека

В статье рассматриваются некоторые исконные слова ахтынского диалекта с точки зрения их эквивалентности или лакунарности в отношении лексем лезгинского литературного языка. Приводятся их семантические эквиваленты на литературном языке, как правило, представленные в виде описательных конструкций или заимствованных слов. Сравнительно-сопоставительный анализ лексических единиц диалектной и литературной форм языка (с привлечением в ряде случаев материалов других языков лезгинской группы) указывает на архаичность и исконность диалектных форм, их принадлежность к правосточнолезгинскому (или более древнему) и собственно ахтынскому хронологическим уровням; утрату или изначальную лакунарность рассматриваемых исконных форм в литературном языке.

Данная статья посвящена исследованию эвфемистических дисфемизмов и их связи с обсценной лексикой в молодежной английской устной речи ХХI века. Изучаются понятия «дисфемизм» и «эвфемистический дисфемизм», особенности их употребления в устной речи, связь с ненормативной лексикой. На основании собственного опыта и исследований приводятся и контекстуально анализируются некоторые слова и выражения английского языка, относящиеся к эвфемистическим дисфемизмам.

Исследование освещает языковые контакты табасаранского и тюркского (азербайджанского) языков, приведшие к многочисленным лексическим заимствованиям, следы влияния которых четко обнаруживаются на фонетическом, лексическом и морфологическом уровнях структуры табасаранского языка.

Актуальность обусловлена интересом исследователей к проблематике работы творческого мышления, а также способам ее изучения по вербализированным результатам деятельности конкретных авторов. В статье на примере научного творчества М. В. Панова рассматривается пригодность терминов и их дефиниций для извлечения информации о когнитивных стилях и типах мышления. В ходе исследования были использованы методы контент-анализа и сопоставительного анализа. Материалом исследования послужили научные работы М. В. Панова. Были сделаны выводы о проявлении у исследованного автора когнитивных стилей: гибкий познавательный контроль, когнитивная сложность, узкий диапазон эквивалентности, заострение и поленезависимость мышления. Помимо этого, мышление М. В. Панова сочетало свойства научного и художественного, а при терминотворчестве применялась речемыслительная операция «детализация».

В статье представлены результаты научно-практического исследования, целью которого являлось определение степени влияния темпа речи на различение слушателем типа речи говорящего по признаку продуктивности/репродуктивности. Данная тема особенно актуальна в связи с развитием современных технологий восприятия человеческой речи и порождения искусственной речи. Мы находимся в той точке развития этих технологий, когда порожденная машиной речь все еще без труда распознается слушателем как искусственная, хотя сходство с продуктивной речью человека остается велико. Это позволяет нам выдвинуть гипотезу о том, что существуют параметры речи, позволяющие слушателю воспринять её как продуктивную, репродуктивную или искусственную. В данной статье мы приводим результаты первой части исследования, затронувшей поиск дифференцирующих параметров для продуктивной и репродуктивной речи. Исследование проводилось на материалах аудиозаписей продуктивной и репродуктивной речи двух говорящих мужского пола с разными поведенческими особенностями, в том числе выраженными в речи. Установлена зависимость признака продуктивности речи от темпа речи. Выявлена сопутствующая зависимость темпа речи от эмоционального состояния и интенции говорящего. Приведено описание полученных результатов при определении различий между темпом и скоростью речи говорящего.

Актуальность данного исследования обусловлена тем, что изучение языков в сопоставительном аспекте способствует выявлению общих и специфичных черт языкового материала, описанию национальной картины мира, когнитивного мышления, лингвокультурных особенностей носителей языка, взаимодействию и взаимообогащению языков, решению лингвистических и лингводидактических задач, что входит в современную систему лингвистических исследований. Категория рода, являясь одной из наиболее сложных и универсальных грамматических характеристик, представляет собой предмет пристального внимания лингвистов. Важность её изучения обусловлена необходимостью более глубокого и всестороннего анализа грамматического и лексико-семантического потенциала этой категории в языках с различной структурой. В современной лингвистике исследования в этой области фокусируются на когнитивных, гендерных и функциональных аспектах категории рода. Данное исследование ставит своей целью рассмотреть категорию рода с точки зрения её грамматической и лексико-семантической реализации в разноструктурных английском, татарском и русском языках. В статье дается специфика репрезентации категории рода лексическими и грамматическими средствами языков, анализируются морфологические, семантические способы отношения существительных к грамматическому роду. В работе проведен сопоставительный анализ, определены общие и специфические черты указанной категории на основе исследуемых языков. Результаты проведенного анализа могут быть использованы в дальнейших лингвистических изысканиях, а также при обучении иностранному языку с опорой на родной и/или ранее изученный иностранный язык.

Статья посвящена исследованию возможностей искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации рутинных задач педагогов с целью повышения качества и эффективности учебного процесса. Рассмотрены ключевые направления применения ИИ, такие как автоматизация проверки заданий, адаптивное обучение, персонализированная обратная связь и администрирование. Особое внимание уделено практическим примерам внедрения ИИ-технологий в образовательные учреждения. Результаты исследования демонстрируют, что использование ИИ позволяет оптимизировать рабочую нагрузку педагогов, улучшить взаимодействие с учащимися и повысить общую результативность образовательного процесса.

В статье рассматривается проблема резкого роста нагрузки на образовательные платформы в пиковые периоды активности во время экзаменов и начала учебного года, что приводит к перебоям в работе сервисов. В ходе исследования проведен анализ основных причин деградации производительности и предложены механизмы поддержания стабильной работы системы: резервирование ресурсов, автоматическое масштабирование в облаке, трехуровневое кэширование и оптимизация стратегий хранения и обработки данных. Особое внимание уделено возможностям внедрения описанных механизмов в архитектуру существующих систем. Реализация предложенного решения позволит устранить проблемные места и увеличит надежность и производительность образовательной платформы, при этом экономично затрачивая ресурсы.

В статье рассматриваются современные подходы к организации дистанционного управления и мониторинга в лаборатории 3D-моделирования и печати на базе локальной сети. Особое внимание уделяется вопросам автоматизации процесса, удаленного контроля параметров печати и диагностики оборудования. Анализируются существующие решения и перспективы их применения в образовательных учреждениях. Результаты данной работы могут повысить эффективность 3D-печати и лаборатории в целом и расширить возможности взаимодействия между участниками образовательного процесса.

В статье рассматривается концепция подключаемой рекомендательной системы заданий, предназначенной для персонализации образовательного процесса. В условиях цифровой трансформации образования традиционные образовательные платформы и системы управления обучением (LMS) часто не предоставляют достаточно гибких инструментов для адаптации контента под индивидуальные потребности студентов. В ответ на эту проблему предлагается создание рекомендательной системы, которая интегрируется с внешними образовательными модулями, такими как тренажеры, и использует цифровой профиль студента для анализа его образовательных потребностей. Цифровой профиль включает академические данные, поведенческие паттерны и психолого-физиологические показатели, что позволяет системе более точно прогнозировать потребности учащегося и предлагать соответствующие задания. Также рассматриваются методы кластеризации, используемые для группировки студентов с похожими характеристиками, и проблемы, связанные с «холодным стартом» системы. Описанная архитектура системы, основанная на модульности и масштабируемости, позволяет гибко интегрировать различные образовательные сервисы и обеспечивать персонализированное взаимодействие с учащимися. Разработанная система обещает значительно повысить эффективность учебного процесса, улучшая подход к обучению каждого студента.