Ниу вшэ – Нижний Новгород Аннотации дисциплин магистерской программы

Вид материала

Документы

Содержание 4. Дополнительная литература 6. Вопросы к зачету Цели и задачи курса 1.Пояснительная записка Задачи курса Содержание курса Elt: teacher development bibliography pedagogy, applied linguistics, management and teachers’reference 1.Пояснительная записка Задачи курса Содержание курса Пояснительная записка Содержание курса 2. Основные задачи курса Аннотация курса «Методы и алгоритмы распознавания речи»

Подобный материал:

• В выстраивании партнерских отношений с органами местного самоуправления и сотрудничества, 240.18kb.
• Черных Ксения Викторовна доцент кафедры Гражданского права и гражданского процесса, 882.32kb.
• Темы диссертаций "Социальная политика в условиях перехода к рыночной экономике", 1994,Ленинградский, 90.57kb.
• Порядок подачи документов для поступления на магистерские программы ниу вшэ для учителей, 33.07kb.
• Конкурс школьных сочинений «Нижегородский Кремль», 43.59kb.
• Нижний Новгород Удачно завершился конкурс, 547.59kb.
• Исаков Владимир Борисович, доктор юридических наук, профессор. М., Ниу вшэ. 2011. 349, 5519.78kb.
• Учебное наглядное пособие для студентов экономического факультета Нижний Новгород, 356.34kb.
• 603076, г. Нижний Новгород, 603005 г. Нижний Новгород, 257.73kb.
• Программа тура: 1 день 17. 32 Отправление в Нижний Новгород, 124.35kb.

4. Дополнительная литература:

1. Алексеев М.П. Пушкин. Сравнительно-исторические исследования. – Л., 1972.
   
2. Дюришин Д. Теория сравнительного изучения литератур. – М., 1979.
   
3. Жирмунский В.М. Сравнительное литературоведение. – Л., 1979.
   
4. Жирмунский В.М. Байрон и Пушкин. Пушкин и западные литературы. – Л., 1982.
   
5. Ильин И.П. Постструктурализм. Деконструктивизм. Постмодернизм. – М., 1996.
   
6. Конрад Н. И. Об эпохе Возрождения; К вопросу о литературных связях; О литературном «посреднике»; О некоторых вопросах истории мировой литературы // Конрад Н. И. Запад и Восток: Статьи / Изд. 2 - е. – М., 1972. С. 208 – 244, 315 – 343, 415 – 431.
   
7. Лихачев Д. С. Развитие русской литературы X - XVII веков: Эпохи и стили. – Л., 1973. Введение. С. 3 – 13; Гл. 5. Барокко в русской литературе XVII в. С.165 – 214.
   
8. Михальская Н.П. Образ России в английской художественной литературе IX-XIX веков. – М.,2003.
   

12. Топер П.М. Перевод в системе сравнительного литературоведения. – М., 2001.
    
13. Топоров В.Н. Петербург и “Петербургский текст русской литературы” // Топоров В. Н. Миф. Ритуал. Символ. Образ. Исследования в области мифопоэтического. – М., 1995.
    
14. Тростников М. Перевод и интертекст с точки зрения поэтологии // Семиотика. Антология. – М., 2001. – С. 563 – 580.
    
15. Тынянов Ю. Н. Поэтика; История литературы; Кино. – М., 1977. (Статьи: Тютчев и Гейне. С. 29 – 37; Литературный факт. О литературной эволюции. С. 255 – 281).
    
16. Шайтанов Игорь. Компаративистика и /или поэтика. – М., 2010.
    
17. Шнитке А.Г. Полистилистические тенденции в современной музыке // Беседы с Альфредом Шнитке. М., 1994.
    
18. Успенский Б.А. Поэтика композиции // Успенский Б.А. Семиотика искусства. – М., 1995.
    
19. Уэллек Р., Уоррен О. Теория литературы.– М., 1978. Разд.: Общее литературоведение. Сравнительное литературоведение. История национальных литератур. С. 65 – 73.
    
20. Современное зарубежное литературоведение (Страны Западной Европы и США). Концепции, школы, термины. – М., 1996.
    
21. ссылка скрыта
    
22. Яусс Х.Р. К проблеме диалогического понимания// Вопросы философии – 1994 - № 12. – С. 97-106.
    
23. Avantgarde. Metzler Lexikon – Stuttgart-Weimar, 2009.
    
24. Genette Gérard. Palimpsestes. La littérature au second degré. – P., 1982.
    
25. Literarische Symbole. Metzler Lexikon – Stuttgart-Weimar, 2008.
    
26. Literatur- und Kulturtheorie / Hrsg. v. Ansgar Nünning. 2., überarbeitete und erweiterte Auflage. Stuttgart – Weimar, 2001.
    
27. Bassnett Susan. Comparative Literature: A Critical Introduction. Oxford, UK; Cambridge, MA: Blackwell, 1993.
    

5. Периодические издания по компаративистике

Arcadia: Zeitschrift fur Vergleichende Literaturwissenschaft. Berlin; New York: de Gruyter, 1966-.
Canadian Review of Comparative Literature/Revue Canadienne de

Litterature Comparee. Toronto: Pub. by the Univ. of Toronto Press for the

Canadian Comparative Literature Assoc., 1974-.
Comparative Criticism. Cambridge; New York: Cambridge Univ. Press, 1979-.
Comparative Literature. Eugene, OR: Univ. of Oregon, 1949-.
Comparative Literature Studies. Urbana: Univ. of Illinois Press, 1963-.
Revue de Litterature Comparee. Paris: Edouard Champion, 1921-.


6. Вопросы к зачету

1. Компаративистика в глобализованном нестабильном мире.
   
2. История науки, актуальность компаративистики, категориальный аппарат.
   
3. Традиция сопоставительных исследований в отечественной филологии.
   
4. Основные концепции современной западной компаративистике;
   
5. Концепция «интертекстуальности». Интертекст.
   
6. Интермедиальная компаративистика. Литература и кино. Адаптация литературного текста.
   
7. Проблемы компаративистики в социально-гуманитарных науках и естественнонаучном знании.
   
8. Взаимосвязи образования, искусства и фундаментальных исследований.
   
9. Герменевтика и компаративистика.
   
10. Общенаучный потенциал категорий «сравнение» и «сопоставление».
    
11. Диалектики глобального и локального в языках и литературах.
    
12. «Всемирная литература», «языки народов мира» как категории сравнительного литературоведения/языкознания.
    
13. «Транснациональная литература / культура» и «транснациональный язык».
    
14. Категории «свое» и «чужое» в культуре. Проблема «границы» в литературе и языке. История идей в свете компаративистики.
    
15. Проблема «текста» и «гипертекста» в компаративистике.
    
16. Проблема дискурса в компаративистике. Типы дискурса (официальный/неофициальный; политический, юридический, экономический, педагогический);
    
17. Основы имагологии. Прикладная имагология: сопоставление образов «своей» и «чужой» культуры.
    
18. Приемы манипулирования, искажения информации о «своей» и «чужой» культурах.
    
19. Проблема рецепции. «Пересоздание» и «воссоздание» как механизмы рецепции.
    
20. Аспекты рецепции в компаративистике.
    
21. Генетические и типологические связи в сравнительно-исторических исследованиях.
    
22. А.Н. Веселовский о «встречном течении».
    
23. Компаративистика и перевод. Компьютерные ресурсы переводческой деятельности.
    
24. Полистилистика А.Г. Шнитке. Коллаж как феномен различных видов искусств.
    
25. Цитата и цитирование. Проблема плагиата. Сопоставление текстов, фиксирующих бренды и торговые марки.
    
26. Компаративное терминоведение в области компьютерной лингвистики.
    
27. Компьютерные средствам поиска ключевых слов в текстах по компьютерной лингвистике. Сопоставлению корпусов электронных библиотек, архивов и баз данных.
    
28. Сопоставительная концептология как раздел компаративистики.
    
29. Константы и концепты.
    
30. Структура вербально выраженных концепты. Интерактивные способы фиксации актуального слоя концепта.
    

Дисциплина по выбору 2 (1 из 2)

Аннотация к курсу «Семантика текста»

Пояснительная записка

1. 
   Цели и задачи курса
   

В курсе рассматриваются теоретические и методологические проблемы семантики текста в свете современной интегральной парадигмы научного знания. Дается теория текста, его конститутивные признаки, определяющие принципы смыслопорождения. Рассматривается вопрос о типологии текстов.

2. Содержание курса
   

1. 
   Текст как объект рассмотрения разных направлений лингвистики.
   
2. Дифференциальные признаки текста и текстообразующие категории. Направленные зависимости текстообразующих категорий при порождении и восприятии текста.
   
3. Модели порождения текста.
   
4. Модели восприятия текста.
   
5. Текст и его смысл.
   
6. Идея диалогичности текста в отечественной и зарубежной филологии.
   
7. Гипертекст как структура открытого знания.
   
   1. Гипертекст в информационных технологиях.
      
   2. Гипертекст в постмодернистской парадигме.
      
8. Концепции описания сверхтекстов.
   

3. Литература
   

1. 
   Семантика языковых единиц и текста. М., 1979.
   
2. Николина Н.А. Филологический анализ текста. М., 2003.
   
3. Романова Т.В. Лингвистический анализ текста: Учебное пособие. Нижний Новгород, 2009.
   
4. Лошаков А.Г. Сверхтекст как словесно-концептуальный феномен: монография. Архангельск: Поморский гос. университет, 2007. – 344 с.
   
5. Chrismore A. Talking with readers: Metadiscourse as Rhetorical Act. New York: Per Lang. 1989.
   
6. Kallmeyer et al. Lekturekolleg zur Textlinguistik. Frankfurt am Main. 1974.
   

Дисциплина по выбору 3 (1 из 2)

Аннотация курса «Компьютерный поиск информации в интернет»

1.Пояснительная записка

Цель курса – познакомить магистров с современными проблемами поиска информации в интернет. Курс «Компьютерный поиск информации в интернет» входит в вариативную часть цикла специализированной подготовки магистерской программы «Компьютерная лингвистика».

Задачи курса: по итогам изучения курса слушатели должны

- понимать теоретическую базу построения алгоритмов поиска

- разбираться в алгоритмах поиска и выбора информации

- уметь применять теоретические знания для решения практических задач поиска информации


Содержание курса:

1. Различные эмпирические данные об устройстве ссылочного веб-графа и ему подобных структур: «мир тесен», степенной закон, предпочтительное присоединение и пр. Обзор существующих моделей случайного графа и веб-графа.

2. Сравнение существующих моделей случайного веб-графа.

3. Распределение степеней вершин и диаметр случайного веб-графа в модели Барабаши – Альберт (теорема Боллобаша – Риордана).

4. Случайные блуждания на графах и соответствующие модели.

5. Различные виды PageRanking.

6. Эпидимические процессы и перколяция.

7. Кластеризация графов.


Литература

1. R. Durrett, «Random graph dynamics», Cambridge, 2007.

2. L.-A. Barabasi, R. Albert, H. Jeong, «Scale-free characteristics of random networks: the topology of the world-wide web», Physica, A281 (2000), 69-77.

3. R. Albert, H. Jeong, L.-A. Barabasi, «Diameter of the world-wide web», Nature, 401 (1999), 130-131.

4. A. Broder et al., «Graph structure in the Web», Computer Networks, 33 (2000), 309-320.

5. J. Leskovec, J. Kleinberg, Ch. Faloutsos, «Graphs over Time: Densification Laws, Shrinking Diameters and Possible Explanations», Proc. of KDD'05, August 21-24, 2005, Chicago, Illinois, USA.

6. B. Bollobas, O. Riordan, J. Spencer, G. Tusnady, «The degree sequence of a scale-free random graph process», Random Structures Algorithms, 18 (2001), N3, 279-290.

7. B. Bollobas, O. Riordan, «Mathematical results on scale-free random graphs», Handbook of graphs and networks, 1 - 34, Wiley-VCH, Weinheim, 2003.

8. B. Bollobas, O. Riordan, «Robustness and vulnerability of scale-free random graphs», Internet Math., 1 (2003), N1, 1-35.

9. B. Bollobas, O. Riordan, «The diameter of a scale-free random graph», Combinatorica, 24 (2004), N1, 5-34.

10. R. Karp, C. Schindelhauer, S. Shenker, B. Vocking. Randomized Rumor Spreading. 41st IEEE Symposium on Foundations of Computer Science, 2000.

11. L. Lovasz. Random Walks on Graphs: A Survey. Combinatorics: Paul Erdos is Eighty (vol. 2), 1996, pp. 353-398.

12. S. Dill, R. Kumar, K. McCurley, S. Rajagopalan, D. Sivakumar, A. Tomkins. Self-similarity in the Web. 27th International Conference on Very Large Data Bases, 2001.

13. Gary Flake, K. Tsioutsiouliklis, R.E. Tarjan. ссылка скрыта. Internet Mathematics, 2002.

Аннотация курса «Язык профессиональных коммуникаций»

1. Пояснительная записка
   

Целью курса является повышение профессиональной языковой квалификации магистров, имеющих устойчивый продвинутый уровень владения иностранным языком в устной и письменной формах (Upper Intermediate English) и обучение навыкам профессионально-ориентированного общения (сферы прикладной математики, лингвистики, IT-технологий) на иностранном языке.

2. Основные задачи курса:
   

• совершенствование общего уровня владения иностранным языком;
  
• выработка практических навыков профессионально ориентированного (устного и письменного) перевода;
  
• повышение эффективности межкультурной коммуникации в профессиональной сфере;
  
• работа со специальной терминологией в профессиональной области.
  

3. Содержание курса:
   

Тема 1. Виды чтения текста: просмотровое чтение, чтение с извлечением специальной информации, чтение с полным пониманием прочитанного.

Тема 2. Терминологическая база профессионального общения. Профессиональная лексика прикладной математики и лингвистики. IT-терминология и ее использование. Фразеологизмы в технической литературе.

Тема 3. Словообразовательные ресурсы профессиональной коммуникации (частотные словообразовательные модели, аффиксы, словообразовательные гнезда).

Тема 4. Морфологическая база профессионального общения (номинация, атрибуция, акциональность и пр.). Знаменательные части речи, коннекторы, служебные слова.

Тема 5. Употребление глаголов в профессиональном тексте. Времена, залоги, наклонения.

Модальные глаголы. Инфинитив. Причастия, Герундий.

Тема 6. Стили профессионального общения. Формулы, принятые в научном, деловом стиле, в переписке и переговорах.

Тема 7. Фонетические ресурсы профессионального общения. Мелодика. Акцент. Паузация.

Литература

1. Дубинина Г.А., Драчинская И.Ф.. Английский язык. Практикум для развития навыков профессионально ориентированного речевого общения. Учебное пособие для вузов. М.: Экзамен, 2002.
   
2. Гольцова Е.В. Английский язык для пользователей ПК и программистов. Самоучитель.  Спб, 2002. .
   
3. The English Language in Development ссылка скрыта
   
4. Young Learner English Language Policy and Implementation: International Perspectivesссылка скрыта
   
5. ELT: TEACHER DEVELOPMENT BIBLIOGRAPHY PEDAGOGY, APPLIED LINGUISTICS, MANAGEMENT AND TEACHERS’REFERENCEссылка скрыта
   

Дисциплина по выбору 4 (1 из 2)

Аннотация курса «Машинное обучение»

1.Пояснительная записка

Цель курса – познакомить магистров с основными проблемами и алгоритмами машинного обучения. Курс «Машинное обучение» входит в профессиональный цикл (вариативная часть) магистерской программы «Компьютерная лингвистика» и является продолжением курса «Методы и алгоритмы интеллектуального анализа данных».

Задачи курса: по итогам изучения курса слушатели должны

- понимать теоретическую базу машинного обучения

- разбираться в алгоритмах классификации и обучения

- уметь применять теоретические знания для решения практических задач


Содержание курса:

1. Задача обучения
   

Постановка задач обучения по прецедентам. Объекты и признаки. Типы шкал: бинарные, номинальные, порядковые, количественные. Типы задач: классификация, регрессия, прогнозирование, кластеризация.

Основные понятия: модель алгоритмов, метод обучения, функция потерь и функционал качества, принцип минимизации эмпирического риска, обобщающая способность, скользящий контроль.

2. Байесовские алгоритмы классификации, непараметрические методы
   

Вероятностная постановка задачи классификации. Основные понятия: априорная вероятность, апостериорная вероятность, функция правдоподобия класса. Функционал среднего риска. Ошибки I и II рода.

Оптимальный байесовский классификатор.

3. Параметрические методы, нормальный дискриминантный анализ
   

Многомерное нормальное распределение: геометрическая интерпретация, выборочные оценки параметров: вектора математического ожидания и ковариационной матрицы. Квадратичный дискриминант. Вид разделяющей поверхности. Подстановочный алгоритм, его недостатки и способы их устранения. Линейный дискриминант Фишера. Проблемы мультиколлинеарности и переобучения. Регуляризация ковариационной матрицы.

4. EM-алгоритм: основная идея, понятие скрытых переменных, Е-шаг, М-шаг. Конструктивный вывод формул М-шага (без обоснования сходимости). EM-алгоритм и сеть радиальных базисных функций Критерий останова, выбор начального приближения, выбор числа компонент.
   

Стохастический EM-алгоритм. Смесь многомерных нормальных распределений. Сеть радиальных базисных функций (RBF) и применение EM-алгоритма для её настройки.

5. Метрические алгоритмы классификации
   

Обобщённый метрический классификатор, понятие отступа.

Метод потенциальных функций, градиентный алгоритм.

Отбор эталонных объектов. Псевдокод: алгоритм СТОЛП.

Функция конкурентного сходства, алгоритм FRiS-СТОЛП.

Биологический нейрон, модель МакКаллока-Питтса.

Линейный классификатор, понятие отступа, непрерывные аппроксимации пороговой функции потерь.

6. Линейные алгоритмы классификации
   

Квадратичная функция потерь, метод наименьших квадратов, связь с линейным дискриминантом Фишера. Метод стохастического градиента и частные случаи: адаптивный линейный элемент ADALINE, перcептрон Розенблатта, правило Хэбба. Недостатки метода стохастического градиента и способы их устранения. Ускорение сходимости, «выбивание» из локальных минимумов. Проблема переобучения, редукция весов (weight decay). Гипотеза экспоненциальности функций правдоподобия классов. Метод стохастического градиента, аналогия с правилом Хэбба.

7. Метод опорных векторов (SVM)
   

Оптимальная разделяющая гиперплоскость. Понятие зазора между классами (margin). Случаи линейной разделимости и отсутствия линейной разделимости.

Связь с минимизацией регуляризованного эмпирического риска. Кусочно-линейная функция потерь. Задача квадратичного программирования и двойственная задача. Понятие опорных векторов. Функция ядра (kernel functions), спрямляющее пространство, теорема Мерсера. Способы конструктивного построения ядер. Примеры ядер. Сопоставление SVM с гауссовским ядром и RBF-сети.

8. Линейные методы классификации: обобщения и обзор
   

Теоретические обоснования различных непрерывных функций потерь и различных регуляризаторов. Байесовский подход. Принцип максимума совместного правдоподобия данных и модели. Некоторые разновидности регуляризаторов, применяемые на практике. Квадратичный (L2) регуляризатор. L1- и L0- регуляризаторы и их связь с отбором признаков.

Метод релевантных векторов. Сложностный подход. Радемахеровская сложность и некоторые её свойства. Верхняя оценка вероятности ошибки для линейных классификаторов.

9. Методы восстановления регрессии
   

Задача восстановления регрессии, метод наименьших квадратов.

Одномерная непараметрическая регрессия (сглаживание): оценка Надарая-Ватсона, выбор ядра и ширины окна сглаживания.

Многомерная линейная регрессия. Сингулярное разложение.

Регуляризация: гребневая регрессия и лассо Тибширани.

Метод главных компонент и декоррелирующее преобразование Карунена-Лоэва.

Робастная регрессия: простой алгоритм отсева выбросов LOWESS.

10. Нейронные сети
    

Структура многослойной нейронной сети. Функции активации.

Проблема полноты. Задача исключающего или. Полнота двухслойных сетей в пространстве булевских функций.

Алгоритм обратного распространения ошибок. Формирование начального приближения. Проблема паралича сети.

Методы оптимизации структуры сети. Выбор числа слоёв и числа нейронов в скрытом слое. Постепенное усложнение сети. Оптимальное прореживание сети (optimal brain damage).

Литература

1. Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. — М.: Финансы и статистика, 1983.
   
2. Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. — М.: Финансы и статистика, 1985.
   
3. Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. — М.: Финансы и статистика, 1989.
   
4. Вапник В. Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. — М.: Наука, 1979.
   
5. Журавлев Ю. И., Рязанов В. В., Сенько О. В. «Распознавание». Математические методы. Программная система. Практические применения. — М.: Фазис, 2006. ссылка скрыта.
   
6. Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. — Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. ссылка скрыта.
   
7. Шлезингер М., Главач В. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию. — Киев: Наукова думка, 2004. ссылка скрыта.
   
8. Hastie, T., Tibshirani R., Friedman J. ссылка скрыта. — 2nd ed. — Springer-Verlag, 2009. — 746 p. — ссылка скрыта.
   
9. Mitchell T. Machine Learning. — McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 1997. ссылка скрыта.
   
10. Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell, Tom M. Mitchell (1983), Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach, Tioga Publishing Company, ссылка скрыта.[1]
    
11. Vapnik V.N. Statistical learning theory. — N.Y.: John Wiley & Sons, Inc., 1998. ссылка скрыта
    
12. Bernhard Schölkopf, Alexander J. Smola Learning with Kernels. Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond. — MIT Press, Cambridge, MA, 2002 ISBN 13-978-0-262-19475-4 ссылка скрыта
    
13. I.H. Witten, E. Frank Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition). - Morgan Kaufmann, 2005 ссылка скрыта ссылка скрыта
    
14. ссылка скрыта — профессиональный вики-ресурс, посвященный машинному обучению и интеллектуальному анализу данных
    
15. ссылка скрыта
    
16. ссылка скрыта
    
17. ссылка скрыта
    

Аннотация курса «Языковая политика и языковое планирование».

1. Пояснительная записка
   

Цель курса – сформировать у магистров целостное представление о современных тенденциях языковой политики, технологиях и механизмах языкового планирования. Задачи курса – анализ различных языковых ситуаций и возможных мер по урегулированию конфликтности сосуществования языков, а также рассмотрение актуальной языковой ситуации в РФ.

В курсе рассматриваются актуальные вопросы языковой политики на современном этапе развития мирового сообщества, роль и место региональных языков в глобализационных процессах. Конфликтность удовлетворения потребностей идентичности и взаимопонимания приводит к возникновению различных видов социолингвистической ситуации (монолингвизм, билингвизм, полилингвизм) и к появлению разных типов языковой политики в регионах. В курсе анализируются понятия «государственный язык», «титульный язык», «язык межнационального общения», «международный язык»; развенчиваются некоторые социолингвистические стереотипы.

Курс «Языковая политика и языковое планирование» входит в число специальных дисциплин (курсы по выбору). Он содержит содержательные и инструментальные аспекты, связанные с углублением общенаучных и профессиональных компетенций магистров. Студенты 1 курса магистратуры получают необходимые представления о языковом планировании и навыки анализа языковых ситуаций, умение грамотно оценить риски и предложить оптимальный сценарий языкового планирования в конкретной языковой ситуации.

Различные разделы программы предполагают дифференцируемый уровень изучаемого в них материала (от ознакомительного до глубоко професионального).

2. Содержание курса
   

Тема 1. Понятие языковой политики. Потребность идентичности и потребность взаимопонимания. Типы языковой политики vs. Виды социолингвистической ситуации в языковом сообществе. Языковая политика и языковое планирование. Типы и теории языкового планирования. Этапы и процедуры, составляющие языковое планирование. Факторы, влияющие на языковое планирование. Меньшинства как лингвистическая проблема. Способы решения проблемы языковых меньшинств в процессе языкового планирования. Преподавание языков меньшинств в школе.

Тема 2. Глобализация с лингвистической точки зрения. Global English. Моно-, мульти- и глобаллингвизм как возможные социолингвистические модели языкового сосуществования. Влияние глобализации на ситуацию в различных странах и Российской Федерации.

Тема 3. Региональные языки. Проблема выживания автохтонных языков. Влияние глобализации на миноритарные языки. Красная книга языков. Проекты (международные и российские) по спасению и описанию исчезающих языков. Примеры возрождения языков.

Тема 4. Российская постсоветская языковая политика. Русский язык за рубежом и в бывших советских республиках. Статус русского языка. Государственная Федеральная программа «Русский язык». Проблемы и конфликты. "Коллективный выбор языка". Сохранение языка. Языковой сдвиг. Исчезающие языки. Условия сдвига. Темпы сдвига. Причины сдвига. Катастрофический сдвиг. Языковая смерть (на примере Крайнего Севера). Методика экспертной оценки. Разрыв языковой традиции: "поколение перелома". Понятие группового полуязычия. "Красная книга языков народов России". Endangered languages в масштабе планеты. Последствия сокращения числа языков. Утрата языков и утрата культур. Уникальные языки и уникальные культурные явления. Понятие языкового разнообразия. Нелинейность процессов языковой смерти. Устойчивость языков. Причины устойчивости языков.

Тема 5. Законы о языке. Регулирование языковой ситуации. Правовые проблемы регулирования взаимоотношений языков на одной или смежных территориях внутри государства. Закон о государственном языке РФ. Законы о государственных языках субъектов Российской Федерации. Типы программ двуязычного образования. Языковые конфликты: причины, характеристики, способы разрешения. Языковая политика в России до революции 1917 г. Языковая политика и языковое строительство в СССР в 1920–1930-е гг. Языковая политика в СССР в конце 1930-х–1991 гг.

Тема 6. Интернет как особая сфера языкового функционирования.

Литература:

1. Елистратов В.С. Словарь русского арго. М.,2001.
   
2. Костомаров В.Г. Языковой вкус эпохи: Из наблюдений над речевой практикой масс-медиа. СПб., 2000.
   
3. Чернов И.В. . Международная организация Франкофонии: лингвистическое измерение языковой политики. СПб., 2006.
   
4. Crystal, David. English as a Global Language. Cambridge University Press, 2003.
   
5. Pennycook Alastair. Critical Applied Linguistics. Lawrence Erlbaum Associates, 2001.
   
6. Schiffman Harold F..Linguistic culture and language policy. London. 1996.
   
7. Spichtinger Daniel. The Spread of English and its Appropriation. Vienna, 2000.
   

Дисциплина по выбору 5 (1 из 2)

Аннотация курса «Академическое письмо» (на немецком языке)

1. Пояснительная записка:
   

Целью электива «Академическое письмо (Deutsch) является обучение магистров письменным формам профессионально-ориентированного общения на немецком языке. Основное внимание уделяется при этом чтению, интерпретации и созданию собственных научных текстов по компьютерной лингвистике на немецком языке.

2. Основные задачи курса:

• совершенствование навыков чтения научных текстов на немецком языке;
  
• выработка практических навыков письменной интерпретации немецкоязычных текстов по компьютерной лингвистике;
  
• создание собственного терминологического «Глоссария» по компьютерной лингвистике на трех языках: русском, немецком и английском;
  
• выработка практических навыков академического письма на немецком языке в области компьютерной лингвистики;
  
• создание оригинальных научных текстов небольшого объема на немецком языке.
  

3. Содержание курса:
   

ТЕМА 1. Понятие «дискурса». Специфика научного дискурса.

ТЕМА 2. Текст (Text), типы текста (Textsorten), структура текста (Textstruktur), макро- и микроуровень текста (Makro- und Mikroebene des Textes). Новая немецкая орфография (Neue deutsche Rechtschreibung).

ТЕМА 3. Жанры академического письма: резюме, реферат, рецензия, доклад, эссе, статья, отзыв на диссертацию, магистерская диссертация, монография, глава в учебнике.

ТЕМА4. Специфика научного текста. Научный текст и типы контекста. Интерпретация научного текста: композиция, стиль, язык.

ТЕМА 5. «Глоссарий» терминов по компьютерной лингвистике (Deusch – Englisch – Russisch). Энциклопедии, словари

ТЕМА 6. «Пристальное чтение» специальных текстов по компьютерной лингвистике на немецком языке.

ТЕМА 7. Технология работы над оригинальным научным текстом: определение темы, поиск литературы, работа в библиотеках, поиск источников в Интернете. Цитирование и проблема плагиата. Цитирование источников из Интернета. Интернет как источник информации по изучению компьютерной лингвистики.

ТЕМА 8. Гипотеза, дефиниция, концепция, аргументация, верификация результатов в научном тексте.

ТЕМА 9. Сбор материала, структура работы, введение, основная часть, структура параграфа, формулировка концепции и примеры, выводы из глав и разделов, основные выводы, заключение, список литературы.

ТЕМА 10. Немецкоязычные тексты, необходимые для устройства на работу (Bewerbungsschreiben): автобиография (CV; Lebenslauf), мотивационное письмо (Motivationsbrief). Структура мотивационного письма (Einleitung, Hauptteil, Schluss), Layout, Anhang.

Литература:

1. Бут У. К., Коломб Г. Дж., Уильямс Дж. М. Исследование: шестнадцать уроков для начинающих авторов. М., 2004.
   
2. Радаев В. В. Как организовать и представить исследовательский проект (75 простых правил). М., 2001.
   
3. Эко У. Как написать дипломную работу: Гуманитарные науки. Учебно-методическое пособие. М., 2001.
   
4. Стратегии академического чтения и письма. Минск, 2007.
   
5. Christine Öttl, Gitte Härter: Schriftliche Bewerbung. Mit Profil zum Erfolg. München, 2008,
   
6. Noring, J. E. (1994). Omnimedia. A Writer Supportive Electronic Publishing Service.
   
7. Bleuel Jens. Zitation von Internetquellen. In: Hug Theo, Hg.: Wie kommt Wissenschaft zu Wissen. Bd.1. Einführung in das wissenschaftliche Arbeiten. Hohengehren, 2001.
   
8. Stangl, W. (2005). Die konstruktivistischen Lerntheorien. [werner werner stangl]s arbeitsblätter
   
9. Gudrun Perko: "Skript. Wissenschaftliches Konzipieren & Schreiben im Studium", hg. vom Referat Frauenförderung und Gleichstellung der Univ. Wien, 2004.
   

Дисциплина по выбору 6 (1 из 2)

Аннотация курса «Методы и алгоритмы распознавания речи»