ВЕСЕЛОВСКАЯ Т. С. ОСОБЕННОСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ УЧЕБНЫХ ТЕКСТОВ // Учёные записки Петрозаводского государственного университета. 2022. Том 44, № 1, С. 56–62. URL: https://uchzap.petrsu.ru//journal/article.php?id=718. DOI: 10.15393/uchz.art.2022.718


Международная конференция "Актуальные проблемы преподавания РКИ"

ОСОБЕННОСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ УЧЕБНЫХ ТЕКСТОВ

ВЕСЕЛОВСКАЯ
ТАТЬЯНА СЕРГЕЕВНА		Государственный институт русского языка им. А. С. Пуш- кина
Ключевые слова:
цифровой текст
цифровое чтение
учебный текст
мультимодальный анализ
мультимодальность		 Аннотация: Статья посвящена описанию особенностей цифрового учебного текста, которые влияют на подход при его анализе в аспекте мультимодальности. В настоящее время цифровые тек- сты активно используются в образовательном контексте. Они имеют ряд отличительных особен- ностей на уровне структуры и содержания, что влияет на их понимание и запоминание учащимися. Это делает феномен цифрового текста актуальным объектом изучения в лингвистическом аспекте. Новизна исследования заключается в разработке теоретического подхода к анализу цифровых учебных текстов. Цель статьи – описать ключевые характеристики и особенности подходов к ис- следованию цифрового текста как сложного семиотического объекта. Для достижения цели были применены теоретические и практические методы исследования. Были проанализированы и обоб- щены работы, посвященные лингвистическим и дискурсивным особенностям цифрового текста, что позволило выделить существенные параметры для анализа. Также были собраны качественные данные с помощью опроса среди преподавателей-практиков, применяющих цифровые учебные тек- сты. Проведенное исследование показало, что мультимодальный анализ текста является наиболее перспективным направлением при изучении цифровых учебных текстов, так как дает возможность анализировать не только отдельные модальности, но и их единство, учитывая множественные и раз- ноуровневые связи между ними. Для будущих исследований такой подход позволяет конструировать высокоточный стимульный материал для сбора эмпирических данных



Просмотров: 546; Скачиваний: 4;